近年需要が増しているAIエンジニアとは、いったいどのような職業なのでしょうか。
この記事では、AIエンジニアの具体的な仕事内容や年収、将来性や需要のある業界についての情報にくわえ、必要とされるすべきスキルについても解説します。
AIエンジニアへの転職を考えている方は、ぜひ参考にしてください。
エンジニアとしてステップアップを考えているのならば、客観的に自分の「強み」や「市場価値」を知ることが重要です。
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AIエンジニアの仕事内容
現在、AI（人工知能）を利用したシステム・ソフトウェア開発が多くの企業で行われていますが、その中でも業務の中核を担うのがAIエンジニアです。
AIエンジニアは主にAIの開発、AIに新たなデータを与えて学習させる作業、AIが分析した内容の検証といった業務を担います。ここからは、よりニーズの高まるAIエンジニアについて、具体的な業務をより詳しく解説していきます。
AIの開発
AIエンジニアの主な業務のひとつがAIの開発です。AIエンジニアと聞いて、多くの人がイメージする業務内容ではないでしょうか。
企業が抱える課題を解決するために必要なAIシステムを考案する開発業務は、AIエンジニアの中でも「機械学習エンジニア」が担う役割です。
機械学習はAIにデータを与えることで、AI自身がそれらのデータからパターン・特徴を解析する、AI開発の分野で欠かせない技術です。
機械学習エンジニアはいくつかのプログラムをパッケージ化したライブラリやPythonなどのプログラミング言語を使うことでAIのシステムを構築し、プログラムの実装を行います。
AIの精度を高めるための学習
AIの開発後はデータ解析の精度を高めるため、AI自身にデータを与え続けて反復学習をさせる必要があります。
こちらもAIエンジニアのうち「機械学習エンジニア」が担う領域で、機械学習に必要なデータの収集や、機械学習のモデルの構築や精度の検証を行います。
なお、機械学習と似た専門用語に「ディープラーニング（深層学習）」がありますが、これは脳の神経回路をモデルとした「ニュートラルネットワーク」により学習能力を高める機械学習の方法なので注意しましょう。
AIはこの機械学習のプロセスを繰り返すことで、人間と同じような課題解決能力や判断力を身につけ、そこからさらに学習を繰り返し徐々にデータ解析の精度を高めていくのです。
AI分析の手伝い
ビッグデータからAIが弾き出した高精度の解析情報をもとに、ユーザーの傾向やニーズを把握したうえで考察・検証を行い、施策の立案を行う業務です。
この業務はAIエンジニアのうち「機械学習エンジニア」が行うケースもありますが、多くは「データサイエンティスト・データアナリスト」が担います。
企業に横たわっている問題の解決や新たなビジネスチャンスの創出につながるため、大変重要な業務だと言えます。また、プログラミングの知識はもちろん、課題を発見し適切な提案を行うコンサルティング能力も求められます。
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアは、今後も活躍の幅が広がり、より多くの人材が必要になると予想されています。今まで金融・IT関係などの企業が主なクライアントでしたが、AI技術の進化と発展に伴い、新しい業界からのオファーが期待できることが理由のひとつです。
農業・漁業業界では従事者の負担を軽減させるためにデータを活用する、医療・福祉業界では現場での業務をスムーズに行えるようサポートするなど、AIが活躍できる場は広がっており、AIエンジニアの需要もさらに増えるでしょう。
また、AIエンジニアは海外で働けるというメリットもあります。海外の方が収入が高い場合もあるため、自分の技術レベルによっては、スキルアップしてハイキャリアな人材になることも夢ではありません。
なお、AIシステムがどれだけ高技術化しても、AI開発や運営そのものをAIが担当することは難しいとされています。よって、AIそのものに仕事を奪われるという危険性も少ないでしょう。
これからも、AIエンジニアの将来性は高まると予想されます。
AIの需要がある業界例
AI技術が発展するとともに、各業界において導入の動きが広がっています。そこで、AI技術およびAIエンジニアの需要が高い業界を、いくつかピックアップして解説します。どんな業界の知識を身につけておくべきなのでしょうか。
自動車業界は自動運転に力を入れている
自動車メーカー各社は、人工知能を使った自動運転技術の開発に力を入れています。
自動運転とは、画像認識技術・音声認識機能を駆使して自動車をオートで動かす、新しい技術開発です。人間が見落としがちな危険を察知し、事故を回避することを目的としています。
例としては、他の自動車が飛び出してきた際にブレーキが自動的に作動する機能や、ペダルの踏み間違い防止機能などが挙げられます。
AIは疲労などの影響を受けないため、自動運転の技術が向上すれば、事故率の減少に繋がるでしょう。危険認識などの技術力は毎年アップしており、AIエンジニアをはじめとした技術者の需要も高まっています。
AIの進化によっては、人間が運転しない「完全自動運転」の自動車ばかりが公道を走る日が来るのも、そう遠くはないかもしれません。
マーケティング業界での検索エンジンの最適化
マーケティング業界では、検索エンジンの最適化によるレベル向上を目指しています。大量のデータを扱うことに長けているAIにとって、検索・探索作業は得意作業のひとつです。
文字数や一致率、クリック数、滞在時間などから判断して、膨大なインターネット記事の中から、もっともユーザーに適した情報を提供しています。ユーザーが欲しい情報を過不足なく届けられたら、結果的にマーケティングも成功です。
同時に、質の低いコピーコンテンツや有害コンテンツを削除することにより、ユーザーの利便性をさらに高めています。AIエンジニアの仕事が、インターネット社会を支えているということです。
なお、検索エンジンに入力したキーワードが完全に一致しなくても、求めていた検索結果にたどり着く機能なども、AIの技術力によるものです。
クレジットカード業界での不正利用の検知
クレジットカード業界では、不正利用検知の技術にAIが使われています。
クレジットカードの利用履歴や過去の不正利用データをもとにモニタリングを行い、不正利用の疑いがあればユーザーに連絡が届くという仕組みです。
カード使用状況から把握したユーザーの行動パターンが、通常と大きくずれていないかどうかによって、疑いの有無は判断されます。
VISAが2019年に発表したデータによると、AIによる不正検知が行われるようになってから、クレジットカード不正利用の被害額は年間250億ドル（約2兆7100億円）も減少したそうです。
AIエンジニアのスキルは、犯罪被害防止にも役立っています。
AIエンジニアに求められるスキル
AIエンジニアに必要とされるスキルを、3つ取り上げて解説します。これからどんなスキルを身につけるべきなのか、学んでおきましょう。
データベース運用のスキル
データベース運用にまつわる知識に秀でたAIエンジニアは、各業界からの需要が一気に高まるでしょう。
大量のデータから学習していくAIとデータベースの親和性は高く、ビジネスにおける注目度も増しているからです。データベースがAIによって進化すれば、そのデータベースを使用したアプリやシステムのクオリティも高まるでしょう。
他のAIエンジニアとの差別化を図るには、データベースの運用スキルは重要です。
AIの価値を最大限まで高めるためには、ビッグデータを効率よく活用しなければなりません。
データベースの管理システムに関するスキル「MySQL」や、データベース言語「SQL」などの知識を身につけることが、AIエンジニアとしての活躍の場を広げます。
機械学習ライブラリの活用スキル
AIエンジニアにとって、機械学習ライブラリを扱えるスキルは重要です。
このスキルは、AIプログラムの実装にあたり、すでに存在するライブラリやフレームワークを活用することを指します。
効率よくプログラムを開発するには必要不可欠なスキルであり、AIエンジニアのレベルを伺う指標でもあります。このようなテンプレートやひな形を利用すれば、短期間で大きな効果を出せるでしょう。
ライブラリなどの種類によってそれぞれの特徴は違うため、専門的な勉強が必要です。代表的なものでは「scikit-learn」「Pandas」などが使われていますが、この他に統計や数学の知識も求められます。
なお、ライブラリとフレームワークの違いは、開発度の自由度です。フレームワークは開発の範囲が決められていますが、ライブラリは自由に組み合わせを変えられます。
データ解析のスキル
データ解析のスキルも、AIエンジニアとして働くためには必須条件です。
AI活用で結果を出すために重要なのは、ビッグデータからデータを解析する具体的な方法です。複数のデータ解析方法の中から最適なものを選び出し、求めている結果を導きます。
どの解析方法を選択するかどうかの時点で、AIエンジニアの手腕は決まります。
代表的な解析方法としては、2〜3つの属性に関する相関関係から属性ごとの特徴を分析する「クロス集計」、買い物時の隠れた関連性などを割り出す「アソシエーション分析」、複数の要因から考えて、2つの答えしかない結果（発生・無発生など）が起こる確率を予測する「ロジティクス回帰分析」などが挙げられます。
ほかにも難しい解析方法が多数存在するため、知識があるに越したことはありません。
AIエンジニアに必要な知識やスキルを身につけるためには
AIエンジニアは、高度な専門知識が求められる職業です。必要な知識やスキルを身につけ、AIエンジニアになるには、いったいどんな方法で勉強すればいいのでしょうか。
参考書を使って勉強する
まず基本的な情報を頭に入れておきたいなら、参考書を使った勉強をスタートさせましょう。空き時間などを使って自分のペースで勉強したい人や、とにかく勉強費用を安く抑えたい人にもおすすめです。
好きな時間にページをめくり、全体的な業界のあり方や雰囲気が理解できるでしょう。
初心者なら、AIに関する基礎知識について学べる参考書や、プログラミング言語「Python」の入門書などが最適です。マンガ形式で勉強できる参考書も発売されているため、活字が苦手な人も問題ありません。
はじめは初心者向けの参考書を使っておおまかなイメージをつかみ、興味関心が出てきた分野の勉強を掘り下げていくと、勉強を進めやすいでしょう。書籍のレベルや専門性をアップさせる方法もいいですし、より実践的な内容が学べる勉強方法に変更する手もあります。
こちらの「Pythonの将来性は高い？メリットやできることも合わせて解説！」でも詳しく解説していますのでぜひ、参考ください。
Web教材を使って勉強する
より専門的な勉強を進めたくなったら、Web教材の使用をおすすめします。
オンライン学習サービスや動画コンテンツなら、時間や場所を問わず深い知識を身につけられるからです。初心者向けの知識から、実際に手を動かす実践的な内容まで、オンラインで完結できる手軽さが人気を集めています。
現在は、日本全体でAIの需要が高まっているため、Web教材のバラエティも豊かです。
短時間で視聴できる無料動画もあれば、講師から直接フィードバックがもらえる有料サービスもリリースされているので、自分の勉強スタイルに合わせてWeb教材を選べるでしょう。
スマホやタブレットを使用すれば、移動時間などでもハイレベルな知識を身につけられます。
勉強を重ねて、だいたいの知識が身についたら、自分でコードを書いてみるのも大切です。そこで不明点が出てきたら、またWeb教材を使った勉強を繰り返してみましょう。
勉強会に参加して勉強する
一緒に勉強する仲間がほしい人は、AIエンジニアを目指す人たちが集う勉強会に参加してみてはいかがでしょうか。
勉強会は数多く開催されており、プログラミングスクールやIT企業など、さまざまな組織が主催しています。勉強の成果を発表したい人と、発表を聞いて学びたい人が集まり、仲間同士で切磋琢磨できることが魅力です。
一緒に時間を過ごすにつれて、同じ夢を持つ仲間や友人ができるでしょう。
技術的な質問やキャリア相談もしやすくなり、人脈の形成も行えます。独学で勉強しているだけでは見えてこない新しい発見や、最近の業界全体の動向なども見えてくるので、非常に価値のある時間が過ごせるはずです。
具体的な内容や対象者のスキルレベルは勉強会によって大きく異なるため、参加前に複数の勉強会の比較検討が求められます。
こちらの「AIエンジニアに転職するには？未経験から学ぶためのポイント」でも詳しく解説していますのでぜひ、参考ください。
AIエンジニアの年収
求人ボックスのデータによると、AIエンジニアの平均年収は、約599万円です。
一般的なシステムエンジニアよりも高い水準にあることからも、AIエンジニアという職業自体の需要が高いことがわかります。
ただし、この金額は就職先や雇用形態、スキルによって大きく異なります。年収が300万円台の人も一定数存在するのに対し、1,000万円以上稼いでいる人も決して少なくはありません。1からAIプログラムを組み立てられるような高度なスキルを持ったAIエンジニアは、それ相応の報酬を受け取れるということです。
人間のタスクを学習させるディープラーニングなどのスキルを持っていたり、統計や数学の知識に長けていたりする人材も、業界から重宝されるでしょう。ちなみに、海外のAIエンジニアの平均年収は更に高い傾向にあります。ハイレベルなAIエンジニアは、より待遇の良い海外で働くケースも多いようです。
参照元：求人ボックス「AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料」
まとめ
AIエンジニアは、年々注目度が増している人気の職業です。AIの知識を使ってクライアントに提案を行い、人々がより快適な生活を送るための手伝いができます。
AIエンジニアとして活躍するためには、機械学習ライブラリやデータ解析のスキルなど、さまざまな高度スキルの取得が必要ですが、参考書やWeb教材、勉強会などを活用すれば、専門知識を身につけることも可能です。
もしAIエンジニアの転職を考えているなら、多彩な業界から求人を紹介してもらえる、転職エージェントの利用をおすすめします。
エンジニアとしてステップアップを考えているのならば、客観的に自分の「強み」や「市場価値」を知ることが重要です。
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よくある質問
AIエンジニアについて教えてください。
AIエンジニアは主にAIの開発、AIに新たなデータを与えて学習させる作業、AIが分析した内容の検証といった業務を担います。ここからは、よりニーズの高まるAIエンジニアについて、具体的な内容については「AIエンジニアの仕事内容」で説明しているので確認ください。
AIエンジニアの将来性はありますか？
はい。将来性はあると言えます。今まで金融・IT関係などの企業が主なクライアントでしたが、AI技術の進化と発展に伴い、新しい業界からのオファーが期待できることが理由のひとつです。詳細は「AIエンジニアの将来性」で説明しているので確認ください。
