需要が高まっているAIエンジニアとして活躍して高い年収を得るためには?AIエンジニアの年収は?仕事内容や有効な資格についても解説

最終更新日:2022年10月14日

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社会においてAIの活用が広まるなか、注目されているのが「AIエンジニア」です。AI技術に関するスキルを身につけているエンジニアは少なく、希少価値が高い人材といえるでしょう。
それでは、AIエンジニアとなった場合、どの程度の年収が期待できるのでしょうか。この記事では、AIエンジニアの年収に加えて、仕事内容や未経験からAIエンジニアになる方法、必要な資格について解説します。

 AIエンジニアとは

AIエンジニアに明確な定義はありませんが、一般的には「データサイエンティスト」や「機械学習エンジニア」など、AIやデータ関連の専門職種の総称を指します。
AIエンジニアは、大きく「データサイエンティスト寄りのタイプ」と「エンジニア業務に特化したタイプ」の2タイプに分類できます。前者は、データサイエンティストやデータアナリストなど、データの収集・加工・分析などを通してビジネス課題の解決や改善策の提案、マーケティングへの活用などを行います。一方で後者は、現代のAI技術の中核となっている機械学習や深層学習(ディープラーニング)などのアルゴリズムの開発を担当します。

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エンジニアの年収

AIエンジニアになると、どの程度の年収が期待できるのかを見ていきましょう。

先端IT従事者の年収水準

AIエンジニアに限定した公的な統計調査は存在しないものの、情報処理推進機構の調査※1によれば、AIエンジニアも含まれる「先端IT従事者」の最も多い年収区分は「1,000万~1,500万円」と、高い水準となっています。
同調査では「非先端IT従事者」の最も多い年収区分が「500万~600万円」であることを考慮すると、優れた技術力を持つAIエンジニアは高い年収が期待できるでしょう。
また、本調査は企業に勤める人材を対象とした調査ですが、フリーランスのAIエンジニアとなる場合も、同様に比較的高い単価での契約が見込めます。

※1参考:デジタル・トランスフォーメーション(DX)推進に向けた企業とIT人材の実態調査 P102より

AIエンジニアに対して高い年収を提示する企業も

近年では、AIエンジニアを含む高度人材に対して高い年収を提示する企業が増えています。例えば、ある大手企業では、高度人材処遇制度を設けており、高いスキルを持つ人材に対して最大で3,500万円の年収を支給とすることを発表しています。
また、電気通信業大手の企業では「アドバンスト・スペシャリスト」の制度により、データサイエンティストなどの即戦力人材に対して最高で年収3,000万円を支給すると提示しています。
このような事例から、大企業を含む多くの企業では、高い給与を支払ってでもAIエンジニアを確保したいというニーズがあることが読み取れます。

海外でもAIエンジニアの年収は高い傾向に

海外においても同様にAIエンジニアの年収は高い傾向があります。世界的な経済誌である米Forbesの調査※2では、AIに関する仕事を担う人材のうち、最も多い年収区分は「10万~12万ドル」と、高い水準となっています。
とくにGoogleをはじめとするBig Techと呼ばれる企業においては、高額の報酬を支払ってAIエンジニアを確保する動きが見られます。

※2参考:The Best AI Companies To Work For In 2018 Based On Glassdoor より

AIエンジニアの主な仕事内容

AIエンジニアの具体的な仕事内容について、タイプ別に解説します。

データサイエンティスト寄りのAIエンジニアの場合

まずは、データサイエンティストに近いポジションで働くAIエンジニアの仕事内容を紹介します。

データ収集・分析環境の構築・運用

データを収集・蓄積して、データ分析に必要な環境構築と運用を行います。データ蓄積のための環境には、データレイクやデータウェアハウスなどを用いるのが一般的です。

データ分析・レポート作成

蓄積されたデータを、PythonやRなどのプログラミング言語、もしくはBIツールやSPSS、SASなどのデータ分析ツールを用いて分析します。

仮説検証と提言

データ分析はビジネスにおいて新たな知見を見出すために行われます。データ分析結果を用いて仮説の検証を行い、経営層や現場部門に対して提言を実施するのも重要な仕事です。

コンサルティング・アナリティクス

AIエンジニアのポジションにいながらも、データを活用したコンサルティングやアナリティクスの業務を担当する場合もあります。
データ分析の結果をビジネスに有効活用していくためには、コンサルティングなどを通して現場を改善していく取り組みも必要です。

エンジニア業務に特化したタイプの場合

次に、エンジニア業務に特化したAIエンジニアの仕事内容を紹介します。

AIアルゴリズムの開発、実装

機械学習をはじめとしたAI関連の技術を利用し、AIアルゴリズムの開発・実装を行います。ライブラリなどを活用し、要件に合わせて機能を作り上げていきます。
これらの業務を実施するためには、数学や統計の知識に加えて、機械学習アルゴリズムへの深い理解が欠かせません。

学習用データの収集

AIを活用するためには、データが必須です。学習用データを収集・加工し、利用できるようにすることも、AIエンジニアの仕事です。一般的にデータは、型・桁などの形式が統一されていないケースが多いため、データクレンジングと呼ばれるデータの整形も行います。

未経験からAIエンジニアになるには

未経験からAIエンジニアになれるかどうかは、これまで身につけたスキルや経験によります。以下では、未経験からAIエンジニアに転職できる可能性の高い具体的なケースを紹介します。

ITエンジニアとしての経験を活かす

PythonやR、C++のようなAI技術との親和性が高いプログラミング技術のスキルや実績があれば、機械学習に関するスキルを身につけることで、AIエンジニアに転職できる可能性が高まります。
加えて、数学や統計、データ分析に関するスキルを学習しておくと、人材としての価値が向上するでしょう。

アナリストや研究職などの経験を活かす

アナリストや研究職の業務を通して、データ分析の経験があったり、統計の知識を備えたりしている場合、AIエンジニアの候補として未経験でも採用される可能性があります。
この場合、まずはアナリスト業務やデータサイエンス業務を担当しつつ、プログラミングなどのエンジニアリングスキルを身につけ、AIエンジニアを目指すのが現実的です。

ポテンシャル採用を目指す

新卒者や第二新卒者の方は、ポテンシャルや適性をもとにAIエンジニア候補として採用される可能性があります。とくに大学で数学や統計などを学んでいると、AIエンジニアとしての素養があるとみなされやすいでしょう。
文系出身者であっても、プログラミングや数学、統計に関する知識を独学やスクールなどで学ぶことで、AIエンジニア候補として採用されるケースが見られます。

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エンジニアに向いている人

AIエンジニアが向いている人の特徴について解説します。

論理的な思考ができる

データアナリティクスやプログラミングにおいては、論理的な思考が重要です。高速・高精度で動作する仕組みを作るためには、論理的な思考を繰り返す必要があります。

プログラミングが苦にならない

AIエンジニアとして仕事をするうえでは、プログラミングのスキルは必須です。プログラミングに対して苦手意識があると、AIエンジニアになるのは難しいでしょう。

技術に関心がある

AI技術は日進月歩であり、常に性能が向上したアルゴリズムや製品が登場しています。AIエンジニアとして働くのであれば、最新の技術に関心を持ち、学習を続ける必要があります。このような取り組みを自発的に行える人は、AIエンジニアに向いているでしょう。

問題を解決する力がある

AIエンジニアは未知の課題に対して、データを利用して最適と思われる答えを出さなければなりません。高い問題解決力を持ち、未知の問題にも果敢に取り組んでいける人はAIエンジニアに向いています。

AIエンジニアになるために有効な資格

AIエンジニアになるために必須の資格はありませんが、以下で紹介する資格を持っていると、転職時に役立ちます。

G検定・E資格

G検定・E資格は、日本ディープラーニング協会が実施する資格試験です。
G検定のGは「ジェネラリスト」を意味しており、AIをビジネスに活用する立場の人に向けた資格です。一方でE資格のEは「エンジニア」を意味しており、その言葉通りエンジニアをターゲットとした資格です。
AIエンジニアを目指す場合は、E資格の取得を目指すとよいでしょう。

Pythonエンジニア認定

Pythonエンジニア認定は、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資格試験です。
Pythonは、AI技術で中心的に利用されているプログラミング言語であり、Pythonで実装されたAI関連のライブラリも多く存在します。AIエンジニアを目指すなら、Pythonに関する技術を身につけておくことは重要です。

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、情報処理推進機構が実施する情報処理技術者試験の一つであり、その中でも高度資格に分類される価値の高い資格です。
データベーススペシャリスト試験で問われるのは、主にRDBMSを中心とした構造化されたデータベースの知識ですが、データ活用スキルが必須となるAIエンジニアとしては押さえておきたい資格といえるでしょう。

関連記事:AIエンジニアほかAI関連の転職で役に立つ資格【難易度順】

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