先端IT人材は今後大幅な人材不足との予想!非AI分野からの転職でキャリアアップを目指すITエンジニアが転職で「AI分野」を目指す方法

最終更新日:2020年10月27日

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「AIの民主化」という言葉があるように、近年AIは業種・業界を問わず活用されています。こうした流れから、世界的にAI需要が高まっており、IT業界でもAI関連の職種が増えています。また、AI関連の職種は「先端IT人材」と呼ばれ、転職市場において希少な存在です。AI分野への転職によって「先端IT人材」としてキャリアを積むことができれば、キャリア・年収アップのきっかけになるでしょう。ここでは、AI分野の職種や仕事内容、転職時に必要なスキル、年収などを紹介します。

1. ITエンジニアが転職可能なAI分野の職種

はじめに、ITエンジニアが転職可能なAI分野の職種について紹介します。ITエンジニアが必ずAI分野へ転職するためには、共通するスキル・経験などを活かすことが大切です。まずは自己のスキル・経験と、下記職種を比較しつつ、検討を進めてみてください。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、「機械学習アルゴリズムの実装・運用・環境構築」を担う職種です。具体的には、適切な機械学習アルゴリズムを選定し、学習モデルの構築を行い、コーディングによって実装します。

また、機械学習に用いるデータを保管したり、実際の処理を実行したりするにはDWHや専用の分析・実行基盤が必要です。さらに、学習に用いるデータの表記ゆれや不正値を修正し、学習が正確かつスムーズに進むように準備します。ただし、全てを手作業で行うと膨大な時間を要するため、近年はデータプレパレーションツール(データ整形、前準備を半自動化するツール)の活用が広まりつつあります。

データエンジニア

データエンジニアは、データ分析基盤の構築および運用を担う職種です。ビッグデータ解析に必要な分散処理の実装や、可視化ツールの開発などが主な仕事です。また、ITインフラやDB・DWH構築などが含まれることもあります。

インフラエンジニアの仕事内容と共通する部分が多いため、ITエンジニアが目指しやすい職種と言えるかもしれません。分散処理の実装経験やAWS・GCPなどのクラウド実行基盤の知識があれば、評価の対象となるでしょう。AI分野の中では入門的な職種であり、データエンジニアから機械学習エンジニアやデータサイエンティストへステップアップするケースも珍しくありません。

データサイエンティスト

データサイエンティストは「ビジネス課題の解決に向けたビッグデータの収集・加工・分析を行う」職種です。データサイエンティストの定義は企業によって若干の違いがあるものの、一般的には次のような仕事を担当します。


  • 課題抽出および仮説立案

顧客企業が抱えるビジネス課題を抽出し、どの課題を解決すべきか・解決方法にはどのような方法があるかを整理・提案します。


  • データ分析設計・環境構築

立案した仮説をもとに、必要なデータや分析モデルの確定、データ分析基盤の構築などを行います。既存のシステムから収集すべきデータを確定し、データ収集・抽出が可能な仕組みを設計します。エンジニア色の強い仕事も含まれるため、プログラミング言語やDB関連のソフトウェアに関する知見・スキルが必要です。


  • データ加工、レポーティング

収集したデータを加工し、グラフや表などを用いた可視化やKPIの設定などを行うこともあります。


  • 仮説検証、提言

データを組み合わせて、統計的に有意な項目を特定し、仮説の妥当性を判断していきます。
また、データ分析の結果を用いて、課題解決につながる経営戦略や業務施策をまとめ、顧客へ提言することも重要な仕事のひとつです。

2. AI関連職種に必要なスキル

次に、前述の職種で必要とされるスキルについて解説します。

機械学習エンジニア

プログラミングスキル

機械学習アルゴリズムの開発・実装では、主にPythonやRといった言語が使用されます。特に「Python」は、機械学習用のライブラリが豊富で扱いやすく、かつて主流とされていたRを凌ぐ言語として急速に広まっています。

ライブラリ、フレームワークの知識

機械学習の開発・実装はライブラリを活用することで効率化されるため、メジャーなライブラリは必ず扱えるようにしておきたいところです。代表的なライブラリとしては、「TensorFlow」や「scikit-learn」などがあります。
 

  • TensorFlow

googleが開発・公開しているオープンソース型のソフトウェアライブラリです。機械学習用の処理が数多く含まれています。
 

  • scikit-learn

Pythonのオープンソースライブラリで、データ分析や描画に関する処理が含まれるため、可視化処理の実装で使われることが多いです。

データプレパレーションスキル

「教師あり学習」や「教師なし学習」で機械学習を進める場合、固定データの準備が必要です。そのため、まずは固定データに含まれる不正値や欠損値、表記ゆれなどを除去・修正する作業が必要になります。こうした作業は、データプレパレーションツールによって自動化することも可能であるため、データプレパレーションツールに関する知識も備えておくと良いでしょう。

システム開発のスキル・経験

「基本設計」「詳細設計」「コーディング」は当然備えておくべきスキルです。また、一連の工程を単独で行った経験があれば、評価の対象になります。

データエンジニア

ITインフラ設計、運用スキル

データエンジニアは、インフラエンジニアと共通する仕事が多いため、一般的なITインフラの設計・運用スキルがそのまま活かせます。また、DB関連スキル(RDBやSQLなど)も必要とされるため、DBを含めたインフラ全般の知識が問われるでしょう。

プログラミングスキル

機械学習エンジニアと同様に、Python、Rのスキルは身に着けておくべきでしょう。

分散処理フレームワークの知識(Hadoop、Spark)

データエンジニアの主な仕事は、分散処理の実装によるデータ分析基盤の構築です。分散処理の実装では、専用のフレームワークを用いることが多いため、「Hadoop」や「Spark」といったメジャーなフレームワークに関する知見が問われるでしょう。


  • Hadoop

ペタバイト級の大規模なデータ処理を想定して作られた、オープンソースソフトウェアです。かつては一部の優秀なエンジニアのみが成し得た大規模分散処理を、誰でも実装可能にしたフレームワークとして注目されました。分散処理におけるスタンダードのひとつと言えるでしょう。


  • Spark

Hadoopよりもリアルタイム性を重視した処理で用いられるフレームワークです。Hadoopと比較して安定性で劣る一方、処理速度は数十倍に達すると言われています。規模が大きく、速度よりも安定性が求められる処理はHadoop、リアルタイム性を重視する処理はSparkを用いるケースが多いようです。

データサイエンティスト

技術的なスキル

データサイエンティストは、前述の機械学習エンジニアやデータエンジニアと同等レベルの技術的スキルが求められます。つまり、プログラミング言語やインフラ・DBの知識などが必須になることが多いです。

統計学および基礎数学

データサイエンティストは、データを用いて「物事の特徴」「将来に対する推測」を行うため、統計学の知識が必要です。また、線形代数、微積分、確率など基礎数学に関する知識も備えておくべきでしょう。これらは大学数学レベルに該当するため、資格試験やスクールなどを活用したり、Pythonのライブラリを実装しながら身に付けたりと、座学以外での学習が効果的です。

3. AI関連職種を目指すには?

最後に、AI関連職種を目指す方法を解説します。いずれの職種であっても、Python・R・SQLなどのプログラミング言語スキルは必須です。したがって、これらは早急に身に着ける必要があります。そのうえで、次のような対策を行ってみてください。

機械学習エンジニア

プログラミングスキルがある場合は、機械学習に特化したコーディングを学ぶことが先決です。前述したフレームワークやライブラリを用いて、簡単な機械学習アルゴリズムを実装し、扱いになれていきましょう。また、これと並行して、統計学の基礎知識も習得しておくべきです。こうした準備が整った段階で、機械学習エンジニアとして転職を目指していきましょう。

データエンジニア

非AI分野のエンジニアが最も目指しやすい職種です。DBやITインフラの設計・構築スキルを磨きつつ、分散処理・統計学・機械学習についてのスキルを身に着けていきましょう。機械学習関連の開発を行う企業にインフラエンジニアとして転職する、といったルートが考えられます。

データサイエンティスト

非AI分野のエンジニアの場合は、統計学・基礎数学・ビジネススキルの研鑽が最優先となります。一足飛びにデータサイエンティストを目指すよりも、データエンジニア経由で目指すほうがスムーズでしょう。

4. まとめ

AIは業種・業界を問わずAI活用が進む中で、IT業界でもAI関連の職種が増えています。こうした職種に該当する人材は「先端IT人材」と呼ばれ、市場価値の高い存在として注目されています。AI分野への転職によって、「先端IT人材」としてキャリアを積むことができれば、キャリア・年収アップのきっかけになり得ます。是非転職を検討してみてはいかがでしょうか。

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