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AIエンジニアになるには? 将来性やキャリアチェンジを目指すための方法を紹介

#エンジニア辞典

AIのプログラム開発やAIによって収集したデータ解析を行なう、AIエンジニア。

一般的にはITエンジニアからの転身が多いとされており、AI(人工知能)の発展が注目を集めている昨今、人気な職種の一つです。

そこで今回は、現在ITエンジニアとして働いていて、これからAIエンジニアへのキャリアチェンジを目指す人のために、AIエンジニアの仕事内容や将来性、勉強方法を紹介します。

AIエンジニアの仕事内容

まずはじめに、AIエンジニアの仕事内容について紹介します。

AIエンジニアはAIの開発やプログラミングなど、AIにまつわる仕事をする職種ですが、実は役割によって名称が変わります。当然役割ごとに仕事内容も異なるため、それぞれの違いをしっかり把握しておきましょう。

そこでこの章では、AIエンジニアの役割や仕事内容について解説していきます。

AIエンジニアとは?

はじめに、AIエンジニアの定義を簡単に紹介します。

AIエンジニアとは、AIのプログラム開発やデータ解析をするエンジニアのことを指します。AIエンジニアというくらいですから、AIの知識や技術が求められます。

また、ひと口にAIエンジニアといっても、その役割ごとに名称は異なります。では、どのような役割があるのでしょうか。今回解説したいのが、以下の三つです。

・機械学習エンジニア
・データサイエンティスト
・データアナリスト

はじめに、機械学習エンジニアです。機械学習エンジニアとは、AIにまつわる職種の中で機械学習の実装や開発の部分を担当するエンジニアのことを言います。

機械学習は「マシンラーニング」とも呼ばれる通り、コンピューターがデータを学び、アルゴリズムなどを構築できるようにする技術のこと。機械学習エンジニアは、プロジェクトに必要なデータをコンピューターに学習させ覚えさせたり、得た情報を解析させたりするためにプログラムを組みます。アルゴリズムを用いながらプロジェクトに沿ったシステム開発をするため、高度な技術が求められます。

次に、データサイエンティストです。データサイエンティストは収集したデータの中から必要なものを用いて、プロジェクトの課題をどう改善したらいいか考え、提案する職種です。アナリティクス分野のAIエンジニアと考えるといいでしょう。

AIに関する知識はもちろん、データを分析する際のプログラミング能力や解析時に使用する数学的な知識、そして、課題解決の方法を提案する際にはコンサルティングの力も求められます。先ほどご紹介した機械学習エンジニアの能力と、次に解説するデータアナリストの能力、どちらも掛け合わせた職種です。

最後にご紹介するデータアナリストは、先ほど挙げたデータサイエンティストの役割中でもデータ分析の要素が強い職種です。

プロジェクトの目的をどのように達成するべきか、AI技術を使いながらデータを解析・分析するのがデータアナリストの仕事。クライアントのサービスを担当することになった場合は、顧客のデータを解析・分析しながら動きやニーズを把握し、結果を踏まえて仮説を立て、どのように解決すべきかを提案します。

膨大なデータを扱うため、数学的な知識はもちろん、こちらもコンサルティング能力が求められます。

AIエンジニアといってもこれだけ種類があり、それぞれ求められることも違います。機械学習エンジニアか、データアナリストか、どちらの資質が強いのかで判断するのも一つの手と言えるでしょう。

AIエンジニアの役割

AIエンジニアの主な仕事

AIエンジニアの役割について解説してきましたが、「じゃあ、AIエンジニアってどんな仕事をしているの?」という疑問が浮かんだ方もいるはず。そこで次に、AIエンジニアの役割に限らず共通している仕事についてご紹介します。

AIエンジニアの主な仕事内容は、大きく分けて以下の四つです。
・リサーチ
・アルゴリズム、学習モデルの開発
・データ解析、システム開発
・学習用データの構造化整理

はじめに、リサーチです。リサーチではAI技術の研究、海外論文などを調べ、技術開発にまつわる情報に目を光らせます。AIの分野は日々変化するもの。最新の情報を手に入れるため、研究開発について書かれた論文や、報告に目を通し、学ばなければなりません。

次に、アルゴリズム・学習モデルの開発です。AIエンジニアの業務では、アルゴリズムとモデルの開発の知識は必須です。というのも、機械学習をする前に学習モデルの構築というステップが必要になるからです。アルゴリズムを組むことで自動化したり、その技術を用いて解析をしたりと、このステップを踏むことで解析・分析しやすくなり、課題解決への道が開けます。

続いては、データ解析とシステム開発です。AIを使用した膨大なデータの解析を行なったり、システムを開発したりすることもあるのがAIエンジニア。プログラミングを使用する場面が多くある業務内容でしょう。

最後に、学習用データの構造化整理です。構造化整理とは、学習用データを構造化データに整理していくこと。データにはコンピュータが理解できる「構造化データ」と、人間が理解できる「非構造化データ」があります。多くは非構造化データなので、構造化データへと整理していくのもAIエンジニアの仕事です。

AIエンジニアにはさまざまな役割があるように、業務内容も分かれています。それだけ幅広い内容に携われるからこそ、やりがいを感じる人も多いようです。AIエンジニアを志している人は、AIエンジニアの仕事内容については抑えておくといいでしょう。

AIエンジニアの主な仕事内容

AIエンジニアの将来性

次に、AIエンジニアの将来性について紹介します。

AIエンジニアが近年注目を集めている職業だと言っても、どのくらいまで続けられるのか、市場価値があるのか、知りたい方は多いはず。

そこで、AIエンジニアが求められるようになった背景や年収相場、さらにAIエンジニアが活躍できる業界について解説します。

近年AIエンジニアが求められている背景

その理由の一つに、AIを活用した事業開発を行う企業が増えたことが挙げられます。

例えば近年、ニュースアプリのレコメンド機能をはじめ、自分専用に配合されたサプリメントなど、個人向けにカスタマイズされたサービスをユーザー側が求める傾向にあります。その上で、AI技術は欠かせません。

しかし現在は通常の開発を担うITエンジニア自体も不足が叫ばれている状況。同様に専門知識、技術が求められるAIエンジニアの需要も高まるばかりです。

AIエンジニアの需要が高まっていることは、データを見ても理解できます。経済産業省の「IT人材需給に関する調査」というデータによると、AI人材の需要が2018年の4万4,000人から2030年に至るまで24万3,000人まで拡大すると言われています。それほど求められている職種なのにも関わらず、まだまだ人手が足りていないため、結果的にいい待遇が用意されていることが多いのです。

AIエンジニアとして現在活躍している人材は、大学や大学院で専門知識を身に付けた人たちが中心です。それほど高度な技術や知識が求められることも、高待遇の理由の一つでしょう。

AIエンジニアの年収相場

AIエンジニアは需要があること、専門性が高いがゆえに高待遇なことをご説明しましたが、AIエンジニアの年収相場はどのようになっているのでしょうか?

AI技術の発展が著しい海外では、年収3000万円〜5000万円程度の高待遇が期待されることもあります。それと比べると、日本企業ではまだそこまでの水準には至っていません。

AIエンジニアの年収は、400万円~1300万円程度が相場です。なぜここまで差が開いているのかというと、前の章でご紹介した通り役割と業種が幅広いからです。

また、外資系企業か、日系企業か。ベンチャーか大企業なのかでも変わってきます。

外資企業でAIエンジニアとして働いた場合、年収の相場は800万円〜1500万円程度です。外資系では待遇も海外を基準にしていることが多く、高収入を見込めます。また、個人の能力が高ければ高いほど年収が上がりやすいため、実力に自信がある方におすすめしたいです。

次に日系大手企業でAIエンジニアとして働いた場合です。例えばソニー株式会社でAIエンジニアとしてクラウドAI映像解析サービスをする業務の年収は500万円~899万円とされています。日系大手企業のAIエンジニアの月給平均はおよそ50万円、初任給は22万円程度の場合が多いそうです。

最後に、スタートアップやベンチャー企業。会社の成長度によって待遇がかなり変わるため、AIエンジニアの給与相場も420万円~1500万円と幅があります。スキルが高い人材であれば、日系大手企業よりも高所得を目指すこともできるでしょう。

AIエンジニアが活躍できる業界

最後に、AIエンジニアの需要が高いと言われている業界をご紹介します。

AIエンジニアの需要が高いと言われている業界は、以下の三つです。
・医療
・農業
・製造業

まず、医療です。現段階では、医者や看護師のサポートをするためにAI技術が活用されています。AIが病気の診断をしたり、治療法を提案したりと、AIの目と医師の目、どちらも使うことでより正確な診断ができるようにしています。富士フイルムが開発した技術では、AIが画像処理をすることで画像から特徴を把握し、診断をしやすいようにする、といったものもあり、医療現場で普及しつつあります。

次に、農業です。ここ数年で、農業の現場では、生産者の負担を減らし生産性を高めるために、AIを用いた収穫予測やロボティクスの活用が始まっています。農家の負担を減らしながらも、より生産性を高めようとしているのです。収穫をロボットにさせたり、収穫する時期を判断するAIを開発したりと、できるところをロボットに代用させる動きが活発になっています。

最後に、製造業です。特に私たち消費者との生活に密接に関わる検査でAIやロボットを使おうと開発している企業があります。一つ一つ丁寧に検査をしなければならなくなり、時間がかかってしまっているところを、AIやロボットを使うことでより早く、正確にできるようにしようという動きがあります。

以上三つの業界では現段階はもちろん、将来もAIが活躍する可能性が見い出せています。成長している業界でAIエンジニアになると、安定を望めるかもしれません。

AIエンジニアを目指すための勉強方法

AIエンジニアは、専門性の高い職種ではありますが、すでにITエンジニアとして活動されている方にもチャンスはあります。そこでこの章では、AIエンジニアに必要な知識や、その勉強方法を解説していきます。

AIエンジニアに必要な知識

はじめに、AIエンジニアに必要な知識について解説していきます。

それが、以下の三つです。
・機械学習、ディープラーニングの知識
・Pythonの理解
・数学の知識 など

ひとつひとつ、解説していきます。

まず、機械学習の基礎知識です。

AIエンジニアを目指す上で、機械学習の基礎知識は欠かせません。機械学習にもいくつか種類があり、データの扱い方が異なります。専門書などを活用し、まずは基本を押さえることが大切です。

次に、Pythonへの理解も重要です。

PythonはAIエンジニアが最も使うプログラミング言語です。分かりやすい文法が特徴で、言語仕様も簡潔なため、初心者でも学びやすいと言われています。まずはPythonを扱えるようにするといいでしょう。

最後に、数学の知識です。

AIエンジニアは、データの解析や分析が主な仕事になるので、情報処理・統計学など数学的なアプローチを理解し活用する力が求められます。

AIエンジニアに必要な知識

おすすめの勉強方法

AIエンジニアに必要な知識を紹介しましたが、どのように勉強していけばいいのでしょうか。

ここでは、AIエンジニアに必要な知識を学ぶのにおすすめの勉強方法をご紹介します。動画学習のほか、おすすめの書籍についても触れるので、やりやすい方法を見つけてくださいね。

まず、動画学習です。

動画学習には「Coursera(動画学習)」をおすすめします。

Courseraは、東京大学やスタンフォード大学などの名門大学の講義を受けられるサイトです。機械学習コースでは、高校卒業レベルの数学、プログラミングの知識があれば十分。シンプルに解説してくれるため、難しいと構えなくてもしっかりと内容が入ってきます。英語ではありますが日本語の丁寧な字幕も付いているため、英語に自身がない人でも気軽にチャレンジしやすいです。

次に、書籍です。

AIエンジニアに必要な知識を本で読みたい人は、この2冊をおすすめします。

AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ (Software Design plusシリーズ)(技術評論社)

最短コースでわかる ディープラーニングの数学(日経BP)

清水琢也さんによる『AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ (Software Design plusシリーズ)』は、現在ITエンジニアをしていてAIエンジニアを目指したい方におすすめしたい一冊です。

専門技術書よりはかみ砕かれていて読みやすく、「入門書として必要なことはしっかりと書かれている」「各章の構成も一貫している」といった声が寄せられています。

赤石 雅典さんによる『最短コースでわかる ディープラーニングの数学』は、特に数学の力を付けたい方におすすめしたい内容が詰まっています。

ディープラーニングに必要な数学だけを中心に学びなおせるため、「短い時間でもできるだけ数学力を身に付けたい」という方にもぴったりではないでしょうか。

「自称AIエンジニア」にならないために

AIエンジニアの需要が増えたことにより、AIの簡単な知識は持っているけれど実務はできない、いわゆる「自称AIエンジニア」も増えているようです。

そこで最後に「自称AIエンジニア」にならないようにするにはどうしたらいいのかを見ていきましょう。

AIエンジニアに必要な知識などはご紹介しましたが、とはいってもPythonを少しだけいじったり、入門書を読んだりした程度では実践では役立ちません。企業の求めるAI人材は「実際にデータを用いて成果を出せる人」。数学・統計などのアプローチもできなくてはなりません。

「高収入だから」「人気だから」という理由でAIエンジニアを目指すのも一つの選択肢ではありますが、AIエンジニアとして活躍するためにも、まずはしっかりと必要な知識を学び、実際に問題を解いたり副業などを通じて開発に携わりながら、少しずつ実践を積んでいきましょう。

まとめ

今回は、AIエンジニアへのキャリアチェンジを考えているITエンジニアの方に向けて、AIエンジニアの仕事内容や将来性を解説しました。

ITエンジニアからAIエンジニアへのキャリアチェンジを目指すには学び直しも必要で難易度も高いですが、需要が高まっている今だからこそ、挑戦してみてはいかがでしょうか?

ご紹介した勉強方法も踏まえながら、自分にあった勉強をして、いいキャリアアップをしてくださいね。

文/高城つかさ

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