AIエンジニアになるには?仕事内容・年収・必要スキル・将来性も
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AIを活用したデータ解析やシステム開発などを担当するエンジニアを、AIエンジニアと呼びます。
そんなAIエンジニアの仕事に興味がある方の中には、なり方が分からない、また、具体的な仕事内容や収入についてさらに詳しく知りたいと思っている方もいらっしゃるのではないでしょうか。
今回はそんな方に向けて、AIエンジニアというエンジニア職種について、なり方とともに詳しくご紹介します。
目次
そもそも「AIエンジニア」とは?
まずは、AIエンジニアについてご紹介します。
AIエンジニアは、人工知能であるAIを使ったデータ解析やシステム開発、学習モデル、アルゴリズム開発などを行うエンジニア職です。
具体的には、開発目標や開発計画の策定、要件定義などを指します。
開発では、その場面で最適なアルゴリズムを検討して実装させ、チューニングしていきます。
そして、効率の良い学習のために、膨大なデータを投入し、診断や判定を行ってその精度を上げていくのです。
また、AIエンジニアとして担当する業務や仕事内容は、勤務する就職先によって異なるので注意が必要です。
そんなAIエンジニアは、機械学習やデータサイエンスを活用して仕事をする場合、以下のような職種で呼ばれることがあります。
- データアナリスト
- インフラエンジニア
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
AIエンジニアが担う役割
データや機械学習などを活用するAIエンジニアは、それぞれ次のような役割を担っています。
【機械学習エンジニア】
機械学習エンジニアはプログラム分野のAIエンジニアで、プロジェクトに合わせた機械学習のシステム開発・プログラム実装を行います。
機械学習とは、AI技術の核となる技術のことで、プロジェクトに必要なさまざまなデータをコンピューターに与え、反復的に学習させることによってパターンを導き出したり、情報の特徴などを解析したりすることです。
【データサイエンティスト】
データサイエンティストは、アナリティクス分野のAIエンジニアです。
大量のデータから必要となる情報を分析し、導き出された結果からビジネスの状況を改善するために、施策立案を行うことを目指します。
データサイエンティストは、AIの知見はもちろん、データ分析のためのプログラミングスキルや統計学などの数学的知識、コンサルティングスキルなどが求められます。
【データアナリスト】
データアナリストは、アナリティクス分野のAIエンジニアです。
データサイエンティストに似ている職種ですが、より専門的にデータ分析に特化しているのです。
プロジェクトが求める目的に対し、AI技術を駆使してデータを解析、分析し、特定のパターンや相関関係などを見出します。
主な仕事は、企業のサービスに対するユーザーの動向や将来のニーズなどを分析し、仮説を立てて問題解決の手段を提案したり、サービスの改善に役立てたりすることです。
AIエンジニアの仕事内容
様々な役割を担うAIエンジニアの業務は、主に「AI開発」「機械学習」「実装・分析」の3つの分野に分けられます。
では、各分野の詳しい仕事内容を見ていきましょう。
AI開発
メインの仕事と言っても良いAI開発では、AIを活用した様々なシステムの開発を行います。
システムの開発処理からテスト、実装に至るまでを担当するAI開発業務では、例えば画像認識や音声認識などの機能において、実装するデバイスとの相性を意識することが重要ですね。
AI開発では、主にPythonやC++などのプログラミング言語が使用されています。
機械学習
開発したAIに様々なデータを学習させるのも、AIエンジニアの重要な業務のひとつです。
効率的に膨大なデータをAIに処理させる機械学習において、学習させるデータを収集・作成したりするのが機械学習分野においての仕事になりますね。
不要なデータを選別し削除する、「クレンジング」と呼ばれる業務もAIエンジニアが行います。
実装・分析
開発したAIシステムで機械学習を行うと、実際にシステムの実装に入ります。
実装したシステムから、AIが処理した学習データを抽出したり、音声や画像、文章などユーザーから得たデータをAIに分析させた結果を活用したりして、リサーチを行っています。
結果を分析するエンジニアは、前述したようにデータサイエンティストやデータアナリストと呼ばれています。
AIエンジニアの年収・単価相場
次に、AIエンジニアの気になる平均年収を見ていきましょう。
厚生労働省が令和3年に発表した賃金構造基本統計調査によると、AIエンジニアの平均年収や月額給与、年間賞与などのデータは以下のようになっています。
- 平均年齢:37歳
- 勤続年数:10.5年
- 労働時間(月):167時間
- 超過労働(月):13時間
- 月額給与:353,300円
- 年間賞与:990,100円
- 平均年収:5,229,700円
また、求人サービス各社の統計データによると、AIエンジニアの平均年収は5,101,494円となり、時給にすると1,788円、月給は361,194円となります。
企業に務めるAIエンジニアではこのような年収になっていますが、フリーランスで働く場合には、平均単価は約60万〜90万円とされています。
エンジニアの中では比較的単価が高いと言われていますが、もちろんスキルや経験によっても大きく幅があります。
例えば、経験年数別の単価相場は以下のようになっています。
経験年数 | 単価相場 |
1年未満〜 | 約30万〜50万円 |
1年〜3年 | 約50万〜70万円 |
3〜5年 | 約70万〜100万円 |
5年以上の経験があり、プロジェクトのリーダー的な役割を担えるスキルがあれば単価150万円ほどの案件に参加することもできるため、1000万円を超える年収を目指すことも不可能ではありませんね。
AIエンジニアの年収が比較的高い3つの高い理由
では、どうしてAIエンジニアの年収は高いのでしょうか。
今まで日本は、海外と比較するとAIエンジニアの待遇が劣る傾向にありました。ですが、最近では日本の企業でもAIエンジニアを重要視する動きが強くなり、徐々にAIエンジニアの労働環境や給料がより良いものとなっています。
また、年収1,000万円を超えるAIエンジニアも珍しくありません。
それでは、AIエンジニアの年収が高い理由をご紹介します。
AIエンジニアの数が需要に対して少ないため
経済産業省が2019年の3月に発表したIT人材需要に関する調査によると、AI需要の伸びが平均だった場合、2030年のAI人材の需要ギャップは、3.4万人から、12.4万人~14.5万人になると予想できます。
このように、AIエンジニアの数は需要に対して非常に少ない傾向があり、今後も人材不足による高年収が続く可能性があります。
高いスキルが求められるため
AIエンジニアは、ITエンジニアの中でも専門性の高いスキルが求められるでしょう。
そのため、大学の学士課程だけではなく、大学院での修士・博士課程を履修した人が、AIエンジニアとして専門的な知識を実践に活かすケースが多くみられます。
また、AIエンジニアはデータの加工から解析、機械学習への活用、プログラミングに関連する知識のみならず、幅広い知識を組み合わせて利用するスキルも必要となります。
実務経験が重要視されるため
AIエンジニアとして採用される場合は、何よりも実務経験が重要視されます。実績を積んだ人ほど就職活動で有利に働き、高年収が期待できるでしょう。
特に、転職活動の際は即戦力が求められるのです。
また、実務経験があり、スキルも持ち合わせていれば、企業からの評価が高まり、年収に反映される可能性があります。
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアを目指す方やAIエンジニアとして働く方にとって重要なのが将来性です。
AIそのものに仕事を奪われるのではないか、AIよりも進化した技術が出現するのではないかといった理由から将来性を危ぶむ声もありますが、結論から言えばAIエンジニアの需要は高く、将来性も問題ないでしょう。
現状、IT化の広がりや労働人口の減少からエンジニアそのものが人手不足とされています。
さらにAIは注目される技術であり、高いスキルを求められる職種であるため、すでに需要に供給が追いついていません。
今後もAI技術は更なる発展が見込まれ、国内外で需要がより高まることが予測されているため、それを扱うAIエンジニアの需要も増加していくでしょう。
AIエンジニアになるには?
AIエンジニアになるためには、特に学歴や資格が必要ということはありません。
しかし、AIエンジニアは開発に利用するPythonなどのプログラミング言語からAI技術への理解、機械学習やデータ分析のための知識、IoTの知識など専門性の高い知識とスキルを求められます。
そのためまったくの未経験からAIエンジニアを目指すというのは難しくなるでしょう。
必要な知識を学ぶのはもちろんのこと、AI分野に限らずエンジニアとしての経験を積んでおくと良いですね。
近道としては、AI専攻や学科を置いている専門学校、または理系の大学でデータサイエンスや統計学などの専門知識を学び、そこからAIに関連する企業などに就職するというのが主なルートになります。
また、進化の激しいIT業界の中でも先端分野であるAIは特に進歩の速い分野です。
エンジニアとして働きはじめてからも、常に最新の情報や技術にアンテナを張り学び続けていくことが重要になるでしょう。
AIエンジニアに求められるスキル
次に、AIエンジニアに求められるスキルを見ていきましょう。
AIエンジニアにはどのようなスキルが欠かせないのでしょうか。
AI開発言語のプログラミングスキル
AIエンジニアの仕事内容は、上記でもご紹介した通り、大きく分けると開発系と学習系、分析系の3つです。
開発系のAIエンジニアの場合、当然ですがAI開発言語を取り扱うプログラミングスキルが必要となります。
また、分析系のAIエンジニアの場合でも、多くのデータを活用するためにプログラミングスキルが求められるでしょう。
AIを活用するシステムの改善提案などの際でも、プログラミングスキルの知識やスキルが必要です。
AIエンジニアの仕事で使用されるプログラミング言語はいろいろありますが、特にポピュラーな言語であるPythonの習得をおすすめします。
データベースの運用スキル
AIにとってデータは、栄養といえる存在です。
AIの価値を大きく高めるためには、有用なデータをいかに効率よく与えるかが勝負となります。
特に、深層学習や機械学習などの分野では、大量のデータを取り扱います。
大量のデータをAIに与えることにより、データから課題に合った最適な答えを見つけたり、過去のデータから未来を予想したりできるのです。
ビッグデータを効率的に活用するには、データベースの運用技術が必要となります。
そのため、MySQLのようなデータベース管理システムを取り扱うスキルに加えて、データベース言語のSQLの知識も必要です。
AI開発に役立つライブラリやフレームワークの知識
フレームワークは、プログラム開発に役立つテンプレートのようなものを指します。
与えられた骨組みに肉付けするだけで機能の実現が可能なので、AI開発を効率化するためには、フレームワークの知識が必要不可欠です。
AI開発でよく使用されるのは、PythonやTensorFlowです。
TensorFlowはGoogle社が開発したこともあって、全世界で広く使用されています。
また、最もポピュラーな言語であるPythonは、非常に便利なライブラリも多く存在しています。
ライブラリは開発に役立つ出来合いのプログラムとなっており、こちらの知識もあったほうが良いでしょう。
AIを使用したデータ分析の知識
AIを使ったデータ分析に用いられる手法は、いろいろな種類があります。
特に、AIの中核ともいえる機械学習では、多くのデータ分析手法についての知識を身に着けておいたほうが良いでしょう。
AIに学習させることによって、効率的なデータ分析が可能になり、AI活用の成果が高められます。
代表的なデータ分析手法には、以下のようなものがあります。
- ロジスティック回帰分析:結果に対して原因を推測する手法
- 決定木分析:樹木状のモデルを使用して結果に与えた影響を憶測する手法
- クラスタリング:類似性を手掛かりにデータをいくつかのグループに分ける手法
これらのほかにも、たくさんのデータ分析手法があります。
一つでも多くの手法を身に着けることにより、さまざまな状況に合わせて最適な手法を選びやすくなるでしょう。
数学的知識
AIプログラムは数学の理論がベースになっているので、AIエンジニアは数学的な知識も必要となります。
特によく使用される以下の3分野は、しっかりと押さえたほうが良いでしょう。
- 微分積分学
- 確率論、統計学
- 線形代数学
データ解析に統計学が使用されたり、機械学習のパラメータ最適化に微分積分学が使用されたりします。
AIエンジニアは、数学的知識を身に着けるとAIの仕組みからも理解しやすくなるメリットがあるため、AIエンジニアにとっては重要なスキルと言えます。
AIエンジニアが収入アップを目指すには?
最後に、AIエンジニアがさらなる収入アップを目指すには、どのようにすればよいのかをご紹介します。
AIエンジニアとして活躍し、高収入を目指したい方は参考にしてください。
スキルアップを図る
AIエンジニアは専門的な知識を持つ技術職であるため、AIに関わるスキルや技術が必要となります。
これまでの開発実績は、AIエンジニアとしての本人の市場価値に影響を与えるので、まずはAIエンジニアとして実務経験を積んで、より豊富な開発実績を積んでいくことが大切です。
特に、ニッチな分野で開発実績を積んでおけば、ほかのエンジニアとの差別化を図れるでしょう。
また、AIエンジニアはマネジメントスキルも強い武器になるので、早いうちからマネジメント経験やリーダー経験などを養っておくことをおすすめします。そうすることで、より対外的な評価を高めることができ、さらなる収入アップが期待できます。
海外企業への転職も視野に入れる
海外企業でのAIエンジニアの給料水準は、日本に比べて格段と高くなるので、大幅な収入アップを目指すには、海外企業に転職するというのも一つの手です。
ですが、海外企業では世界中から高度なスキルを持った優秀なAIエンジニアが集まってくるので、それなりの経験やスキルが求められ、なおかつ語学力も必要となります。
また、海外企業は国内の企業と比べてハードルが高くなるので、十分な準備が必要となるでしょう。
フリーランスのAIエンジニアを目指す
AIエンジニアとして高収入を目指すためには、フリーランスとして働くことも視野に入れてみましょう。
フリーランスとして働くには即戦力であることが期待されるので、スキルや経験のないAIエンジニアがフリーランスになるのは困難ですが、経験者にはおすすめの働き方です。
未経験からフリーランスAIエンジニアを目指す場合は、まずは企業に勤め、AIエンジニアとしての実務や経験を積むことが大切です。
また、AIエンジニアとして就職した際は、以下のようなスキルを磨く必要があります。
- データ解析のスキル
- AI技術を活用した開発スキル
こういったデータ解析スキルやAI技術を活用した開発スキルなどをしっかり磨いた後、キャリアアップを目的とし、ほかの企業へ転職したり、フリーランスAIエンジニアとしてプロジェクトに参画したりする道もあります。
AIエンジニアに向いている方の特徴3つ
では、AIエンジニアはどのような人が向いているのでしょうか。
ここからは、AIエンジニアに向いている人の素質をご紹介します。
好奇心旺盛で学ぶ姿勢がある
まだまだ発展の余地を秘めているAI技術は、変化の多いIT業界の中で特に変化が激しい分野です。
そのため、AIエンジニアになるにはAIに関わる知識や技術の進化に対し、常に新しいことを学びたいという姿勢と、好奇心を持っていることが必要です。
物事を論理的に考える姿勢を持っている
AIエンジニアは、IT技術者にカテゴライズされることが一般的ですが、機械学習に伴う大量のデータを取り扱う点が特徴となります。
また、AIエンジニアは直感や主観より、導き出されたデータをもとに、論理的で冷静に向き合う思考能力を持つ方のほうが向いているといえるでしょう。
自分一人で問題に向き合え、解決できる
AIエンジニアはまだ人口が少ないので、プロジェクトの中でAI担当者は自分一人だけという状況も多々あります。
そのため、単独作業でもモチベーションを向上し続け、黙々と作業を進めるタイプのほうがAIエンジニアに向いています。
まとめ
今回の記事では、先端分野として注目を集めるAIエンジニアのなり方と仕事内容、必要なスキルや向いている人の特徴などを詳しくご紹介しました。
AIエンジニアになるには高いスキルが必要ですが、将来性や需要も高く、経験を積めば高い収入も見込めます。
興味のある方、向いている特徴に当てはまると思った方は、この記事を参考に目指してみてはいかがでしょうか。