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

ITエンジニア

「AIエンジニアが不要ってほんと？」
「AIエンジニアってどんな仕事をするの？」
「AIエンジニアになるにはどういった行動が必要になる？」
このように、AIエンジニアに関する疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。

IT系人材は不足していると言われていますが、AIエンジニアは不要という声を耳にしたことはないでしょうか。

この記事では、AIエンジニアとはどのような職業なのか、AIエンジニアを目指すためにはどのようなスキルが必要か、などについて紹介しています。

この記事を読むことで、AIエンジニアという職種に対して知識が深まり、自身に適性があるか考える機会になるでしょう。

AIエンジニアの将来性に関しても取り上げているため、不要と言われてしまう理由など気になっている方はぜひ参考にしてみてください。

目次を閉じる

そもそもAIエンジニアとは
1. AIエンジニアの主な仕事内容
2. AIエンジニアに向いている人
AIエンジニアが「不要」「避けた方がよい」と言われる理由
AIエンジニアの現状
AIエンジニアは今後不要になるのか？
AIエンジニアになるには
1. 必要な知識・スキル
2. 役立つ資格
AIエンジニアになるためのロードマップ
AIエンジニアは将来性が高い魅力のある仕事で不要ではない

そもそもAIエンジニアとは

AIエンジニアは、AI（人工知能）を使ったシステム開発やデータ解析などを行うエンジニアです。AIを活用したITシステムは世界的に普及し、AIエンジニアの需要が高まっているため、現在注目されている技術職の1つです。

AIエンジニアの主な仕事内容

AIエンジニアの主な仕事内容は、AI開発、機械学習やディープラーニングなどのAI学習、AI分析の3つになります。

メインとなるのは、AIを用いたシステム開発です。PythonやC++、R言語などを用いて、AIシステムデザインや設計、運用、テストを行います。

また、AI開発の後は、学習させるフェーズに移行します。これは、AIにデータを入力し機械学習させるためです。

人間の知能のように、複雑なパターンを見つける深層学習（ディープラーニング）も行います。学習用データを適切に用意することも、AIエンジニアの仕事です。

AIに学習させた後は、AIに分析させる工程です。AIが自動的に抽出したデータから、相関関係やパターンを導いて仮説を立てる業務があります。

AI分析は、データサイエンティスト、データアナリストなど、専門の職種と作業することもあるでしょう。

AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアは、論理的な思考ができ、好奇心が強い人が向いていると言われています。AI開発は、目的に合わせてAIに学習させ、データ分析させるためのプログラムを構築します。

そのため、最終結果をイメージしながら筋道を立てて思考する能力が問われるでしょう。

また、IT系の技術は進歩が速いことから、たった1年ほどで以前、身に付けた知識が使えない状況になることもあります。

AIエンジニアとして活躍するためには、知識のバージョンアップが必要不可欠になるので、知的好奇心が求められるでしょう。空き時間に、自分でSNSやネットをチェックしてIT系情報を収集する習慣がある人に適性が高いといえます。

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AIエンジニアが「不要」「避けた方がよい」と言われる理由

次は、AIエンジニアは不要・避けた方がよいと言われる理由を紹介します。AIエンジニアという仕事のネガティブな面を知り、自分がAIエンジニアとしてやっていけるかについて考えてみましょう。

要求される技術レベルが高く未経験者には難しい

AIエンジニアは避けた方がよいと言われる理由としてあげられるのは、要求される技術レベルのハードルが高く、未経験者では採用されにくい現状があることです。

他のエンジニアよりも覚える知識や身につけるスキルが多く、勉強を開始しても途中で挫折してしまう可能性があるでしょう。また、AIエンジニアとして採用されたとしても、業務で扱う知識の範囲が広いため、知識のアップデートを行うことも大変です。

エンジニアの仕事はAIができるので不要

AIエンジニアの仕事に限った話ではありませんが、人間がしている仕事は、いつかAIに仕事を奪われるという話を聞いたことはないでしょうか。ディープラーニング分野でAI研究が進み、人間の知能を超えた作業能力をAIが発揮する可能性があります。

今すぐ、AIエンジニアの仕事が消えることはありません。しかし、今後の技術進化によってはAIを開発してきたポジションが、AIに取って代わられることも考えられるでしょう。

市場環境が変化するリスクがある

現在はAIのブームが来ていますが、いつまで続くかはわかりません。AIよりも時代が求める技術が出てくれば、市場環境が変化してしまうでしょう。

新しい別の技術が流行り出せば、それまで需要の高かったAIが衰退し、連動してAIエンジニアも不要になってしまう流れも考えられます。

業務がハードである

開発では納期が決まっているので、間に合わせるために残業が多くなったり、休日も働いたりすることもあります。人が足りていない現場では、1人で2人分の仕事をこなすような状況も生まれやすく、ライフワークバランスに問題が生じやすいでしょう。

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AIエンジニアの現状

ここでは、AIエンジニアの現状を紹介します。実際に市場規模やIT需要状況が気になる方も多いのではないでしょうか。AIエンジニアを取り巻く現状について、チェックしていきましょう。

市場規模は拡大傾向

総務省による日本のAI市場調査では、2019年あたりは400億円程度だった売上金額が、2025年度には1,200億円以上になることが予測されています。

在宅勤務の増加などもあり、DXを推進していく企業も増えていることから、AI関連の市場規模は今後益々拡大していくと考えてよいでしょう。

AI市場が伸びるということは、それに伴う職種の需要も増えるため、AIエンジニアの求人も増えることが推測できます。

出典：第2部情報通信分野の現状と課題｜総務省
参照：https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r04/html/nd236910.html

IT企業の需要に対してAI人材は不足

AI人材はIT企業の需要に対して不足しており、現在約4.4万人、将来的には2030年までに約12.4万人の不足が予測されています。第4次産業革命により従来のIT人材は余剰になり、一方で需要が高まるAI人材が不足する状況が想定されます。

AIエンジニアの平均年収は高めで好待遇

AIエンジニアの平均年収は600万円前後とされており、国税庁が発表している「民間給与実態統計調査」を見ると、全業種の平均年収約430万円という結果が出ています。

AIエンジニアの人材の確保が難しいことも、好待遇の理由にありますが、待遇面で優遇されている職種と判断できるでしょう。

出典：民間給与実態統計調査｜国税庁
参照：https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf

AIエンジニアは今後不要になるのか？

次は、AIエンジニアは今後不要になるのかという点について紹介します。AIエンジニアを目指そうと思った矢先に、不要という噂を聞いて将来性について心配になっているという方はぜひ参考にしてみてください。

AIエンジニアの需要は今後も増加が見込まれなくなることはない

AIエンジニアの需要は、これから先も増加していくという予想が経済産業省の「IT人材供給に関する調査」から発表されています。そのデータによれば、AIエンジニア需要数は2030年に約14万人と予測されており、今後も需要が高まっていくでしょう。

出典：IT人材供給に関する調査｜経済産業省
参照：https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf

海外での活躍の場も広がり不要にはならない

日本よりもAI技術が進んでいる国もあり、特に人口が多いアメリカや中国ではAI人材は求められる職種です。海外でもAIエンジニアの需要は大きく、海外も視野に入れれば働ける機会はさらに大きくなり、不要になるとは考えにくいでしょう。

平均年収は引き続き上昇傾向にある

日本の平均年収は停滞していますが、AIエンジニアは年収が上がり続けており、将来性が高い職種と言えます。

特に、AIエンジニア案件は、報酬に関して「応相談」となっていることがあり、スキルの程度によってプラスになる金額の幅が変わるケースも少なくありません。

AIエンジニアの案件に対応できる人は、専門性が高いため、今後も平均年収は上昇傾向になるでしょう。

AIエンジニアになるには

続いては、AIエンジニアになるために求められるスキルや知識、おすすめの資格などを見ていきましょう。AIエンジニアは、習得しておく内容の範囲が広いと言われています。AIエンジニアを目指す場合は、さっそく以下の勉強を開始しましょう。

必要な知識・スキル

AIエンジニアは、プログラミングスキルや機械学習・ディープラーニング、統計学・数学、データベース、クラウドなどの知識が必要と言われています。

プログラミングスキルは、AIに関するプログラムを記述し、実装までできる程度のスキルが問われます。R・C++・Python・Juliaなどの言語は習得しておく必要があるでしょう。その中でも、Pythonは機械学習などの分野で使用頻度が高い言語です。

役立つ資格

AIエンジニアの仕事で役立つ資格には、基本情報技術者試験やPython3エンジニア認定試験、G検定、E資格、統計検定などがあります。

基本情報技術者試験は、IT知識の基礎的能力を証明するものです。仮に他のIT技術職に転職を考えた際も、評価されるでしょう。

Python3エンジニア認定試験は、Pythonスキルを証明する資格です。基礎的な文法能力を図るPython3エンジニア認定基礎試験、データの分析力を問うPython3エンジニア認定データ分析試験、Pythonを実践的に使っていくPython3エンジニア認定実装試験があります。

深層学習のスキルを証明するには、G検定とE資格です。AIをビジネスに活用するための知識を問われるのがG検定、ディープラーニングの理論や開発能力が問われるのがE資格です。注意点としては、E資格はJDLA認定プログラムの講座修了する必要があります。

最後に、AIの開発には統計学を用いることがあるため統計検定の取得もおすすめです。合格するためには、数学的な観点が必要になるでしょう。

出典：基本情報技術者試験｜IPA情報処理推進機構
参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html

AIエンジニアになるためのロードマップ

最後に、AIエンジニアになるためのロードマップを紹介します。AIエンジニアは、未経験者がいきなり目指すには非常に難易度が高いことが予想されます。しかし、確実にスキルを習得してステップアップしていくことで十分目指せるでしょう。

AIエンジニアを目指そうと心に決めた場合は、以下のロードマップを把握して、進んでいけるように計画立てていきましょう。

プログラミングを学ぶ

AIエンジニアには、AI開発を行う職種のため、当然AI開発で使用するプログラミング言語スキルは必須です。

AI開発で使用される言語には、Python・R・C++・Julia・JavaScriptなどがあります。この中でも、AI開発で活用される割合の高いPythonを習得するとよいでしょう。機械学習以外にも、ゲーム開発やWeb関連でも使用されている汎用性の高い言語です。

ただ技術が進むことで、使用される言語は変化することもあるため、新しい言語が流行り出せばその言語を習得しなければなりません。これはAIエンジニアに限った話ではなく、他のプログラミングを扱う職種でも同じことが言えます。

AIの仕組みを学ぶ

AIというと「人工知能」「世の中を便利にしてくれるもの」など、漠然としたイメージを持っている人もいるのではないでしょうか。

AIは人間の脳の仕組みを、コンピュータで模倣することです。

AIエンジニアは、コンピュータに膨大なデータから最適な動きを選択できるように、手順や計算方法を加えていくため、AIの仕組みを学んでおきましょう。

機械学習・深層学習の基礎知識を学ぶ

コンピュータがデータを学習し、何らかの答えを出す技術を機械学習と言い、深層学習（ディープランニング）は、人間が手を加えなくてもデータに含まれる特徴などから、自動的に学習して答えを導き出す技術です。

人工知能を開発するAIエンジニアは、機械学習・深層学習の基礎知識になります。高度な予測分析を行うには、機械学習の理解が必要です。線形代数、統計、同上微分など数学を用います。

深層学習では、ライブラリといってデータが集約されているツールを多用します。そのため、ライブラリについても知っておく必要があるでしょう。

データ分析を学ぶ

AIエンジニアは、適切な手法でAIに情報を学習させるために、データ分析手法の理解も必要です。状況に合わせて的確な手法選択ができるように、どのようなものがあるか、どういう際に適した分析なのか、という点は把握しておきましょう。

データ分析手法には、ロジスティック回帰分析やクラスタリング、因子分析、時系列分析、決定木分析などがあります。

実装・実践スキルを学ぶ

実務で困らないように、実装・実践スキルを学んでおくことも大切です。プログラミングの実装やデータベースの運用などは、実際に作ってみることで経験値が伸びます。

まずは、Pythonの開発環境、データベース管理システムなど、AI開発をするための環境構築から始めてみてください。

そのほか、実践的なスキルを身に付けるために、練習問題を解いてみるのもよいでしょう。書籍で問題集も出ています。

ポートフォリオを作る

ポートフォリオは実績を相手に伝えるために効果的です。AIエンジニアとして働いた経験がなくてもオリジナルでAIを活用したシステムを構築し、ポートフォリオとして見せられる形にしておきましょう。

AIエンジニアのポートフォリオの内容には、自己紹介、スキル紹介、特にアピールしたい点、などを載せましょう。

特に大切なのはスキル紹介です。ここでは、画像認証プログラムや情報の自動収集プログラムなど、自分の作品を載せて、どんなことができるのかを伝えます。即戦力になるか、将来性があるかなど図られるでしょう。

転職活動を行う

ポートフォリオを作成した後は、転職活動を開始しましょう。ポートフォリオ以外にも、履歴書、職務経歴書などを準備する必要があります。AIエンジニアを目指した理由や、転職の理由、自分のアピールポイントなどもしっかり伝えられるようにしておくことがおすすめです。

AIエンジニアの求人は、転職サイトや転職エージェント、ハローワークなどがあります。高収入を目指す場合は転職エージェントがおすすめです。一方で、高い能力、経験値も求められる可能性があります。

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AIエンジニアは将来性が高い魅力のある仕事で不要ではない

AIエンジニアは将来性が高く、魅力のある仕事です。日本のIT人材は不足の状況にあり、海外でもAI技術は広がりを見せているため不要になることはないでしょう。

AIエンジニアを目指す気持ちが固まった方は、ぜひ本記事を参考にAIエンジニアについての理解を深めてみてください。

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この記事の監修者

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。

記載されている内容は2024年03月17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。