AIエンジニアの年収を年代・業務内容・業務形態別に紹介します

• AIエンジニアの仕事内容とは
• AIエンジニアの年収
• AIエンジニアの年収が高い理由
• AIエンジニアが年収アップを目指すポイント
• AIエンジニアに求められる知識・スキル
• 未経験からAIエンジニアになるには
• AIエンジニアに関するよくある質問
• まとめ

AIエンジニアの仕事内容とは

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？仕事内容や必要なスキル、年収の相場を解説

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

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

AIエンジニアの年収が高い理由

前述の通り、AIエンジニアは比較的給与水準の高いITエンジニアの中でも高収入です。特に外資系企業や大手企業で給与水準が高く設定される傾向にあります。ここからは、AIエンジニアの年収が高く設定されやすい理由を3点紹介します。紹介するのは以下の3点です。

• 
  ・高度なスキルが必要である

  ・AIエンジニアの需要に供給となる人材が追いついていない

  ・実務経験が重要視される

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

高度なスキルが必要である

AIエンジニアはITエンジニアに必要なプログラミングスキルだけでなく、高度な数学スキルも要求されます。
構築したAIモデルの評価には統計学の知識、AIモデルの最適化の過程では微積分が必要です。これら高度なスキルを組み合わせる必要があるため、AIエンジニアの給与水準は高い傾向にあります。

AIエンジニアの需要に供給となる人材が追いついていない

AIエンジニアは前述の通り、高度なスキルを複数要求されます。そのため、育成コストが高く、需要に対して供給が追いついていません。

経済産業省の発表した「IT人材需給に関する調査」によると、2030年のAI人材は最大で14万人ほど不足すると予測しています。このように、AIの需要に対して供給が全然追いついていないため、AIエンジニアの給与水準は高い傾向にあります。

実務経験が重要視される

AIエンジニアは高度なスキルだけでなく、経験に基づいた判断も必要です。例えば、解決したい事象に対してどのようなモデルを構築するのか、モデルの精度を上げるためにどのような方法を選択するのかなどは経験を基に判断します。

そのため、AIエンジニアとして転職する際は学歴や資格ではなく経験を重要視されます。上記の背景よりAIエンジニアは中途の即戦力採用募集が多くなり、提示給与の平均も高くなりがちです。

AIエンジニアが年収アップを目指すポイント

ここまでAIエンジニアの年収が高い理由を紹介してきました。一方でAIエンジニアは個人の努力によってさらに年収を上げられます。ここからは、AIエンジニアが年収を上げるために目指すポイントを4つ紹介します。
紹介するポイントは以下の4つです。
 

• ・スキル・知識の幅をより広げる

  ・転職する

  ・フリーランスとして独立する

  ・関連資格を取得する

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

スキル・知識の幅をより広げる

AIエンジニアとして活躍するにはスキル・知識の幅を広げると効果的です。例えば、最新論文に記載されているモデルの構築方法を習得する、より高度な数学知識を理解してモデル最適化の手段を増やす、特定の業界知識を身につけてその業界のプロジェクトマネージャーを担当するなどです。

いずれも自己研鑽を続けないと身につかないため非常に大変ですが、挑戦することで年収向上が期待できます。

転職する

AIエンジニアを育成するコストは非常に高いため、多くの企業は即戦力を募集しています。そのため、企業の要求するスキルセットを持っている場合、現在年収以上の金額を提示してくれる企業が見つかるでしょう。

AIエンジニアとして市場価値の高いスキルセット・経験を身につけて年収を上げたい場合は転職を視野に入れてみてはいかがでしょうか。

フリーランスとして独立する

AIエンジニアとしてスキルや経験を身につけたらフリーランスとして独立するのも手段の1つです。フリーランスとなる場合、税金面や営業スキルなどこれまで不要だった知識も必要になるため、いきなり独立せずに準備してから行いましょう。

上手く自身を売り込めると、これまで以上の待遇で仕事できる可能性が上がります。

関連資格を取得する

AIエンジニアは経験を重視されますが、基本知識を体系的に学ぶために関連資格を取得するのはおすすめです。ここからは、AIエンジニアにおすすめの関連資格を3つ紹介します。

紹介する関連資格は以下の3つです。
 

• ・G検定、E検定

  ・Pythonエンジニア認定試験

  ・データベーススペシャリスト試験

それぞれについて詳しくみていきましょう。

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。

参考：G検定試験概要

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

AIエンジニアに求められる知識・スキル

前述の通り、AIエンジニアには様々な高度スキルを要求されます。ここからは、AIエンジニアに求められる知識・スキルをより深掘りして紹介します。紹介する知識・スキルは以下の6つです。
 

• ・ITリテラシー

  ・プログラミングスキル

  ・データサイエンススキル

  ・機械学習・ディープラーニングに関する知識

  ・ドメイン知識

  ・法律に関する知識

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

ITリテラシー

ITリテラシーとは、様々なITデバイスや情報を適切に扱うための知識です。例えば、コンピュータやデジタル技術を使用し、情報を扱うために必要な知識や理解するための前提知識を指します。

AIエンジニアは様々な情報を扱うため、ITリテラシーを含む情報技術全般の知識が必要です。ITリテラシーを活かしたシステム全体の設計や各システムの連携、アルゴリズムの理解が求められます。

また、学習データに使用されるデータのセキュリティやプライバシーへの配慮などを考えるためにもITリテラシーは必要です。

プログラミングスキル

AIエンジニアはプログラムでAIモデルを構築するため、プログラミングスキルは必要不可欠です。AIの開発には機械学習やディープラーニングと呼ばれる技術を使用します。これらの技術を実装するにはプログラミング言語を使用してアルゴリズムやデータの処理、テストケースを記述するため、プログラミングスキルは必要不可欠です。

また、AIモデルの構築に使用するデータの前処理にもプログラミング言語を使用します。例えば、ディープラーニングで使用するデータ群の抽出や傾向を知るためのデータの可視化などです。

AIエンジニアは特にプログラミング言語Pythonのスキルを要求されます。また、RやJuliaと呼ばれるプログラミング言語を要求されることもあります。

これらの業務には全てプログラミング言語が必要です。そのため、AIエンジニアにプログラミングスキルは必要不可欠です。

データサイエンススキル

データサイエンススキルはプログラミングスキルに並ぶ、AIエンジニアにとって必要不可欠なスキルです。一方でデータサイエンススキルに含まれる知識領域は大きく2つに分けられるため、2つに分けて紹介します。

紹介するのは以下の2つです。
 

• ・データの前処理に関する知識

  ・統計学や確率論に関する知識

それぞれについて詳しく見ていきましょう。

データの前処理に関する知識

データの前処理とは、データ解析や機械学習、AIモデル構築前に行う重要な処理です。元のデータを整形し、解析精度やAIモデル精度を高めるために行います。

主に行われる処理は以下の4つです。
 

• ・欠損地の処理：欠落している値を様々な手法で補完する処理。

  ・異常値の検出：以上に大きい / 小さい値を取り除くなどの処理。

  ・値のスケーリング：異なる尺度を持つ変数を同じ尺度にする　※例）身長と平均の相関を比べる際に、両方の最小値 / 最大値を基に0〜1の値に変換する

  ・カテゴリのエンコーディング：赤を1、青を2のようにAIモデルで使用できる数値に変換する処理。

これらの処理を怠ると、適切にデータ解析ができない、作成した機械学習モデルの精度が低いなどの要因となります。そのため、AIエンジニアにとって必要不可欠な知識です。

統計学や確率論に関する知識

統計学はデータを理解するためのツール群のような役割を持っています。AIモデルの学習に使用するデータの特徴やパターンを理解するために必要な知識です。平均値、中央値、標準偏差などの基本統計値を活用するためには統計学の基礎を理解する必要があります。

確率論は不確実性を数学的に扱うためのツール群のような役割を持っています。AIモデルは入力に対して出力を生み出します。この入出力の関係に確率論が大きく関わってくるため、AIエンジニアに必要不可欠な知識です。

つまり、統計学はデータの傾向を掴んでどのデータを用いてAIを作成するかの判断に、確率論はAIモデルの処理を理解するために必要な知識です。

機械学習・ディープラーニングに関する知識

AIエンジニアはAIモデルを作成するのが仕事ですので、機械学習・ディープラーニングに関する知識は必要不可欠です。機械学習・ディープラーニングに関する知識のためにプログラミングスキルやデータサイエンススキルを要求されています。

機械学習・ディープラーニングに置いて身に着けるべき知識には以下のような要素が含まれています。

機械学習の基礎

• ・機械学習の手法の種類や概念に関する理解

  ・教師あり学習、教師なし学習、強化学習などアプローチの違いやタスクに対する使い分け方法の理解

機械学習アルゴリズム

• ・線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、クラスタリングアルゴリズムなど、さまざまなアルゴリズムの理解と適用能力。

  ・アルゴリズムごとの利点や適用領域についての知識。

ディープラーニングの基礎

• ・ニューラルネットワークの基本構造や原理に関する理解。

  ・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰ニューラルネットワーク（RNN）、長・短期記憶ネットワーク（LSTM）などのディープラーニングアーキテクチャの理解。

損失関数と最適化の基礎について

• ・損失関数の役割と種類に関する理解。平均二乗誤差（MSE）、クロスエントロピーなど。

  ・最適化アルゴリズム（勾配降下法など）の理解。

  ・手法ごとの最適化方法の選び方について

モデルの評価方法

• ・モデルの評価指標についての理解。精度、再現率、F1スコア、ROC曲線など。

  ・モデルの過学習や汎化能力の向上のための手法。

  ・手法ごと評価方法の選び方について

これらの知識はAIエンジニアとして適切にデータ処理、機械学習 / ディープラーニングモデルを構築するために必要不可欠な知識です。学習すべき項目は多いですが、全てのスキルを身につけないとAIエンジニアにはなれません。

ドメイン知識

AIエンジニアとして活躍していきたい場合、ドメイン知識も必要となります。ドメイン知識とは、AIモデルを使用する業界や事業についての知識やトレンド情報などです。つまり、導入する業界を理解しないと、実態に即さない自己満足なAIモデルを構築してしまうためドメイン知識が要求されます。

例えば、医療系AIを開発するには医療の専門知識が必要です。悪性腫瘍を検知するモデルを構築しているのに、悪性腫瘍の見た目が分からないと作成したモデルが適切か判断できません。

このように、AIエンジニアとして活躍するにはAIモデルを使用する業界のドメイン知識が必要です。

法律に関する知識

AIエンジニアはAI開発に関する法律を確認しておきましょう。例えば「知的財産と契約」に関する法律を理解していないと、生成AI作成時のデータを適切に使用できず、作成したモデルが使用不可になる場合があります。

このように、AIに関する法律を理解していないと、作成したモデルが使用できないばかりか訴えられる危険性があるため最低限の知識を身に着けると良いでしょう。

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？必要な知識・スキルも紹介

AIエンジニアに関するよくある質問

最後にAIエンジニアに関するよくある質問に回答します。

Q1.AIエンジニアとは何ですか？

AIエンジニアとは、AIを使用したシステム開発を手がけるエンジニアです。機械学習やディープラーニングと呼ばれる技術を活用して、課題に対するモデルを構築します。また、AIエンジニアはデータの前処理や大量のデータの管理や解析も行います。

Q2.AIエンジニアの活躍の場はどこですか？

AIエンジニアの活躍の場は多岐にわたります。例えば大学や企業の研究機関、シンクタンク会社、Sler、コンサルティングファームなどです。特にSlerやコンサルティングファームは提供サービスと平行してデータサイエンティストを派遣することが多いため、重宝されます。

Q3.AIエンジニアに向いている人はどんな人ですか？

AIエンジニアに向いている人の特徴は以下の6点です。

• 
  ・論理的思考を身に着けている人

  ・自己研鑽を怠らない人

  ・AIなど最新技術に興味を持つ人

  ・細かい作業を続けられる忍耐強さを持つ人

  ・データから傾向を見つけるのが好きな人

  ・プログラミングが好きな人

まとめ

AIエンジニアは要求されるスキルが広いかついずれも高度なため年収が高くなりやすいです。そのため、自己研鑽を続けられる、論理的思考力を身に着けている、最新技術に興味を持っているなどの特徴を持つ人が向いているでしょう。

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