AIエンジニアとは?仕事内容や必要なスキル、年収などを解説

この記事のまとめ
  • AIエンジニアの主な仕事は、AIを活用したデータ解析やシステム開発など
  • AIエンジニアの業務では、機械学習やクラウドサービスの知識が必要になる
  • 知識を体系的に身につけたい人は、大学などで専門的に学ぶと良い

AIエンジニアは、AIを活用したデータ解析やシステム開発などを担当します。担当業務によっては、機械学習エンジニアやデータサイエンティストと呼ばれることも。プログラミングスキルやデータベースの知識などが必要な職種です。

本記事では、AIエンジニアの仕事内容や必要なスキル、役立つ資格などを解説します。

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目次

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AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの主な仕事内容は、AIを活用したデータ解析やシステム開発などです。AIエンジニアとして担当する業務は、就職先によって異なります。

AIエンジニアとITエンジニアの仕事内容の違い

ITエンジニアの仕事内容は、主に仕様書や企画書など顧客希望に合わせたシステムの開発です。一方、AIエンジニアも同様に仕様書や企画書どおりのシステム開発をしますが、仕事をするうえでAIの知識が必要になります

AIエンジニアは、場合によってはITエンジニアよりも上流プロセスでプロジェクトに参画することも。その場合、クライアントに対してAIをビジネス利用するにあたっての提案を行うことがあります。

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AIエンジニアが携わる職種とは

AIエンジニアは、AIをシステムに実装したり、今後のビジネスに活かすためのAIを開発したりします。AIを活用する技術のうち、ビジネス現場で利用される技術には、機械学習とデータサイエンスが挙げられます。

AIエンジニアとして機械学習やデータサイエンスを活用して仕事をする場合、以下の職種で呼ばれることもあります

  • 機械学習エンジニア
  • データサイエンティスト
  • データアナリスト
  • インフラエンジニア

それぞれの職種について、特徴を確認しましょう。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアの業務は、AIエンジニアが担当する仕事の一つです。ビジネスで活用される人工知能には、「機械学習」という技術を用いることがあります。

機械学習とは、システムに対してデータを与え、適切な返答を行えるようにする学習アルゴリズムです。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・実装します

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。チャットボットの主な用途としては、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などが挙げられるでしょう。

たとえば、製品に不明点がある場合、ユーザーはチャットボットと対話することで、知りたいことや次にとるべき行動に関して提案を受けられます。チャットボットで疑問が解決しない場合は、コールセンターへの電話をチャットボットが促します。

チャットボットにおける人工知能の役割は、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ことです。従来はコールセンターがユーザーの質問を聞いて回答していましたが、チャットボットと分業することで、コールセンターの業務効率化に貢献しています。

関連記事 : 機械学習エンジニア(MLエンジニア)とは?仕事内容やフリーランス事情を解説

データサイエンティスト

データサイエンティストの仕事も、AIエンジニアが担当することのある業務です。

データサイエンティストは、ビッグデータをはじめとした大量のデータを分析します。統計学や高度な数学を用いて分析を行うほか、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に興味がある方は、「データサイエンティストとは?仕事内容やフリーランス事情を解説」もご覧ください。

データアナリスト

データアナリストの仕事も、AIエンジニアとして担当する場合があります。先述したデータサイエンティストに近い業務を担当する職種ですが、データアナリストのほうが、さらに高度な分析を行う傾向があるでしょう。

データアナリストは、膨大なデータが何を示しているのか分かるように、AI技術を駆使します。AI技術によってデータを分析・可視化し、仮説を立てて顧客企業の問題解決やサービス改善の提案などを行います

インフラエンジニア

ハードウェアやネットワーク、データベースといったシステムインフラの整備は、AIが高精度で動作するために必要です。これらの環境整備はシステムの上流工程で行われ、ある程度経験を積んだAIエンジニアが担当する傾向にあります

インフラエンジニアの仕事内容や必要なスキル、平均年収については、「インフラエンジニアとは?仕事内容やスキル、年収、未経験からの勉強法などを徹底解説」の記事をご確認ください。

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AIエンジニアがやめとけといわれる理由

AIエンジニアが「やめとけ」といわれる理由の例は、以下のとおりです。

  • 少子高齢化による人材不足
  • 高い専門性が必要であるため技術を身につけるのが大変
  • 日々の業務がハード

それぞれの理由について、AIエンジニアにどのような状況が起こりうるのかを確認しましょう。

少子高齢化による人材不足

日本では、少子高齢化によって業界を問わず人材が不足しているといわれています。人材不足が起きているのは、AIエンジニアも同じです。

2019年の経済産業省の調査によると、AIエンジニアの需要は2020年で8万2000人であるのに対し、2030年には24万3000人になると予測しています。需要の高まりに対して労働人口が少ないことから、人材不足はより深刻化すると考えられるでしょう。

人材不足の中でAIエンジニアとして仕事をする場合、自身の担当業務の範囲が広くなり、仕事が忙しくなる恐れがあります。この理由から、「AIエンジニアになるのはやめとけ」といわれるケースがあるようです。

参照:IT人材需給に関する調査(概要)|経済産業省

高い専門性が必要であるため技術を身につけるのが大変

AIエンジニアとして仕事をする際は、PythonやR言語といったプログラミング言語の知識・スキルだけでなく、AIやビッグデータ、機械学習などの専門知識も求められます

さらに、AIエンジニアは統計学や微積分といった数学の知識も必要です。文系の大学・大学院に通っていた人だけでなく理系の人にとっても、数学が苦手な場合はハードルの高さを感じてしまうでしょう。

日々の仕事がハード

AIエンジニアとして仕事をする際、システム開発の納期が迫っていたり仕様変更があったりした場合にハードワークになる可能性があります

AIに関わる技術は日々進歩していることから、AIエンジニアとして活躍するには、常にアンテナを張って情報収集し、自己学習をとおしてスキルアップすることも大切です。

日々の業務に加えて専門性の高い内容を学習する必要があることから、「AIエンジニアは大変」「AIエンジニアはやめとけ」といわれることがあります。

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AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアとして仕事をする際は、以下のような専門性の高い知識・スキルが必要です。

  • プログラミング(ライブラリ)スキル
  • 高等数学の知識・スキル
  • データベースの知識・スキル
  • システムインフラ(クラウドサービス)の知識・スキル
  • 機械学習の知識とディープラーニング(深層学習)の知識・スキル

AIエンジニアに必要なスキルについて、それぞれ確認していきましょう。

プログラミング(ライブラリ)スキル

人工知能を活用したアルゴリズムの実装には、多くの場合、科学技術計算や統計に向いたプログラミング言語を使用します。たとえば、PythonやR言語といったプログラミング言語です。

そのため、AIエンジニアには、PythonやR言語などのプログラミングスキルが求められます。すでにある科学技術計算用のライブラリにも精通している必要があります。

実際の業務では、既存の科学技術計算用ライブラリでは要件を満たせず、新たにライブラリを作る事例も少なくありません。そのため、AIエンジニアにはプログラミングの知識・スキルが求められます。

高等数学の知識・スキル

AIエンジニアには、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。人工知能に用いられるアルゴリズムは、高等数学が駆使されているためです。特に、線形代数や確率統計といった知識は必要になると考えられます。

データベースの知識・スキル

AIエンジニアが扱うデータの特徴は、画像や自然言語といった「非構造化データ」が多いことです。従来の「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、データベース領域の幅広いスキルが求められます

特に、データサイエンティストのポジションを担当する場合は、データベースに関する専門知識が必要になるでしょう。データサイエンティストの扱うデータは、データ量が大きかったり、データ自体が際限なく増え続けたりする場合も多いためです。

データサイエンティストが業務で扱うデータの例として、ビッグデータやSNSのデータ、画像データなどが挙げられます。

システムインフラ(クラウドサービス)の知識・スキル

AIエンジニアは、クラウドサービスに精通し、必要なシステムインフラを整備できるスキルも求められるでしょう。AIエンジニアの開発環境では、実行環境にAWSやAzureなどクラウドサービスを利用する傾向があります。

理由としては、AIエンジニアの扱うデータやシステムにおいて、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ならないことが挙げられます。

システムインフラの構築の多くは、上流工程で行われます。そのため、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。

機械学習の知識とディープラーニング(深層学習)の知識・スキル

AIエンジニアとして仕事をする際は、機械学習のほか、ディープラーニング(深層学習)の知識・スキルも必要です

ディープラーニング(深層学習)は、膨大なデータをもとにコンピュータが自動的にルールやパターンを抽出する機械学習の手法です。ディープラーニングでは、従来の機械学習よりも細かい特徴を抽出できると考えられています。

機械学習の理解に役立つ入門資料を確認したい方は、「機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ」の記事をご覧ください。

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AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアに向いているのは、下記のような素質を持つ人だと考えられます。

  • 論理的思考力がある
  • 向上心が高い
  • 課題解決力がある

上記の3つがAIエンジニアの仕事にどのように役立つのかを確認しましょう。

論理的思考力がある

AIエンジニアとして膨大なデータをもとに分析をするには、直観ではなく論理的に考えるスキルが必要になります

微積分や統計学をもとにデータを解析する場面もあるので、数字を扱って論理的に考えることが苦にならない方は、AIエンジニアに向いていると考えられるでしょう。

向上心が高い

AIや機械学習、ディープラーニングなどの技術は日々進展しています。AIエンジニアとして最先端の技術を身につけるには、積極的に情報収集したり学習したりする必要があるでしょう。

海外の最新の論文を読む、AIエンジニア向けの勉強会に参加するなど、向上心を持って積極的にスキルアップできる方は、AIエンジニアに向いていると考えられます

課題解決力がある

AIエンジニアは、AI技術を活用して企業の課題解決を図る役割があります。AIエンジニアとして活躍するには、企業の課題や解決のための道筋を論理的に考えるスキルが必要になるでしょう。

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AIエンジニアに役立つ資格

ここでは、AIエンジニアのスキル証明に役立つ資格・試験を4つご紹介します。

  • G検定
  • E資格
  • 基本情報技術者試験
  • Python 3 エンジニア認定試験
  • 統計検定

それぞれの資格・試験について、試験日や受験形式などを確認しましょう。

G検定

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する試験で、「ジェネラリスト試験」ともいわれます。G検定を持っていれば、ディープラーニングの基礎知識とビジネスへの活用スキルを証明できるでしょう

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
試験日 2022年は3月5日、7月2日、11月4日・5日
受験料 一般:1万3200円、学生:5500円
合格基準 非公開
受験資格 特になし
公式サイト https://www.jdla.org/certificate/general/


G検定の試験では、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、研究分野などが問われます。G検定の受験の申し込みは、公式サイトから行えます。

E資格

E資格も、同じく一般社団法人日本ディープラーニング協会による資格試験です。E資格を取得すれば、ディープラーニングの理論を理解していることや、システムに適した手法を選択、実装できることなどを証明できます

E資格の主な試験範囲としては、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挙げられます。AIエンジニアとしてより実践的なスキルを身につけたい人は、挑戦してみても良いでしょう。

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
試験日 2022年は2月18・19日、8月26・27日・28日
受験料 一般:3万3000円、学生:2万2000円、会員:2万7500円
合格基準 非公開
受験資格/試験形式/採点について 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
公式サイト https://www.jdla.org/certificate/engineer/


試験難易度については、合格基準を非公開としているものの、下位資格であるG検定よりは高いと予測できます。

受験の申し込みは、G検定と同じく公式サイトから行いましょう。

基本情報技術者試験

基本情報技術者試験は、独立行政法人情報処理推進機構が実施する資格試験です。基本情報技術者試験は、ITエンジニアとして仕事をする際の入門資格とされています

資格名 基本情報技術者試験
運営 独立行政法人情報処理推進機構
試験日 2022年の下期は10月9日
受験料 7500円
合格基準 午前・午後の各試験で100点中60点以上
受験資格/試験形式/採点について 特になし
公式サイト https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html


試験は上期・下期の年に2回実施されており、受験する際は期日までにインターネット上で申し込みをする必要があります。

Python 3 エンジニア認定試験

Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの文法について基礎的な知識があることを証明する資格試験です

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
試験日 通年
受験料 一般:1万円、学生:5000円
合格基準 正答率70%以上
受験資格/試験形式/採点について 特になし
公式サイト https://www.pythonic-exam.com/exam/basic


Python3エンジニア認定基礎試験の公式サイトでは、無料の模擬試験を公開しています。Python3エンジニア認定基礎試験を受験する予定の方は、出題問題への理解を深めるために活用すると良いでしょう。

Pythonの資格については、「Pythonの資格|入門におすすめの資格は?試験内容や種類、難易度を比較」の記事もご確認ください。

統計検定

統計検定は、統計の知識と活用スキルを測定する試験です。国際的に通用する統計活用スキルを体系的に評価するのが、同試験の特色となっています。

資格名 統計検定
運営 一般財団法人 統計質保証推進協会
試験日 2022年は11月20日(日)
受験料 統計検定1級「統計数理」、 統計検定1級「統計応用」:各6,000円
合格基準 非公開
受験資格/試験形式/採点について 論述式(1級)
公式サイト https://www.toukei-kentei.jp/


同試験の1級は、「統計数理」「統計応用」で構成されます。統計数理では出題される5問のうち、3問を受験時に選択します。

統計応用は申し込みの時点で、人文科学・社会科学・理工学・医薬生物学の4分野から1つを選択。受験時は各分野5問のうち、3問を選んで回答します。

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AIエンジニアの需要・将来性

AIエンジニアは、将来性がある職種といえるでしょう。AIエンジニアは、AI技術の発展により、近年需要が高まっています

AIエンジニアを積極的に採用している企業は、好待遇で迎える傾向があります。AI技術の活用は多くの分野で進んでおり、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ためです。

近年の状況を見れば、AI技術が縮小する可能性は低いと考えられるでしょう。むしろ、今以上にあらゆるビジネスで応用されることが考えられます。

現在AIが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。よって、AIエンジニアの需要は今後も高いと考えられます。

AIエンジニアの一種である機械学習エンジニアの将来性については、「機械学習エンジニアの将来性|仕事内容や年収、必要なスキル、今後の需要は?」の記事を参考にしてください。

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AIエンジニアが活躍できる就職先

AIエンジニアが活躍できる就職先の例として、以下の2つが挙げられます。

  • AI技術を採用している企業
  • 大学や研究機関

それぞれの就職先について、AIエンジニアにとってどのような環境であるか確認しましょう。

AI技術を採用している企業

AI技術は、自動車メーカーや金融機関、化粧品会社などさまざまな業界・企業で活用されています。自動車メーカーのAI技術の採用事例は、画像・音声認識によるデータを活用した自動運転です。

AI技術を活用したシステムは、開発後も運用・保守を行う必要があり、企業側は継続的にAIエンジニアを必要とするでしょう。

大学や研究機関

AIエンジニアの専門知識・スキルを活かし、研究職として大学や研究機関に就職することもできます。大学や研究機関では、AI技術の応用研究だけでなく、AIに関する新たな技術の開発・研究を行う機会もあるでしょう

大学や研究機関への就職は、探求心が強く、AI技術の発展を図りたい方に向いている可能性があります。

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AIエンジニアの月単価・年収

ここではAIエンジニアの年収の参考として、2022年7月時点でのレバテックフリーランスでの公開案件を基にした、機械学習エンジニアの月単価・年収例をご紹介します。

参照元 : 機械学習エンジニアの求人・案件一覧

平均年収(フリーランス) 996万円
最高年収 1740万円
最低年収 360万円


実際の機械学習エンジニアの年収は企業や仕事内容によって異なるため、目安を知るための参考にしてください。レバテックフリーランスの機械学習エンジニアの案件は、「機械学習エンジニアの案件一覧」で確認できます。

なお、比較対象として同様の条件でレバテックフリーランスのプログラマー案件の平均月単価を見ると、2022年7月時点での平均月単価は68万円で、年収換算すると816万円です。前述した機械学習エンジニアの案件の方が、平均年収が高いことが分かります。

機械学習エンジニアの平均年収については、「機械学習エンジニアの平均年収|海外との違いや未経験から転職後の給料相場」の記事もあわせて参考にしてください。

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AIエンジニアのキャリアパス

AIエンジニアとしてキャリアを積むことは、AI技術の最先端に触れることを意味します。AIエンジニアのキャリアパスには、次のようなものがあります。

  • 研究員
  • 海外企業への就職

それぞれ見ていきましょう。

研究員

ビジネスにAIを活用するためには、ある程度理論が確立した人工知能技術を応用しなければなりません。AIエンジニアの経験を活かして、ビジネス分野に人工知能技術を提供する側、つまりAIの研究員になる道があると考えられます

海外企業への就職

AIエンジニアのフィールドは、世界に拓かれています。AIエンジニアのニーズは世界的に高まっているため、海外企業や国内の外資系企業へ就職・転職し、世界レベルで活躍するエンジニアになることも目指せるでしょう

AIエンジニアの1種であるデータサイエンティストのキャリアパスについては、「データサイエンティストのキャリアパス|エンジニアやマーケターから転職するには?」の記事をご確認ください。

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フリーランスのAIエンジニアとして働くには

AIエンジニアの未経験者がフリーランスとして活動することは、難しいと考えられるでしょう。そもそもフリーランスという働き方は、即戦力であることが期待されるためです。

未経験からフリーランスのAIエンジニアを目指したい場合、まずは企業に就職して、AIエンジニアとしての実績・経験を積むことが大切になります

AIエンジニアとして就職した際は、以下の2つのスキルを磨く必要があるでしょう。

  • AI技術を活用した開発スキル
  • データ解析のスキル

AI技術を活用した開発スキルやデータ解析のスキルを磨いたあと、キャリアアップを目的としてほかの企業に転職したり、フリーランスのAIエンジニアとしてプロジェクトに参画したりする道があります。

AI技術を活用した開発スキル

まずはAIエンジニアの求人に応募し、AIを用いたシステム開発に関わることが重要です。多くの開発現場では、PythonやR言語が使用されます。

また、ライブラリの知識を習得することも大切です。AIを使った開発では、PyTorchやTensorFlowといったライブラリが使用されます。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。

データ解析のスキル

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。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。

また、データ処理や解析には、統計の知識が必要です。フリーランスのAIエンジニアを目指すのであれば、統計学をある程度学習しておきましょう。

なお、AIエンジニアは、就職・転職においても経験者が優遇されやすい職種です。業務に役立つ経歴がない場合、あらかじめ知識やスキルを習得するとともに、向上心をアピールしましょう。

データ分析の作業内容や必要なスキルについては、「データ分析の仕事とは|スキルや将来性、年収なども解説」の記事もご確認ください。

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AIエンジニアになるには学校で専門知識を習得すると良い

最後に、AIエンジニアを目指すのに効果的な方法を2つ挙げます。

  • 大学・大学院でAIの専門知識を習得する
  • 専門学校やスクールで学ぶ

それぞれ見ていきましょう。

大学・大学院でAIの専門知識を習得する

AI分野は専門性が高いため、大学や大学院の情報系学部・学科で学ぶのが得策だといえます。大学や大学院では専攻分野の学問を理論的に深く研究できるため、高度な専門性が身につくでしょう。

専門学校やスクールで学ぶ

専門学校やスクールでAIの知識を習得するのも手です。専門学校やスクールは大学・大学院ほど年数を要さず、学習期間が短くて済みます。実務に必要な技術を効率良く身につけられるのが魅力です。

※本記事は2022年7月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

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※相場算出に個人情報の取得はおこないません。

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