Webサイトで自動返信するチャットボットや人感センサーを搭載したエアコンなど、私たちの生活の身近なところで活用されているAI（人工知能）。過去にもさまざまなAIシステムが登場してきましたが、2000年代に入り、AI技術のひとつであるディープラーニングが登場してからは、多くの企業でもAIシステムの開発が活発化しています。

その技術を支える中心人物となるのがAIエンジニアです。めまぐるしくIT化が進む世界において、存在感を増している職業であるAIエンジニアについて、年収やITエンジニアとの違い、仕事内容などを網羅的に解説していきます。

AIエンジニアとは

AIエンジニアは、AIの開発や取得したデータの分析を行う技術者です。データから学習し、判断能力を備えられるソフトウェアやシステムを総称してAIと呼びます。AIエンジニアは、このAIが効率的に学習しやすいように設計し、企業の抱える課題を解決することが主な役割です。

AIエンジニアの需要

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画像引用元：経済産業省：IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果

経済産業省が発表した「IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果」では、ビッグデータ、IoT、人工知能における市場は今後、大幅に拡大するという見解を示しており、AIエンジニアの需要は今後も増え続けることが確実視されています。

こうした需要の背景には最先端技術の進歩もありますが、人材不足が大きな要因となっています。IPA（情報処理推進機構）の「IT人材白書」によると、2008年に起きたリーマンショック後の2010年から2015年にかけてIT人材不足が急速に進行。その後も改善することはなく、IT業界は常に人手不足の状態が続いています。

さらに日本では労働人口の減少がこの状況に追い打ちをかける形となっており、AIによる作業の効率化や簡易化などの要望が高まっています。その影響を受けて、AIを活用できるAIエンジニアの需要は右肩上がりになっている状況です。

AIエンジニアの年収

AIエンジニアの一般的な平均年収は670万円程度です（※転職支援サイトDodaにて調査）。国税庁が発表した「令和2年分　民間給与実態統計調査」によると、国民の平均給与は433万円であるため、AIエンジニアの年収は平均よりも大幅に高水準であることがわかります。

好待遇が期待できるAIエンジニアですが、AI人材の採用に熱心なアメリカなどでは、AIの専門家に対して30～50万ドル（3,300～5,500万円）またはそれ以上の給与と株式を提供している企業もあります。世界的に需要の高い職種であるため、AIに関する知識やスキルと合わせて語学力を磨けば、世界に飛び出していけるスキルにもなるでしょう。

日本国内での需要も高まりを見せてはいますが、海外ほどの注目を浴びているとは言いがたい面があります。350～650万円程度で年収が推移する企業もあれば、1,000万円を超える年収で求人が出ている企業もあり、採用形態、処遇によっては年収が大きく左右される点には注意が必要です。

ITエンジニアとの違い

AIエンジニアと混同されがちな職種にITエンジニアがありますが、両者には下記のような違いが見られます。

いずれもプログラミングを活用して課題解決に取り組む点に違いはありませんが、AIエンジニアはより高度な知識やスキルを求められる傾向です。そのぶん将来性も高く、給与面でも好待遇が期待できます。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアは、役割によって下記のように名称が異なります。

上記を踏まえたうえで、AIエンジニアの仕事内容は下記の2種類に大別されます。

• AI開発
• データ分折

AI開発をプログラミング分野、集めたデータの分析をアナリティクス分野と呼ぶこともあります。

AI開発

AIエンジニアの仕事の第一に、企業の課題に応じて人工知能を活用したプログラム開発を行う、AI開発があります。AIエンジニアの仕事内容として一般的にイメージされやすいのが、この開発分野でしょう。

開発に際しては、複数プログラムがパッケージ化されているライブラリを活用したり、Pythonなどのプログラミング言語を使用したりと、企業の課題を解決できるAIシステムを構築。精度を高めていくためにAIにデータを与えて学習させていきます。先に挙げた役割分担でいくと、「機械学習エンジニア」が主に活躍する分野です。

データ分折

データ分析では、AIによって収集された情報をベースに仮説を立て、ビジネスの課題に対して必要なデータの提供を行います。データ分析においては、下記のように業務の段階を3つに分けて考えられます。

1. データを分析して課題を発見する
2. 分析したデータ結果に意味づけする
3. 結果から事業に最適な戦略を導く

データの分析においては、技術者というよりもビジネスの課題に対して実際にアドバイスを提示する、コンサルタント業が主軸となるでしょう。この分野を担うのは、データを扱うプロである「データサイエンティスト」と「データアナリスト」です。

AIエンジニアが活躍している現場

世界的に需要の高いAIエンジニアが活躍できる場も、下記のように広がりを見せています。

• AI関連のIT企業
• AIの研究機関
• AI人材の教育現場
• Web系の大手企業
• 自動車メーカー・電機メーカー

IT関連や研究機関をはじめ、Web系の企業や自動車メーカーに至るまで、AIエンジニアが活躍できる場は幅広いことがわかります。また、あらゆる業種のIT化、デジタル化が推進されているため、今後も活躍の場は人がっていくことが予想されます。

AIエンジニアになるには

AIエンジニアになるために、学歴や資格はとくに必要ありませんが、プログラミングやAIについての専門知識やスキルは必要不可欠です。AIエンジニアになるために必須の知識やスキルは、独学やプログラミングスクール、あるいは資格取得の勉強を通じて身に付けられます。

AIエンジニアに必要な知識・スキル

AIエンジニアには下記のような知識やスキルが求められます。

• プログラミングの知識・スキル（Pythonなど）
• 機械学習やアルゴリズムの知識
• 数学的な知識（統計学、確率論、微分積分、線形代数など）

昨今ではAIエンジニアの人材不足により、「未経験でもOK」と銘打って求人を出す企業も増えてきました。しかし、AIエンジニアとなるには最低でも上記のような知識やスキルがないと仕事になりません。また未経験者がこなせるような仕事内容ではないため、採用する側も審査する目が厳しくなります。

まずは上記のような知識・スキルを身に付けることが最低条件であり、知見を有することをアピールする必要があるでしょう。

AIエンジニアに必要な資格

AIエンジニアになるために必須の資格は特にありません。ただし、知識やスキルの証明となるため、資格を取得しておくと就職や転職に際して有利に働くことも考えられます。特にAIエンジニアと関連性の深い、下記のような資格は取得しておいて損はないでしょう。

● G（ジェネラリスト）検定

JDLA（一般社団法人　日本ディープラーニング協会）が主催する、ディープラーニングの基礎知識を測る資格試験です。適切に活用できているか、事業に応用する能力を持つかどうかを問われる内容となっています。

● E（エンジニア）資格

G検定と同じく、JDLAが実施するディープラーニングに関する資格です。G検定よりも難易度が高く、ディープラーニングの理論を理解しているか、実装ができるかなどを問われる、より技術者向きの資格になっています。

● Python3エンジニア認定試験

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施する、プログラミング言語Pythonについての資格です。文法や基礎知識などが問われる「認定基礎試験」と、データ分析の基礎や方法を確認する「認定データ分析試験」の2つの試験区分が用意されています。

AIエンジニアとして働くには

AIエンジニアとして働くために、まずは前述したような知識やスキルを身に付けることから始めましょう。ある程度知識やスキルが付いたら、求人に応募して企業に所属するのが一般的です。

AIエンジニアは現在でも人材不足であるため、引く手あまたの状態です。またその傾向は今後も続くと見られています。そのため、数年後のキャリアプランを見据えた場合、正社員ではなくまずは派遣案件に応募してみるのも一つの手でしょう。

ジョブ型雇用の派遣社員であれば、1つの企業に数年勤めたのちに、別の企業に移ることも容易です。つまり、正社員と同じ年数の経歴を持っていたとしても、多業種多分野における知識･スキルの習得が望めます。

今後、さらに拡大していく市場のなかで、多方面の知見やスキルを持つAIエンジニアの需要が高まっていくのは明らかです。AIエンジニアとしての自身の希少性を高めるキャリアプランを考えてみましょう。