AIエンジニアと言っても、仕事内容はデータサイエンティスト寄り・機械学習寄りで大きく異なるAIエンジニアの仕事内容とは?必要なスキル、年収と将来性を解説

最終更新日:2021年1月15日

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近年、AIが一気に実用化したことで、AIエンジニアの需要が増加しています。IT業界で一定の経験を持つ人材ならば、AIエンジニアに転向することでキャリアと年収の向上が期待できます。ここでは、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エンジニアとは?

まず、AIエンジニアの種類や仕事内容について解説します。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、「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」の仕事内容を含むことが多い職種です。したがって、同じAIエンジニアであっても、「データサイエンティスト寄り」か「機械学習エンジニア寄り」かで、仕事内容に差が出てきます。
具体的には以下のように仕事内容が異なります。

データサイエンティスト寄りのAIエンジニア

技術的な仕事内容が含まれるものの、最終的な成果物は「経営層への提言」になることが多いでしょう。このタイプは、ITコンサルタントとよく似た仕事内容を含みます。以前は事業企画部門やコンサルティングファームが担っていましたが、ビッグデータ活用やAIの台頭により、AIエンジニアが積極的に関与するようになっています。

主な仕事内容
  • ・顧客企業における経営課題の把握

    ・経営課題を解決するための戦略立案

    ・業務課題の洗い出し、解決対象(ターゲット)の選定、優先順位付け

    ・ゴール(達成目標)の明確化

    ・課題解決、目標達成に向けた仮説立案

    ・データ取得・収集環境の構築と分析

    ・仮説検証と提言

機械学習エンジニア寄りのAIエンジニア

開発、実装業務がメインの仕事内容になるため、エンジニア色が濃いタイプのAIエンジニアです。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」や「ディープラーニング」に関するアルゴリズムを実装します。また、AIに投入する学習用データの準備を行うこともあります。

主な仕事内容
  • ・AIアルゴリズムの開発、実装

    ・学習用データの収集と整形

2. AIエンジニアになるために必要な知識・スキル

次に、AIエンジニアになるために必要な知識・スキルについて解説します。

データサイエンティスト寄りのAIエンジニアの場合

IT業界でエンジニア経験がある方で、データサイエンティスト寄りのAIエンジニアを目指す場合は、アナリストやコンサルタントが備えるスキルを磨いていきましょう。具体的には、次のようなスキルです。

データ分析・レポーティングスキル

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が必要です。具体的なツールとしては、「SPSS」「SAS」「R言語」「Python」などが挙げられるでしょう。

効果検証の知識とスキル

ある施策が成功(もしくは失敗)した原因をデータから読み解くための知識やスキルも大切です。例えば、「A/Bテスト」で施策の効果検証を行った経験や、独自の効果検証方法を構築した経験があれば、AIエンジニアに転職したあとも有用なスキルとみなされる可能性が高いでしょう。

統計的な優位な項目を見つけ出すスキル

経営課題の解決につながる「統計的に有意なデータ項目」を特定するスキルです。例えば、サービス継続率の向上が課題になっている場合は、「サービス継続率の向上に関する項目」を洗い出し、仮説と結びつけながら妥当性を検証できる能力が必要です。

予測モデル構築スキル

AIがより精度の高い予測を行うための「予測モデル」を構築するスキルです。また、算出した結果が、当初掲げた課題解決に役立つものかどうかを判断するための検証用アルゴリズムを実装するスキルも求められます。

機械学習エンジニア寄りのAIエンジニアの場合

このタイプでは、コーディングスキルを中心に、「プログラマー・SE」としてのスキルが重視される傾向にあります。

コーディングスキル

「Python」「R」「C/C++」は、AIアルゴリズム開発で必須ともいえる言語です。特にPythonは国内での使用比率が高いため、優先的に習得しておくようにしましょう。また、「scikit-learn」や「TensorFlow」など、機械学習に特化したフレームワークの扱い方も習得しておきましょう。

システム開発における一般的なスキル

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・経験も求められます。目安としては「設計・開発・運用」に関わった経験がトータルで3年以上あれば、相手先企業が求める基準に合致しやすいでしょう。特に開発経験が長いほど有利になります。

パブリッククラウド活用のスキル

AIアルゴリズム開発の中心は、クラウド環境に移行しています。したがって、AWS・GCP・Azureなどメジャーなクラウドプラットフォームを扱うためのスキルは必須に近いです。これらメジャーなクラウドプラットフォームの大半は、認定資格を発行しているため、スキル研鑽の一環として取得を試みてはいかがでしょうか。

3. 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。

楽観的な意見

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。

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関連スキルを身に着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、想像に難くありません。

4. AIエンジニアの年収相場

最後に、AIエンジニアの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。

5. まとめ

AIの実用化に伴い、AIエンジニアの需要も増加しています。AIエンジニアは先端IT人材の中でも特に不足気味であることから、今後は日本国内でも付加価値の高い人材とみなされるといえるでしょう。プログラマーなど、IT業界で一定の経験を持つ人材であれば、AIエンジニアにキャリアチェンジを果たすことで、キャリアと年収の向上が期待できるため、ぜひ転職を検討してみてください。

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