年収1000万も夢じゃない！AIエンジニアの仕事内容と必須スキル、将来性を徹底解説

昨今の急速な生成AIの普及により、多くの企業で必要とされている職業があります。それは、AIエンジニアです。

AIエンジニアとは、簡単に説明するとAIを駆使しながらデータ分析やシステム・ソフトウェア開発などを行う専門家のことで、自社システムへ生成AIを導入する際には欠かせない存在となっています。

そんな重要な役割を持つAIエンジニアですが、具体的にどのような業務を行っているのか興味のある方も多いのではないでしょうか。

今回は、そんなAIエンジニアの概要や業務内容についてご紹介します。最後までお読みいただくと、AIエンジニアになる際に役立つ資格についてもご紹介しているので、ぜひ最後までご覧ください。

「AIエンジニア」とは？概要を紹介

AIエンジニアとは、前述の通り、AIを駆使しながらデータ分析やシステム・ソフトウェア開発などを行う専門家のことを指します。

そのほかにも、開発目標の設定や学習システムを構築するなどの研究開発を担当する「機械学習エンジニア」やビックデータを用いたデータの解析や新商品やサービスを提案する「データサイエンティスト」、膨大なデータから有意義な情報を抽出し分析する「データアナリスト」なども、AIを駆使している場合はAIエンジニアに分類されます。

近年、生成AIの普及が急速に進み、各企業で生成AIの導入が進んでいますが、まだまだ新しい技術ということもあり使いこなせる人材が少ないのが現状です。そうした背景からAIエンジニアの需要は高まっています。

なお、生成AIに関する導入事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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AIエンジニアの仕事内容

生成AIの普及が急激に進んだことによって需要が高まっているAIエンジニアですが、どのような仕事をしているのかイメージがつかないという方も多いのではないでしょうか。

次に、AIを開発する際のAIエンジニアの仕事内容についてご紹介します。

AIの開発

AIエンジニアのメインタスクとされるのがAIを活用したシステム開発です。AI開発のプログラミング言語にはPythonが使われることが多いですが、プロジェクトによってはRやC++など他の言語も使われることがあるため、様々な言語を使わなければなりません。

また、音声や画像認識を利用したシステムを構築する際には、プログラムだけではなく最適なデバイス選びも行う必要があるため、幅広い知識が必要とされます。

AIの学習・トレーニング

AIの開発の次は、AIに特定のデータを入れて精度をあげるための学習を行います。AI開発における学習とは、AIに大量のデータを処理させ教育する作業のことで、AIエンジニアはデータを処理させるだけではなく、この学習に必要なデータの収集や作成も行う場合が多いです。

膨大な情報をAIで効率的に処理する機械学習や、人間の脳のようなネットワークを組み合わせて、複雑なパターンを学習しながら発見するディープラーニングなども、AIの学習に含まれます。

また、データは学習させるだけではなく、不要なデータを削除するクレンジングと呼ばれる作業も担当することもあります。

結果の分析

AIの学習作業が完了したら、最後に結果の分析を行います。結果の分析作業とは、主にAIが自動的に抽出したパターンやルールを使って学習データを分析し、状況判断を行う作業です。

AI分析の対象となるデータの種類は非常に多く、画像や音声、文章、自動車の運転、人材そのものなど多岐にわたります。これらのデータをAIに分析させて、得られた結果を確認・活用していきます。

AIエンジニアの将来性

金融業界や教育業界、医療業界など今や多くの業界で生成AIの導入が進んでおり、それに伴いAIエンジニアの需要も増加しています。

また、生成AIの導入で業務効率をあげるだけではなく、自動運転技術や画像認識・音声認識を活用した新しいサービスを開発する際にもAIエンジニアが必要とされるため、今後も需要は高まって行くことが予想されます。

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AIエンジニアの平均年収

厚生労働省が運営する職業情報提供サイトの「jobtag」によると、AIエンジニアの平均年収は558万円、平均年齢は40歳となっています。※1

国税庁が発表した「令和4年分 民間給与実態統計調査」によれば、日本の平均年収は458万円だったため、AIエンジニアの年収は平均年収よりも高いことがわかります。※2

AIエンジニアに向いている人材・適性

生成AI分野は特に進化が早く、移りゆくトレンドにも敏感に対応できなければならないため、好奇心が強く、倫理的思考能力が高い人に向いているでしょう。それだけではなく、AI開発に限った話ではないですが、システム開発においては目標を達成させるためのプロジェクト管理能力も必要となります。

また、AIの知識についても詳しい必要があるため、AI分野の大学を卒業している場合は有利に就職活動を行うことができます。それ以外でも、AIエンジニアが不足しているということもあり、研究室在籍経験・専門学校卒・実務経験者でもチャンスがあるでしょう。

AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアの将来性や平均年収などについて、理解いただけたかと思いますが、AIエンジニアになるためにはどのようなスキルを習得すればいいかわからないという方も多いでしょう。

そんな方のためにここでは、AIエンジニアに必要なスキルについて解説します。

プログラミングの基礎知識

前述でも触れた通り、AI開発にはプログラミング言語を使用します。AI開発においてはPythonが使われることが多いですが、現場によっては別の言語を使用している場合もあるため、プログラミングの基礎知識は必要となります。

しかし、生成AIを駆使すればコーディングやバグの修正なども行えるため、プログラミングの基礎知識を持っていれば、開発を行っている過程でわからないことがあっても生成AIをうまく駆使して業務を進めることもできるでしょう。

数学の知識

AIには、統計学・機械学習・深層学習など様々な数理科学分野の知識が使われています。そのため、いくらプログラミングスキルがあっても数学を理解していなければ、解決できない問題に直面することも少なくありません。

確かに、Pythonには便利なライブラリがあり、細かい部分まで理解していなくても高性能なモデルを作ることは可能です。しかし、企業ごとに合わせた細かいチューニングを行う際には、細部まで仕組みを理解していないと、動作不良やバグが発生する可能性があるため、数学の知識は必須となります。

機械学習の知識

現在のAIには、機械学習やディープラーニング技術が使われることが多いため、AI開発を行う際にはそれらの知識は必須となります。機械学習だけでも大量のデータから正解を探し出す方法や数値などを基に答えを算出する方法などの​​機械学習の基本となる部分の知識は最低限必要です。

加えて、ディープラーニングの原理やそれに用いるライブラリ・フレームワークなどの知識も必要となるため、機械学習やディープラーニングの分野においても幅広い知識が必要となります。

クラウドサービスの知識

近年、設備を自社で保有せずクラウドサービス環境でシステムやアプリケーションを開発する企業が多くなっているため、クラウドサービスの知識についても身につける必要があります。

クラウドサービスごとの特性はもちろん、プロジェクトで利用しているシステムやクラウドサービスとの互換性や相性、クライアントの予算に合わせたサービスを選択しなければならないため多くのクラウドサービスを理解する必要があるでしょう。

データベースの知識

AI開発において、機械学習やディープラーニングでビッグデータをより効率的に有効活用するためには、データベースの運用知識や技術が必要です。

データベースの定義や操作などを行うデータベース言語は様々ありますが、特に代表的なSQLの知識については必須といえるでしょう。

また、SQLは国際標準規格であるため海外でも応用が効く技術なので、もしAIエンジニアではない職業につきたいと思った時でも有利に就職活動を進めることができるので覚えておいて損はない知識です。

ハードウェアの知識

クラウドサービス上でシステムやアプリケーションの開発が主流になっていますが、音声や画像認識など、リアルな情報を取り入れたシステムを構築する際には最適なハードウェアを設置する必要があります。

そのため、あらゆるシーンに対応できるようハードウェアの特徴や向き不向き、価格などをしっかり把握することで、プロジェクトごとに最適なハードウェアを導入することができるでしょう。

AIエンジニアが目指せる資格・コンテスト

AIエンジニアになるに資格は必要ありませんが、持っておくことで転職する際に有利になる資格やスキルアップのためのコンテストなどはたくさんあります。

しかし、試験やコンテストの数が多く、どの資格を取得したらいいかわからないという方も多いと思うので、今回は信頼と実績のある海外大手企業が運営する物のみをピックアップしてご紹介します。これから資格の取得やコンテストへの参加を検討している方はぜひ参考にしてください。

なお、AIリテラシーを身につけるための資格について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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生成AIを使いこなせる人材が強い時代になる

今回はAIエンジニアについてご紹介しました。この記事を読んでAIエンジニアを目指したいと思った方は、ビジネス利用ではなく個人的な用途でもいいので生成AIに触れる機会を増やして、その原理や必要な技術や知識を習得するための学習を行う必要があるでしょう。

また、AIエンジニアを目指していなくても、今やあらゆる業界で生成AIが活用される時代となっているため、どの業界でも生成AIをうまく使いこなせる人材が必要とされる可能性があります。

そうした人とは違う強みを持っていることで市場価値をあげることができるので、これを機に生成AIに触れてみてはいかがでしょうか。

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最後に

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