先端IT人材への道は「AIエンジニア」によって拓かれる!レガシー分野のスキルと経験を活かそうAIエンジニアになるには?現役ITエンジニア向けに徹底解説

最終更新日:2021年1月19日

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AIはすでに実用段階に入っており、BtoB・BtoC領域双方でAIを用いたITソリューションが増えています。こうした状況の中、AIアルゴリズムの実装やAIを活用した分析などを行う「AIエンジニア」の需要が徐々に伸びています。経済産業省の調査でもAIエンジニアをはじめとした先端IT人材の不足が浮き彫りになっているため、今後はAIエンジニアの需要が高まるでしょう。ここでは、現役ITエンジニア向けに、AIエンジニアの定義やなるための方法について解説します。

1. AIエンジニアとは?

まず、AIエンジニアの定義を紹介します。AIエンジニアは、AIやデータ分析にまつわる職種の総称です。具体的には「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」などが含まれ、次のような役割を担います。

AIアルゴリズムの開発、実装

AIエンジニアは、AIアルゴリズムの開発・実装が主な役割です。機械学習や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。よく使用される言語としては、PythonやR、C++などがあります。

機械学習に用いるデータ収集・整形

AIエンジニアは、機械学習に用いるデータの収集に関するツール開発、データ整形に関わるシステム構築をなど担うこともあります。現状のAIは、予測精度を上げるために良質なデータを大量に読み込まなくてはなりません。これは「教師あり学習」「教師なし学習」のどちらでも同じです。したがって、学習がスムーズに進むようにAIが認識できない値を取り除いたり、不正値を除去したりといった「データクレンジング」が必要になります。

データ取得・収集環境の構築と分析

AIを用いてビジネス上の課題を解決する場合、まず課題解決のための仮説を構築します。AIエンジニアは、この仮説を立証するため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もAIエンジニアの仕事です。

仮説検証とビジネスへの提言

データサイエンティスト寄りのAIエンジニアならば、仮説検証とビジネスへの提言(顧客の傾向をもとにした新サービスの提案や業務改善)も期待されるでしょう。AIを用いて事業・業務の改善に役立つ項目を見出し、KPIに設定します。どちらかといえばアナリスト・コンサルタント寄りの業務ですが、企業によってはAIエンジニアの仕事になることもあります。

2. AIエンジニアになるには何をすべきか?主要スキルを解説

次に、現役ITエンジニアがAIエンジニアになるためにやるべきことを紹介します。ここで想定しているのは、3~5年程度の社会人経験をもつITエンジニアです。また、コンサルタントやアナリストの実務経験を持たない方が対象です。

プログラミングスキルの棚おろし

日本国内のAIアルゴリズム開発は「Python」が強い(シェアが高い)という実情があります。しかしながら、C言語やC++、javaなど既存のコンパイル言語も使用されています。こうした言語をすでに身に着けている場合は、AI開発向けの知識を補強しながら、スキルの棚おろしを進めていきましょう。特に、機械学習開発に用いられるライブラリの知識やフレームワーク(TensorFlowやscikit-learnなど)の知識などは、積極的に習得していくと良いでしょう。

SQL ServerにおけるAI関連知識の習得

AI関連の開発ではデータベースの操作が含まれるため、SQLの操作も習得しておくべきでしょう。なお、SQLは「SQL Server 2017」からAI開発に対応しており、「SQL Server machine Learning Service」がリリースされています。これは、簡単に言えば「SQL ServerでPythonやRスクリプトを実行する」ための機能です。データベース内で機械学習や評価、開発が完結するため、AI開発の現場でも徐々に広まっています。これまで、AIの分野に携わることがなかったデータベースエンジニアなどでも、こうしたAI関連サービスの知識を深めることで、AIエンジニアへの道が拓けてくるでしょう。

データプレパレーションスキル(集計、クレンジング)

前述したように、AIの開発およびトレーニングにおいては、大量の良質なデータが不可欠であり、データ準備コストがかかります。データ準備はアナログな作業になりがちであるため、データプレパレーションツールなどの専用ツールを用いることもあります。こうしたデータ準備コスト削減のための方法についても、知識を身につけておきたいところです。

統計学の基礎知識を習得

統計学は「過去のデータから特徴を見つけ出し、未来に対する推測に役立てる行う学問」です。現状のAIは、主にテキスト・画像・音声などから特徴を抽出し、推測につなげる機能がメインになっています。したがって、統計学の知識があれば、AIアルゴリズム開発に役立つでしょう。以下は、実際の現場でよく用いられる統計学の一例です。

ビジネスで良く用いられる統計学
  • ・確率分布

「確率変数」の値と、その値がどの程度の確率で発生するかを分布状態で表す
 

  • ・相関関係

複数のデータの関係性を数値化し、「-1~+1」の間で表現する
 

  • ・統計的検定

単に「検定」とも呼ばれ、サンプルデータから母集団に関する仮説を検証する手法
 

  • ・回帰分析
    ある変数を別の変数の変動によって説明・予測するための手法。「目的変数」と「説明変数」を使い、目的変数の動きを説明変数によって予測することが可能になる。説明変数が単一の場合は「単回帰分析」、2つ以上の場合は「重回帰分析」と呼ばれ、重回帰分析はより高度な分析が可能になる。

 

こうした統計学の手法は、読書や座学だけでは身に付きにくいため、手を動かしながらの実習がおすすめです。Pythonのライブラリを用いて簡単な分析ツールを開発していけば、基礎的な知識を身に着けていくことができます。

3. AIエンジニアの年収相場

最後に、実際の求人例をもとにAIエンジニアの年収相場を紹介します。

AIサービス、アプリ開発企業

【想定年収】440~720万円
【業務内容】

  • ・深層学習ベースの画像認識またはLegacyの画像認識による推論モデルの設計開発

    ・深層学習の開発プロセスで発生するデータセットの収集~学習~テスト

など
【求められるスキル・経験】
Python、C/C++、Javaいずれかの言語を用いたソフトウェア開発(実務2年以上)
画像/音声を用いた研究開発または製品開発(1年以上)

国内最大手のゲーム開発企業

【想定年収】700~1000万円
【業務内容】

・自然言語処理システムのプログラミングならびに拡張

  • ・自然言語処理技術を用いたキャラクターAIにおける自然な応答システムの構築

    ・音声ミドルウェアの組み込み

など
【求められるスキル・経験】

  • ・2年以上の自然言語処理の研究(学生時代を含む)、または開発経験

    ・Python、C++ または C# 言語のプログラミング経験

製造業を対象とした省力化・省人化ソリューション開発企業

【想定年収】500~650万円
【業務内容】画像認識を利用した異常検品などへの対応
【求められるスキル・経験】

  • ・TensorFlowやscikit-learnを利用したAIプログラミング

    ・AIアルゴリズムの基本知識

 

AIエンジニア関連の募集では、Python経験者が優遇されており、音声・画像処理を用いたAI開発の需要が高い傾向にあります。また、年収レンジは500~1000万と幅があることも特徴です。アナリスト・コンサルタント経験はそれほど要求されず、エンジニアリング力+コミュニケーション能力を兼ね備えていることが、高年収の条件となりそうです。

4. まとめ

AIはすでに実用段階に入っており、BtoB、BtoC領域のどちらでもAIを活用したITソリューションが増えている今、AIエンジニアの需要も伸びてきています。すでに何らかの分野で実績があるITエンジニアならば、AIエンジニアへの移行でキャリアや年収を底上げできる可能性があります。現状のスキルを踏まえた上で、追加で習得すべきスキルを身につけることで有利な転職が進められるでしょう。

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