こんにちは！あなたは AI エンジニアというやりがいのある職業に興味を持っているのではないでしょうか。
AI 技術が急速に発展し、様々な産業に革新をもたらしている今、AI エンジニアの需要は高まる一方です。
しかし、「AI エンジニアとして何を学ぶべきなのか」「どのようなキャリアパスがあるのか」といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
本記事では、AI エンジニアに必要なスキルや知識、具体的な業務内容、キャリアパスなどを詳しく解説します！
ぜひ本記事を通じて、AI エンジニアとしてのキャリアプランを描く一助としていただければ幸いです。
- AI エンジニアは、人工知能システムの設計、開発、実装を担当し、機械学習モデルの開発やデータ分析を通じて問題解決や業務効率化に取り組む専門家です。
- AI エンジニアの需要は急速に高まっており、高い年収とキャリアパスの選択肢が魅力的です。必要なスキルには、プログラミング、数学、機械学習、データベース、ビジネス知識などがあります。
- 未経験からAIエンジニアを目指すには、必要な知識とスキルを身につけ、オリジナルのAIアプリケーションを作成し、転職活動を行うことが重要です。AIエンジニアは将来性のある職業であり、着実にスキルを磨いていくことが求められます。
AI エンジニアとは？
AI エンジニアは、人工知能 (AI) システムを設計、開発、実装する専門家です。機械学習アルゴリズムやモデルを作成し、データを分析して有用なインサイトを導き出します。
AI エンジニアはデータサイエンティストやデータエンジニアと密接に連携しながら、AI プロジェクトを推進します。
AI エンジニアの定義
AI エンジニアとは、人工知能 (AI) の研究開発から実装、運用までを担当するエンジニアのことを指します。AI エンジニアは、機械学習やディープラーニングなどの AI 技術を駆使して、様々な分野における問題解決や業務効率化に取り組みます。
AI エンジニアの役割
AI エンジニアの主な役割は、次の通りです。
- AI アルゴリズムや機械学習モデルの研究開発
- 大規模なデータの収集、前処理、分析
- AI システムやアプリケーションの設計、実装、テスト
- AI モデルの評価と性能向上
- AI システムの運用、保守、更新
AI エンジニアは企業や組織における AI の活用を推進し、新たな価値創造をする仕事です。
AI エンジニアの仕事内容
AI エンジニアの日常業務には、データの収集と前処理、機械学習モデルの設計とトレーニング、モデルの評価とチューニング、そして実際のビジネス環境へのモデルのデプロイが含まれます。
また、AI エンジニアは最新の技術動向を追い続け、新しいアルゴリズムやツールの研究・開発を行ないます。例えば、画像認識モデルの開発や、自然言語処理のプロジェクトに携わることも多いです。
AI エンジニアは、AI システムの安定運用と継続的な改善に取り組みます。
AI エンジニアの年収
AI エンジニアの平均年収
AI エンジニアの平均年収は約 598 万円と言われています。AI エンジニアの年収は、他の IT 関連職種と比較しても高い傾向にあります。ソフトウェアエンジニアや Web デベロッパーと比べると、10% 〜 20% 程度高い年収が期待できます。
これらは経験、技術力、および勤務する企業の種類によって年収が変わります。
年代別 AI エンジニアの年収
年齢が上がるにつれて、AI エンジニアの年収は上昇することが多いです。これは経験の蓄積や、より高度なスキル習得によるものです。
| 年代 | 平均年収 | 月収 | 賞与 |
|---|---|---|---|
| 20〜24歳 | 339万円 | 25.4万円 | 35.1万円 |
| 25〜29歳 | 445万円 | 30.6万円 | 77.2万円 |
| 30〜34歳 | 533万円 | 35.8万円 | 103万円 |
| 35〜39歳 | 573万円 | 38.7万円 | 108万円 |
| 40〜44歳 | 621万円 | 42.1万円 | 115.3万円 |
| 45〜49歳 | 651万円 | 43.4万円 | 130.3万円 |
| 50〜54歳 | 666万円 | 44.5万円 | 131.5万円 |
| 55〜59歳 | 652万円 | 44.4万円 | 119.4万円 |
AI エンジニアの将来性
AI技術は今後も発展を続け、様々な産業で活用されていくと予想されます。国際データ社（IDC）の予測によると、2024年までにAI関連の支出は1,100億ドルを超える見込みです(ITPro)。
このような市場の拡大に伴い、AIエンジニアの需要も高まっていくでしょう。優秀なAIエンジニアは、今後も高い給与と豊富なキャリア機会を得られると考えられます。
AI エンジニアに必要なスキル
AI エンジニアには、以下のようなスキルが求められます：
- プログラミングスキル：Python, R など。特に Python は機械学習ライブラリが豊富であり、広く使用されています。
- 数学に関する知識：線形代数、微積分、確率・統計など。機械学習アルゴリズムの理解に必要不可欠です。
- 機械学習やディープラーニングのスキル：主要なアルゴリズムやフレームワーク（TensorFlow, PyTorch など）の理解
- データベースに関するスキル：SQLを用いたデータの操作・管理。NoSQLデータベース（MongoDB, Cassandraなど）の知識も役立ちます。
- ビジネス知識とコミュニケーションスキル：AIシステムを実際のビジネス課題に適用するには、ドメイン知識が必要です。また、技術的な概念を非技術者に説明する能力も重要です。
AI エンジニアにおすすめの資格
AI エンジニアとしてのキャリアを築くためには、いくつかの資格が役立ちます。
例えば、AWS Certified Machine Learning などの資格があります。これらの資格は、専門知識を証明し、雇用機会を広げるのに役立ちます。資格取得の過程で、実践的なスキルも身につけることができます。
- G 検定
- E 資格
- AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01)
- Professional Data Engineer
- AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals
- AI-102 Microsoft Azure AI Engineer Associate
- Python3 エンジニア認定基礎試験
- Python3 エンジニア認定実践試験
AI エンジニアに向いている人
AI エンジニアには、好奇心旺盛で問題解決能力に優れた人が向いています。
また、数学や統計に強く、データ分析に興味がある人が適しています。技術的なスキルと共に、コミュニケーション能力も重要です。
例えば、複雑なアルゴリズムをチームメンバーや非技術者に説明する能力が求められます。
- 論理的思考力がある人
- 最先端の技術や情報に興味がある人
- 理数系の問題が得意な人
- プログラミングに興味がある人
- 課題解決に喜びを感じる人
未経験から AI エンジニアになるには
未経験から AI エンジニアになるため、以下のステップで進めていきましょう。
まずは AI エンジニアに必要な知識、スキルを身につけましょう。学習方法には独学、スクールなどがあります。
ある程度の知識、スキルが身についたら自分だけのアプリケーションを作ってみましょう。
ここまでできるようになってくると楽しくなってくるでしょう！
土台が固まったら転職活動をはじめましょう！現場に入るのは早ければ早いほどスキル習得につながります！
まとめ：AI エンジニアについて
AI エンジニアは、人工知能の研究開発から実装、運用までを担当する重要な役割を持っています。
AI 技術が様々な分野に応用され、ビジネスや社会に大きな影響を与える中で、AI エンジニアの需要は今後ますます高まっていくでしょう。
AI エンジニアに可能性を感じたら着実にスキルを身につけて目指していきましょう！
業界や未経験転職市場の動向を知ることが転職成功の近道
未経験転職においては、学習前、学習中であっても、どれだけ業界のことや現在の未経験転職の動向を把握しているかどうかで、学習効率や転職の成否が大きく変わります。
次の記事でそのあたりについて詳しく解説しているので、ぜひこちらもご覧ください。
Python をはじめとしたエンジニア転職に強み
キャリアの作り方をアドバイス
キカガク Career では、業界専門のキャリアアドバイザーが、あなたのこれまでの経験や希望をヒアリングし、これからのキャリアの作り方をアドバイスします。転職の進め方から、スキルアップの方法まで、あなたに合ったキャリアプランを提案します。
あなたの強みを発見
自分の強みを知ることは、転職を有利に進める上で非常に重要です。キカガク Career では、専門のキャリアアドバイザーがあなたの経験やスキルを分析し、あなた自身が気づいていない強みを発見します。その強みを活かすことで、転職面接を有利に進められます。
非公開求人が多数
キカガク Career では、一般に公開されていない非公開求人を多数取り扱っています。キャリア面談では、これらの非公開求人をあなたにあわせて提案します。
