AI開発の仕事に携わる新時代の機械学習エンジニアになるにはAIエンジニアとは?仕事内容ややりがい、キャリアパスを解説

最終更新日:2022年6月21日

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近年、AIの実用化が進んだことから、AIアルゴリズムの実装や分析・モデリングなどを行う職種が増えました。こうした職種は「AIエンジニア」と呼ばれ、次代を担う先端人材として注目されています。ただし、AI関連の分野は高度な専門性を要する業務が多いため、転職に際しては一定の知識・スキルが必須です。ここでは、AIエンジニアに憧れがあり、目指すかどうか悩んでいる現役エンジニアやエンジニア未経験者に向け、AIエンジニアの仕事内容やスキル・知識、将来性などについて解説します。

1. AIエンジニア(AI技術者)とは

 

まず、AIエンジニアの定義について解説します。AIエンジニアは、厳密に言えば「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」など、AIやデータ関連の専門職種の総称と言えます。主に次のような2タイプに分類できるでしょう。
 

  • ・データサイエンティスト寄りのタイプ

    ・エンジニア業務に特化したタイプ


それぞれについて解説していきます。

データサイエンティスト寄りのタイプ

このタイプは、データサイエンティストと機械学習エンジニアの要素を併せ持つため、「アナリスト・研究者寄りのスキル」+「エンジニアスキル」が求められます。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、企業や組織において、データの収集・加工・分析を通して、ビジネス課題の解決や状況改善につながる提言・施策立案を行う職種です。近年はビッグデータをマーケティング等に活用する企業が増えたため、様々な場所でデータサイエンティストの需要が生まれています。

またひとことにデータサイエンティストという職種名であっても、所属している企業によって業務内容が異なります。技術的に深い内容に従事しているデータサイエンティストもいれば、プログラミングなどは行わずマーケターなどの職種に近い業務を行っているデータサイエンティストもいるでしょう。

関連記事:データサイエンティストとは?仕事内容や将来性を解説

データアナリストとは

データアナリストとは、データ分析の専門家です。企業のデータベースに蓄積される大量のユーザーデータや業務システムの実績等を集計・分析し、ユーザーの行動や将来のニーズ、業務最適化などに向けて解析・予測し、自社やクライアントが抱える課題の解決を支援します。

データサイエンティストと類似していますが、データサイエンティストの方がよりシステム構築に近い傾向があります。データアナリストはデータサイエンティストが作ったシステムを使い、データ収集や分析をしてマーケティング等に役立てるということです。

エンジニア業務に特化したタイプ

このタイプは、エンジニア業務に特化しています。現代のAI開発において中核的な位置づけである「機械学習」に関するアルゴリズムを実装したり、AIに投入するデータの準備を行ったりするスキルが必要です。

関連記事:データアナリストとは?仕事内容や未経験からの目指し方を解説

機械学習エンジニアとは(AI分野との関係)

機械学習はAIの中心技術です。AIは人間に近い思考を持つコンピューターで、人工知能とも呼ばれます。このAIのロジックは、主に機械学習の技術によって作られているということです。AIエンジニアがAI開発全般に携わるのに対して、機械学習エンジニアは機械学習に特化しています。とはいえ業務的に重複していたり、企業によって呼び方が異なるだけといった場合も多いでしょう。

ちなみに、ディープラーニング(深層学習)は機械学習の一部で、中心的な技術です。改めて階層をまとめると以下のようになります。

AI > 機械学習 > 深層学習

AIの中心技術が機械学習で、機械学習の中心技術が深層学習ということです。深層学習エンジニアやディープラーニングエンジニアという言い方はしないので、深層学習に特化しているエンジニアも機械学習エンジニアに含まれます。AIエンジニアと呼ばれる場合もあるでしょう。

関連記事:AIエンジニアに未経験から転職可能?パターンごとに解説

2. AIエンジニアの仕事内容

前述の内容を踏まえ、それぞれのタイプごとに仕事内容を具体的に見ていきましょう。

データサイエンティスト寄りのAIエンジニアの場合

コンサルティングやアナリティクス関連業務

データサイエンティスト寄りのAIエンジニアの場合は、コンサルティングやアナリティクス業務も担うことが多いです。例えば、次のような仕事が挙げられます。
 

  • ・経営課題の把握、戦略立案

    ・業務課題の洗い出し、優先順位付け

    ・解決の対象とすべき課題(ターゲット)の選定

    ・達成目標の明確化

    ・課題解決、目標達成に向けた仮説立案


こうした業務は、AIが登場する以前から、事業企画部門やコンサルティングファームが担ってきました。近年は、データ活用を前提とした経営戦略の広まりを受け、データサイエンティストやAIエンジニアが積極的に関与するようになっています。

データ取得・収集環境の構築と分析

仮説の立証に必要なデータを収集し、分析が可能なレベルに加工します。さらに、データ収集に適した環境構築を担当することもあります。また、事業・業務の改善に役立つ情報を見つけ出すため、データ分析も行います。

仮説検証と提言

仮説と分析結果を比較し、検証を行います。また、事業・業務の改善に役立つ項目をKPIとして設定し、レポートにまとめます。さらに、経営改善に必要な提言を行うこともあります。

エンジニア業務に特化したタイプの場合

AIアルゴリズムの開発、実装

機械学習エンジニア寄りのAIエンジニアは、AIアルゴリズムの開発・実装が主な仕事内容です。機械学習およびディープラーニングを用いるAIアルゴリズムを設計し、実装のためにコーディングも担当します。

機械学習に用いるデータ収集・整形

また、機械学習に用いるデータ収集や整形に関わるシステム構築を担うこともあります。ただし、近年はデータの準備コストを低減するためのツール(データプレパレーションツール)も活用されているため、こうしたツールへの対応も仕事に含まれるかもしれません。

PythonによるAI開発のプログラミング例

Pythonの機械学習ライブラリとして知名度の高い、「scikit-learn」を使ったサンプルコードをご紹介します。「#」「'''」はコメントアウトなので、コードの解説になります。

【サンプルコード】

import pandas as pd
# pandasはデータ解析ライブラリ
from sklearn.datasets import load_iris
# sklearnはscikit-learnの略称
from sklearn.model_selection import train_test_split
# train_test_splitはscikit-learnの関数
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# KNeighborsClassifierは多数決でクラス分けする機械学習ができるクラス

iris_dataset = load_iris()
# scikit-leranのデータセット読み込み

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=5)
'''
X_train:学習用データセット
X_test:検証用データセット
y_train:学習用結果セット
y_test:検証用結果セット
'''

iris_dataframe = pd.DataFrame(X_train, columns=iris_dataset.feature_names)
print(iris_dataframe)
# pandasのDataFrameを作成

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn.fit(X_train, y_train)
# k-近傍法を用いてfitで学習

y_pred = knn.predict(X_test)
# 代入処理
for i,j in zip(y_test,y_pred):
if i!=j:
print("真:",iris_dataset['target_names'][i],',予測:',iris_dataset['target_names'][j])
# 出力処理

【出力画面】
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm)
0 5.0 3.5 1.3 0.3
1 6.4 3.2 5.3 2.3
2 5.8 2.7 5.1 1.9
3 5.6 2.5 3.9 1.1
4 5.1 3.5 1.4 0.3
... ... ... ... ...
107 4.4 2.9 1.4 0.2
108 6.1 2.8 4.7 1.2
109 6.7 3.3 5.7 2.5
110 7.7 2.6 6.9 2.3
111 5.7 2.8 4.1 1.3

[112 rows x 4 columns]
検証は38個
真: versicolor ,予測: virginica
真: virginica ,予測: versicolor
真: versicolor ,予測: virginica

 

関連記事:AIエンジニアに転職する際に取得しておくべき資格

3. AIエンジニアになるために必要なスキル・知識

次に、AIエンジニアになるために必要なスキル・知識について解説します。ここでも、「データサイエンティスト寄り」「エンジニア寄り」という2タイプに分けて見ていきましょう。

データサイエンティスト寄りのAIエンジニアのスキル・経験

データ分析・レポーティング

SPSS、SAS、R言語、Pythonなど、特定のプログラミング言語や統計ツールを用いてデータ分析やレポーティングを行うスキルです。また、情報を分析・レポーティングによって経営層の意思決定をサポートした経験があれば、評価の対象になりやすいでしょう。

効果検証(因果推論など)、およびそのデザイン

施策が成功・失敗した原因をデータから読み解くためのスキル・経験も必要です。端的に言えば「効果検証」のスキル・経験を指し、例えば、A/Bテストでマーケティング・プロモーションの効果検証を行った経験や、独自の効果検証方法を構築するスキルなどは、評価される傾向にあります。

データベースの基本知識、SQLの読み書き

AIエンジニアは日常的に大量のデータを収取・加工するため、DB上のデータを操作するためのスキルは備えておきたいところです。特に、基礎的なSQLの読み書きは必須知識といえます。

エンジニア特化型のAIエンジニアのスキル・経験

エンジニアとしての基礎スキル

エンジニア特化型のAIエンジニアの場合、システム設計、開発、運用など、一般的なITエンジニアと同等のスキル・経験が必要です。また、あくまでも目安ですが、設計・開発・運用に携わった経験が3年以上あれば、評価の対象になりやすいでしょう。

Pythonなどのコーディングスキル

機械学習エンジニアとして、アルゴリズム開発・実装などを行うにあたり、まず押さえておきたいのは「Python」「R言語」「C/C++」に関するスキルです。これらは、機械学習の分野で頻繁に使用されるため、独力でコーディング・テストが行えるレベルは必須になります。

さらに、「scikit-learn」や「TensorFlow」など、機械学習に特化したフレームワークを用いた開発スキル・経験も備えておくとなお良いでしょう。

データベースの基本知識、SQLの読み書き

データサイエンティスト寄りのAIエンジニアと同様に、データ取得・操作に関するスキルも重要です。

概念実証モデル運用の経験

「概念実証」とは、ある施策の「実現可能性」「効果・効用」について、技術的な観点から検証するプロセスを指します。一般的には「PoC(Proof of Concept)」とも呼ばれ、PoCの経験があるエンジニアは、経営層や部門長から依頼を受けて、投資判断のサポートを行うことができる場合もあります。

パブリッククラウドの活用経験

AIの開発・運用は、今やクラウド環境がメインといっても過言ではないでしょう。AWSやGCPなど、メジャーなクラウド環境は多くのAI開発・運用プロジェクトで使用されているため、クラウド開発環境の活用スキル・経験も備えておきたいところです。

4. AIエンジニアになるには

AIエンジニアになるためのキャリアパスについて解説します。ここでは、IT業界出身者とそれ以外の場合を分けて見ていきましょう。

IT業界・エンジニア経験者で他言語を習得している場合

既にAI開発に用いられている言語(Python、C++、R言語など)のスキル・開発実績などを持つ場合には、まず「機械学習に特化した開発スキル」を身につけてください。具体的には、数理モデルのコーディングや、機械学習用のライブラリを活用するスキルです。

また、これらの技術的なスキルと同時に、データサイエンティスト寄りのスキル(データ分析、レポーティング、効果検証など)を磨いておきましょう。

その後は、ある程度準備が整った段階で、「機械学習エンジニア」への転職を目指し、1~3年程度の実務経験を積みます。最終的には、社内にAIエンジニアのポジションがあるかどうかによって、昇進・転職を選択することになるでしょう。

IT業界未経験で技術的なバックボーンが無い場合(エンジニア未経験者)

AIエンジニアに要求されるスキル・経験は、技術的なものだけではありません。したがって、アナリストや研究職としての実務経験があれば、評価の対象になる可能性は高いでしょう。ただし、エンジニアスキルは必ずと言って良いほど必要になるため、独学やスクールの活用などによって、自己研鑽を続けるべきです。

まずはアナリスト業務やデータサイエンス業務を主体としたポジションを目指し、そこからエンジニアスキルを磨きながら昇進・転職の機会をうかがう、という方法が良いかもしれません。

また、IT業界未経験で、アナリスト・研究職などの経験もない場合は、かなりハードルが高い転職になるでしょう。AIエンジニアになるためには、最低でも「IT」と「分析、検証スキル」のどちらかが身についた状態であることが求められるからです。そのため、まずは一般的なITエンジニアやデータアナリストなどを経験し、ある程度の実績を積んだ後に、転職活動を行ってみてください。

AIエンジニアの転職におすすめの資格

AIエンジニアの転職に資格は必須ではありません。しかし資格を取得することで客観的にスキル証明ができ、転職に有利になる場合はあるでしょう。具体的にどの資格を選択すべきか、ご紹介していきます。

G検定

G検定はディープラーニングを活用できる人材を育成することを目的とされています。機械学習やディープラーニングに関する内容はもちろん、歴史、法律、倫理など付随する知識も問われます。AIエンジニアだけでなく、今後仕事でユーザーとしてAIを利用する人も受験します。

G検定の基本情報は以下です。

・開催頻度
年3回

・受験料
一般:12,000円(税抜)
学生:5,000円(税抜)

・概要
問題数:220問程度
合格率:約6割~7割

E検定

E検定はディープラーニングの理論を理解したうえで実装する能力を身につけることを目的にしています。受験条件として、日本ディープラーニング協会が認定したプログラムを試験日の過去2年以内に修了している必要があります。

・開催頻度
年2回

・受験料
一般:33,000円(税抜)
学生:22,000円(税抜)
会員:27,500円(税抜)

・概要
問題数:100問程度
合格率:約6割~7割

Pythonエンジニア認定データ分析試験

Pythonエンジニア認定データ分析試験はAI開発の需要に応じて追加で作られた資格試験です。もともとあったPython資格である「Python3 エンジニア認定基礎試験」とあわせて取得価値があります。

・開催頻度
通年

・受験料
一般:10,000円(税抜)
学生:5,000円(税抜)

・概要
問題数:40問
合格条件:正解率70%以上

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は画像処理に特化した検定です。ベーシックとエキスパートの2種類があります。画像処理エンジニア検定の受験層としては、画像処理のエンジニアや研究者です。特にエキスパートはより専門的な知識が求められるため、かなり難易度が高いと言えます。

・開催頻度
年2回

・受験料
ベーシック:5,600円(税込)
エキスパート:6,700円(税込)

・合格率
ベーシック:約6割
エキスパート:約3割

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は情報処理推進機構(IPA)が運営する高度情報技術者試験の1つです。経済産業省が認定する国家資格になります。応用情報技術者試験の上位試験の1つと記載すればわかりやすいかもしれません。名前の通りデータベースに特化した試験です。試験の難易度はかなり高いです。

・開催頻度
年1回

・受験料
5,700円(税込)

・合格率
10~15%

AI実装検定

AI実装検定は、AIのプログラミングスキルやAIに関連する数学能力を認定する内容です。難易度的にはそれほど高くはなく、上でご紹介したG検定、E検定と同等かそれ以下です。B級はAIのユーザーレベル、A級はAIの実装者、S級は応用的な実装者、が対象となっています。試験範囲が被っているのでJDLAの試験対策にもおすすめです。

・開催頻度
随時

・受験料
A級:3,500円(税込)
B級:2,000円(税抜)
S級:5,000円(税込)

・概要
A級の合格率:約75%

5. AIエンジニアの適性について

AIエンジニアを目指すかどうか検討するにあたって、どのような人に向いていて、逆にどのような人には向いていないのか解説していきます。

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人には以下のような特徴があります。
 

  • ・思考回路が論理的

    ・プログラミングが少なくとも苦にならない

    ・技術的関心がある

    ・一人で問題解決する力がある


よく言われることですが、AIエンジニアを含むエンジニアには論理的思考が必須です。その理由は、コンピューターは論理的だからです。人間のようにニュアンスで汲み取ってくれることはないので、0から100まですべて筋道が通っている必要があります。

感覚的な表現が中心の人は、相性が良くない可能性があるでしょう。次に、少なくともプログラミングが苦にならない方が良いです。もちろん、プログラミングが好きに越したことはありません。プログラミングが好きなら、プライベートでも手を動かしてスキルを身につけていくでしょう。

同様に、技術的な関心があると成長が期待できます。プログラミングが好きということと似ていますが、手を動かしてものづくりすることと同時に、知識習得にも興味があるとより良いということです。

プログラミングや技術自体が問題解決のためのツールなので、もちろん自分一人でじっくりと腰を据えて考え抜く問題解決力なども重要になります。

AIエンジニアに向いていない人

逆にAIエンジニアに向いていない人の特徴としては以下が挙げられます。
 

  • ・ものづくりが好きではない

    ・技術に関心がない

    ・お金稼ぎが目的


エンジニア全般に言えることですが、プログラミングはものづくりです。物理的にものを作るわけではありませんが、プログラミングしたものが動くという結果はものづくりと同じということです。これはIT業界では共通認識と言えるでしょう。

そのため、ものづくりが好きでない人はプログラミングがつまらない、苦痛だと感じる可能性が高いです。またプログラミングを含めて技術に関心がない方も、興味を持って仕事に取り組めないでしょう。

興味が薄いと情報が頭に入りにくく、成長しにくいと考えられます。また単にAIは稼げる、エンジニアは稼げる、といった理由でAIエンジニアを目指すと挫折する可能性が高いです。いくらお金という目的があっても、プログラミング自体が苦痛だと膨大な時間を苦痛とともに過ごすことになるからです。

6. AIエンジニアの将来性

近年、「AIが人間の仕事を奪う」といった論調を耳にする機会が増えました。AIの脅威については、ITエンジニアの世界でも語られています。そこで、楽観・悲観双方の意見を踏まえつつ、AIエンジニアの将来性を整理してみましょう。

AI開発の需要増によるポジティブな意見

日本国内に限定すれば、AI開発および活用はやっと本格化したばかりです。また、コロナ禍で人々の生活様式が急速に変化し、「オンラインシフト」が進んでいます。今後はどの業界・業態でもオンラインを前提としたコミュニケーションツールの開発や、自動化施策を進めていかなくてはなりません。AIは、コミュニケーション・自動化などで特に威力を発揮することから、AI開発の需要は伸び続けると考えられます。

「AIエンジニアという職種はなくなるのでは?」という悲観的な意見

AI活用が一般化していくにつれ、「AIエンジニア」がもつ専門的なスキル・知識も一般化していくという考え方もあります。一般的なITエンジニアであれば、だれもがAI関連スキルを身につけていて当然という時代が来るという予測です。このような時代が到来すれば、AIエンジニアという職種自体が消滅(もしくは大幅な需要減)する可能性が高いでしょう。

しかし、現状のAIエンジニアが持つスキル・知識は逆に広まっていくため、職種の名称だけが変わるという意見もあります。

5~10年スパンで考えればAIエンジニアの将来性は高い

両意見を踏まえたうえで、今後5~10年での将来性を予測すると、「AIエンジニアの将来性は高い」と言えます。理由は以下2つです。

AIエンジニアが影響を受けるのは最後

AIエンジニアの需要が減少するのは、AI開発が一巡し、他の職種がAIに代替された後であると考えられます。したがって、影響を受ける順位としては下位に属します。

レガシーシステムからのマイグレーション需要

経済産業省がまとめた「2025年の崖」問題からもわかるように、今後数年で多くの企業がDX(デジタルトランスフォーメーション)の必要性に迫られます。レガシーシステムからの脱却と同時にAIをはじめとした先端ITの導入が進むことは、想像に難くないです。

AIエンジニアの需要が見込まれる業界・分野

AIの需要が幅広いため、AIエンジニアの需要も幅広いです。ではどのような業界・分野に需要があるのかご紹介します。

AI推進中の企業やAI推進を支援する企業

現状幅広い業界の企業でAIが推進されています。具体的には、医療、金融、製造、ゲーム、自動車、などが挙げられます。今後はより幅広い業界に浸透していくでしょう。そして、これらの業界でAIエンジニアに需要があります。

もちろんIT業界でもAIエンジニアの需要があり、開発プロジェクトで活躍できる機会があります。AI開発が増えていくのは確実と言っても過言ではないはずです。

大学ほか研究機関における研究職

AIは技術の中でも最先端分野なので、税金を使って研究に取り組んでいる機関が複数あります。そのため、開発エンジニアではなく、AIの研究者という選択肢もあります。エンジニアがものづくりを行っているのに対して研究職は技術の発展やそれを社会に役立てるための試行錯誤を行います。

研究職はエンジニアに比べると間口が狭いため、たとえば転職サイトなどで外部から参画するハードルは高めでしょう。

教育機関(サービス)におけるAI教育者


今後はAIエンジニアだけでなく、AIを活用する企業担当者なども増えていくでしょう。その結果、AI教育の需要が高まります。AI教育は税金で運営する国の機関、民間機関でより活発に行われていくと考えられます。

AIエンジニアやAI研究者としてAIのスキル、知見を高めておけば、AI教育者としてのルート選択もしやすくなるはずです。

7. AIエンジニアの求人例と年収相場

レバテックキャリアの求人データを元に、AIエンジニアの求人例と年収相場を紹介します。

AIサービス開発企業

【想定年収】500~700万円

【業務内容】
・顧客の経営課題に対するDATA/AI技術の活用余地の判断および業務、システムの課題抽出など

【求められるスキル・経験】
・機械学習、深層学習、強化学習等の分析手法を駆使した分析モデル構築経験2年以上
・Python、R、TensorFlow、Keras等を用いた分析モデル構築経験2年以上
・分析モデルやモデルを包含したシステムを業務に導入、運用した経験

オンライン学習サービス提供企業

【想定年収】504~702万円

【業務内容】
・事業開発メンバーと連携しながら、要件定義・要求分析、アルゴリズム設計・実装など

【求められるスキル・経験】
・機械学習エンジニアとしての専門性と実務経験

AIエンジニアの場合、「技術的なバックボーンが厚いこと」「機械学習アルゴリズムの開発経験」などが高年収の条件になりそうです。また、テックリードクラスになると1000万円を超える条件を提示する企業もあります。したがって、技術的な実力に加え、マネジメントスキル・経験も備えていれば、かなりの高年収が期待できるでしょう。

AIエンジニアの年収相場が高いと言われる理由

AIエンジニアの年収相場は、他のエンジニアに比較して高いと言われます。その理由は、AIに需要があり、なおかつ世界的に開発競争が起こっているからです。今後AI化が進めばAIがAIを作るようになる、人間の仕事の大部分がAI化される、といったことが言われています。

これが事実と仮定すると、AI化の推進を早く進めた国、業界、企業が有利になると考えられるでしょう。そのため、AI開発に力を入れる企業、機関が多くなります。またAIは最先端技術であり、高度なスキルが求められます。

AIエンジニアの需要に対して供給が追い付いていないため、年収が高くなるという理由もあります。

8. AIエンジニアに関するよくある質問

AIエンジニアに関するよくある2つの質問に回答します。

Q1.AIエンジニアになるのは難しいというイメージがありますが本当ですか?

AIエンジニアになるのが難しいのは事実でしょう。他のITエンジニアに比較するとハードルは高いと言えます。その理由として、以下のようなものが挙げられます。
 

  • ・未経験可の求人が少ない

    ・スキル習得が難しい

    ・技術の進化が早い


AIエンジニアに求められるスキルレベルは高いため未経験から転職することは難しく、またスキル習得の難易度も高いです。スキル習得の難易度が高い理由は、プログラミングスキルだけでなく数学、統計・分析などのスキルも求められるからです。

さらに技術の進化も早いので、一度スキルを身につければ安泰というわけではありません。ハードルの高いスキル習得後、さらに最新技術を追い続ける必要があります。とはいえ不可能な話ではないので、まずは別のITエンジニア職からプログラミングスキルを磨き、同時並行でAIに特化した学習も進めてAIエンジニアを目指す、といったことも可能です。

Q2.AIエンジニアからのキャリアパスはどんな選択肢がありますか?

AIエンジニアからのキャリアパスとしては、以下のような選択肢があります。
 

  • ・AIコンサルタント

    ・データサイエンティスト

    ・マネジメント職


AIエンジニアとしてスキルを磨いていくキャリアはもちろん、上記のようなキャリアパスが挙げられます。AIコンサルタントは、企業に対してAI化のアドバイスなどを行う業務です。今後多くの企業でAI化が進むと考えられるので、AIコンサルタントの需要も伸びるでしょう。

AIとビッグデータを組み合わせた技術が注目されています。企業も収集した大量データをAIで分析し、マーケティングに結び付けたいといったニーズを持っています。そのためAIエンジニアは需要に応じてデータサイエンティストとして仕事を受けるのも一つの選択肢です。

AI開発もプロジェクト単位で行うので、マネジメントの需要があります。そしてAI開発のプロジェクトでも、マネジメントを行うのはエンジニア経験者である場合が多いでしょう。AIエンジニアからAI開発のマネジメント職にキャリアアップするのもキャリアパスの選択肢です。

9. まとめ

AIの実用化が進み、AIアルゴリズムの実装やAIを活用した分析・モデリングなどを行う職種が増えました。しかし、AIエンジニアの数は需要に追い付いていない現状があります。今後もAI需要が拡大するのに伴い、AIエンジニアの需要も高くなることが期待できます。

日本国内でも付加価値の高い人材として高い評価を得られると見込めるため、転職にはおすすめの職種と言えるでしょう。ただし、AI関連の分野は高度な専門知識を必要とする業務が多いため、一定の知識・スキルを習得したうえで転職活動に取り組んでみてください。

ITエンジニア・Webクリエイターの転職ならレバテックキャリア

レバテックキャリアはIT・Web業界のエンジニア・クリエイターを専門とする転職エージェントです。最新の技術情報や業界動向に精通したキャリアアドバイザーが、年収・技術志向・今後のキャリアパス・ワークライフバランスなど、一人ひとりの希望に寄り添いながら転職活動をサポートします。一般公開されていない大手企業や優良企業の非公開求人も多数保有していますので、まずは一度カウンセリングにお越しください。

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