AIエンジニアの将来性は?仕事内容と市場ニーズ、必要スキルを解説

AI関連の開発に関わるエンジニアは、特に近年注目されている職種です。AIエンジニアの話題は聞いたことがあっても、実際にどういう仕事をしているのか知らない人も少なくありません。AIエンジニアの仕事内容や将来性、必要なスキルなどを解説します。

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AIエンジニアとは?

まずはAIエンジニアとはどういう職種か、概要を理解しておきましょう。一言で「AIエンジニア」と言っても、実際はさまざまな業務分野があります。人によって担当している領域が全く違うケースも珍しくないため、注意が必要です。

AIに関わるエンジニアの総称

AIエンジニアとは、その名の通り、AI人工知能)の開発に携わるエンジニアの総称です。AIを活用したシステムの開発やデータ解析などを行う仕事と認識している人が多いですが、それ以外にもさまざま業務を担うAIエンジニアがいます。

例えば、研究職として多方面でAI技術の発展に貢献しているエンジニアもいれば、企業向けにAIシステムを活用したサービスを提供している人や、機械学習用のデータの収集・整理を専門にしているエンジニアもいます。AIエンジニアという呼称で一括りにされてはいるものの、実際は技術者としてAIに関わるさまざまな仕事をしている人々の事をAIエンジニアと呼ぶのです。

AIエンジニアの種類と仕事内容

それでは、より具体的にAIエンジニアの種類と仕事内容をみていきましょう。エンジニアによって従事している仕事は変わってきますが、大きく分けると次のいずれかの職種に当て嵌まることが多いです。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、データに基づいた合理的な意思決定ができるように企業をサポートする専門家です。たんに業務データの分析をするだけでなく、できる限り効率的かつスピーディーにデータを分析・利用できる環境を構築する役割を持っています。

AI技術を利用する場面も多く、AIの活用によって導き出された情報を、ビジネス課題の解決のために役立てるアナリティクス分野のAIエンジニアとみなされます。いわゆるビッグデータから企業が必要とする情報を抽出・分析し、問題解決のための提案を行うコンサルタントのような立場の人も少なくありません。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、その名の通り、AI機械学習のシステム開発や、プログラムを担当するエンジニアです。機械学習とは、大量のデータを活用して、そこに含まれる共通情報や共通ルールをAI自身に見つけ出させる仕組みを言います。

AIが情報を適切にグループ分けできるようになれば、未知のデータを入力した際にも、それが何かをAI自身が判別可能になり、さまざまなサービスに応用できるようになります。AIによる画像認識や音声認識などはその代表例と言えるでしょう。機械学習エンジニアは複雑なアルゴリズムを使って、そういったシステムの開発を行っています。

データアナリスト

AI関連の職種の中でも、特にデータの分析に特化しているのがデータアナリストです。企業の経営課題の解決やプロジェクトの成功のために、AIの技術を利用して高度なデータ分析を行い、その結果をもとに課題解決のための提案を行います。

データサイエンティストと混同されがちな職種であり、実際に両者の業務領域の線引きを行うのは困難ですが、データアナリストの方が、よりデータの分析・利用に特化した仕事と言えるでしょう。両者とも明確に仕事内容が定義されているわけではないため、アナリストと名乗っていてもデータサイエンティストのような仕事をしている人もいれば、その逆も珍しくはありません。

AIエンジニアの需要と将来性

次に、AIエンジニアの需要や将来性について説明します。数あるエンジニア職の中でも、特に注目されている職種であり、市場ニーズが高く安定した収入を得られる状況にあります。

人材不足による需要と供給のミスマッチ

現状、IT業界のみならず、さまざまな業界でAIエンジニアのニーズが大きく高まっており、エンジニア自体の人材不足も相まって、需要と供給のミスマッチが発生しています。

そもそもIT関連のエンジニアが不足気味であるのに加えて、より高度な専門知識を求められるAIエンジニアはさらに希少な存在となっており、特にAI技術を欲している業界では、企業間の人材獲得競争に発展している状況です。

出典:IT人材需給に関する調査|経済産業省

安定した収入が見込める

市場ニーズの高さと人材不足を背景として、現在、AIエンジニアはかなりの売り手市場となっているため、安定した高収入が見込める職種となっています。

当然、エンジニアとして高度な知識やスキルが求められますが、即戦力となれる人材は、基本的に就職あるいは転職先に難儀することはないでしょう。多くの企業から厚待遇で迎えられる可能性が高いです。

AIエンジニアに必要な知識・スキル

続いて、AIエンジニアに求められる知識やスキルを紹介していきます。ITエンジニアに求められる素養に加えて、AIエンジニアは以下の知識・スキルが必要です。

AI分野の包括的な知識

機械学習ディープラーニングなど、AIの開発に欠かせない基礎的な知識は必須です。現在、AI関連で主流となっている研究の内容や、学習モデルの構築、人工ニューロンに関する理解など、さまざまな知識が求められます。

たとえ他のスキルレベルが高くても、前提となる知識が中途半端ではエンジニアとして現場で即戦力となるのは難しいため、AI開発に係る知識は一通り頭に入れておきましょう。

プログラミングスキル

AI開発に必要なプログラミングスキルも、身に付けておかなければいけません。

特にPythonは、AI開発に利用される事の多い汎用プログラミング言語であり、さまざまなライブラリやフレーワークも開発に積極的に活用されています。基礎となるプログラミングスキルに加えて、Pythonの理解はAIエンジニアとして必要不可欠です。

数学・統計学の素養

数学や統計学の素養もAIエンジニアに求められます。

確率論や微分・積分、線形代数や最小二乗法など、データ解析を行うために必要な知識は必ず身に付けておきましょう。AIエンジニアとして活躍している人の中には、大学や大学院で専門的に学んでいた人も珍しくありません。数学や統計学の素養がない人は、独学でも身に付けておいた方が良いでしょう。

データベースの知識

AIの開発・研究は機械学習に代表されるように、大量のデータをAIにインプットしなければならないため、データベースを構築・運用するための知識やスキルが求められます。

特に、リレーショナルデータベースの運用システムを制御するSQLの知識は必須で、専用言語を用いてデータベースを制御できるようになっておく必要があります。

AIエンジニアになるには?

それでは、AIエンジニアとして就職・転職するポイントを解説します。他のエンジニアに比べて高度な知識とスキルが要求されるので、エンジニアとして実績を積み上げながら、AI関連の知識を身に付けなければならない人も多いでしょう。

エンジニアとして実績を積む

AIエンジニアになるためには、特に資格などは必要ありません。

しかし、上記のようにAI分野の知識とプログラミングスキル、数学・統計学の素養など、さまざまな要素が求められます。大学や大学院でAI関連の専門技能を身に付けている人ならば、そのままAIエンジニアとして活躍できる可能性は大いに有り得ます。

しかし、そういった知識や技能を持っていない場合は、まずエンジニアとして実績を積みながら専門知識を身に付ける必要があります。

AI分野の知識を身に付けるのに最も効果的なのは、大学や大学院で専門知識を学ぶことです。特に大学院でAI関連の博士号を取得すれば、専門家として好待遇で企業に迎えられる可能性が出てきます。

ただし、そういった時間的・経済的余裕がない人も多いでしょう。その場合はITエンジニアとして実績を積みながら、専門知識を身に付ける方法もあります。

働きながら専門知識を身に付ける

エンジニアとして働きながら専門知識を身に付けるには、専門学校やプログラミングスクールなどを利用するのがおすすめです。

近年は、AIエンジニアを養成する専門学校のコースも創設され始めているので、働きながら必要な技能を身に付けられる環境が整ってきています。

Pythonをはじめとしたプログラミング言語や、機械学習について学べる講座も増えてきているので、積極的に利用しましょう。AI関連の資格を取得するのも効果的です。

AIエンジニアにおすすめの資格

最後に、AIエンジニアにおすすめの資格を紹介しておきます。資格を取得すれば、必ずAIエンジニアになれるわけではありませんが、エンジニアとしての経験や実績が同じであれば、資格を持っている人の方が転職で有利になることは間違いありません。

G検定・E資格

G検定は、一般社団法人「日本ディープラーニング協会(JDLA)」が運営している、ビジネスパーソン向けのAI関連資格です。ディープラーニングをビジネスに活用したい人や、自社のビジネスモデルにAIを組み込みたい管理者などにおすすめで、AI分野の知識が広く問われます。

一方、E資格はAI機械学習エンジニアに必要なスキルを有していることを証明する資格で、よりエンジニア向けの実践的な内容になっています。ディープラーニングの理論をもとに、システムを開発する能力を有していることが証明できるので、機械学習エンジニアを目指している人は、取得しておくと転職に有利になるでしょう。

G検定

E資格

Pythonエンジニア認定試験

Pythonエンジニア認定試験は、AIの開発に使われる事の多いPythonのスキルを確認するための民間資格です。

Python3 エンジニア認定基礎試験」と「Python3 エンジニア認定データ分析試験」の2つに分かれており、前者はPythonの基礎知識や文法を問われる試験で、後者はPythonを利用したデータ分析の方法やデータ解析用のライブラリに関する知識が問われます。

エンジニアとして他の言語に精通している人はもちろん、これからAI開発のエンジニアを目指したい人におすすめです。関連書籍や学習サイトが充実しているので、他のプログラミング言語と比較しても学びやすいという声が多く挙がっている事から、試験対策も比較的やりやすいでしょう。

Pythonエンジニア認定試験

まとめ

AIエンジニアの仕事内容と将来性、必要なスキルを解説しました。AIエンジニアはAIに関わるエンジニアの総称であり、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどが含まれるほか、AIを用いて高度なデータ分析を行うエンジニアも少なくありません。

明確に業務を分類することは難しいですが、いずれも需要の高い職種であり、高度な専門知識やスキルが必要です。全くの未経験からAIエンジニアとして転職するのはほとんど不可能なので、まずは専門的な教育を受けるか、エンジニアとして働きながら専門知識を身に付ける方が良いでしょう。

既にITエンジニアとしての活躍している人は、AI関連の知識を身に付けることで、年収アップを実現できる可能性があります。

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