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エンジニアの仕事内容

AIエンジニアはAIを専門的に扱うエンジニアのことで、AI技術の発展により、昨今、急速に需要が高まっている職種です。AIはいまだ発展途上の技術でありながらも実用化が進んでおり、特に大企業はAIエンジニアを高い待遇で採用しています。ここではAIエンジニアの仕事内容を解説します。

AIとは何か

AIとはArtificial Intelligenceの略で、人工知能と訳されます。ビジネスの現場において人工知能は、チャットボットや画像認識などの分野で利用されており、さまざまな応用が期待されています。

AIエンジニアとは

AIエンジニアとはAIをシステムに実装したり、今後のビジネスに生かすためのAIを開発したりする、AIを専門的に扱うエンジニアのことです。ビジネスへのAI活用技術には、機械学習とデータサイエンスが挙げられます。

ひとつ目の機械学習とは、人工知能が賢くなるためのアルゴリズムのひとつで、主に機械学習エンジニアがシステム開発の要を担います。データサイエンスとは、大量のデータ（ビッグデータ）をAIで解析して、ビジネスに新しい切り口を提案し、新たなビジネスの方向性を開拓する仕事を指します。

機械学習エンジニア

ビジネスで活用される人工知能には「機械学習」という技術が用いられることがあります。機械学習とは、システムに対してデータを与え、適切な答えを返せるようにする学習アルゴリズムです。そして機械学習エンジニアはこの機械学習アルゴリズムを設計、実装する職種と言えます。

機械学習が使われる代表的なシステムはチャットボットです。チャットボットは、コールセンターや企業サイトのFAQ、社内システムのヘルプデスクの代わりなどに使われます。

例えば、ユーザーが製品のことで何かわからないことがある場合、ユーザーがチャットボットと対話することで、チャットボットはユーザーが知りたいことや次に取るべき行動を提案します。チャットボットで疑問が解決すればユーザーは満足できますし、分からない場合はコールセンターへの電話をチャットボットが促します。

チャットボットがユーザーと対話する際、ユーザーが入力した文章を解析して適切な回答を見つけ出すのは、人工知能の仕事です。従来はコールセンターがユーザーの質問を聞いて答えを出していましたが、チャットボットに問い合わせ業務を一部任せることで、コールセンターの業務効率化に貢献します。

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データサイエンティスト

データサイエンティストはビッグデータなど、大量のデータを分析する仕事です。分析手法は統計学や高度な数学に基づいたもので、人工知能（機械学習・ディープラーニング）の助けを借りることもあります。

データサイエンティストの求人・案件一覧

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システムインフラ構築

AIが高精度で動作するには、ハードウェアやネットワーク、データベースなどのシステムインフラの整備が必須です。これらの環境整備はシステムの上流工程で行われるため、ある程度経験を積んだAIエンジニアが担当することが多いです。

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AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアが専門とする領域は通常のエンジニアと異なります。通常のエンジニアスキルに加えて、アカデミックなスキルが多く要求されています。ここではAIエンジニアが必要とするスキルを解説します。

プログラミング（ライブラリ）スキル

機械学習や画像認識など人工知能を活用したアルゴリズムを実装するには、PythonやR言語など、科学技術計算や統計に強い言語を使うケースが多いです。PythonやR言語のプログラミングスキルはもちろん、すでにある科学技術計算用のライブラリにも精通し、これらを使いこなすスキルも求められます。

実業務ではすでにある科学技術計算用のライブラリでは事足りず、新たにライブラリを作ることも十分考えられます。よってプログラミングに精通していることが求められます。

高等数学のスキル

人工知能に使われるアルゴリズムには高等数学が駆使されていることから、アルゴリズムの理解、実装、改修のためにも数学の知識が欠かせません。線形代数、確率統計などの知識が特に必要です。

データベースのスキル

AIが扱うデータは画像や自然言語など、非構造化データが多いことが特徴です。従来のような構造化データベースでは管理できないデータを扱うため、データベースの高いスキルが必要となります。

またビッグデータやSNSのデータ、画像データなどデータ量が大きい、あるいは際限なく増え続けるデータを分析対象とするデータサイエンティストには特に、データベースの問題が大きくのしかかります。

システムインフラ（クラウドサービス）のスキル

AIエンジニアが対象とするデータやシステムは、ストレージのスケーラビリティ確保や処理性能の最適化を続けていかなければいけないものです。そのため開発環境は実行環境にAWSやAzureなどクラウドサービスを利用することは珍しくありません。AIエンジニアは必要なシステムインフラを整備するために、クラウドサービスに精通していることも求められます。

またシステムインフラの構築は上流工程で行われることが多いため、AIエンジニアとして経験を積み、システム全体を広く見るスキルも求められます。

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AIエンジニアの需要・将来性

AI技術の活用はあらゆる分野で進んでおり、AIを使ったシステムの開発がビジネスの将来に直結すると考える企業も多いです。そのため、特に大企業はAIエンジニアを積極的に採用し、良い待遇で迎えている現状もあります。

AI技術が縮小することはほとんど考えられず、むしろあらゆるビジネスで応用されることが考えられます。よってAIエンジニアの需要は高く、引く手あまたの状態が今後も続くと考えられます。

現在AIがまだ活用されていない分野にも、今後AI技術が導入されることは想像に難くありません。そのためAIエンジニアは将来性が高い職種と言えます。

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AIエンジニアの月単価・年収

AIエンジニアの月単価・年収の参考として、ここではレバテックフリーランスの機械学習エンジニアでの公開案件を基にした月単価・年収例をご紹介します｡

機械学習エンジニアの平均月単価 : 79万円（年収948万円）
最高単価 : 145万円
最低単価 : 55万円

※下記ページから引用（2020年1月時点）
機械学習の求人・案件一覧

あくまでも上記の金額は平均値のため、実際の月単価・年収は案件の報酬や案件への参画期間などによって変動します。なお､比較対象として､同様の条件でプログラマーの平均月単価を算出したところ、平均は70万円でした。

月単価で79万円という数字の差に注目すると、AIエンジニアの収入は飛び抜けた高単価には見えないかも知れません。しかし最低単価に着目すると、機械学習エンジニアの最低単価は55万円であるのに対して、プログラマーは30万円でした。AIエンジニアに属する機械学習エンジニアの最低単価はプログラマーに比べると25万円も高く、AIエンジニアは高い報酬の案件を獲得しやすいと考えられます。

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AIエンジニアに役立つ資格

AIエンジニアに求められるスキルを証明するための試験を紹介します。

G検定

本試験は一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が実施する試験で、G検定はジェネラリスト試験と呼ばれます。ディープラーニングの基礎知識と、ビジネスへ活用、応用するスキルを証明する試験です。

試験範囲は人工知能の動向や機械学習の具体的な手法にはじまり、ディープラーニングの概要や手法、研究分野などが含まれます。

参照 : 人材育成 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会

E検定

本試験も一般社団法人「日本ディープラーニング協会」によって実施される試験で、E検定はエンジニア向けの試験です。ディープラーニングの理論を理解して、システムに適した手法を選択、実装できるスキルを証明する試験です。

試験範囲には高等数学（線形代数、確率統計、情報理論）、機械学習の基礎と実用、ディープラーニングの実装、開発運用環境などが含まれます。

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AIエンジニアのキャリアパス

AIエンジニアとして業務に従事することは、AI技術の最先端を進むことに他なりません。よってAIエンジニアのキャリアパスには、最新技術を切り拓くための研究員への道や、世界で活躍するために海外企業へ就職することなどが考えられます。

研究員

ビジネスにAIを活用することは、ある程度理論が確立した人工知能技術を応用することと同じです。AIエンジニアとしてのキャリアを積むことで、ビジネス分野に人工知能技術を提供する側、つまりAIの最先端研究の場に進むことが考えられます。

海外企業への就職

AIエンジニアのフィールドは日本にとどまりません。AIエンジニアの需要は国境を越えるものですので、海外企業へ就職して世界レベルで活躍するエンジニアになることもできます。

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フリーランスのAIエンジニアとして働くには

フリーランスのAIエンジニアとして働くのであれば、まずAIエンジニアとしての実績を積むことが重要です。大企業も人材を広く募集しているため、まずはどこかの企業に所属して実績を積むと良いでしょう。

開発スキル

AIエンジニアとして企業に就職し、AIを活用したシステム開発に携わることが大切です。現場ではPythonやR言語が多く用いられるため、これらのプログラミングとライブラリの知識を蓄えます。

使われるライブラリにはPyTorchやTensorFlowなどが挙げられ、これらはAIを効率的に開発するために多くの現場で採用されています。

データ解析スキル

AIエンジニアの仕事には、AIを使ったシステム開発だけでなく、収集したデータの解析も含まれます。よってデータベースの構築や、データ解析のためのデータ処理ができるようになっておくことも重要です。データ処理や解析のためには統計の知識も必要となります。

基本的にフリーランスは即戦力であることが期待されます。そのためAIエンジニアの未経験者がフリーランスとして働くことは非常に難しく、現実的ではありません。企業に所属して、AIエンジニアとしての実績と経験を積み、キャリアアップのために他の職場に移る、あるいはフリーランスとしてプロジェクトに参画するという働き方になるでしょう。

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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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