AIエンジニアになるには？仕事内容や必要なスキルを解説 | レバテックフリーランス
ITエンジニアになりたい人、またはITエンジニアになるか検討している人の中には、AIエンジニアについて気になっている人もいるでしょう。AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングといった人工知能（AI）を用いて、システム開発・データ解析などを行う職種です。
この記事では、AIエンジニアの具体的な仕事内容を解説します。また、ほかのエンジニアとの違いやAIエンジニアになるための方法、必要なスキル、将来性などについても紹介します。AIエンジニアについて知りたい方は、ぜひ参考にしてください。
AIエンジニアとは？ほかのエンジニアとの違い
AIエンジニアとは、機械学習やディープラーニングなどのAI（Artificial Intelligence）技術を用いて、システム開発やデータ解析などを行うエンジニアのことです。AIモデルの開発やAIの導入・利活用も行います。
ここでは、AIエンジニアやAIの基礎知識について解説するとともに、ほかのエンジニアとAIエンジニアの違いについても解説します。
AIとは
一般的にAI（Artificial Intelligence）という言葉は、「人が実現する知覚や知性を人工的に再現するもの」という意味で使用されています。現在のAIには人間の認識能力や感情などを含めたすべてを理解させられるわけではありませんが、範囲を限定した領域では人間を超える能力を発揮するケースがあります。
AIを用いた製品やサービスとしては、お掃除ロボットや自動車の自動運転システムなどが代表的です。
AIエンジニアの役割は、AIを使ったシステム開発やデータ解析を行うことです。また、大量のデータをAIに学習させたり、AIデータの検証や分析を通して、精度の高いAIを構築したりもします。AIエンジニアはAI技術の発展とともに変化していくため、今後より多くのシーンで必要とされることが予想されます。
AIエンジニアとほかのエンジニアとの違い
AIエンジニアと似たエンジニア職として、以下のような職業が募集案件として挙がってくることもあるでしょう。
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
ここでは、AIエンジニアとそれぞれの違いについて解説します。
AIエンジニアと機械学習エンジニアとの違い
機械学習エンジニアとは、AI技術において機械学習に特化した開発や実装を担当するエンジニアのことを指します。一方のAIエンジニアは、機械学習に特化するのではなく、AIの開発や活用などAI全般に携わる職業です。
機械学習エンジニアとAIエンジニアは、業務領域が一部被る場合もあります。ただし、企業によっては、これら2つの職務で業務領域を完全に区別しているケースもあるため、募集案件をしっかり確認しておくことが大切です。
機械学習エンジニアについては、以下の記事で詳しく解説しています。こちらも参考にしてください。
機械学習エンジニアの仕事内容とは？必要なスキルや将来性・平均年収も解説
AIエンジニアとデータサイエンティストとの違い
データサイエンティストは、ビッグデータの解析を通じて、経営に役立つ情報を抽出したり、ビジネスの本質的な課題を発見して、解決策を導き出したりする職種です。分析結果をもとに、成果向上や課題解決の提案を行うコンサル要素が強いのが特徴です。
一方のAIエンジニアは、AIにおけるデータ学習や分析といったAI開発関連の作業がメインとなっています。
つまり、ビジネスの課題を見つけて解決するため、AIを業務上のツールの1つとして利用し、統計や機械学習、分析などを行うのがデータサイエンティストです。これに対し、社内のサービスやシステムに、AI技術を導入して活用することがAIエンジニアといえます。
データサイエンティストについては、以下の記事で詳しく解説しているため、ぜひ参考にしてください。
【エンジニアのプロ監修】データサイエンティストとは？仕事内容や必要な資格・スキルを紹介
AIエンジニアの仕事内容
それでは、AIエンジニアの仕事内容について紹介しましょう。AIエンジニアの仕事内容は、大きく分けると以下の3つとなります。
- AIを動かすシステムの開発
- データ処理によるAI学習
- 処理結果の分析
これらの業務は一連の工程でつながっています。まずはAIを開発し、開発したAIに学習させた後、AIの学習内容からパターンやルールを用いてデータを分析し、企業の課題解決に結びつけていくという流れです。
以下、それぞれの仕事内容について見ていきましょう。
AIを動かすシステムの開発
AIを動かすシステムの開発は、AIエンジニアのメイン業務の1つです。具体的には、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを用いたAIモデルの開発、AIモデルを実装したAIシステムの開発などを行います。
開発段階では、目的に応じた理想的なパフォーマンスが実現できるようにプログラムを設計し、システム処理や実装、テストを通して動作の確認を行っていきます。
そのほか、AIシステムの精度を維持しながら稼働させるため、テストと改善のサイクルを回すことも欠かせません。定期的なチューニングやメンテナンスの保守運用も重要です。さらには、データの品質を維持し、システムが認識しやすい形に加工する「データクリーニング」といった処理も行います。
データ処理によるAI学習
AIに大量のデータを処理させて教育し、精度を上げていくAI学習も、AIエンジニアの仕事となります。開発したAIを運用するには、データを読み込ませて学習させる必要があるためです。
これらの業務では、AIに学習させるデータの収集や作成、クレンジングと呼ばれる不要データの除外などを担当します。そして、機械学習やディープラーニングなどの手法を用いて、AI学習を進行していきます。
なお、場合によっては、機械学習エンジニアやデータサイエンティストも学習の作業を担当することがあるようです。
処理結果の分析
AI学習の後に、処理結果の分析を行うのが最後のステップです。具体的にいうと、AIが自動的に抽出したパターンやルールを使って現状や課題を分析する作業のことです。この分析結果を用いて、企業の課題解決や業務改善につなげていきます。
なお、分析の作業は、データ分析を主専門とするデータサイエンティストやデータアナリストとともに行う場合もあります。
データ分析に関する職種について詳しく知りたい方は、こちらの記事も参考にしてみてください。
データ分析を仕事に！職種ごとの仕事内容や必要なスキル・役立つ資格も解説
AIエンジニアになるには？
ここでは、AIエンジニアになるための方法について解説します。必要な学歴や資格はあるか、未経験から転職する場合はどうすれば良いか知りたい方は、ぜひ参考にしてください。
AIエンジニアに必要な学歴や資格は？
AIエンジニアになるために必要な学歴や資格といったものはありません。
しかし、AIを開発するにあたり、プログラミング言語や一般的なシステム開発に関する知識だけでなく、AIに関連する高い専門性も求められます。具体的には、統計学や数学的な知見、データサイエンス、AI・機械学習に関する知識などが必要となります。
このため、これらの分野を扱う専門学校や理系大学などに通って、専門知識を身につける方が多いです。実際、厚生労働省の職業情報提供サイトによると、大学院で情報科学や工学部、理学部などの修士や博士号を取得しているAIエンジニアが多いようです。
また、AIに関する資格を取得すれば、自身のスキルを証明できるため、就職や転職などに役立つでしょう。AIに特化した資格だと、G検定やE資格などが該当します。
未経験からAIエンジニアになるには？
社会人で未経験からAIエンジニアに転職したい場合は、関連する職種で実務経験を積みながら、段階的にキャリアを積んでいくようにしましょう。
まずは、プログラマーやシステムエンジニアなどの職務でIT関連の実務を経験しておくことで、AIエンジニアへの転職のチャンスが広がります。特に、AIや機械学習で良く使用されるPythonを使った実務を経験しておくと良いでしょう。
また、自分でAIの技術に触れてみることも大切です。実際にChatGPTやGeminiなどの生成AIを使って、プロンプトを書いてみましょう。その反応を観察することで、AIの思考ロジックや限界地を直観的に理解できるようになります。
AIへの理解が深まったら、次は「AIを使って何か開発する」という初歩的な部分にチャレンジしてみるのがおすすめです。公開されているデータセットや自分で用意したデータを使って、簡単な予測モデルや分類モデルを実装してみましょう。これにより、データの準備やモデルの選択、学習、評価といった一連のAI開発プロセスを経験できます。
AIエンジニアの需要と供給状況
IT技術が急速に進歩する中で、AIエンジニアの人材確保の需要は世界的に高まっています。しかし、この需要に対し、日本ではAIの知識や技術を持った人が不足しているのが現状です。
IPA（独立行政法人 情報処理推進機構）の調査にある「AI人材の充足度状況」によると、日本は米国やドイツと比較して、人材が不足していることが分かります。さらに、2026年1月26日に公表された経済産業省の推計で、2040年には339万人不足するとの予測が示されました。
※2026年2月末時点で資料内に「数値精査中」の記載があるため、数値は変動の可能性あり
AIエンジニアは、経済産業省が選ぶ先端IT人材に認定されており、引き続きAI人材の需要は高まると考えられます。 では、なぜ日本のAIエンジニアは不足しているのでしょうか。
主な理由は、以下の2つです。
- ITエンジニア自体が不足しているため
- 高度な専門性が必要なため
それぞれ詳しく解説します。
参考：
ITエンジニア自体が不足しているため
AIエンジニアが不足している原因の一つは、そもそもITエンジニアが不足しているためです。経済産業省の「IT人材需給に関する調査」によると、IT人材は2030年時点で約79万人不足すると予測されています。
その背景として、少子高齢化に伴う労働人口の減少が要因にあります。この状況は、AIエンジニアも例外ではなく、AI人材不足にも大きな影響を与えているといえるでしょう。
また、少子高齢化によって出生率が下がることは、若い世代の人数が減少することを意味します。これにより、次世代を担うAIの専門家を育成するための基盤も育ちづらく、AI人材不足につながる悪循環を生み出してしまうのです。
高度な専門性が必要なため
AIエンジニアには高度な専門性が必要とされる点も、人材不足の原因となっています。
AIエンジニアはITの基礎的な技術を学んだうえで、統計学や数学、プログラミングスキル、機械学習などのAIに必要な知識や技術を学ぶ必要があります。
それらの基本をインプットするだけでも相当な時間を要し、仕事で活かせる実践スキルを身につけるとなると、さらに時間や労力が必要です。
また、AIの分野は近年急速な勢いで発展を遂げているため、常に新しい情報を取り入れなければなりません。しかし、日本の教育機関や企業における体制では、AI技術の進化スピードに追いつけない場面も増えています。
これらの事情が、慢性的なAI人材の不足につながっているといえるでしょう。
AIエンジニアに必要なスキルや知識
ここからは、AIエンジニアに必要なスキルや知識の詳細を解説していきます。必要とされるスキルや知識は以下のとおりです。
- プログラミングスキル
- 数学や統計に関する知識
- 機械学習やディープラーニングの知識
AIエンジニアを目指す方は、ぜひ参考にしてください。
プログラミングスキル
AI開発において、プログラミングスキルは欠かせません。
たとえば、AI開発でメインに使われる言語であるPythonを習得しておくと良いでしょう。機械学習に使われるライブラリが多く用意されており、データ解析やAI開発などでよく使用されるためです。
また、処理速度が早いといわれるC++の習得もおすすめです。大規模なデータの処理や、パフォーマンスが重視されるAIコンテンツを効率良く作成できるためです。
数学や統計に関する知識
AIエンジニアには数学や統計に関する知識も必要です。AIのプログラムは数学の理論を基に作成されており、確率論や微分積分、統計学、線形代数などは、AI開発の場面で多く使用されています。そのため、数学や統計などAIに関わる最低限の知識は押さえておく必要があるでしょう。
これらの知識は、高校や大学で学ぶレベルに該当します。文系出身者の場合、教養課程で選択する数学、もしくはリベラルアーツとして学ぶ高等教育をカバーしていることが望ましいでしょう。
機械学習やディープラーニングの知識
機械学習やディープラーニングも、AIエンジニアに求められるスキルです。これらは現在のAI分野において中核を担う技術であるからです。
機械学習とは、AIがデータを読み取り、法則性や関連性を学習して未知の事柄を予測・判断する技術のことです。機械学習を進化させたのがディープラーニングであり、AIそのものが判断基準を選択し、より精度の高い判断を下す技術を指します。
機械学習やディープラーニングの原理を理解しておけば、AIの導入や活用の際に柔軟に対応できるようになるでしょう。
AIエンジニアは将来性のある仕事
AIエンジニアの需要は高く、将来性は明るいといえるでしょう。人材市場におけるAIエンジニアは、前述の通りで不足傾向にあるからです。また、技術の発展も目覚ましく、AIの活用用途は今後長期的にも広がることが予想されています。
さらに世界的に見ても、AI開発に新規参入する企業が増えているため、AIエンジニアは日本国内だけではなく、海外においても活躍の場が用意されているといえます。今後も国内外で多くの需要が見込まれることから、AIエンジニアの仕事は将来的にも安定する可能性が高いでしょう。
ITエンジニアの市場動向について詳しく知りたい方は、こちらの解説もご覧ください。
ITエンジニアの将来性｜今後の需要が見込める仕事の種類やスキルを紹介
AIエンジニアに関するよくある質問
ここでは、AIエンジニアに関するよくある質問に答えていきます。
Q. フリーランスのAIエンジニアはどんなスキルが求められますか？
AIエンジニアには、機械学習や深層学習などの専門知識のほか、プログラミング言語やツール、アルゴリズムなどの知識が求められます。なお、フリーランスと会社員で求められるスキルに大きな違いはありません。
Q. フリーランスのAIエンジニアが案件を獲得するのに効果的な方法はありますか？
AIエンジニアとしての経験やスキルを示すため、ポートフォリオを作成することをおすすめします。ポートフォリオには、過去のプロジェクト事例やコードサンプル、論文の執筆などの内容を盛り込むと良いでしょう。
なお、フリーランス向けの案件をお探しなら、レバテックフリーランスがおすすめです。案件紹介だけでなく、現在の自分の市場価値や今後のキャリアについての相談だけの利用も可能です。フリーランスのAIエンジニアとして活躍したい方は、ぜひ活用してみてください。
Q. AIエンジニアは、どのような業界に需要がありますか？
金融、医療、自動車、ロボット、インフラなど幅広い業界に需要があります。
Q. アルゴリズムの実装において、需要が高いプログラミング言語は何ですか？
PythonやRなどの言語が今後も需要があると予想されています。これらの言語は、機械学習やデータサイエンスの分野でもよく使われており、AIエンジニアに必要なスキルとなっています。
Q. データベース領域において、AIエンジニアが扱う「非構造化データ」とは何ですか？
非構造化データとは、形式を持たないデータのことです。メールの文章やSNSの投稿、写真や動画、音声通話の記録など、日常で使用されるさまざまなデータが該当します。AIエンジニアは、これらのデータを構造化して処理する技術やアルゴリズムを開発することが求められます。
※本記事は2026年2月時点の情報を基に執筆しております。
最後に
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