【最新版】AI・機械学習エンジニアの将来性は？現状や今後の需要、年収についても詳細解説！

AI・機械学習エンジニアはAI（ Artificial Intelligence）の「開発」、AIの精度を上げるための「学習」、AIを用いた「分析」を主な職務として行うエンジニアのことです。

本記事では、AI・機械学習エンジニアの将来性や今後の需要を中心にしながら、案件の種類や必要なスキルまで幅広く解説します。AI・機械学習エンジニアとして既に働いている人も、働くことを検討している人も参考にしてみてください。

AIエンジニアに将来性はある？今後の需要は？

結論、AI・機械学習エンジニアに将来性はあるといえるでしょう。

断言できる理由は、AI市場の拡大と、AI人材の不足が進んでいるからです。

近年では私たちの生活の中でもAIを使ったシステムやサービスが多くみられるようになりました。そのため、必要とされるAI人材の数もより一層増え、需要も高まっている傾向があります。

経済産業省の「IT 人材需給に関する調査」によると、日本国内のAI人材は、2018年時点では約1.1万人ですが、2030年には約12万人まで増加すると試算されています。

今後の日本では、IT人材の数は増えるものの、AI市場の需要に対して人材の供給が追い付かないため、AIに関わるエンジニアの仕事は尽きない可能性が高いといえるでしょう。

出典｜参照：IT 人材需給に関する調査｜経済産業省

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高度なスキルを持ったAIエンジニアの需要は高い

AIエンジニアは専門性が高く、高いスキルや実務経験が要求されるため、AIエンジニアの育成やキャリアパスが整備されていない職場が多く、高度なスキルがあり即戦力となる人材が重宝されます。

また、AI技術は日本だけでなく世界中で需要が見込まれる分野であり、日本での経験を元に海外で活躍することも可能です。

欧米では機械学習エンジニアやデータサイエンティストの評価が日本よりも高く、その分高収入が目指せます。

AIエンジニアのキャリアパス

AIエンジニアのキャリアパスとして、データサイエンティストとして活躍する道やデータ活用を強みとしたコンサルタントとして活躍する道があります。

データサイエンティストは、膨大なデータからビジネスに有用なデータを抽出し、意思決定に役立てる仕事です。データの抽出から分析までを担う職業ですので、データに特化した知識やスキルが必要になります。

膨大なデータから企業運営や事業開発に役立つ情報を抽出し、コンサルタントとして助言をする道もあります。データを選択し、有益な助言をする必要があるため、責任が伴う仕事ですので、やりがいを感じやすい職業であるといえます。

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AI市場の現状は？

ITRの調査によると、2020年度のAI主要８市場全体の売上金額は513億3,000万円で、前年度比が19.9％増であり、2025年度には1,200億円に到達すると予測されています。

コロナ渦が発端となり在宅ワークが広まった影響で、企業ではDXを推進する動きが強まっています。個人でも、休日を家で過ごす人が増えたことから、AIの活用したサービスに注目が集まっています。

これらの理由より、AI市場は拡大を続けており、今後も拡大していくと考えられています。

出典｜参照：ITR Market View：AI市場2021｜株式会社アイ・ティ・アール

出典｜参照：（1）市場概況｜総務省

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AIエンジニアが「やめとけ」といわれる4つの理由

需要が高く、将来性のあるAIエンジニアですが、時には「きつい」「やめとけ」といわれる場合もあります。

最新の技術を扱い、求められるスキルや経験のレベルが高いことが主な要因です。今後AIエンジニアとして働く中で、「きつい」と感じることを少なくするためにも、ぜひ参考にしてみてください。

業務内容がハード

AIエンジニアは、案件数に比べて、AIエンジニアの数が少ない傾向にあります。業務を進める人が少ないため、必然的に稼働時間が長くなる場合があります。

また、AI技術の革新スピードが早く、最先端技術に追いつくために、日々のキャッチアップが欠かせないことも理由の1つです。自分で情報を獲得していく必要があるため、ハードな側面でもあるでしょう。

数学を使う頻度が高い

AIエンジニアとして働くのであれば、数学の知識は必須です。微分積分や統計学、線形代数など、AI開発で必要となる数学知識は難易度が高い傾向にあります。

高難易度の数学知識を扱うため、0から学びなおす場合は勉強にかかる時間も長いため、大変な部分があるかもしれません。数学の知識が必要な点で、きつさを感じてしまう方もいるのかもしれません。

スキルアップし続ける必要がある

言語やフレームワークは日々アップデートされていきます。AI技術に関しても同様で、AIの技術は日々進化し、新しいツールやサービスが生み出されています。

これらの技術に対応し、業務や案件に活かす必要があるため、エンジニア自身もスキルアップを求められます。最新の情報を自分で得ながら、吸収していく必要があるでしょう。

技術的なハードルが高い

AIエンジニアは、ディープラーニングや機械学習に関する知識が必要になります。これらの知識は非常に難易度が高く、簡単に習得できる知識ではありません。

この点で、技術的なハードルが高いといえるでしょう。そのため、未経験から始める方には、かなり難しい内容となっています。

ご自身の知識やスキル、経験を見つめたうえで案件を選ぶようにするとよいでしょう。

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将来性のあるAIエンジニアになるために必要なこと

AIエンジニアとして、将来的にも活躍することを目指したい方が多いでしょう。

将来性のあるAIエンジニアになるためには、いくつかの条件を満たし、日々努力する必要があります。将来的に活躍できるAIエンジニアに必要なことをご紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

最新の情報に敏感になる

AI技術は日々進化を続けています。そのため、AIエンジニアも最新の情報に敏感になる必要があるといえます。

最新の情報をなるべく早くキャッチアップするためには、SNSやメルマガ登録などを行い、複数媒体、各方面から情報を得るようにすることが大切です。

また、最新の情報を早めに得ることで、最新技術への対応も早くなります。自分なりの方法を見つけ出し、最新情報に敏感になるようにしましょう。

トレンドを追い続ける

最新情報を追うとともに、社会的なトレンドを追い続けることも重要です。

AIの進化も世界的に始まり、現在も発展し続けています。AI業界やIT業界が発端ではなくても、業界に影響を及ぼす可能性のある動向はチェックしておくようにしましょう。

継続的にスキルアップする

最新情報やトレンドを追い続けながら、それらの情報や技術をもとに、自身のスキルアップをしていく必要もあります。

知識的に身についていても、業務や案件で活かせないものは意味がなくなってしまいます。実際に業務で活かせるよう、スキルアップを意識して取り組むようにしましょう。

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AIエンジニアのフリーランス年収相場

AIエンジニアの平均年収は950万円でした。

Midworksが保有している案件データや単価データより算出した値です。平均年収は年々上昇傾向にあります。AIの発展やAIエンジニアへの需要の増加に伴って案件単価が上昇する傾向になっています。

今後は、IT人材が不足する傾向にあることや、AIに関わる人材への需要の増加によって、さらに案件単価が上昇する可能性があります。年収アップを目指したい方は、AI領域の知識やスキルを身につけておくとよいでしょう。

出典｜参照：機械学習・AI系案件一覧｜Midworks

平均年収（フリーランス）	約950万円
最高年収	約1,740万円
最低年収	約360万円

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海外のAIエンジニアの年収相場

2016年（平成28年）に経済産業省が発表した「IT人材に関する各国比較調査」から、海外の機械学習エンジニアの年収例をご紹介します｡

1番目がアメリカのAIエンジニアで約1157万になってます。次いで2番目に日本が高く、上記で紹介した通り、日本のAIエンジニアの平均年収は約950万円です。

出典：IT人材に関する各国比較調査｜経済産業省
参照：https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11457937/www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/27FY/ITjinzai_global.pdf

AIエンジニアになるには？

Aiエンジニアになるために、特定の資格が必要になることがありません。しかし、Aiエンジニアを募集している案件では、Pythonなどのプログラミング言語やクラウドに関わる知識を習得していることが求められます。

難易度が高い知識や、高い専門性が必要なスキルもあるため、専門学校や大学で学ぶことで、知識を身につけることをおすすめします。実践的な教育を受けることで、即戦力として迎えられる可能性が高くなります。

需要が高く、将来性のあるAIエンジニアになるため、必要となる知識のインプットを大切にしましょう。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアは、AIを専門的に扱うエンジニアのことをいいます。

AI（Artificial Intelligence）は「人工知能」と訳され、ビジネスの現場ではチャットボットや画像認識などの分野で利用されており、今後さまざまな応用が期待されています。

このようなAIを、AIエンジニアは専門家として実装・開発します。
仕事内容としては、機械学習、システムインフラ整備、データ分析があります。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアとは、機械学習を実装する役割を担う人です。

機械学習とは、データ（入力値）を使って適切な答えを返すように、機械（コンピューター）が学習するアルゴリズムや処理を指す言葉です。機械学習アルゴリズムには、統計学や線形代数などの数学を理解しておく必要があります。

機械学習エンジニアの仕事は、機械学習アルゴリズムを使って情報システムを設計・実装することです。

機械学習アルゴリズムの使用例として「チャットボット」が挙げられます。チャットボットはユーザーの質問を入力値として分析し、適切な回答や選択肢を提示します。これを繰り返して、最終的にはユーザーが求める回答（正解）を返します。

システムインフラの整備

システムインフラの整備とは、AIが稼働するハードウェア等を構築・運用することです。

AIエンジニアは、AIが稼働するために必要なハードウェアやネットワーク、データベースといったシステムインフラの構成を決めたり、AI稼働中のシステムに異常がないかを監視したりします。

システムインフラの構成はシステム開発の上流工程で決定されるため、下流工程を理解している知見のあるAIエンジニアが担当する傾向にあります。

データ分析

データ分析では膨大なデータを分析し、活用方法・手段を伝えて企業戦略に繋げることを担う人です。

民間企業や公的機関が保管するビッグデータをはじめとした膨大なデータを、統計学や高度な数学を用いて分析し、第三者にわかりやすい解説をして企業戦略に結びつけます。

ビッグデータとは、私たちがコンビニで買い物するときに貯めているポイントカードのデータや、SNSへの投稿データといった巨大なデータ群のことで、量が多いだけでなく多くの種類や形式で保存されているデータ群を意味します。

AIエンジニアに向いている人の特徴

AIエンジニアには、論理的思考力や数学を扱う力、トレンドや最新の情報を追う姿勢を持っている人が向いているといえます。

AI業界は、技術革新のスピードやトレンドの移り変わりが早いため、スピードについていきながら情報や技術を習得することが求められます。また、案件に参画すると、それらの技術を活かしてツールやシステムを構築することが求められます。

それらのことが得意な人や、素質として備わっている人は、AIエンジニアに向いているといえるでしょう。

AI案件の種類

AIエンジニアが参画する案件や開発プロジェクトには、幅広い業界でさまざまな種類の案件があります。

案件の特徴を把握しておくことは、ご自身のスキルアップの指針にもつながります。ここでは、主なAIエンジニアの案件を紹介します。

画像認識

画像認識とは、画像や動画の中にある文字や物体（止まっているものや動くもの）を認識し検出する技術です。

AIに膨大な数の画像・動画データを読み込ませ、学習を重ねることで写真や動画の中のさまざまな情報を識別できるようになります

これにより、工場内の生産物の動きや、自動車の自動運転における歩行者の検出などが行えるようになります。AIエンジニア案件の中には、このような物体検出や画像検出の技術を利用したものがあります。

他にも、セミナーに参加している人の反応を動画・画像データから読み取り、セミナー参加者の興味・関心事を調べる仕組みなどの開発を行います。

自然言語処理（NLP）

自然言語処理とはNLP（Natural Language Processing）と略され、大量のテキストデータ内にある人間が日常で使用する言語、自然言語をAIが分析する技術です。

コールセンターの問い合わせ内容の文字おこしを行うシステム、英語などの言語の翻訳を行うシステム、音声または文字で入力した文章をコンピューターが理解して応答するシステム、といったAIエンジニア案件があります。

音声認識

音声認識とは、人間の声を記録した音声データに対して、コンピューターが音と文字を分割・整形、パターンの認識、文字へマッチングし、文字を組み立てることでテキストに変換する技術です。

クレジットカード会社のコールセンターにて、通話しながらリアルタイムで音声をテキストに変換・表示できるようにする案件や、製造業での100以上ある測定業務の結果を音声で入力できるようにするAIエンジニア案件があります。

異常検知

異常検知とは、従来経験者の目視に頼って検査していたものを、計測値を機械に学習させていち早く検知する技術です。

工場設備などに取り付けられたセンサーが、故障や異常動作などを検知するのに使われます。工場内の製造ラインの稼働状況を保存し、これらと異なる動作や形状の生産物を検知することで異常を判断します。

自動車メーカーや産業機器を取り扱っているメーカーなどで、異常検知に関わるAIエンジニア案件があります。

AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアに必要なスキルとして、主に、開発スキル、データ分析スキル、システムインフラスキルがあります。

開発スキルは、API、ライブラリやフレームワークを使ってプログラムが書けるコーディングスキルを含む、システムの設計・開発・運用について一通り行えるスキルを指します。

データ分析スキルは、AIで使うデータ分析やアルゴリズムには、統計学や数学の知識が必要です。また、Hadoop等のビッグデータを扱うオープンソース群の知識を使ったデータベースの構築、SQLでのデータ抽出・加工などを行うスキルを指します。

システムインフラスキルは、クラウドサービス（AWS、GCP、Azureなど）を使った、AIが稼働するインフラ（基盤）についての設計・開発、問題解決を行うスキルを指します。

今後年収・単価を上げていくためには、AIエンジニアとしての実務経験を積み、スキルを身につけることです。豊富な実務経験やスキルがあれば、年収1,000万円超も珍しくありません。

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AIエンジニアで高単価を目指すためには？

AIエンジニアの中で高単価を獲得できるようになるためには、上流工程経験、マネジメント経験、ディープラーニングの開発経験、データ分析に関する知識や知見が必要です。

コーディングができる下流工程に留まらず、設計（上流工程）や、開発工程全域をマネジメントする仕事ができるようになれば、エンジニアとしての価値が高まるため、高単価が見込めます。

ディープラーニング（深層学習）は機械学習の学習能力を高める手法の一つで、AIが学習した情報からデータ解析ができる技術であり、機械学習よりも高い精度が期待できます。

これらの技術は、今後、幅広い分野で利用され需要が高まると考えられるため、高単価が見込めるでしょう。

データ分析に関する知識や知見があれば、膨大な量のデータを扱う際、効率的に精度が高い作業が行えるため、短期間で高品質な仕事ができ高単価が見込めます。

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