ITエンジニア経験者・未経験者向けにAIエンジニアを目指すために必要な知識・スキルやなるための具AIエンジニアを目指す人向け|ITエンジニアとの違いやキャリアプランを徹底解説

最終更新日:2022年8月18日

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近年、AI(人工知能)というキーワードをよく耳にするようになりました。ITエンジニアのなかには、AIの開発に携わってみたいと考えている人もいるでしょう。

当記事では、AIエンジニアに興味を持っている人向けに、AIエンジニアの仕事内容、求められる知識・スキル、AIエンジニアになるために役立つ資格、AIエンジニアになるためのキャリアプランと方法、将来性について解説します。

AIエンジニアとは

経済産業省によると、AIエンジニアは「AI等を使いこなして第4次産業革命に対応した新しいビジネスの担い手となる高度IT人材」(※)と表記されています。

具体的には、AIを開発したり、AIでビッグデータの解析を行ったりする、AIに関わる技術者のことです。最近では、さまざまな企業が「ディープラーニング(深層学習)」や「機械学習」などの技術を活用し、画像/音声認識・最適化・推論などのAIサービスを提供しています。

ここでは、ITエンジニアとの違いや、AIエンジニアの種類について解説します。

※参考:経済産業省「AI人材育成の取組」P1より

ITエンジニアとAIエンジニアの違い

ITエンジニア

ITエンジニアは、顧客の経営や業務などの課題を解決するためにITを活用してシステム開発を行うエンジニアです。顧客と同意した仕様書や企画書に沿って、システムを設計・開発・テスト・運用します。開発工程・品質などを管理する手法もある程度確立されており、これらを習得しながら新しい技術を取り入れてITシステムを開発します。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AIの開発工程では、ITエンジニア同様に、設計・開発・テストを行います。ただし、プログラミング言語はPythonを使用したり、TensorFlow・PyTorchなどのライブラリを使用したりするため、ITエンジニアとは技術内容が異なります。

最も大きな違いは、AIエンジニアではAIに学習させる工程があるほかデータの分析も行う点です。AIの特性を理解し、ビジネスにAIを活用するための提案を顧客に行うこともあります。そのため、ITエンジニアとは仕事内容・求められる知識やスキルが異なります。

AIエンジニアの種類

AIエンジニアは、プログラミング系とアナリティクス系に大別されます。

プログラミング系(AI開発者)

プログラミング系のAIエンジニアは、PythonやRなどのプログラミング言語でAIの開発や実装を主に行います。

アナリティクス系(AI事業企画)

アナリティクス系のAIエンジニアは、AIを使ってデータの解析を行ったり、顧客の課題に対してAIの適用分野を提案したりします。

AIエンジニアの仕事内容(プログラミング系)

AIの開発・実装

プログラミング系のAIエンジニアの主な仕事内容は、AIの開発・実装です。機械学習やディープラーニング、AIアルゴリズムをPythonやRなどの言語でコーディングして実装します。

AI学習データの収集・整形

AIの開発ではコンピューターが学習するデータが重要です。そのため、AIの学習に用いるデータの収集や整形を行います。最近ではAutoMLと呼ばれる、自動でデータの収集・整形を行うツールも開発されています。

AIエンジニアの仕事内容(アナリティクス系)

データ分析

アナリティクス系のAIエンジニアは、AIを使ったデータ分析を行います。具体的には、AIを使って業務や顧客データなどを分析し、特定のパターンや相関関係を見いだしたり、課題を発見したりします。そして、その結果からビジネス戦略を導き出します。

AI適用分野の提案

顧客の経営や業務の課題に対し、AIを使って解決する提案を行います。顧客の業務やデータを解析し、顧客業務のどの分野がAIを適用すると最も効果がでるのかを検討します。よくありがちな「AIありきでAI適用を進めてしまい、本来はBIの適用で済んでいた」というミスを避けるためにも大切な役割です。

関連記事: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

AIエンジニアに求められる知識・スキル

次に、AIエンジニアに求められる知識・スキルについて解説します。

プログラミング系・アナリティクス系共通

ディープラーニング・機械学習の知識

AIエンジニアには、ディープラーニングや機械学習の活用が求められます。ディープラーニングは画像・音声の認識で多く使われ、機械学習はさまざまな業務データの分析で必要です。AIではこれらの技術をシステムに組み込み、今までできなかったような分析や予測などを行います。

論理的な思考力

AIエンジニアは多くの種類と膨大な量のデータを扱うことが多いため、正確で論理的な思考力が必要とされます。

Pythonの知識・スキル

ほとんどのAI開発ではプログラミング言語のPythonが使われるため、AIエンジニアにはPythonのプログラミングスキルが必須とされます。Pythonは数学のライブラリやグラフ描画のためのライブラリなどライブラリが豊富で、AIとの相性が良い言語です。また、コーディングしやすく比較的習得しやすいという特性もあります。

数学の基礎知識

AIでは大量のデータを扱います。膨大な学習データを分析しAIに効果的に学習させるためには、統計学を中心とした数学の基礎知識が求められます。

プログラミング系

クラウドライブラリの知識・スキル

近年、Microsoft Azure・Google Cloud Platform・Amazon Web Servicesといった、米国のメガITといわれる企業のクラウドサービスがAIツールを提供しています。
AIは専門的人材が必要となり、まだ容易に導入できる分野ではありませんが、これらのサービスを使うと容易かつ効率的にAIを活用したサービスを開発できます。

コーディングスキル

Python・Rなどは、AIの開発で多く使われるプログラミング言語です。言語自体とさまざまなライブラリや開発フレームワークの知識・スキルが必要とされます。オープンソースの「scikit-learn」やGoogleの「TensorFlow」などを扱えるようになると、実践で活躍できるでしょう。

アナリティクス系

最新事例や技術のリサーチ力

AIの技術は日進月歩のため、最新情報を常に早く取り入れることが重要です。AIが実際に社会のどのようなシーンで活用され成果がでているかも知っておく必要があります。顧客の課題に対してこれらの情報を活用して、AIを適用する力が求められます。

実証実験に関するスキル

実証実験は通称PoC(Proof Of Concept)といわれます。今までAIを適用したことのない分野にAIを実装・運用する前に、効果が出るかどうかを実証するための小さな規模の実験です。

AIは最初から業務システム全体に適用せずに、まず小さな範囲にテスト的に適用してみて、効果をみながら徐々に範囲を拡大させるのが一般的です。

データ分析・レポーティングスキル

AIを駆使してさまざまな角度でデータを分析するスキルと、分析結果を使って顧客に経営課題解決を提言するレポーティングスキルが必要とされます。
 

AIエンジニアになるために役に立つ資格

ここでは、AIエンジニアへの転職を目指す人におすすめの資格を紹介します。

スキルの高さを証明できる資格

G(ジェネラリスト)検定

G(ジェネラリスト)検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が運用する、ディープラーニングをビジネスに活かすための知識を持っていることを証明する検定です。

E(エンジニア)資格

E(エンジニア)資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が運用する、ディープラーニングを実装するエンジニアとしての技能を持っていること証明する資格です。

統計検定

統計検定は、一般財団法人「統計質保証推進協会」が運用する、統計に関する知識や活用法を有しているかを検定する全国統一試験です。

Python 3 エンジニア認定試験

Python 3 エンジニア認定試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している民間資格です。Pythonの基礎的な文法を理解していることを認定します。

仕事で活用できる資格

画像処理エンジニア検定

画像処理エンジニア検定は、公益財団法人画像情報教育振興協会(CG-ARTS)が実施する資格試験です。ベーシックとエキスパートの2つのレベルがあり、それぞれ画像処理に関する基礎知識、画像処理の知識に加えてシステム開発に応用する能力が問われます。

Professional Data Engineer

Professional Data EngineerはGoogleが運営する資格試験です。Google Cloud を使用したソリューションの設計と管理の経験 1 年以上を含む3年程度の経験が求められます。

AWS Certified Machine Learning

AWS Certified Machine Learning はAmazonのAWS社が運営する資格試験です。AWS クラウドでの機械学習やディープラーニングなどの1年以上の実践経験を持つ個人を対象としています。

Microsoft Certified:Azure Al Fundamentals

Microsoft Certified:Azure Al FundamentalはMicrosoft社が運営する資格試験です。レベルにより4種類あり、まず初級者向けのAI-900から取得するのがよいでしょう。

関連記事:AI業界に転職する際に取得しておくべき資格を難易度順に紹介

AIエンジニアになるには?キャリアプランと方法

次に、AIエンジニアになるためのキャリアプランと方法について解説します。

キャリアプラン

IT業界・エンジニア経験者の場合

ITエンジニアの経験者には比較的明確なキャリアプランがあります。持っているIT知識をベースに、まずAIエンジニアのことをよく知り、プログラミング系またはアナリティクス系のどちらのAIエンジニアを目指すかを決めましょう。

プログラミング系AIエンジニアを目指すキャリアプラン

プログラミング系AIエンジニアを目指す場合、AIでよく使うPython・Rなどのプログラミング言語のスキルをまず身につけ、プログラミングに関するさまざまなスキル習得を目指すとよいでしょう。

アナリティクス系AIエンジニアを目指すキャリアプラン

アナリティクス系AIエンジニアを目指す場合でも、一般的にはプログラミング系をまず経験するとデータの構造やライブラリの使い方などを知ることができ、アナリティクス系のスキルを身につけやすいといわれます。

そのため、アナリティクス系の志望者はプログラミング系の経験を積んだ上でアナリティクス系の知識(データ分析・レポーティング・実証実験など)を身につけると、バランスのとれたアナリティクス系AIエンジニアへと成長できるでしょう。

IT業界・エンジニア未経験者の場合

ITエンジニア未経験者にとっては、AIエンジニアのハードルはかなり高いといえます。そのため、まずはITエンジニアになることをおすすめします。プログラマーやバックエンドエンジニアとして経験を積んだ後に、Python・R言語などを習得して、プログラミング系やさらにアナリティス系のAIエンジニアを目指すとよいでしょう。

AIエンジニアになるための方法

社内のデジタル部門やDX部門に異動する

近年、さまざまな会社でデジタル化やDXが推進されています。そのため、現在所属している会社でも、AIエンジニアを募集しているケースがあるかもしれません。環境もさほど変わらないため、AIエンジニアを目指す際の有力な方法といえます。

転職エージェントを活用して転職する

AIエンジニアはITエンジニアのなかでも高い需要があり、多くの求人情報があります。自分に合った企業をみつけるためにも、転職エージェントの利用を検討しましょう。希望の仕事先とのマッチングを効率よくすることができ、意に沿った転職ができる確率が上がります。

転職エージェントでは、履歴書の書き方や職務経歴書の添削、面接のアドバイスなどもサポートしてもらえます。エージェントとの対話によって自分の強みや弱みが明確にとなり、スキルを整理できます。

大学で情報科学やデータサイエンスを学んでいると有利

転職エージェントを活用したとしても、未経験でAIエンジニアに転職するのはかなり狭き門と考えておいた方がよいでしょう。ただしAIエンジニア未経験でも、学生時代に画像認識や自然言語処理、データサイエンスなどAI関連の専攻をしていたり、現職で膨大なデータを扱うデータベースの知識を持っていたりすると、転職に有利に働く傾向があります。

そうは言っても、AIエンジニア未経験者やAIの経験が浅い人はまず知識・スキルを積まなければなりません。書籍やオンラインを使って独学で勉強したり、資格を取ったりする方法がありますが、確実なのはスクールに通う方法です。コストはかかりますが、プロの講師によるサポートと専門カリキュラムによって、確実かつ短期間で知識・スキルを習得できるでしょう。

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

AIエンジニアの将来性

最後に、AIエンジニアの将来性について解説します。

日本のIT人材30代の給与は、中央値がアメリカでは1,238万円に対して、日本では526万円と低くなっています(※1)。ただしAIエンジニアが属するデジタル人材に対する給与オファーは、30代で3,000万円~4,000万円の高額なものもあり(※2)、経験とスキルによっては非常に高い給与が望めます。

AIエンジニアはITエンジニア全般に比べてニーズが高く、将来性の高い職種です。ITエンジニアからキャリアアップしてAIエンジニアになることは、有望な選択肢といえるでしょう。

ただし、未経験の場合、現在より給与が下がる可能性もあることを認識しておく必要があります。

※1参考:経済産業省 「我が国におけるIT人材の動向」 P5より
※2参考:経済産業省 「我が国におけるIT人材の動向」P3より

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