AIエンジニアは、ChatGPTなどの登場によりますます注目されている職種です。
今回はAIエンジニアになりたい方に向けて、AIエンジニアの仕事内容や必要スキルを、実際の求人情報や年収の実例を交えてご紹介します。
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最終更新日：2023年10月11日
目次
AIエンジニアとは、AI※ を扱うエンジニアの総称です。AI自体の開発を行うAI開発者のほか、AIを活用したシステムの構築や解析を行う技術者なども合わせて、AIエンジニアと呼ばれています。
※ AI（Artificial Intelligence）とは人工知能のことで、人間が行っているような知的作業をコンピューターが行えるようにした仕組みのことです。
AIエンジニアとして求人が多い職種には、次の3つが挙げられます。
それぞれの職種の違いを、詳しく説明します。
機械学習エンジニアは、機械学習※ や深層学習（ディープラーニング）※ の知識を使って、機械学習モデルの構築やアルゴリズムの実装を行う職種です。つまりユーザーのニーズに合わせて、AIを利用したシステムの開発や運用などを行っています。
※ 機械学習とは、大量のデータ（ビッグデータなど）をAIにインプットすることで、データの特徴やパターンを見つけ出す技術のこと。データのパターンを発見することで、抜けたデータの推定や。先のデータの予測などが可能になる。
※ 深層学習とは、人間の脳の仕組みを人工的に再現した「ニューラルネットワーク」と呼ばれる機械学習の手法の一つのこと。
データサイエンティストとデータアナリストは、共に AI を用いてビッグデータから必要な情報を切り出し、統計学などを応用して、データの分析・解析・可視化を行う職種です。
明確な基準があるわけではありませんが、強いて言えば「データサイエンティストは解析のモデル構築をメインとしたシステム寄りの職種である」ことに対し、「データアナリストは分析結果のビジネスへの応用をメインとしたクライアント寄りの職種である」という違いがあります。
未経験からAIエンジニアになるには、どのような道のりがあるのでしょうか。AIエンジニアになるために、習得しておきたいスキルをご紹介します。
AIエンジニアに必要なスキルや知識として、主に次の5つがあげられます。
■ プログラミングスキル（Python、R言語など）
AIエンジニアには各種のプログラミングスキルが必要です。特にAIシステムを開発する場合、一番人気の言語はPythonです。Pythonは学習も比較的簡単で汎用性もあり、プログラミング初心者にもおすすめの言語です。
R言語は、統計解析などデータ分析に特化したプログラミング言語です。データサイエンティストを目指す方におすすめです。
■ AIに関するライブラリやフレームワークなどの活用スキル
プログラミングスキルと通じるところがありますが、AIシステム開発を助けてくれるライブラリやフレームワークに関する知識やスキルは重要です。一からAIを作成するのはとても困難ですが、ライブラリやフレームワークを活用することによって、効率的に開発を進めることができます。
■ SQLなどデータベースの活用スキル
AIは膨大な量のデータを扱う場面が多いことから、データベースの操作に関するスキルも必要です。特にデータベースの定義や操作を行うSQLの知識は、ITエンジニアにとって汎用性がとても高く、習得しておいて損のないスキルです。
■ 機械学習やディープラーニングに関する知識
機械学習やディープラーニングに関する知識は、やはりAIエンジニアにとって不可欠のスキルです。その他の勉強や業務を行っていて身につくものではないので、AIエンジニアを目指している方は積極的に情報収集していきましょう。
特にAIはIT技術の中でもまだ歴史が浅く、日進月歩の分野です。そのため参考にする書籍やネット上の資料は、内容が最新のものであるかを注意してください。
■ 数学や統計学に関する知識
データの解析に必要なのは、統計学の知識だけではありません。微分積分や線形代数、確率論など、大学で学ぶレベルの高度な数学的知識が必要です。またモデルの構築や解析に重要なのは知識だけでなく、論理的思考力が重要になります。
AIエンジニアに向いている人と、やめておいた方がいい人にはどのような特長があるのでしょうか。それぞれ詳しく解説します。
AIエンジニアに向いている人には、次のような特徴があります。
• 論理的思考が得意な人
• 数学が得意な人
• プログラミングを楽しいと思える人
• 常に最新情報を追いかけることが苦ではない、むしろ好きな人
上の3つは要素が似ているため、同時に満たす人が多いかもしれません。ただ4番目については、少し毛色が違います。しかしこの中で最も大切なことは、4番目だという見方もあります。なぜならAIは、IT分野の中でも特に近年急速に伸びた技術だからです。まだ知識が成熟する段階に達していないため、以前覚えたことがすぐに古い知識になってしまいます。そのため、常に最新情報を追いかけることが苦でない方におすすめです。
AIエンジニアに向いていない、やめておいた方がいい人には、次のような特徴があります。
• 数学が苦手
• 一生勉強を続けるのを避けたい
AIエンジニアとしてスキルアップしていくなら、数学は避けて通れません。数学は苦手だけど「やっぱり成長分野で最新技術に触れたい！」という理由でAIエンジニアを目指している方には、Web系のプログラマーやクラウドエンジニアなどもおすすめです。
特にクラウドエンジニアは、AIエンジニア同様に最新技術を扱う職種です。求人の需要も急増している職種なので、どの職種を目指すか迷っている方は、ぜひ検討してみてください。
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急成長していると言われているAIエンジニアですが、実際の求人にはどのようなものがあるのでしょうか。フリーランスITエンジニア専門の案件紹介・転職支援サイト「プロエンジニア」にて、AIエンジニアに関する求人情報を調査しました。
フリーランスITエンジニア専門の案件紹介・転職支援サイト「プロエンジニア」に登録されているAIエンジニアの求人には、次のようなものがあります。
TVCMの効果測定及びマーケティング効果分析プラットフォームを展開する企業の、データサイエンティストを募集する案件です。統計モデルや機械学習を用いたサービスの開発経験が三年以上必要ですが、フルリモートで月額90万円～100万円と、高単価が期待できます。
▶ 参考：【データサイエンティスト】TVCMの効果測定プラットフォーム案件｜プロエンジニア
2023年9月時点でフリーランスITエンジニア専門の案件紹介・転職支援サイト「プロエンジニア」に登録されている案件のうち、月額単価の上限および下限が公開されている13件の案件から算出した平均年収は「1006万円※」でした。
AIエンジニアは要求されるスキルが高度であるぶん、どの案件もおしなべて高単価です。需要の増加に対してAIエンジニアはまだ少ない状況であり、当面はこの状況が続くと予想されます。
※ 平均年収は月額単価の平均×12ヵ月で算出
▶ 参考：データサイエンティストフリーランス案件の特徴・単価・必要スキル｜プロエンジニア
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