AIエンジニアとは？仕事内容や年収目安とあわせて必要なスキル・資格も解説！

近年の目覚ましいデジタル技術の進化により、AIエンジニアの需要が高まっています。しかし、AIエンジニアという職業について詳しく知っている人はあまり多くありません。

そこで、本記事では、AIエンジニアとはどういった仕事をする職業なのか、詳しく解説していきます。年収目安や必要なスキル・資格もあわせて紹介していくので、是非興味のある人は一読ください。

AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、AI（人工知能）の開発を担うエンジニアのことです。近年では目覚ましいIT技術の進化により、車の自動運転やスマートフォンの音声認識、医療機器などと、多岐に渡ってAI技術が活用されています。

ITエンジニアとの違い

AIエンジニアは、ITエンジニアと同義語とされる場合もありますが。厳密にいえば全くの別物です。ITエンジニアは、依頼主のオーダーを基にして、システムの開発を行います。

一方のAIエンジニアは、ビジネス面においてクライアントへAIの特性を活用する提案をします。そのため、ITエンジニアは依頼される側で仕事内容についてもクライアントが主導ですが、AIエンジニアは提案する側で、仕事内容もエンジニア側が主導という違いがあります。

また、AIエンジニアの方がプロジェクトの最初から関わることが多いため、求められる知識や技術もITエンジニアより高度なのが特徴です。

AIエンジニアの仕事内容

一口にAIエンジニアといっても、担当する分野によって仕事内容が異なるため、それぞれを詳しく解説していきます。

プログラム分野

プログラム分野のAIエンジニアには、機械学習エンジニアが該当します。機械学習エンジニアの業務内容は、以下の通りです。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアの業務内容は、プロジェクト内容に応じた機械学習システムの開発・プログラムの実装です。AI技術の核ともいえる部分で、複雑なアルゴリズムを駆使し、AIに膨大な量のデータを処理させます。

その中で、反復学習やパターンの導きなど、AIにさまざまな教育をしていきます。機械エンジニアという名称は、このAIに学習させる業務内容が由縁です。コンピューターに、複雑なパターンを反復学習させるディープラーニング（深層学習）も、機械学習の内の一つで、更に発展進化させたものになります。

また、機械エンジニアは、常にAIの学習のみを担当するわけでなく、時には、クレンジング（不要データの削除）も担当するケースも珍しくありません。

アナリティクス分野

アナリティクス分野のAIエンジニアは、以下の2タイプがあります。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、AIが膨大なビッグデータの中から導きだした結果を、更に最良のものにするために、施策立案を行う役割です。AIはデータ分析や統計をだすことだけではく、ビジネス面においては、問題を解決するためのコンサルティング的な能力も求められています。

そのため、データサイエンティストには高度な知識と技術が必要です。機械学習エンジニアとデータアナリストの両方の役割が果たせる能力を持つのが、データサイエンティストといえます。

データアナリスト

データサイエンティストに似ていますが、データアナリストは更に専門的な分析に特化したエンジニアです。AI技術を用いてデータを分析して、プロジェクトの要求に対応していきます。クライアントが提供しているサービスの動向や将来的なニーズなども分析・解析できるため、改善や問題解消のコンサルティングをしていくのが主な仕事内容です。

AIエンジニアの年収目安

AIエンジニアの年収は、厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によれば、全国平均で534.6万円が目安です。スキルによって年収目安が増減し、ITSS（ITスキル標準）がレベル5以上であれば、600万〜950万円と高い水準になっています。努力次第で年収を上げることができる職業なので、夢のある職業ともいえるでしょう。

引用：厚生労働省職業情報提供サイト「job tag」

AIエンジニアによって生み出された技術の主な活用例

AIエンジニアによって生み出された技術は、我々の身近に存在しています。主な活用例を見ていきましょう。

検索エンジン最適化

インターネットの検索エンジンにも、AI技術は活用されています。Webサイト内で使用されているキーワードや滞在時間など、AI技術によって、利用している人の情報を常に解析、分析をして質の低いコンテンツやコピーコンテンツなどを見分けて排除されています。

それにより、検索エンジンが最適化され、ユーザがーが必要としている情報を探しやすくなるようになっているのです。

自動車の自動運転

車の自動運転が実現しているのも、AI技術のたまものです。音声認識機能・画像認識機能などから、対向車・歩行者・標識・対向車など、さまざまなものを感知し、対応できるようにしています。

人間であれば、疲労や感情の乱れによって、運転技術にも乱れが生じるため、事故が発生しますが、AI技術を用いた自動運転であれば、感情や疲労感に左右されることがありません。AI技術を用いた自動運転が普及することにより、事故の発生数が減少するのではないかと、期待されている分野です。

お掃除ロボット

お掃除ロボットの代名詞といえば「ルンバ」です。障害物やゴミ、段差などを感知しながら掃除をしてくれるだけでなく、家の間取りや家具の位置もしっかりと記録しているため、同じ場所を何度も通らず効率よく掃除を行ってくれます。

また、掃除が終わった後や充電がなくなりそうな場合は、自動で充電器まで戻るシステムが搭載されているタイプもあるので、AI技術が掃除機に搭載されたことにより、掃除時間の短縮に大きく貢献しています。

クレジットカードの不正使用探知システム

AIがクレジットカード利用者の行動を常時モニタリングしながら分析しています。パターンから大きく外れた行動をした場合は、クレジットカードの会社から利用者に連絡が入るため、不正利用を未然に防ぐことが可能です。

コールセンターオペレーション業務システム

日本のメガバンクのコールセンターオペレーション業務システムには、AIのWatsonが導入されています。オペレーターよりも、AIが最初に顧客対応し、会話を解析して確認事項や質問の答えを表示するというものです。

これにより、オペレーター不足の改善や顧客満足度の上昇、更には顧客対応時間が約20％削減されるという効率化が実現しています。

AIエンジニアに求められるスキルと資格

AIエンジニアに求められるスキルと資格を解説していきます。AIエンジニアをこれから目指す人は、以下のスキルや資格を取得しておくとよいでしょう。

スキル

まずは、スキルから紹介していきます。

データベース運用の知識

AIは大量のビッグデータを基に、学習や分析などを行います。そのビッグデータを運用するためのSQL（データベース語の一種）の知識はAIエンジニアにとって必須知識です。

数学的な知識

AIに重要なビッグデータを集めた後、そのデータを解析するには、数学的な知識が必要です。AI開発できる知識も重要ですが、統計学や微分積分といった数学の知識を用いることで、AIがより優れた性能を発揮します。

機械学習やディープラーニング知識

AIエンジニアには、機械学習はもちろん、更に高度なディープランニング（深層学習）の知識が求められることも珍しくありません。機械学習は、AIの核ともよべる部分を担うため重要ですが、ディープランニングは機械学習を更に発展させた技術なため、2つの知識や技術を取得しておくことで、より高度なAIに関する業務が行えます。

プログラミング知識

AIに機械学習をさせるためには、プログラミングの知識が必要です。特にプログラミング言語の内の一つであるPython（パイソン）には、Tensorflowやscikit-learnといった機械学習に役立つライブラリがあります。

AIシステムによく活用されているので、必須知識といえます。他にも、ソースコード管理やOSについての知識も取得しておくと、システム開発において役立つでしょう。

コミュニケーションスキル

AIエンジニアは、基本チームで仕事を行います。そのため、他のエンジニアと円滑にコミュニケーションがとれるスキルが重要です。また、開発・分析に関して提案をすることもあるため、専門知識のないクライアントへも、わかりやすく説明できるプレゼン能力も求められます。

クラウドサービスの知識

近年では、海外のIT企業が運営するクラウドサービスが充実しています。それぞれから機械学習ツールが提供されているため、 クラウドサービスに精通した知識を取得しておくと、クライアントに対するビジネスプランの提案力が高まります。

高い英語能力

AI技術や知識に関する最新の研究データは、基本的に英語での発表です。また、企業によっては国際的プロジェクトを行うことも珍しくありません。そのため、AIエンジニアには基礎英語だけではなく、高い英語能力が求められます。企業側もそれらを見越して、英語力を採用時に重視しているため、高い英語能力を身につけておきましょう。

資格

続いて、AIエンジニアが取得しておいた方がよい資格を紹介していきます。

Pythonエンジニア認定試験

プログラミング言語の内の一つであるPython（パイソン）の基礎を理解していることを証明する試験です。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営している民間資格になります。

統計検定

統計学の知識や技能を保有しているかを証明する検定で、初級から上級まで、さまざまなレベルが用意されているのが特徴です。一般財団法人「統計質保証推進協会」が運営しています。

G検定（ジェネラリスト）

G検定（ジェネラリスト）は、ディープラーニングをビジネスに活かすための知識を保有していることを証明する検定になります。一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営しています。

E資格（エンジニア）

ディープラーニングの実装技術を保有していることを証明する資格です。一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営しています。

基本情報技術者試験

AIエンジニアが、理解しておくべき基本的な知識を取得していることを証明する試験です。IT業界全般で役立つ資格なので、AIエンジニアだけではなくIT業界で働くことを希望している人は、取得をしておいた方がよい資格になります。IPA独立行政法人情報処理推進機構が運営しています。

AIエンジニアに向いている人の特徴

AIエンジニアに向いている人の特徴を解説していきます。AIエンジニアを目指している人は、自分に該当する項目があるかどうか、確認してみてください。

論理的な理解力や思考力を持っている

大量のビッグデータを運用したり、分析したりするAIエンジニアには、主観や直感よりも、導きだされたデータを根拠にした、倫理的な理解力や思考力が必要です。何事にも冷静でしっかりと情報と向き合える倫理的な思考を持っている人が、AIエンジニアに向いているといえます。

好奇心が旺盛である

AIに関する知識や情報は、まだまだ発展途上です。好奇心が旺盛で、日々進化し続けているAI技術や知識を積極的に学んでいける人は、AIエンジニアとして長く活躍できるでしょう。

問題解決に対しての意欲が高い

プロジェクト自体はチームで進めて行っても、AIを担当するのは自分一人といった場合もあります。誰かに聞ける環境であればよいですが、万が一そうでなかった場合に、問題解決に対して意欲的に取り組んでいけるタイプであると、優れたAIエンジニアとしてどのような場所でも重宝されるでしょう。

AIエンジニアになる方法

AIエンジニアになる方法を解説していきます。どのようにしてAIエンジニアを目指せばよいのかわからないという人は、以下の方法を参考にしてみてください。

大学や大学院などで専門知識を学習

大学の工学部・理学部・情報工学系の学部や学科などで、AIについての専門知識を学習してから、AIエンジニアとして就職する、更に大学院に進学して博士号を取得した後、希望する企業へ就職するという方法があります。

ただし、大学院は修士課程で2年、博士号課程で3年の計5年かかります。時間と学費が必要になるので、しっかりと検討をした後に入学や進学をするのか判断してください。

研究室でAI研究に従事する

AIエンジニアとして活躍するには、一般の企業に就職するだけではありません。大学の研究室に残って、AI研究に従事するといった方法もあります。大学の研究室でもAIに関する研究は日々行われています。

最新の研究に携われる上、大学と協賛している企業に転職ができる可能性もあるので、常に最新の研究をしたい・後に違う企業に転職したいと考えている人によいでしょう。

AIエンジニアの専門学校で学ぶ

昨今のAI技術の進歩によって、AIエンジニアの需要が高まっています。そのため、AIエンジニア養成コースを開校する専門学校が増えています。

機械学習やディープラーニング、Pythonといったプログラミングの基礎まで、AIエンジニアとしての基礎から最先端技術までの学習が可能です。しっかりと専門学校で学んでからAIエンジニアとして活躍する方法もあります。

ITエンジニアを経て転身する

ITエンジニアを経て、AIエンジニアにキャリアアップするという方法もあります。専門知識がなく、ITエンジニアの経験もない場合、いきなりAIエンジニアになるには難しいのが現状です。

そのため、まずはITエンジニアになってプログラミング技術やスキルを学び、次のステップアップとしてAIエンジニアを目指していくと、必要最低限の知識と技術は習得しているので、転身しやすくなります。

派遣でスキルを磨く

派遣として仕事をする大きな魅力の一つは、様々な業界やプロジェクトに参加できることです。AI技術は多岐にわたる分野で応用されているため、異なるプロジェクトを経験することで、その応用範囲を広げ、多角的な視点を養うことができます。

また、短期間で集中して特定の分野や技術に取り組むことで、独学では得られない実践的な知識と経験を手に入れることが可能です。

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AIエンジニアの将来性

近年、目覚ましい発展を遂げているIT業界の中でも、AIは非常に注目を浴びている分野です。AIエンジニアの需要も高まっており、海外では日本の年収目安の倍額が平均収入になっているほどです。経験とスキル次第で、高収入になることも可能なため、AIエンジニアの将来性は非常に明るいといえます。

ただし、未経験で挑戦する場合は、一人前とされるまで、現在の収入を下回る可能性があります。AIエンジニアを目指す方はしっかりと考慮するのがおすすめです。