Midworks
  1. TOP
  2. お役立ちコラム
  3. エンジニアの職種
  4. ITエンジニア
  5. AIエンジニアとは?仕事内容や年収、向いている人の特徴、必要な資格や知識をご紹介!

AIエンジニアとは?仕事内容や年収、向いている人の特徴、必要な資格や知識をご紹介!

AIエンジニアとは?仕事内容や年収、向いている人の特徴、必要な資格や知識をご紹介!のイメージ AIエンジニアとは?仕事内容や年収、向いている人の特徴、必要な資格や知識をご紹介!のイメージ

「AIエンジニアとはどんな仕事?」
「AIエンジニアにはどんな知識やスキルが必要?」
「AIエンジニアにはどんな資格が求められているの?」
このように、AIエンジニアという仕事について詳しく知りたいと考えている人もいるのではないでしょうか。

この記事では、AIエンジニアとは何なのか、AIエンジニアの仕事内容やAIエンジニアに求められるスキルや知識、AIエンジニアに必要な資格などを紹介しています。この記事を読むことで、AIエンジニアとはどのような仕事なのか把握することができるでしょう。

また、AIエンジニアに向いている人の特徴やAIエンジニアとしてスキルアップするための勉強法なども紹介するため、AIエンジニアを目指しているという人も参考にできます。

AIエンジニアとはどのような仕事なのか詳しく知りたい人は、ぜひ本記事を参考にしてみてはいかがでしょうか。

AIエンジニアとは?

AIエンジニアとは、AIの「開発」、AIの制度を上げるための「学習」、AIを用いた「分析」を行うエンジニアを指します。

近年、AIの発展に伴い需要が高まっているAIエンジニアは、機械学習やディープラーニングを活用しながら、様々な領域で活躍する技術やシステムを開発しています。車の自動運転や、医療現場では自動で病気を検知するシステムなども生まれています。

AIを活用しながら社会を豊かにしていくことが求められている中で、AIエンジニアが担う役割も大きくなっています。

AIは幅広い領域で応用できる技術のため、AIエンジニアは幅広い業界で活躍できる可能性があります。また、需要も高まるにつれて、高単価案件への参画を狙うこともできるため、人気が高まっている職種の1つだといえます。

▼関連記事
AIエンジニアは不要か?現状・将来性と必要な知識・スキルを解説

AIエンジニアの仕事内容は?

AIエンジニアの仕事内容は、「開発」と「学習」、「分析」に分けることができます。AIエンジニアのメイン業務であるAI開発は、理想的なパフォーマンスが実現できるように、システムの実装やテストを行うことが仕事です。

また、AIを開発した後は、AIにデータを学習させながら精度を上げていきます。学習の工程では、データの収集やデータクレンジングなども行う必要があります。

AIエンジニアが開発した技術の中には、すでに生活の中に組み込まれ始めているものもあります。例えば、お掃除ロボットや車の自動運転などです。お掃除ロボットは自動で室内の掃除を進めることができ、忙しい働く人たちの味方になっています。自動運転は、近年開発が進み、近い将来での実用化が目指されています。

AIを用いた分析では、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータから必要なデータを抽出し、企業活動の戦略などに利用されています。

▼関連記事
【2023年最新】AI・機械学習エンジニアに将来性はある?現状や今後の需要を詳細解説!

AIエンジニアの平均年収は?

企業の規模や業界、技術の専門性、地域、時期、経済状況などの要因に影響されますが、AIエンジニアの平均年収は、厚生労働省の令和4年賃金構造基本統計調査より、約534万円となっています。
企業の規模や業界、技術の専門性、地域、時期、経済状況などの要因に影響されますが、日本全体での平均年収が440万円ほどと言われているため、AIエンジニアの平均年収は高い水準にあると言えるでしょう。

AI技術の需要が高まっていることから、AIエンジニアの平均年収も上昇している傾向があります。

AIエンジニアが「やめとけ」といわれる理由

AIに関わる領域は、近年でも発展のスピードが早くなっている傾向にあり、最新技術に対応し続ける必要があります。また、AI開発においては、機械学習やディープラーニングなどに関する高度な知識も必要になります。

AIエンジニアは、高度かつ移り変わりが早い知識を身につける必要があるため、難易度の高い職種であり、しばしば「やめておけ」といわれることもあります。

その一方で、仕事や案件を通して最新技術に関わることができ、開発を進めた技術で社会に貢献できる点はAIエンジニアとして働くメリットだといえます。

▼関連記事
AIエンジニアの仕事が難しいと言われる理由6つを解説!求められるスキルも紹介

AIエンジニア業界の現状

AI技術は多くの業界、企業が注目している最先端技術ですが、実際にはAIの導入が進められていない企業が多いのが現状です。AI技術の導入が進んでいない原因として、AIエンジニア業界での人材不足が挙げられます。

ここではAIエンジニア業界の現状について解説していきます。

AIエンジニア業界は人手不足?

AI業界では慢性的なIT人材不足の状態が続いていますが、特に最先端分野であるAI人材は不足している状態です。AIエンジニアの需要に対して供給が足りていない状態であるため、多くの日本企業はAI技術を導入できていない状態です。

経済産業省が公表している、みずほ情報総研株式会社「IT人材需給に関する調査」によると、2030年の段階で14.5万人ものAI人材不足が発生すると言われており、今後もAIエンジニア不足は深刻になっていくことが予測されています。

出典:- IT 人材需給に関する調査 -|みずほ情報総研株式会社
参照:https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf

▼関連記事
【2023年最新】AI・機械学習エンジニアに将来性はある?現状や今後の需要を詳細解説!

【7選】AIエンジニアに求められるスキル・知識

AIエンジニア業界は人材不足の状態であるため、AIエンジニアはニーズが高い職業です。しかしAIエンジニアを目指すのであれば、必要な知識やスキルを身につける必要があります。

AIエンジニアは専門性の高い職種であるため、一般的なエンジニアとは異なる知識やスキルが必要になります。ここではAIエンジニアに求められる7つのスキルや知識を紹介するため、参考にしてみてください。

機械学習に関する知識

AIエンジニアには機械学習に関する知識が必要です。機械学習とは、AIが与えられたデータ群から特定の法則などを学習し、予測や判断などを行う技術です。

AIエンジニアの業務の中には機械学習も含まれているため、教師あり学習や教師無し学習、回帰や分類など、機械学習に関する基礎的な知識全般を習得しておく必要があるでしょう。

また、機械学習を進化させたディープラーニングについての知識も必要です。

▼関連記事
【14選】AIエンジニアにおすすめのAI関連資格をご紹介!取得のポイントも解説

アルゴリズムに関する知識

「アルゴリズム」とは、計算方法や手順などを意味する言葉です。機械学習では、アルゴリズムを用いながら、膨大な量のデータの中から一定の規則性などを見つけます。

このように、AIエンジニアには機械学習に関する知識と併せて、アルゴリズムに関する知識も必要です。

Pythonのスキル・知識

AIエンジニアにはAI開発言語であるPythonのスキルや知識が必要です。PythonはAI開発や機械学習に役立つさまざまなライブラリが用意されているため、AIで用いられているメジャーな言語となります。

特に開発系のAIエンジニアを目指す場合は、Pythonのプログラミングスキルが必須になるでしょう。また、分析系のAIエンジニアであってもデータの活用時にPythonを扱うことになるため、Pythonは習得しておきましょう。

▼関連記事
Pythonの勉強方法は?習得するメリットやおすすめの学習ロードマップ

ロジカルシンキングスキル

AIエンジニアを含めたすべてのエンジニア職には、ロジカルシンキングスキルが必要です。ロジカルシンキングスキルとは、物事に対し筋道を立てて論理的に検討する思考能力のことです。

ロジカルシンキングスキルがあれば、問題の解決策を論理的に導き出すことができ、最適化したシステム設計も行いやすくなります。特に複雑なシステムを構築するためには、ロジカルシンキングスキルが必須になるでしょう。

AIエンジニアは業務でアルゴリズムなどを扱うため、ロジカルシンキングスキルがあることは重要です。

クラウドサービスの知識

AWSなどの大手のクラウドコンピューティングサービスでは、機械学習などAI開発に役立つツールが利用できます。実際のAI開発の現場でも、これらのクラウドサービスを利用して開発するケースが多いでしょう。

そのため、AIエンジニアにはクラウドサービスを利用できるだけの知識が必要です。今後もクラウドサービスがAI開発の現場で導入されることを踏まえると、AIエンジニアを目指す上でクラウドサービスの知識は押さえておきたい知識の一つだと言えます。

▼関連記事
クラウドエンジニアとは?仕事内容や必要なスキル・案件例も紹介

SQLなどのデータベースに関する知識

AI開発では大量のデータを学習させることで、精度を上げていきます。このようにAI開発にとってデータは必要不可欠であるため、AIエンジニアにはデータベースに関する知識が必要です。

データベースとはデータを整理し、保管しておくための倉庫のようなもので、SQLと呼ばれるデータベース言語を使って必要なデータを取り出すなどの操作を行います。AIはビッグデータを使い、データの中から最適な回答を抽出したり、将来の予測を行ったりします。

AI関連の技術ではデータベースの操作が必須になるため、データベース管理システムの知識やSQLの知識、スキルを身につける必要があるでしょう。

▼関連記事
データベースエンジニアとはどんな仕事?具体的な案件や必要なスキルについてご紹介!

数学的知識

AI開発には数学の理論が必要になるため、AIエンジニアには数学的な知識が必要です。AI開発で必要になる数学的な知識としては、「微分積分学」、「線形代数学」、「確率論」、「統計学」などが挙げられます。

これらの数学はデータ解析や機械学習でのパラメーターの最適化などに用いられることになります。また、数学的な知識を習得することで、AIの仕組みをより深く理解できるようになるでしょう。

AIエンジニアにとっては最新論文のリサーチも重要

AI技術の研究は海外で積極的に行われており、最新の技術に関する情報も英語圏から発信されるケースが多いです。そのため、AIエンジニアは最新の論文を読んで情報収集する必要があります。

また、このような最新の論文の多くは海外の論文であり、英語で記載されているため、解読できる程度の英語力も必要です。普段から出された論文に目を通し、新しい情報を収集することも、AIエンジニアの重要な仕事となります。

【5選】AIエンジニアに必要な資格

AIエンジニアは資格がなければ仕事ができないというわけではありません。しかしAIエンジニアには専門性の高い知識やスキルが求められるため、関連した資格を取得することで、客観的なスキルのアピールになります。

特に実務経験がない状態からAIエンジニアを目指すのであれば、資格を取得しておく方が、転職でも有利になる可能性があるでしょう。ここではAIエンジニアに必要な資格を紹介するため、ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

▼関連記事
【14選】AIエンジニアにおすすめのAI関連資格をご紹介!取得のポイントも解説

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、ITエンジニアの登竜門として位置づけられている試験です。独立行政法人情報処理推進機構が主催する試験の1区分で、ITエンジニアとしてキャリアをスタートする人におすすめです。

資格取得を通してITの基礎知識全般を習得することができるため、AIエンジニアを目指す場合は取得しておくとよいでしょう。

出典:基本情報技術者試験(FE)|IPA
参照:https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html

▼関連記事
基本情報技術者試験の難易度は?偏差値や勉強時間もご紹介!

G検定(ジェネラリスト)

G検定は、ディープラーニングやAI技術に関するジェネラリスト向けの資格です。一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が認定している資格で、ディープラーニングの基礎知識や、適切な活用方針を決定して事業に活用する能力や知識を測るものとなっています。

なお、ディープラーニング協会の検定にはE資格というものもありますが、E資格はエンジニア向け、G検定はジェネラリスト向けの資格となっています。

E資格(エンジニア)

E資格とは、ディープラーニングやAI技術に関するエンジニア向けの資格です。G検定と同様に、一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が認定している資格です。

E資格はエンジニア向けの資格となっており、取得することでディープラーニング理論への理解や、適切な手法を選択して実装できる能力や知識を証明することができます。ただし、E資格を受験するためには、事前に講座を終了している必要があります。

統計検定

統計検定とは、統計に関する知識や活用力を幅広く認定できる検定です。一般社団法人統計質保証推進協会が認定している資格で、4級、3級、2級、準1級、1級の5つの試験があります。

また、通常の統計検定の他に「データサイエンス基礎(DS基礎)」「データサイエンス発展(DS発展)」「データサイエンスエキスパート(DSエキスパート)」などの検定も用意されています。

AIエンジニアとしてのスキルを証明するには、2級以上の資格取得を目指しましょう。

Pythonエンジニア認定試験

Pythonエンジニア認定試験とは、Pythonに関する専門知識を認定する資格です。Pythonエンジニア認定試験には、基礎文法について問われる「Python3エンジニア認定基礎試験」と、データ分析について問われる「Python3エンジニア認定データ分析試験」の2種類があります。

PythonはAI開発の標準言語であるため、AIエンジニアを目指すのであればPythonに関連した資格を取得しておくのがおすすめです。

▼関連記事
Pythonの勉強方法は?習得するメリットやおすすめの学習ロードマップ

AIエンジニアに向いている人の3つの特徴

AIエンジニアを目指す場合、必要とされる知識やスキルを身につけていることが理想です。しかしAIエンジニアに向いている人には共通した特徴があるため、AIエンジニアとして活躍するためには適性があるかどうかも重要なポイントになります。

ここではAIエンジニアに向いている人の特徴を紹介するため、ぜひ一度自分と照らしあわせてみてはいかがでしょうか。

▼関連記事
AIエンジニアの仕事が難しいと言われる理由6つを解説!求められるスキルも紹介

論理的に考えることが好き

物事を論理的に考えることが好きな人はAIエンジニアに向いています。

AIエンジニアは、感覚ではなく導き出されたデータをもとに、情報を分析し、検証していく仕事であるため、論理的に考えられるかどうかは重要なポイントです。

普段から物事を考える際に道筋を客観的に考える癖をつけておくことで、論理的な思考力を養うことができるでしょう。

能動的に学ぶことができる

IT業界は日々変化しており、新しい技術が次々に登場しています。トレンドの移り変わりも激しいため、最先端分野であるAI関連のテクノロジーも急速に変化しています。

そのため、自分から能動的に新しい技術を学んでいける人は、AIエンジニアに向いていると言えるでしょう。変化の激しい環境の中でAIエンジニアとして活躍するためには、好奇心を持って新しい知識をキャッチアップしていく姿勢が求められます。

淡々と作業を進めることができる

前述のとおり、AIエンジニアは人材不足の状態です。AIエンジニア自体の数が少なく、需要に対して供給が足りていないため、AI開発の担当者が一人だけというケースもあります。

このような状況でもモチベーションを維持しながら作業を進めていかなければいけないため、淡々と一人で自分の作業を進めることができるタイプの人は、AIエンジニアに向いています。

▼関連記事
【2023年最新】AI・機械学習エンジニアに将来性はある?現状や今後の需要を詳細解説!

AIエンジニアの仕事のやりがいとは

AIエンジニアという仕事のやりがいはさまざまですが、特に最先端分野での技術に触れることができる点が大きなやりがいだと言えます。AI開発に参加することができれば、世界的な技術革新にも携われる可能性があります。

また、本記事でも紹介してきたとおり、AIエンジニアは需要に対して供給が足りていない状態であるため、需要が高い状態です。そのため、AIエンジニアに転職することで大幅な年収アップも期待できるでしょう。

今後もAIエンジニアのニーズは高まっていくことが予想されているため、AIエンジニアとしてキャリアを積み上げていけば、大規模なプロジェクトにも参加できる可能性があります。

社会に対して大きな貢献をしたい方や、高単価案件に参画することで、年収アップを目指したい方にはおすすめの職種だといえます。

▼関連記事
AIエンジニアは不要か?現状・将来性と必要な知識・スキルを解説

▼関連記事
機械学習・AIエンジニアの年収をケース別で紹介!新卒や大手企業勤務・フリーランスなど

AIエンジニアの気になる将来性や需要

AI分野は業界の垣根を越えて多くの企業が注目している技術です。導入したいと考えながらも、現状では人材不足によって実現していない企業も多いです。

今後もAI技術のニーズは高まっていくことが予想されているため、AIエンジニアの需要も高まっていくことが期待できるでしょう。また、需要の増加とは反対に人材不足は深刻化していくと言われているため、AIエンジニアは将来性が高いといえます。

また、AIは幅広い分野での応用が可能です。そのため、AIエンジニアに対する需要が高い状況は続くと予想されています。エンジニアとして今後のキャリアに不安を抱いている方は、AIエンジニアとして活躍することを目指してみてもよいでしょう。

▼関連記事
【2023年最新】AI・機械学習エンジニアに将来性はある?現状や今後の需要を詳細解説!

AIエンジニアのスキルアップのための勉強法

AIエンジニアにとって、継続的なスキルアップは必須です。AIエンジニアになるためには高度な知識が必要ですし、AIエンジニアとして活躍し続けるためにも、常に最新情報を取り入れ続けるなどの努力が必要になります。

仕事と並行してAIエンジニアに必要な知識やスキルを磨く方法としては、独学で学習する方法やスクールに通う方法などが挙げられるでしょう。勉強方法は様々ありますが、自分の生活リズムや性格に合わせて選ぶことが重要です。

ぜひご紹介する勉強方法を参考にしてみてください。

▼関連記事
【14選】AIエンジニアにおすすめのAI関連資格をご紹介!取得のポイントも解説

本を読んで学ぶ

AIエンジニアとしてスキルアップするためには、書籍を利用して学習する方法があります。近年ではAI開発や機械学習に関連した書籍も多く販売されているため、空いた時間に本を読むことで知識を身につけるのも良いでしょう。

本によって難易度が異なるため、レベルがマッチした本を選ぶことが大切です。また、できるだけ中身をチェックして、自分に合った本を選びましょう。

勉強会に参加する

AIエンジニアとしてスキルアップするためには、勉強会に参加するという方法があります。エンジニア向けの勉強会は日本全国で開催されているため、参加しやすいでしょう。

AI開発は最先端分野ということもあり、AI開発に関連した勉強会も実施されています。AIエンジニア向けの勉強コミュニティなども存在するため、チェックしてみると良いでしょう。

また、社内勉強会などが実施されているケースもあるため、積極的に参加しましょう。

サイトや動画で学ぶ

AI学習サイトやYouTubeなどを活用して、AIエンジニアとしてスキルアップする方法もあります。さまざまな機関がAIについて無料で学べる学習サイトを提供しているため、サイトを利用して学習を進めることができます。

また、AI関連の技術や統計学、数学などのYouTube動画を使って学ぶのもおすすめです。YouTubeであれば、気になるところで停止しながら自分のペースで学習できます。

プログラミングスクールで学ぶ

プログラミングスクールに通ってAIプログラミングなどを学び、AIエンジニアとしてスキルアップする方法もあります。プログラミングスクールの中にはAI開発コースなどを提供しているスクールも多いです。

オンラインスクールであれば通学する必要もないため、忙しいAIエンジニアでも利用できます。

AIエンジニアへのキャリアアップを目指そう

最先端分野のスキルを持ったAIエンジニアは需要が高く、人材不足の状態であるため、今後の将来性にも期待ができます。

ぜひ本記事で紹介したAIエンジニアに求められるスキルや知識、スキルアップのための勉強方法などを参考に、AIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。

この記事の監修者

Branding Engineer編集部のイメージ

Branding Engineer編集部

Branding Engineerは、フリーランスエンジニアと企業のマッチングサービスである「Midworks」中心としたエンジニアプラットフォーム事業、総合WEBマーケティングソリューションサービス「Digital Arrow Partners」を中心としたマーケティングプラットフォーム事業を運営。

Branding Engineerは、フリーランスエンジニアと企業のマッチングサービスである「Midworks」中心としたエンジニアプラットフォーム事業、総合WEBマーケティングソリューションサービス「Digital Arrow Partners」を中心としたマーケティングプラットフォーム事業を運営。

記載されている内容は2024年03月18日時点のものです。現在の情報と異なる可能性がありますので、ご了承ください。また、記事に記載されている情報は自己責任でご活用いただき、本記事の内容に関する事項については、専門家等に相談するようにしてください。

初回公開日
2023.05.23
更新日
2024.03.18

このカテゴリの一覧へ

Midworksは
今よりあなたのキャリアに
合った働き方を提供します

詳しくはこちら

フリーランスと正社員、
働き方と年収はこんなに違う?

詳しくはこちら
運営グループ提供サービス