AIエンジニアの仕事内容は？年収や将来性、おすすめの資格を徹底解説！

AI（人工知能）がスマートフォンの顔認証機能や膨大なビッグデータの分析など様々な分野に活用され、また2023年になるとChatGPTやStable Diffusionといった生成AIが大きな話題となり、広く認知されるようになりました。その中でますます求人需要が高まっているAIエンジニアですが、具体的な仕事内容などについて詳しく知っている人は多くありません。

そこで本記事では、以下について解説をします。

• AIエンジニアの仕事内容・年収
• AIエンジニアにおすすめの資格

AIエンジニアへの転職に興味のある方は参考にしてみてください。

こちらの記事で技術や分野の細分化でどんどん増えているITエンジニアの種類を整理していますので併せてご覧ください。

Tech Forwardに登録されているAI分野の最新求人一覧を以下からご覧ください。

AIエンジニアとは？

AIエンジニアとは、ディープラーニング（深層学習）などの手法によりAIの開発や活用方法について研究や開発を行うエンジニアです。AIは単なるデータ分析だけでなく幅広い分野で活用されています。

自動車の自動運転技術や工場の不良品検知システム、カスタマーサポートのチャットボットなど、AIは多くの分野で導入され今後も様々な分野で期待されていますが、これらのAI技術を支えているのがAIエンジニアです。

AIエンジニアの主な仕事内容は、AIの開発や数学的理論に基づくデータ分析です。まず、クライアントの要望を踏まえどのような機能を開発するかを決定します。

次に、AIの機械学習を合理的に設計するために、多くのデータを分析しAIが習得しやすいデータを探してAIに学習させる仕組みを構築するのが主な業務です。

そして、AIに膨大なデータを取り込んで判断の精度を高め、テストを繰り返すことでプロジェクトが完了します。

ITエンジニアとの違い

AIエンジニアとよく似た言葉にITエンジニアがあります。両者の違いについて迷われる方も少なくないでしょう。

ITエンジニアとは、IT技術を扱う職種の総称です。したがってAIエンジニアは、ITエンジニアの中に包括される職種の一つにあたります。

AIエンジニアとシステムエンジニアのような一般的なシステム開発を行うエンジニアとの違いは、システムエンジニアはクライアントとの打ち合わせを基に仕様書や設計書を作成し、それに基づいたシステム開発を行います。一方、AIエンジニアはクライアントとの打ち合わせの中でAIをビジネスで活用することを提案に盛り込み開発に入るのが主です。

AIエンジニアの役割と求められる能力

AIエンジニアの仕事を大きく分類すると次の3つに分類されます。

• 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

ただし、それぞれ別の仕事というわけではなく、企業やプロジェクトによっては兼任することもあるでしょう。

ここでは、それぞれの仕事内容と求められる能力について解説します。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、クライアントの要望に応じた機械学習の実装や、システム開発などを担当するエンジニアです。AIにデータを取り込んで、反復的に学習させることで最適なアルゴリズムの開発を行います。

アルゴリズムを用いたプログラム開発を行うので、高いプログラミング技術が求められる職種です。

画像認識や自然言語処理など、それぞれの領域ごとに実装方法やAIモデルも異なるため、学ぶべき内容も異なります。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、膨大なデータの収集やデータベースの構築を主として行います。集めたデータから必要な情報を分析し、クライアントの要望を達成するための施策立案をする職種です。

AIに関する知識だけでなく、データベースの構築やデータ分析のための統計学、問題解決能力も求められます。詳細なデータ分析については後述するデータアナリストが担う場合もあります。

こちらの記事でデータサイエンティストの仕事内容、年収相場について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

データアナリスト

データサイエンティストよりもデータの分析やクライアントへの施策提案などに特化したのがデータアナリストです。データ分析の目的や分析手法、条件設定や利用するデータの選定などの調整を行い、データサイエンティストが作成した集計データを基に分析結果をクライアントに提示します。

データサイエンティストよりも高度な統計学等の数学的知識や、クライアントの悩みを解決するためのコンサルティング能力、マーケティングスキルも必要です。

AIエンジニアの年収相場は？

AIエンジニアはプログラミングの知識だけでなく、AIに関する知識や統計学などの数学的知識なども求められるため、高い年収で人材を集めている傾向です。

AIエンジニアの年収は厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によると、令和3年全国平均年収で558.8万円です。ただし、これはAIエンジニアの実際の求人案件ではスタートラインだと思われます。

国税庁が公表している「令和3年民間給与実態調査」によると、日本の平均年収は約443万円となっていることから、AIエンジニアは全体の平均年収より100万円近く高い年収です。

また、厚生労働省が公表している「令和3年賃金構造基本統計調査」では、プログラマーなどの「ソフトウェア作成者」の平均年収は約455万円であることから、AIエンジニアは一般的なエンジニアよりも高い年収が得られることも分かります。

IT人材全体の需要が高まっている中で、高度な専門職となるAIエンジニアはさらに高い年収になっています。

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AIエンジニアの将来性は？

現在の年収がいくら高くても、AIエンジニアの仕事に将来性があるのか不安に思われる方もいるでしょう。

AIの需要は年々高まっていて、ITや製造業だけでなく医療や介護の分野でも活用され始めています。AIの画像認識機能を用いた画像診断や介護現場での介護ロボットなどAIが活躍する場面は広がり続けています。

一方で、「AIエンジニアはやめとけ」という意見もネット上で散見されるのが現状です。そこで、本章では「AIエンジニアはやめとけ」と言われる理由とAIエンジニアの将来性について両方の側面から解説をします。AIエンジニアを長く続けていけるかどうか悩まれている方は参考にしてみてください。

AI市場は拡大中で将来性はある

AIエンジニアが活躍する市場は拡大傾向にあり、今後もAIが多くの分野で新たに導入されることが予想されます。

その理由は企業で求められている効率化です。多くの企業では経営の効率化が求められており、AIの導入による作業の効率化が欠かせません。また、日本では人口減少が進んでおり、働き手不足が深刻な問題となっていますのでAIの活躍は期待されています。

AI人材は超売り手市場

IT人材自体の人材不足も今後の需要が高いことを示しています。経済産業省が実施した「IT人材需給に関する調査」では、2030年にはIT人材が最大約79万人不足すると試算されています。中でもIoTやAIに携わる先端IT人材は同年に最大約55万人不足するとのことです。

このようにAIエンジニアの仕事は今後も高い需要で推移することが予想されるため、将来性は十分にあります。

AIエンジニアはやめとけと（一部で）言われる理由

一部のネット界隈でAIエンジニアはやめとけと言われる理由は大きく次の2つのようです。

• 求められるスキルが高く、初心者が簡単にできるものではない
• 業務量が多くハードである

1つ目のスキルに関しては、AIエンジニアはプログラミングのスキルはもちろん、統計学やマーケティング能力も必要なため、幅広く勉強をする必要があります。また、プログラミングについてもディープラーニングなどの機械学習は複雑で、初心者が簡単に取り組むことができるものではありません。

2つ目の業務量については、日本ではIT人材が不足しているため1人当たりの業務量が多くなってしまいます。そのため、ハードに感じてしまう人も多いようです。

しかし、スキルに関しては日々勉強を続けることで、活躍できるレベルに成長することは可能です。業務量についてもハードな職場があるのは他の業種でもいえることなので、求人に応募する中で少しでも合わないと思った職場には転職しないようにすればミスマッチを防ぐことができます。

こちらの記事でAIエンジニアはやめとけと言われている他の理由、それでもおすすめの理由について詳しく解説していますので併せてご覧ください。

AIエンジニアにおすすめの資格

AIエンジニアの職に就く方の多くは、大学院の情報科学専攻者とIT企業での開発職経験者ですが、AIエンジニアになるために必須の資格はありません。

プログラミングの知識やエンジニアとしての経験はあるけれど、AIに関する知見やデータ分析に関するスキルに自信がない、という方も多いでしょう。機械学習エンジニアとデータサイエンティスト・データアナリストに分けて、どのような勉強をするとよいかという観点でおすすめの資格を紹介しますので参考にしてみてください。

多くの企業で優秀なAIエンジニアは争奪戦となっています。資格学習は大変かもしれませんが、必ず有益なものになりますので、挑戦するだけの価値はあります。

機械学習エンジニアにおすすめの資格

機械学習エンジニアにおすすめの資格は次の通りです。

資格名称	実施団体	概要
Python3エンジニア認定実践試験	一般社団法人 Pythonエンジニア育成推進協会	Pythonの実践的な文法理解や重要な仕様・ライブラリの使い方のレベルを計る試験
G検定	一般社団法人日本ディープラーニング協会	ディープラーニングについての基礎知識を有し、ビジネスモデルへ組み込む能力を計る試験一般的にはG検定を学んでからE資格に挑戦することが多い
E資格	一般社団法人日本ディープラーニング協会	ディープラーニングの理論を理解し、プログラムに実装するための能力や知識を計る試験機械学習を実装するための知識に主眼を置いているため、エンジニア向けの資格
画像処理エンジニア検定	公益財団法人　画像情報教育振興協会	AIの画像処理技術を使ったシステム開発・設計スキルを計る試験ベーシックとエキスパートの2種類が設けられている

機械学習エンジニアはAI開発が主な仕事内容となるため、機械学習やAI開発言語についての学習がおすすめです。

データサイエンティスト・データアナリストにおすすめの資格

データサイエンティストとデータアナリストにおすすめの資格は次の通りです。

資格名称	実施団体	概要
Python3エンジニア認定データ分析試験	一般社団法人 Pythonエンジニア育成推進協会	Pythonを使ったデータ分析の基礎やクラス、標準ライブラリによる分析についての能力を計る試験
データベーススペシャリスト試験	独立行政法人　情報処理推進機構	企業の膨大なデータ群を管理し、最適なデータベースシステムを構築するための知識や能力を計る試験
統計検定	一般財団法人　統計質保証推進協会	機械学習やデータ分析において必須である統計処理、分析能力を計る試験AIエンジニアを目指すのであれば、データサイエンス発展の取得がおすすめ
オープンソースデータベース技術者認定試験	NPO法人LPI-JAPAN	データ分析を行う上で欠かせないデータベースの設計開発や運用などの基本的な技術を計る試験

データサイエンティストとデータアナリストは、データベースの設計開発やデータ分析が主な仕事内容となるため、データベースの構築や統計分析についての学習がおすすめです。

AIエンジニアでよくある質問まとめ

AIエンジニアとは？

AIエンジニアとは、ディープラーニング（深層学習）などの手法によりAIの開発や活用方法について研究や開発を行うエンジニアです。AIエンジニアの主な仕事内容は、AIの開発や数学的理論に基づくデータ分析です。詳しくは「AIエンジニアとは？」にジャンプ。

AIエンジニアの年収相場は？

AIエンジニアの年収は厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によると、令和3年全国平均年収で558.8万円です。ただし、これはAIエンジニアの実際の求人案件ではスタートラインだと思われます。詳しくは「AIエンジニアの年収相場は？」にジャンプ。

まとめ

今回はAIエンジニアの仕事内容や年収、おすすめの資格などについて解説しました。AIエンジニアは高度なスキルが求められる反面、高年収が期待できる上に将来性も十分にある職業です。

IT人材と呼ばれる職種の中でも特に今後の人材不足が危ぶまれるほど需要が高く、初心者からの転職は難しいので、エンジニアとしての経験が一定程度ある方は好待遇での転職が狙えます。

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