目次
- AIエンジニアとは？
- AIエンジニアの需要と注目される理由
- AIエンジニアの仕事内容
- AIエンジニアと類似した職種
- AIエンジニアの年収
- AIエンジニアの求人例
- AIエンジニアに必要なスキル・知識
- AIエンジニアの仕事に役立つ資格
- 未経験からAIエンジニアになるには？
- AIエンジニアに向いてる人の特徴は？
- AIエンジニアに関するよくある質問
- まとめ
AIエンジニアの求人
AI技術は日常生活において、多くの場面で活用されています。AIエンジニアには、AIに特化した専門的なスキルや知識が求められますが、需要が高く、高年収を狙える職種です。
本記事では、AIエンジニアの仕事内容や年収、将来性、役立つ資格を解説します。未経験からAIエンジニアになる方法も解説していますので、AIエンジニアを目指す人は参考にしてください。
AIエンジニアとは？
AIエンジニアとは、人工知能（AI）技術を活用したシステムやアプリケーションの開発、データ分析、ビジネス課題解決のための提案などを行うエンジニアのことです。
人が自ら学習していくように、AI自らがデータのパターンを学習していくことを機械学習といいます。AIにビックデータを与え、機械学習できる仕組みを構築するのがAIエンジニアの主な役割です。
例えば、iPhoneに搭載されている音声アシスタントSiriは、人の音声を認識し、人との対応を学習していきます。ほかにも、ルンバのような家庭用掃除ロボット、自動で体温を計測するAI温度検知システムなど、幅広い分野でAIは活用されています。
AIは今後もさらに多くの場面で活用されることが予測されており、それに伴いAIエンジニアの活躍の場も広がっていくでしょう。
AIエンジニアの需要と注目される理由
今後もAI市場は拡大することが予想され、AIエンジニアの需要は高いとされています。需要の高さとその理由について、見ていきましょう。
AI市場の成長と拡大
日本のAIシステム市場規模は、2023年に約6,858億円となっており、2028年には約2兆5,433億円まで拡大すると予想されています。
中でも特に注目されているのが、OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなどの生成AIです。自動でテキスト、画像、音声、動画などを作り出すことができ、多くの分野で応用できることから世界中で急速に普及されました。世界の生成AI市場は、2023年の670億ドルから2032年には1兆3,040億ドルと大幅な拡大が見込まれています。その背景は、OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなど、世界中で生成AIツールが爆発的に普及されているからです。
参考元：総務省 - 令和6年版 情報通信白書
あらゆる分野で期待されているAI技術
AI技術はあらゆる分野で活用されています。具体的には以下のような場面です。
教育分野（カリキュラムの作成、語学のスピーキングテストの評価）
福祉分野（介護の見守りロボット、病状の進行予測、病気の画像診断）
エンターテインメント分野（VRゲーム、メタバースでのイベント、アニメの制作）
生活関連（自動車の自動運転、お掃除ロボット、カスタマーサポート）
セキュリティ関連（クレジットカードの不正使用探知、顔認証、システム異常や障害の検知）
AI技術は作業の効率化のためだけでなく、人手不足や人間の不正確さなどを解決することが期待されています。それぞれの分野でのニーズに応じて柔軟に適応できるのが、AI技術の大きな魅力です。
深刻なAI人材不足
経済産業省が発表した「IT人材需給に関する調査」によると、2025年には最大8.8万人、2030年には最大12.4万人のAI人材が不足すると予想されています。なお、この調査ではAI人材を「AIモデルの研究者やAI機能を搭載したソフトウェアやシステムの開発者、AI を活用した製品・サービスの企画・販売者」と定義しています。このように高い専門スキルを持ったAI人材の需要が急速に伸びており、今後も人材不足が続く可能性が高いです。
転職活動を支援するロバート・ハーフ・ジャパンのテクノロジー部門アソシエイトディレクターのビクトリア・リョウさんは、以下のようにコメントしています。は、IT人材不足の要因について以下のようにコメントしています。
「これまで日本では社内での開発や人材育成が行われず、技術作業をアウトソーシングしてきました。しかし、近年のデジタル変革の加速により、社内でデジタルイノベーションを推進できる経験豊富な専門家の需要が急増しています。その結果、企業は優秀なAIエンジニアの確保に苦戦しており、人材不足が深刻化しています。
特に、AI、クラウドコンピューティング、サイバーセキュリティといった分野では給与水準が上昇傾向にあり、給与交渉もより一般的になっています。企業は優秀な人材を引き付け、長期的に確保するため、報酬やキャリアパスの魅力を高める戦略を強化しています。今後もこの傾向は続き、専門スキルを持つエンジニアにとって、より有利な転職市場が広がることが予想されます。」
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの仕事内容は、AIモデルの設計・開発や学習データの解析・処理、運用・メンテナンスなどがあります。AIエンジニアの仕事内容について具体的に見ていきましょう。
システムの設計・開発
AIを動かすベースとなるシステムの設計・開発をします。主に用いられるプログラミング言語は、Pythonです。後の工程でシステムにAIモデルを組み込むことで、自ら学習するAIとなります。
学習データの収集・処理
AIに読み込ませるためのデータの収集を行います。できるだけ、データ分析の目的に合ったものを集めます。収集したデータはそのままでは使えないため、データの形式を変換したり不要なデータを削除したりするなどクレンジングを行います。AIモデルの性能は学習データに大きく依存するため、精度を高める上で欠かせない業務です。
AIモデルの設計・開発
AIモデルの設計と開発は、システムに大量にデータを読み込ませてAIを学習させることとも言い換えられます。AIモデルとは機械学習モデルのことで、入力されたデータをAIが自ら解析し結果を出力する分析方法です。教師あり学習・教師なし学習・強化学習などから適切なAIモデルの種類を選び、設計と開発を行います。AIモデルの精度が上がるように、最適なデータの選別を繰り返し行います。
分析・評価
AIモデルの学習結果を分析して、精度や効率性などを判断します。交差検証や混同行列などの評価手法を用いてモデルの性能を診断し、必要があればモデルの改善やシステム全体のパフォーマンスを向上させる取り組みなどを行います。
運用・メンテナンス
顧客にシステムやアプリケーションをリリースします。導入されたAIモデルやシステムを長期間にわたって運用するには、定期的なメンテナンスが必要です。最新データが追加された場合は、モデルの再学習や調整などを行います。また、モデルの性能は時間とともに低下するため、常に最適な状態を維持することもAIエンジニアの仕事です。
AIエンジニアと類似した職種
AIエンジニアの業務範囲は広く、定義はさまざまです。ほかのエンジニアの仕事と重なる部分も多くあります。ここではAIエンジニアの仕事の一部分を担う職種について紹介します。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、機械学習に特化しており、主にAIモデルの開発・構築などを担当します。また、AI開発の初期段階で活躍し、ビジネスとの関わりは多くありません。
データアーキテクト
データアーキテクトは、膨大なデータを効率的に収集、保存、処理、活用できるように、データ構造を設計する職種です。ビジネスニーズを理解した上で、それに合ったデータの利用方法を提案します。
データエンジニア
データエンジニアは、データアーキテクトが作ったデータ構造を基に、データの活用基盤の構築やデータベースの設計、運用を行うエンジニアです。データはそのままでは分析に使えません。データエンジニアがデータの整理や欠落を補うなどビックデータを処理できるインフラ環境を構築することで、データが使えるようになります。
データアナリスト
データアナリストは、ビッグデータの分析を通じて、有益な情報を見つけ出すのが役割です。グラフや表など誰が見てもわかりやすいように可視化してまとめます。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データ分析結果からビジネス上の課題を解決することが主な役割です。データアナリストと同様にデータ分析も行いますが、データアナリストが分析寄りなのに対し、データアナリストはコンサルタント寄りであることが違いです。
AIエンジニアの年収
年収ガイドを見る
ロバート・ハーフの自社データでは、AIエンジニアの年収は650万〜1,350万円です。経験やスキル、資格の有無などにより年収がアップします。
以下に関連職種の平均年収もご紹介しますので、参考にしてみてください。
また給与水準や採用市場に関する最新動向や、転職情報に役立つ情報をまとめた「年収ガイド」もぜひ参考にしてください。
職種
| 経験値が浅い場合
| 平均的な経験値の場合
| 優れた経験値がある場合
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データエンジニア/アーキテクト
| 700万円
| 900万円
| 1,200万円
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データアナリスト/コンサルタント
| 750万円
| 1,050万円
| 1,350万円
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データサイエンティスト
| 750万円
| 1,050万円
| 1,350万円
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データサイエンスマネージャー
| 1,050万円
| 1,350万円
| 1,550万円
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最高データ責任者（CDO）/アナリティクス責任者
| 1,400万円
| 2,250万円
| 3,000万円
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機械学習/NLP
| 650万円
| 1,050万円
| 1,350万円
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プロダクトマネージャー/ソフトウェアアーキテクト
| 750万円
| 950万円
| 1,350万円
|
バックエンドエンジニア
| 530万円
| 830万円
| 1,250万円
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フロントエンジニア
| 650万円
| 850万円
| 1,050万円
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職種
| AI/MLエンジニア
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想定年収
| 1050万円～1350万円
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職務内容
| - AI/ML モデルとアルゴリズムの設計、開発、保守
- ブロックチェーンソリューションを実装し、既存のシステムと統合する
- Ruby on Rails と Node.js を使用したフルスタックアプリケーションの開発と保守
- 部門横断的なチームと協力して、新機能を定義して実装する
- アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティの最適化
- テストとコードレビューによるコード品質の確保
- 新しいテクノロジーと業界のトレンドに関する最新情報の入手
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応募資格
| - コンピュータサイエンス、エンジニアリング、または関連分野の学士号または修士号
- AI/MLの開発と実装における実績
- ブロックチェーン技術とその応用に関する深い理解
- フロントエンドおよびバックエンドテクノロジーを含むフルスタック開発の経験
- バージョン管理システム (Git など) に関する知識
- 優れた問題解決能力と分析力
- 優れたコミュニケーション能力とチームワーク能力
望ましい資格・能力
- Ruby on RailsとNode.jsの習熟度
- 仕事に一貫して関わり完結させた実績を持つ自発的な方
- ソフトウェアエンジニアリング技術の習得を実証
- 自立的であり、またチームの一員として働く能力
- 新しいテクノロジーを学び、適応することへの意欲
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AIエンジニアに必要なスキル・知識
AIエンジニアには、プログラミングや機械学習・ディープラーニングの知識が必要です。具体的に見ていきましょう。
AIエンジニアに必要なスキル・知識
AIエンジニアには、プログラミングや機械学習・ディープラーニングの知識が必要です。具体的に見ていきましょう。
プログラミングの知識
AIエンジニアは、AIモデルの設計やシステムの構築にあたり、プログラミングの知識が必要です。特にPythonは、TensorFlowやPyTorchなど機械学習のAIライブラリがそろっており、AI開発に役立ちます。また、C++やJavaなどの他の言語も習得しておくと、開発の幅が広がります。
機械学習・ディープラーニングの知識
AIエンジニアは機械学習の仕組み作りに携わるため、機械学習やディープラーニングの知識が必須です。機械学習とは、AIが自ら学習して精度を高めることです。教師あり学習や教師なし学習、強化学習といった方法があり、これらの基本的なアルゴリズムの理解が求められます。
ディープラーニングとは機械学習の一部です。大量のデータが分析でき、モデリングなども自動的に行われます。
データベースの知識
AIエンジニアは、ビックデータを扱うため、データの挿入や更新、削除といった基本操作に加え、データベースの管理や運用方法についての知識が必要です。データベースとは、例えば製品の値段や発売数などのデータを使いやすいように分類し、一か所にまとめたものです。
リレーショナルデータベースは、データベースどうしを関連付けて表などにまとめます。代表的なSQLは、データを管理したり指定したデータを引き抜いたりする際に必要なスキル言語です。また、非リレーショナルデータベースはデータのまとめ方に柔軟性があります。代表的な言語はMongoDBです。
数学的知識
AIモデルを構築する際には、確率・統計や微積分、線形代数などの数学的知識が基盤となります。AIモデルのアルゴリズムを正確に理解し、最適な解析方法を判別します。また、AIモデルのテスト時にも数学的知識が活用できます。総合的な評価だけで判断せず、データの内容が偏っていないか、データ量は適切かなど多角的に調べ、改善に活かします。
AIエンジニアの仕事に役立つ資格
AIエンジニアに必須の資格はありませんが、自分のスキルを証明し、キャリアアップを図るためには資格をとっておくことが有効です。AIエンジニアの仕事に役立つ6つの資格について見ていきましょう。
G検定（ジェネラリスト検定）
G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する検定試験です。AIやディープラーニングに関する知識を体系的に学ぶきっかけとして有用であり、AIの可能性や活用場面を知ることができます。2024年第2回G検定の合格率は約70％と難易度は低めで、受験資格もなく挑戦しやすいです。
G検定に合格すると、合格証やオープンバッジが発行されますので、スキルの証明に役立ちます。また、「CDLE」と呼ばれる日本最大級のAI人材コミュニティにも参加できるようになり、他のAIエンジニアと交流を図ることが可能です。
E資格（エンジニア資格）
E資格（エンジニア資格）も、一般社団法人日本ディープラーニング協会が提供する資格です。ディープラーニングの理論を理解し、実装する能力や知識があることを認定します。機械学習やディープラーニングの知識はもちろん、数学的知識や開発環境についても問われます。受験するには、JDLA認定プログラムを試験日の過去2年以内に修了していることが必要です。
Python3 エンジニア認定試験
Python3 エンジニア認定試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が提供する試験です。PythonはAIエンジニアにとって最も重要なプログラミング言語の1つであり、この資格はPythonの基礎から実践までを網羅しています。
「Python 3 エンジニア認定基礎試験」「Python 3 エンジニア認定実践試験」「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」「Python 3 エンジニア認定データ分析実践試験」の4つの試験に分かれています。どの試験も受験資格がなく、指定された教材を基に出題されるため、受験準備のしやすさが特徴です。
Professional Data Engineer
Professional Data Engineerは、Google Cloudが提供する資格です。クラウド環境でのデータ分析やデータ処理システムの設計、データワークロードの維持と自動化などに関する能力や知識があるか認定します。
受験資格はありませんが、実務経験3年以上の方を推奨としています。資格を取得すれば、クラウドベースのAI開発における専門性を証明でき、特にGoogle Cloud Platform（GCP）を使用するプロジェクトに携わる際に有効です。
AI-900（Microsoft Azure AI Fundamentals）
AI-900（Microsoft Azure AI Fundamentals）は、Microsoftが提供する資格です。AIモデルの基礎知識や、Azureを使用したAIツールの使い方に焦点を当てています。
Microsoft Azureは、GoogleのGCPやAmazonのAWSと同様に人気の高いクラウドサービスです。AI-900は初級ですが、中級や上級など複数のAzure認定試験があり、どのレベルからでも挑戦できます。
AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01)
AWS Certified Machine Learning-Specialty（MLS-C01）は、AWS（Amazon Web Services）が提供する資格です。データ収集や処理、モデル構築、デプロイまでの一連のプロセスが試験範囲となっており、AWS環境での機械学習に関する知識とスキルを認定します。AWSクラウドの機械学習の開発や実行など、実務経験が2年以上ある人を対象とした試験です。
AWSを活用したAI開発に関わるエンジニアには非常に役立つ資格となっています。
未経験からAIエンジニアになるには？
未経験からAIエンジニアになるためには、基礎知識やスキルを段階的に身につけることが重要です。具体的な方法について見ていきましょう。
大学・専門学校で学ぶ
AIエンジニアを目指すには、大学や専門学校でコンピュータサイエンス、データサイエンス、またはAIに特化したプログラムを学ぶ方法があります。
大学や専門学校であれば、基礎から体系的に機械学習やディープラーニングの理論を学ぶことができ、専門家からの直接指導が受けられるため質問などのやりとりもできます。プログラミングや数学のカリキュラムが充実している点や、研究室などで実践的な経験を積めることもメリットの一つです。
専門学校卒業や、大学での論文作成を採用条件とする企業もあるため、教育機関での学習は就職に有利に働くことがあります。大学なら研究室の職員として就職する道もあるでしょう。働きながら大学や専門学校に通う場合は、職場の協力が必要です。
オンラインで学ぶ
未経験者でも手軽に始めやすいのが、オンライン学習プラットフォームです。例えば、CourseraやUdemy、YouTubeなどのプラットフォームでは、AIや機械学習に関するコースが提供されています。これらを上手く利用すれば、基礎的な理論から実践的なプログラミングスキルまで学ぶことが可能です。
また、これらのオンライン学習プラットフォームは無料で学べるものもあります。本格的に学び始めるまえにAIの学習はどのようなものなのかを見てみたい人は、無料のコースを探して学び始めると良いでしょう。
実績を作って就職を目指す
独立的に学ぶ人は、実績を作ってから就職を目指すことをおすすめします。個人プロジェクトやコンペティションへの参加が効果的です。
例えば、KaggleやSignateなどのデータ分析コンペティションに挑戦することで、実務経験に近い能力が養えます。また、ある程度の知識やスキルが身につけば、自分だけのAI アプリケーションを作ってみても良いでしょう。
AIエンジニアに向いてる人の特徴は？
AIエンジニアに向いている人は、問題解決力がある人や常に学び続けることが好きな人などです。具体的に見ていきましょう。
問題解決力がある人
AIエンジニアは他のエンジニアのように顧客の要望通りの開発を行うのではなく、顧客にAIの性能を伝えながらビジネス問題の解決策を提案することがあります。より能動的な提案となるため、問題の解決力が求められます。問題の本質を見極めることが重要です。
また、AI開発途中でも問題に直面することがあります。適切なデータの選別や、膨大なデータ処理が効率的にできないとき、業務プロセスを自動化したり適切なアルゴリズムを選定したりして解決に導く力が必要です。忍耐力や柔軟な思考力も解決へのカギとなるでしょう。
常に学び続けることが好きな人
AI技術は急速に進化し、新しいアルゴリズムやツールが次々に登場します。そのため、常に新しい知識を学び続ける意思がある人がAIエンジニアに向いています。
例えば、最新の論文を読んだり、AIエンジニアのコミュニティに参加し情報を得たりするなど、継続的な学びが必要です。
AIエンジニアに関するよくある質問
AIエンジニアに関するよくある質問を見ていきましょう。
ITエンジニアとAIエンジニアの違いは何ですか？
ITエンジニアとAIエンジニアは、どちらもIT技術を駆使してビジネス課題を解決することが共通点です。違いは、ITエンジニアは開発・運用がメインで、AIエンジニアは開発のほか顧客への提案など上流工程にも携わることがある点です。また、開発するものの性質も異なります。
ITエンジニアは、システム開発やインフラ構築、ネットワーク管理など、ITの開発に幅広い領域で活躍します。顧客の要件を満たしたITサービスを提供するのが目的のため、指示された通り動くシステム作りが役割です。
一方のAIエンジニアは、データ分析や機械学習、AIモデルの構築が主な仕事です。ITエンジニアが構築するシステムとは違い、自ら学習していくAIを育てていきます。そのため顧客の要件も聞きますが、AIエンジニアのほうから顧客に対して、AIの特性を踏まえたビジネスの提案をすることもあります。
「AIエンジニアはやめとけ」といわれる理由は？
「AIエンジニアはやめとけ」といわれる理由は、AIに特化した高度なスキルや知識が必要であることが要因の一つです。スキルや知識の習得に時間がかかる上に、新しい技術を常に学ぶことも必要とされています。
しかし、AIエンジニアは注目される分野ですので需要が高く、年収1,000万円以上も狙えます。また、最先端テクノロジーを使った世界レベルでの技術革新や大規模なプロジェクトに携わることができる、やりがいのある仕事です。
まとめ
レジュメを提出して、相談する
AIエンジニアの仕事内容や年収、将来性、役立つ資格などについて解説しました。近年、AI技術は急速に発展し、幅広い分野で活用されています。AIエンジニアの需要は高く人材が不足しているため、将来性のある職種です。
ロバート・ハーフは、外資系・日系グローバル企業への転職を支援しています。IT関連など専門性の高い仕事をお探しなら、ぜひご利用ください。
