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AIエンジニアの将来性|今後需要のある仕事内容や転職に必要なスキルとは?

近年ではITシステムのみならず、家電などにもAIが搭載されはじめ、AIは身近な存在になりつつあります。その情勢のとおり、AIを使用するシステムや製品などの需要は確実に高まっているため、開発に携われるAIエンジニアの将来性も高いと見込まれています。本記事ではAIエンジニアの将来性について、今後需要のある仕事内容や転職に必要なスキルなどをお伝えしていきます。

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目次

AIエンジニアの将来性
AIエンジニアの現状
AIエンジニアの需要
未経験からAIエンジニアになるには
AIエンジニアの将来性に関するよくある質問

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AIエンジニアの将来性

AIエンジニアは、今後も一定の需要や年収が見込まれる職業であり、政府としてもAIに関連する知識を学校の教育カリキュラムに組み入れようとする動きが出てきています。それぞれどのような内容なのか具体的にみていきましょう。

AIエンジニアは「AIでなくなる仕事」ではない

総務省が発表した「令和元年版情報通信白書」では、総務省・ICR・JCERのアンケート調査による、職種カテゴリごとの将来的な業務量増減についての見込みデータがまとめられています。このデータによると、AIエンジニアの属する「研究開発・技術系専門職」は他の職種と比較して高い割合で「増える見込みの仕事」と見込まれていることがわかります。AIエンジニアは、AIに関連するシステムや製品の開発には欠かせない存在であるため、当然のことながらAI自体に代替させることは現状困難であり、今後も相応の需要が続くものと予想されています。

※参考 : 総務省|令和元年版 情報通信白書|AIの利用が経済や雇用に与える影響

大学などでのデータサイエンス・AI教育の強化

文部科学省から2019年11月1日に発表された「AI戦略等を踏まえたAI人材の育成について」という資料によると、すべての小学校で2020年度からプログラミング教育が開始され、高校では「情報I」が2022年度から必修となる予定が示されています。この施策は、高校までに「理数・データサイエンス・AI」の基礎的リテラシーを習得させることが狙いです。さらに大学では、文系・理系を問わずAIリテラシー教育を50万人に展開していく計画があります。このような政府の施策からも、今後各業界でAIエンジニアの需要が高まっていくと考えられていることがわかるでしょう。

※参考 : 文部科学省「AI戦略等を踏まえたAI人材の育成について」

AIエンジニアの年収からみる将来性

IPA(独立行政法人 情報処理推進機構)が発行する「IT人材白書2020」によると、AIエンジニアを含む「先端IT従事者」のうち、年収1,000万円~1,500万円の人は全体の15.2%となっていて、「先端IT非従事者」における年収1,000万円~1,500万円の割合(7.6%)のおよそ2倍となっています。調査対象者は40代・50代が多くなっているため、年収分布自体は高めになっていると考えられますが、年収面でみてもAIエンジニアを含む「先端IT従事者」の将来性は十分にあるといえます。

※参考 : IPA(独立行政法人情報処理推進機構)「IT人材白書2020」
関連記事 : AIエンジニアの平均年収|未経験から目指す方法や注意点、役立つ資格も紹介

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AIエンジニアの現状

AIエンジニアは慢性的な人材不足が続いていて、企業側もAI導入を思うように進められていないという現状があります。どのような状況なのか詳しく見ていきましょう。

AIエンジニアの求人・案件数

AIエンジニアの求人・案件数の参考になる数字として、2021年3月時点でレバテックフリーランスに掲載されている「機械学習」の求人・案件数は約50件です。最高月額単価は「145万円」、平均月額単価は「81万円」と、AIエンジニアの人材不足を反映してか高めの単価相場になっています。

機械学習の求人・案件一覧

一口に機械学習の案件といっても、データ抽出やレポーティングの経験、BIツールの使用経験などが求められるデータアナリストの案件や、C#を使った画像認識AIプラットフォームの開発案件など内容はさまざまです。

AIエンジニアの人材不足

AIエンジニアは慢性的な人材不足が続いています。日本国内では大企業を中心にDX(デジタルトランスフォーメーション)が進んでおり、DXにおいてAIは重要な技術と位置づけられています。しかしながらAIの導入は全体として順調に進んでいるとはいえず、「IT人材白書2020」で紹介されている「AI白書2020」のデータでは、AIを「すでに導入している」企業の割合は4.2%、「現在実証実験(PoC)を行っている」企業が4.8%であり、合わせても1割に満たない状況です。

※参考 : IPA(独立行政法人情報処理推進機構)「AI白書2020」

同書ではAIの導入が進まない要因のひとつに「AI人材の不足」が挙げられており、AIを開発できる人材のみならず、AI導入の推進・活用ができる人材も積極的に確保・育成することが必要とされています。

関連記事 : AIエンジニアとは?仕事内容やフリーランス事情を解説

AIエンジニアの需要

今後も日本のみならず世界中のさまざまな分野でAIエンジニアの需要は続くと見込まれており、厚生労働省の職業情報提供サイトでも「AIエンジニアの需要は極めて高い」と記されています。

※参考 : 厚生労働省職業情報提供サイト(日本版O-NET)「AIエンジニア」

今後の需要が見込める業界

今後の需要が見込める業界は、「医療・介護分野」「農業分野」「物流・インフラ分野」などの業界です。内閣府が主導で実施している「統合イノベーション戦略推進会議」が2019年6月11日に発表した「AI戦略2019」においても、それぞれの業界で目標と取組が掲げられています。

※参考 : 内閣府「AI戦略2019」

医療・介護分野

医療・介護分野では次のような目標が掲げられています。

  • 健康・医療・介護分野でAIを活用するためのデータ基盤の整備
  • 日本が強い医療分野におけるAI技術開発の推進と、医療へのAI活用による医療従事者の負担軽減
  • 予防、介護分野へのAI/IoT技術の導入推進、介護へのAI/IoT活用による介護従事者の負担軽減
  • 世界最先端の医療AI市場と医療AIハブの形成
  • 医療関係職種の養成施設・養成所におけるAIを活用した教育の実施、医療従事者に対するリカレント教育の実施

データ基盤の整備やAI活用による医療従事者の負担軽減が掲げられており、AIエンジニアの需要が見込まれる業界といえるでしょう。

農業分野

農業分野では次のような目標が掲げられています。

  • 中山間を含め様々な地域、品目に対応したスマート農業技術の現場への導入
  • アーキテクチャを活用した世界最高水準のスマート農業の実現による、農業の成長産業化
  • 農業分野におけるAI人材の育成

AIを活用した農業センサーデバイスの研究開発および実証の実施や、栽培プロセスの大規模データの解析及び最適化の実現など、AIの利活用が見込まれています。これまで人の手でしか対応できなかった技術を明確にデータで解析し、展開していくことが期待されています。

物流・インフラ分野

物流・インフラ分野では次のような目標が掲げられています。

  • 国内の重要インフラ・老朽化インフラの点検・診断等の業務における、ロボットやセンサー等の新技術等の開発・導入
  • 国土に関する情報をサイバー空間上に再現する、インフラ・データプラットフォームの構築
  • 近年多発する自然災害に対応した、AIを活用した強靭なまちづくり
  • 人的要因による事故のゼロ化
  • 移動に伴う社会コストの最小化
  • 物流関連のプラットフォームから得られるデータを利活用した、物流網における生産性向上・高付加価値化

自動運転の実現に向けたデータ基盤の構築や、AI画像解析を活用した交通障害発生の自動検知・予測システムの導入、災害発生予測技術の確立など、こちらも広くAIの利活用が見込まれています。

今後の需要が見込める仕事内容

AIエンジニアの今後の需要が見込める仕事内容としては、「中小企業でのDX(デジタル・トランスフォーメーション)」「アメリカ・中国など海外におけるAI開発」「AIを活用したIoTシステム開発」などが挙げられます。それぞれ内容をみていきましょう。

中小企業でのDX(デジタル・トランスフォーメーション)

中小企業庁が2019年6月26日に発表した「中小企業のAI・データ活用について」という資料によると、日本国内の中小企業の多くはAIやビッグデータの可能性を認知しているものの、実際にAIの活用に至っているのは全体の1.2%というデータが出ています。AIの活用にあたっての課題に、全体の45%が「技術・ノウハウを持った人材が不足している」ことを挙げており、その需給ギャップは2030年までに12万人に達するという予測も示されています。中小企業のDXにおけるAI人材のニーズは、今後しばらくは途切れることはないといえるでしょう。

※参考 : 中小企業庁「中小企業のAI・データ活用について」

アメリカ・中国など海外におけるAI開発

総務省が発行している「令和元年版情報通信白書」によると、すでに何らかの形で自社の業務にAIを導入している割合は、日本が39%であるのに対し、中国で85%、アメリカでは51%となっていて、日本よりもAIの導入が進んでいることがわかります。また、フランス、ドイツ、スイス、オーストリアといった国々でも、軒並み40%以上の割合となっており、海外でのAIエンジニアの需要は高いことがうかがえます。

※参考 : 総務省|令和元年版 情報通信白書|IoT・AIの導入状況と今後の意向

AIを活用したIoTシステム開発

総務省の「令和2年情報通信白書」によると、世界のIoTデバイス数は2022年には348.3億台に達すると予測されています。AIとIoTを連携させることで、IoTデバイスから収集したデータを効率よく分析していけるので、AIエンジニアを目指すならIoTに関しての知識も習得しておいて損はないでしょう。

※参考 : 総務省|令和2年版 情報通信白書|IoTデバイスの急速な普及
関連記事 : IoTエンジニアとは?仕事内容やフリーランス事情を解説

未経験からAIエンジニアになるには

ここでは未経験からAIエンジニアへの転職を考えている方に向けて、AIエンジニアに必要なスキルやAIエンジニアへの転職に役立つ資格、AIエンジニアのキャリアパスについて見ていきます。

AIエンジニアに必要なスキル

まずは、AIエンジニアに必要なスキルについてみていきましょう。

プログラミングスキル

近年は、APIが公開されているクラウドAIサービス(AWS、GCP、Azureなど)や汎用ライブラリが複数リリースされていて、プログラミングスキルがあれば気軽にAIを活用できるようになってきています。中でも「Python」には多くのAI関連ライブラリが存在し、ディープラーニングもPythonで実装されることが多くなっています。AIエンジニアを目指すなら、特にPythonでのプログラミングスキルが必要となるでしょう。

データ分析に関するITスキル

データ分析を実施するにあたって、データの形式統一や、BIツールの操作など、プログラミング以外のITスキルも必要になってきます。Hadoopを中心とした、HBase、Hive、Pigなどのビッグデータに関連するオープンソース群の知識も重要です。

機械学習・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を実装するにあたっては、アルゴリズムの知識が欠かせません。代表的なアルゴリズムとしては、決定木、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰などがあります。各アルゴリズムの特性を理解し、課題に対して適切に使用していくことが必要です。また、ディープラーニングを実装するならニューラルネットワークの知識も不可欠です。

統計学・数学の知識

AIで使用されるデータ分析やアルゴリズムは、統計学や数学を基礎として成り立っており、これらの知識は避けて通れません。高校数学でも履修する微積分・線形代数をはじめとして、統計学の基礎知識は頭に入れておく必要があります。数学や統計学の分野はかなり広いため、一度に学習しようとせず、基本的な知識をベースとして、コツコツと必要な内容を習得していきましょう。

AIエンジニアへの転職に役立つ資格

AIエンジニアへの転職にあたっては、習得していると面接などでアピールできる資格があります。役立つ資格の例としては「Python3エンジニア認定試験」「G検定・E資格」などが挙げられます。

Python3エンジニア認定試験は、「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」が運営している、Python3に関する一定の知識を証明できる認定試験です。Python3エンジニア認定試験には「Python 3エンジニア認定基礎試験」「Python3エンジニア認定データ分析試験」の2種類があります。

G検定とE資格は、「一般社団法人日本ディープラーニング協会」が運営するディープラーニングに関連する知識やスキルセットを習得できる試験です。

それぞれの資格の詳細は下記になります。

Python3エンジニア認定基礎試験
資格名 Python3エンジニア認定基礎試験
運営 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
受験資格 制限なし
試験時間 60分
問題数 40問
合格ライン 正答率70%
受験料 一般 : 10,000円(税抜)
学生 : 5,000円(税抜)
公式サイト https://www.pythonic-exam.com/exam/basic
Python3エンジニア認定データ分析試験
資格名 Python3エンジニア認定データ分析試験
運営 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
受験資格 制限なし
試験時間 60分
問題数 40問
合格ライン 正答率70%
受験料 一般 : 10,000円(税抜)
学生 : 5,000円(税抜)
公式サイト https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist
G検定
資格名 G検定
運営 一般社団法人日本ディープラーニング協会
受験資格 制限なし
試験時間 120分
問題数 220問程度
合格ライン 非公開
受験料 一般 : 12,000円(税抜)
学生 : 5,000円(税抜)
公式サイト https://www.jdla.org/certificate/general/
E資格
資格名 E資格
運営 一般社団法人日本ディープラーニング協会
受験資格 JDLA認定プログラムを試験日の
過去2年以内に修了していること
試験時間 120分
問題数 100問程度
合格ライン 非公開
受験料 一般 : 33,000円(税込)
学生 : 22,000円(税込)
会員 : 27,500円(税込)
公式サイト https://www.jdla.org/certificate/engineer/

AIエンジニアのキャリアパス

AIエンジニアのキャリアパスとしては、データサイエンティストやデータアナリストといった職種が考えられます。具体的な職種の区分は企業や案件ごとに異なりますが、それぞれ一般的な内容を見ていきましょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、新たな商品、サービスなどを作り出したり、企業の業務プロセスを改善したりするために、蓄積された膨大なデータ(ビッグデータ)を整理・分析する職種です。

厚生労働省の職業情報提供サイトで、データサイエンティストは「中途採用では、情報処理技術者、通信技術者、マーケティングリサーチャー、製造業の研究者からなる場合が多い」と紹介されており、AIエンジニアからデータサイエンティストになるというキャリアパスを歩んでいる人は一定数存在すると考えられます。

※参考 : 厚生労働省職業情報提供サイト(日本版O-NET)「データサイエンティスト」

データアナリスト

データアナリストは、データ分析に関する専門職です。データサイエンティストとの明確な区分はありませんが、データサイエンティストはデータ加工をしながらモデリング(最適な統計的モデルの構築)作業を行うのに対し、データアナリストは既存のモデルをもとにデータ分析をメインに実施する職種という分類がなされることがあります。

また、データアナリストは、データの分析結果をもとにコンサルティング業務を行う「コンサル型」と、システム開発業務に関わっていく「エンジニア型」の2種類に分けられる場合があります。

関連記事 : 未経験からAIエンジニアになるには|求人状況や転職後の年収、役立つ資格を紹介

AIエンジニアの将来性に関するよくある質問

AIエンジニアの将来性について、よくある質問と回答をまとめました。

Q. AIエンジニアの将来性が期待される理由は何ですか?

A. 日本国内の企業ではAI人材の不足によってAIの導入が遅れているケースがしばしばあり、今後しばらくはAIエンジニアの需要が高い状態が続くと予想されているためです。また、中国やアメリカを始め、海外の企業でもAIの導入が推進されており、高度なスキルを持ったAIエンジニアの需要は高いと考えられます。

Q. AIエンジニアの仕事に役立つプログラミング言語は何ですか?

A. AIエンジニアの仕事で役立つ代表的なプログラミング言語には「Python」が挙げられます。機械学習・ディープラーニングに関連するライブラリ・フレームワークも充実しており、代表的なものとしては「NumPy」「pandas」などがあります。

Q. 未経験から独学でAIエンジニアになるのは難しいですか?

A. 未経験から独学でAIエンジニアになるのは不可能ではありませんが、AIエンジニアにはプログラミングの知識だけではなく、アルゴリズムや数学・統計学といった幅広い知識が必要です。ある程度独学で知識を学んだあとは、いきなりAIエンジニアを目指すのではなく、まずはプログラマーなどの職種で開発業務に携わるのも選択肢のひとつです。

関連記事 : AIエンジニアの資格|仕事や転職に必要な知識・スキルを勉強できる資格は?

最後に

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