AIエンジニアとは?仕事内容〜年収まで徹底解説!

身近なところではスマホのニュースアプリやスマートスピーカーから、農業、医療、小売業、サービス業、自動車、金融など、あらゆるところでAI(Artificial Intelligence:人工知能)の利活用が進んでいます。

今回はAIの利活用で中心的な役割を担うAIエンジニアについて、その仕事内容から年収まで、全容を解説していきたいと思います。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアは、AIを使ったシステムの開発や実装に携わるエンジニアです。総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年) によれば、AIが果たす機能は大きく分けて「識別」「予測」「実効」の3種類があるとされています。

  • 識別(音声認識、画像認識、動画認識、言語解析)
  • 予測(数値予測、マッチング、意図予測、ニーズ予測)
  • 実行(表現生成、デザイン、行動最適化、作業の自動化)

そして、それぞれの機能領域において、要素技術の研究・開発、アルゴリズムやAIエンジンの開発・実装、学習モデルの開発・検証、AIに学習させるためのデータの抽出・整形などが行われています。これらの仕事に携わるのがAIエンジニアです。

AIエンジニアのやりがい

AIはあらゆる業界で利活用が進められている新しい技術です。企業のデジタルトランスフォーメーション(DX)の中で重要な役割を担うことが期待されています。携わるプロジェクトの規模も大きくなり、世の中へのインパクトも大きくなるでしょう。そういった現場で最先端と言われる技術を使って仕事ができることは、やりがいになるはずです。また、人材不足であることから高い報酬も期待でき、それがモチベーションになっている人もいます。

AIエンジニアのキャリアパス

AIは「人間と同じ知的作業をする機械を工学的に実現する技術」とも言うことができ、実現するためには大量のデータを投入して、処理(識別・予測)して、出力(実行)するというステップが必要になります。キャリアパスとしては、対応できる領域を広げていく道、特定の分野でプレーヤーからマネージャーになる道などが考えられます。

研究開発の現場以外にも、AIの技術や知識を生かして、セールスコンサルタントとして活躍したり、エバンジェリストとして技術を広めたりする人もいます。

AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアには、プログラミングやデータベース、コンピューターシステムといったコンピューターサイエンスの知識、微分積分や統計学、確率論などの数学的な知識が求められます。AIの研究・開発は、すぐに結果が得られるものではないので、忍耐強く仕事に取り組めることも必要です。また技術の進歩も早いので、常に新しい情報にアンテナを張り技術や知識を習得し続けていく姿勢も大切です。

未経験からAIエンジニアを目指すには?

情報科学系の学部や大学院から新卒でAIエンジニアとしてキャリアをスタートさせるケースが多いですが、システムエンジニアやプログラマ、バックエンドエンジニア、サーバーエンジニア、ネットワークエンジニアからキャリアチェンジでAIエンジニアになる人もいます。高度な技術とスキルが求められるため、プログラミング未経験から直接AIエンジニアになるの難しいと言わざるを得ません。

AIを利用したサービスの開発現場では、PythonやC++、Juliaなどのプログラミング言語、TensorFlow、PyTorch、Chainer、Apache MXNetなどのフレームワーク、scikit-learn、Pandasなどのライブラリ、MySQLやNoSQLなどのデータベース、AWS、GCP、Microsoft Azure、IBM Cloudなどのプラットフォームが多く使われているようです。 働きながらこれらの技術を習得したり、プログラミングスクールで学習したりして、キャリアチェンジを目指す道もあります。

データでみるAIエンジニア

年収は?

AIエンジニアは人材不足のため、優秀な人材の獲得合戦が起きていると言われています。NECの新卒年収1000万円やSONYの730万円などのニュースもありましたが、いわゆるIT系のエンジニアよりも水準は高い傾向にあるようです。

参考:NEC「新卒年収1000万円」の衝撃 年功序列の廃止か、「3流国への没落」か
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/1909/06/news023.html

仕事に活かせる(求められる)経験・スキル・資格って?

必ずしも資格が必要な仕事ではありませんが、AIエンジニアには高度な知識やスキルが求められます。資格を取ることで、実力をアピールする助けになります。

▼G検定(JDLA Deep Learning for GENRAL)
https://www.jdla.org/certificate/general/

▼E検定(JDLA Deep Learning for ENGINEER)
https://www.jdla.org/certificate/engineer/

▼Python 3 エンジニア認定データ分析試験
https://www.pythonic-exam.com/exam

▼画像処理エンジニア検定
https://www.cgarts.or.jp/kentei/about/img_engineer/index.html

▼統計検定
http://www.toukei-kentei.jp/

▼データスペシャリスト試験
https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html

最近の動向(仕事のトレンド、求人量など)は?

AIは現在「第3次ブーム」と呼ばれ、その立役者は機械学習、中でもディープラーニングと言われていて、今後もトレンドとしてAI産業をけん引していくと思われます。

AIエンジニアは人材不足で売り手市場です。アシスタントレベルから即戦力まで、求められるスキルレベルもさまざまです。一方で好条件のオファーも多くありますが、条件にマッチできるAIエンジニアも限られてしまう状況もあるようです。高度な働きができるAIエンジニアにとっては、職を選びやすい傾向にあると言えるでしょう。

まとめ

今回はAIエンジニアについて細かく解説してきました。
AIはWeb業界に限らず、さまざまな業界・企業が参入している分野です。やりがいも大きく、給与水準も高い傾向にあります。しかし求められる条件にマッチできる人材が足りていないのも事実です。バリバリ活躍するまでの道のりは長いですが、未経験からでもチャレンジできない職種ではありません。興味がある人はチャレンジしてみてはいかがでしょう。

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