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近年、AI技術が急速に進化し、私たちの日常生活のあらゆる場面に広がっています。
このAI技術の進化と普及に伴い、その開発や運用に関わる専門家が必要とされています。
特に、AIエンジニアという職種がいま注目されています。
しかし、「AIエンジニアって何をするの？」や「どうやってAIエンジニアになるの？」と悩む方も多いでしょう。
そんな疑問や悩みにお答えするため、この記事ではAIエンジニアの仕事内容や必要なスキル、さらには市場動向まで、幅広く解説していきます。
AIエンジニアとして成功するために何が必要か、どのようなキャリアパスが考えられるか。
この記事を通じて、AIエンジニアになる具体的なステップが描けるようになるでしょう。
今後さらに発展が期待されるAI領域の仕事に興味がある方は必見です。
AIエンジニアとしての道、一緒に探求してみませんか？
目次
|AIエンジニアとは
AIエンジニアとは、ビジネス課題を解決するためにAI（人工知能）を活用したソリューションを開発する専門家です。
AIとは、人工知能と訳される通り、コンピューターが人間のように判断や学習ができるソフトウェアやシステムのことです。
AIエンジニアの仕事は、機械学習を用いてAIを訓練し、その能力を最大限に引き出すこと。
具体的には、企業の膨大なデータを分析し、AIが効率よく学習できる仕組みを作り、AIを開発するのが仕事です。
AIは今やスマートフォンの音声認識から、自動車の自動運転、さらには医療診断まで、多くの分野で貢献しています。
このような多様な活用が可能なのは、AIエンジニアが高度な技術でシステムを開発、運用しているからです。
今後AIテクノロジーは、あらゆる分野でイノベーションを起こしていくコア技術となるでしょう。
AIエンジニアは、未来を形作る重要な役割を担っているといえます。
|AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアとは何か、その大まかな役割についてはご理解いただけたでしょうか。
次に、AIエンジニアが具体的に何をするのか、その仕事内容を深掘りしていきます。
AIエンジニアの仕事は多岐にわたり、企業やプロジェクトによって業務内容や業務範囲は異なります。
しかし、基本的な仕事内容は共通しています。
このセクションでは、AIエンジニアの主な仕事内容と、それに近いAI領域の職種との違いについて詳しく解説します。
AI開発・設計
AI開発・設計は、一般にAIエンジニアや機械学習エンジニアと呼ばれる人たちの主要業務です。
この仕事では、プログラミングが重要な要素となってきますが、それだけではなくビジネスや社会課題の解決策を考える多面的な視点が必要です。
具体的なステップとしては、まずアルゴリズムの選定から始まります。
どんな問題を解決するのかによって、適切な機械学習モデルやアルゴリズムを選びます。
次に、選定したアルゴリズムに合わせてデータセットを整備します。
データセットとは、AIに与える「食べ物」のようなものです。
質の高いデータを与えることで、AIはより正確で質の高いアウトプットが出せるようになります。
そして、モデルの訓練とテストを行います。
ここで、プログラミングスキルが大いに活かされます。
PythonやRなどのプログラミング言語を用いて、モデルを訓練し、その性能をテストします。
最後に、訓練されたモデルを実際のシステムに組み込み、運用フェーズに移行します。
この段階で、開発したAIモデルが実際にどれだけの性能を発揮するのかが試されます。
このように、AI開発・設計は多岐にわたるスキルと知識が求められ、非常に幅広い業務を担います。
データ処理と学習
データ処理と学習は、AIエンジニアの仕事の中でも特に重要な部分です。
AIが「賢く」動くためには、まず「賢くするためのデータ」が必要です。
AIエンジニアは、AIが効率よく学習するために、大量のデータから必要な情報を抽出し、整理します。
例えば、テキストデータであれば、不要な記号を取り除いたり、数字データであれば、スケールを揃えたりします。
次に、この整理されたデータをAIに「食わせて」学習させます。
この学習とは、AIがデータからパターンを見つけ、それを覚える過程です。
最後に、学習が終わったAIモデルをテストします。
このテストで、AIがしっかりと学習できているか、期待する結果を出力できるかを確認します。
分析と最適化
AIがデータを「食べて」学習した後、次はその成果をどう活かすかが問われます。
ここで重要なのが「分析と最適化」です。
AIの出力や判断がビジネスやプロジェクトで有用かどうかを詳細に分析します。
例えば、AIが自動運転車の制御を行う場合、その運転が人間と同等またはそれ以上に安全かどうかを確認するためのテストが必要です。
このようなテスト結果を基に、AIのパフォーマンスを最適化する調整を行います。
また、AIの判断がもたらす経済的な影響や、ユーザー体験に与える影響も分析の対象となります。
これにより、AIが実際にビジネス価値を持つかどうかを評価することができます。
他のAI領域の職種との違い
AI領域の職種は多種多様であり、それぞれに固有の役割を持っています。
ここではAIエンジニアの理解を深めるため、近い職種である「データサイエンティスト」と「プロンプトエンジニア」との違いをみていきます。
データサイエンティストは、データを収集し、それを分析してビジネスや研究に有用な洞察を提供します。
一方、AIエンジニアは、その洞察を基にAIモデルやシステムを開発します。
両者の役割はオーバーラップする部分もありますが、データサイエンティストは「問題は何か」を考察するのに対し、AIエンジニアは「それをどう改善するか」に焦点を当てます。
プロンプトエンジニアは、AIからの回答や出力を最適化する専門家です。
AIエンジニアが開発したモデルを効果的に活用するための入力方法を調整します。
この点で、AIエンジニアとは明確に異なる職種と言えます。
以上のように、AI領域には多様な職種があり、それぞれが特有のスキルセットと業務内容を持っています。
なお、プロンプトエンジニアについてはこちらでさらに詳しく解説しています。
|AIエンジニアに求められるスキル
AIエンジニアの仕事はイメージできたでしょうか？
前のセクションで書いたとおり、AIエンジニアの仕事は多岐に渡り、それぞれのフェーズで多様なスキルが求められます。
ここではAIエンジニアに必要なスキルについて紹介します。
プログラミングスキル
プログラミングスキルはAIエンジニアにとって必要不可欠なスキルの一つです。
特に、AI開発においては「Python」というプログラミング言語がよく使用され、最も重要なスキルと言えるでしょう。
また、CやC++、Javaなども、プロジェクトによっては使われることがあります。
AI開発においては、効率的な作業が求められるため、既存のライブラリやフレームワークの利用が一般的です。
Pythonが多くのAIプロジェクトで選ばれる理由の一つは、機械学習やディープラーニングに関する多くのライブラリがオープンソースで公開されている点です。
これらを習得することで、開発者は時間と労力を節約し、高度なAIソリューションを構築できます。
Pythonについては以下の記事で詳しく解説しています。
数学・統計の知識
数学と統計学の知識もAIエンジニアには欠かせません。
特に、機械学習モデルを理解し、最適化するためには、確率論や線形代数、微積分などの数学的な概念が必要です。
これらの知識は、データを正確に解析し、有用な情報を抽出する際にも役立ちます。
さらに、統計学はデータの傾向を読み取るために重要です。
例えば、データの分布を理解することで、AIモデルの精度を高めるための調整が可能になります。
また、異常値や外れ値を識別する能力も、統計学の知識がベースとなります。
データベースの知識
データベースの知識もAIエンジニアには欠かせません。
データはAIの「教科書」なので、そのデータを効率よく管理・操作するスキルが求められます。
SQL（エスキューエル）などのデータベース言語を理解していると、大量のデータから必要な情報を素早く引き出せます。
また、NoSQLデータベースのような新しい技術も出てきているので、常に最新の知識を学び続ける必要もあるでしょう。
このスキルは、データの前処理から解析、そしてAIモデルへの適用まで、多くの場面で役立ちます。
機械学習・ディープラーニング
機械学習とディープラーニングは、AIエンジニアにとって重要なスキルです。
機械学習とは、簡単に言えば、コンピュータに「学び」の能力を持たせる技術です。
与えられたデータから規則や法則を見つけ出し、それを使って未知の事柄に対する予測や判断を行います。
ディープラーニングは、機械学習の一種で、人間の脳のように「層」を持つニューラルネットワークを用いて、より高度な判断や認識を行います。
このような知識は、AIエンジニアが日々の業務で直面する課題を解決するために必要です。
|AIエンジニアに必要な資格
AIエンジニアになるためには特定の資格が必須というわけではありません。
しかし、資格を持っていると専門性やスキルの高さを示す証拠になります。
以下、AIエンジニアに有用な資格をいくつかご紹介します。
- G検定（ジェネラリスト検定）
この資格は、AIと機械学習の基礎から応用までを網羅し、AIのビジネス活用に焦点を当てた内容です。AIエンジニア志望の人にとって登竜門的な資格と言えるでしょう。
- E資格（エンジニア資格）
この資格は、ディープラーニングに特化した専門的な知識と技術を証明するもので、AIエンジニア向けに設計されています。AIの実装や開発に関する高度なスキルを証明し、特に機械学習エンジニアとしての能力を証明する資格です。
- Pythonエンジニア認定データ分析試験
PythonはAI開発でよく使われる言語です。この資格は、Pythonを用いたデータ分析のスキルを証明するもので、AIエンジニアにとっては非常に有用です。
- 基本情報技術者試験
この資格は、IT全般の基礎知識を証明するものです。AIエンジニアになる前のステップとして、またはITの基礎を固めるために有用な資格です。
以上の資格は、AIエンジニアにとって有用なものばかりです。
ただし、資格取得は一つの手段であり、実務経験やスキルの実証が最も重要です。
資格はその補完として考えると良いでしょう。
|AIエンジニアに向いている人の特徴
ここまでご覧になって、AIエンジニアの仕事内容や必要なスキルについて理解が深まったと思います。
しかし、「AIエンジニア興味あるけど、自分に向いているのかな？」そんな疑問や不安を抱く方もいるかもしれません。
ここでは、AIエンジニアに向いている人の特徴や適性について述べたいと思います。
論理的思考が得意
AIエンジニアの仕事は、複雑な問題を解決するために論理的な思考が必要です。
プログラミングやデータ分析において、一貫した論理構造を築く能力が求められます。
論理的に考え、効率的な解決策を見つけ出せる人は、AIエンジニアとして成功する可能性が高いです。
例えば、将棋や数独などのゲームやパズルが好きという方は特に向いているかもしれません。
知的好奇心が高い
AIエンジニアが扱う知識や技術は、日々進化し常に新しいものへとアップデートされます。
そのため自ら進んで学び、スキルを高められる知的好奇心が高い人が向いています。
新しいアプリやガジェットが出るとすぐに試したくなる人や、未知の分野に挑戦するのが好きな人は、適性がある可能性が高いです。
問題解決力が高い
AIエンジニアの主な仕事は、問題を解決することです。
具体的な問題に対して、効果的な解決策を速やかに見つけ出し、それを実行できる能力が必要です。
人の相談に乗るのが得意、問題を解決するアイデアをよく思いつく、そんな方はAIエンジニアの素質は十分にあるでしょう。
以上３つご紹介しましたが、あくまで傾向の話です。
当てはまるものがなくてもAIエンジニアになれないわけではありません。
AIエンジニアの業務範囲は非常に広いので、どんな人でも活躍できる場面はあります。
|AIエンジニアへの道のり
AIエンジニアになる道は一つではありません。
学歴や職歴、実務経験によって、それぞれの人に合った方法があります。
特定の資格や試験が必須というわけではなく、大学で一般的な情報科学を学ぶことが多いです。
新卒でこの道を目指す方は、大学や大学院で専門的な知識を学び、さらに研究室で最新の理論や技術を研究する選択肢もあります。
すでに社会人でAIエンジニアに転職を考えている方は、オンラインスクールや対面講座で学ぶケースが増えています。
また、AIに特化した専門学校も存在し、こちらでは機械学習やディープラーニング、Pythonのプログラミングスキル、さらにはデータ処理までの実務知識が学べます。
|AIエンジニアの給与
AIエンジニアとして働くと、給与はどれぐらいもらえるのでしょうか。
大手求人サイト「求人ボックス」によると、平均年収は約596万円と、日本の平均年収よりも高い傾向があります。
特に、IT系エンジニアの平均年収が500万円前後であることを考えると、AIエンジニアはそれよりも高い給与が期待できます。
月給で考えると、おおよそ50万円が相場です。初任給は22万円程度とされています。
正社員の場合、年収は367万円から1,151万円と幅広いです。
この差は勤務先や経験、スキルによって大きく変わることがあります。
地域によっても年収は変わり、例えば東京都では平均年収が619万円と高いです。
また、条件によっても給与に差が出ることがあります。
例えば、「シニア」という条件での年収は全体比で+28%、一方で「主婦」という条件では全体比で-12%となっています。
|AIエンジニアの将来性
AIエンジニアの未来は非常に明るいと言えます。
その理由は以下の通りです。
- 人材不足による高い需要： 総務省の「令和3年版 情報通信白書」の報告によれば、IT人材全体で「大幅に不足している」「やや不足している」と感じる企業が合計で89.0％にも達しています。特にAIエンジニアの需要は高く、この数字は今後も増加すると予想されます。
- 多様な業界での活躍： AI技術は金融、製造、医療・介護など、多くの業界での導入が進んでいます。富士キメラ総研の調査では、2030年度にはAIビジネスの国内市場が2兆1,000億円に達するとされています。
- 海外での需要増： アメリカや中国など、海外の一部の国ではAI技術がさらに進んでいます。これらの国をはじめ、AIエンジニアの需要は世界的に高まっており、海外にも活躍の場が広がっています。
- ビジネスへの直接的影響： AIエンジニアは、データ解析を通じて企業の売上や業績に直接貢献できます。そのため、企業にとってAIエンジニアは重要なポジションとされ、その需要は高まっています。
以上のような理由から、AIエンジニアの将来性は非常に高く、多くの業界での活躍が期待されています。
現在、供給が需要を追いついていない状態なので、これからこの分野に進む人は大きな可能性が広がっています。
|まとめ
いかがでしたか？
この記事では、AIエンジニアになるためのステップから、必要なスキル、市場動向、そして将来性まで、幅広くご紹介しました。
プログラミングスキルや数学の知識など、身につけるべきスキルや資格が明確になったのではないでしょうか？
さらに、AIエンジニアの平均年収は600万円と高く、将来性も非常に明るいという市場予測も確認できました。
AI分野に興味があり、将来安定したキャリアを築きたいと考えている方にとって、AIエンジニアはベストな選択かもしれません。
この記事が、あなたの新しいキャリアパスのきっかけとなれば嬉しいです。
