画像処理エンジニアの仕事内容は？必要なスキルや向いている人の特徴を解説

【仕事内容】画像処理エンジニアとは

画像処理エンジニアは、デジタル画像に関する課題の分析や開発、運用などを行う職種です。対象とする領域は、システムやアプリケーション、ソフトウェア、ハードウェアなど多岐にわたります。
画像処理エンジニアの仕事をする上で重要な技術の一つが「画像認識」です。画像認識は、画像に写っている内容から特定のパターンを識別する技術です。画像から色や形状といった特徴を抽出し、学習モデルに入力することで、未知の画像も認識できるようになります。

画像処理エンジニアの具体的な仕事内容は以下のとおりです。

• 課題の分析
• 画像の前処理
• アルゴリズムの設計
• データの処理
• システム開発
• テスト・評価

これらの業務を通して、スマートフォンのカメラ機能向上、セキュリティシステムの顔認証技術開発、自動車の自動運転システムといった開発・運用に貢献しています。

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画像処理エンジニアのやりがい

画像処理エンジニアのやりがいには、クライアントの要望を実現した実感を得やすく、高難度の課題に取り組む機会もあることが挙げられます。

まず、製品を開発した後、使用されているシーンを目にする機会が多いです。
たとえば、自身が手掛けた画像処理技術によって、画質が向上したスマートフォンで撮影された写真がSNSに投稿されているのを見かけることがあります。
自分の関わった仕事が、人々の生活を豊かに彩っている実感を得られるでしょう。

次に、画像処理エンジニアの仕事は、しばしば高い難易度の課題に直面します。複雑なアルゴリズムの開発や、大規模なデータセットの処理など、技術的に困難な問題に取り組むことも多いです。しかし、このような難しい課題を克服したときこそ、エンジニアとして大きな達成感を得られます。

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画像処理エンジニアに必要なスキル

ここでは、画像処理エンジニアに必要なスキルについて紹介します。具体的な内容を見ていきましょう。

プログラミングスキル

画像処理エンジニアには、PythonやC言語、MATLABなどのプログラミングスキルが必要です。画像処理を行う際にはOpenCVやDlibといったライブラリを使用するケースがあるからです。

OpenCVは画像処理で使用されるライブラリの代表例で、PythonやC言語、C++、Java、MATLABなどの言語で使用します。機能としては、画像分割やフィルタリング、色変換、物体検出、機械学習などがあります。

Dlibは、PythonやC++で使用するライブラリです。Dlibでは、物体検出や顔認識などを行えます。

Pythonについてより詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
【初心者】Pythonを効率よく勉強するには？無料サイトや参考書・ロードマップを解説

画像認識アルゴリズムの知識

画像処理エンジニアは、画像認識に用いられるアルゴリズムに精通している必要があります。

近年では、画像検索やディープラーニングとの組み合わせによって、より複雑な画像でも特徴を把握できるようになり、さまざまな分野で応用が進んでいます。たとえば、スマートフォンやカメラの顔認識機能、顔認証によるロック解除などは、この画像認識技術の応用例です。
ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像認識モデルも活用されています。従来は特定の物体の認識に対しては、人間が定義やラベル付けをしていましたが、CNNは人間が捉えきれない特徴量も学習できるため、識別精度が向上しました。

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発想力がある人は画像処理エンジニアに向いている

画像処理エンジニアに向いている人の特徴には、発想力があることが挙げられます。画像処理技術を活用したサービスをユーザーに継続的に利用してもらうには、ユーザーニーズを踏まえ、利便性を追求するアイデアが欠かせないからです。

たとえば、スマホのカメラに搭載されている顔認識機能を考えてみましょう。単に顔を認識しピントを調整するだけでなく、美肌効果を適用するなど、ユーザーの利便性を高めるための工夫が求められます。

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画像処理エンジニアの年収

一般的に、画像処理エンジニアの年収は、約600万円～約800万円と言われています。

レバテックの扱っている案件から算出したフリーランスの画像処理エンジニアの平均年収は、約812万円です。年収の算出にあたっては、レバテックの利用者が参画した案件データから、稼働日数が5日のものに絞り、ひと月の案件単価に12ヶ月を乗じています。（2025年6月時点）

しかし、画像処理エンジニアの年収は、スキルや経験、勤務地などによって変わります。上記はあくまで参考値と考えるのが良いでしょう。

レバテックフリーランスの扱う画像処理エンジニアの求人・案件情報を確認したい方は、以下のページをご覧ください。
画像処理の求人・案件一覧＞

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【仕事に役立つ資格】画像処理エンジニア検定とは

画像処理エンジニアの仕事に役立つ資格には、画像処理技術に関する知識と技能を証明する画像処理エンジニア検定があります。

画像処理エンジニア検定には、ベーシックとエキスパートの2つのレベルがあるのが特徴です。どちらのレベルも、年2回、7月と11月に開催されます。

各レベルの詳細は以下のとおりです。

レベル	概要	検定料	合格率（2024年度後期）	学習時間 の目安
ベーシック	画像処理技術の基礎 理解と、知識を利用 する力を測る	5,600円	72.3％	初心者： 30～50時間程度 上級者： 15～20時間程度
エキスパート	画像処理技術に 関する理解と、ソフト ウェアやハードウェア、 システムの開発の応用力を測る	6,700円	32.8％	初心者： 50～80時間程度 上級者： 40～60時間程度

合格率を見るとベーシックの難易度は比較的低いため、まずはこちらの取得を目指してみると良いでしょう。

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【将来性もあり】画像処理エンジニアの需要が高い業界

画像処理エンジニアの将来性は明るいと見込まれます。特に以下の業界・分野での需要は高まっています。

各業界で開発が進められている代表的な内容は、以下のとおりです。

• 自動車業界：車載カメラの障害物検知、車線認識と維持支援システム
• 医療業界：MRIやCTスキャンの画像解析、病変の自動検出システム
• 家電業界：デジタルカメラの画像処理エンジン、家庭用監視カメラの人工知能機能
• IT業界：顔認識システム、画像解析を用いたデータ処理
• 通信業界：画像データの圧縮・伝送
• 映像分野：コンピューターグラフィックスによる画像制作、画像処理
• ロボティクス分野：自律移動ロボット・ドローン
• 製造業界：製品の外観検査や不良品の検出を行うシステム

AIをはじめ、技術の発展に伴って活躍の場が広がる可能性もあります。

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画像処理エンジニアの求人・案件例

ここでは、レバテックフリーランスの扱っている案件の例を紹介します。

• 【C++/C言語】車載向けレーダー及び画像処理開発の案件
  
  単価：～85万円/月
  契約形態：業務委託（フリーランス）
  職種・ポジション：組み込み・制御エンジニア
  言語：C++、C言語
  
  <職務内容>
  C++、C言語を用いた車載向けレーダー及び画像処理開発案件に携わっていただきます。
  主に下記作業をご担当いただきます。
  • レーダー信号処理のC、C++実装
  • 画像処理のC、C++実装
  • 組み込みプロセッサ向け高速化

  <求めるスキル>

  • C、C++での開発経験
  • 信号処理もしくは画像処理の知見や経験
  • バージョン管理システムを用いた開発経験
  • 画像処理や信号処理アルゴリズムの知見
  • 車載ECU開発に関する知見
  • 組み込みシステムの開発
  • AI/ディープニューラルネット、機械学習の知見
  • 画像処理や信号処理のアルゴリズム以降の実装
  • ARMやDSPによるSIMDプログラミング、高速化の経験

※本記事は2025年6月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

簡単４ステップ！スキルや経験年数をポチポチ選ぶだけで、あなたのフリーランスとしての単価相場を算出します！

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