近年、AI（人工知能）技術の進化により、さまざまな業界でAIエンジニアの需要が急増しており、AIエンジニアへの関心も急速に高まっています。
そこで、ここではAIエンジニアの仕事内容、必要なスキル、年収、向いている人の特徴、そして将来性について詳しく解説します。
これからAIエンジニアを目指す方や、キャリアチェンジを検討しているエンジニアの方は、ぜひ参考になさってください。

AIエンジニアとは？仕事内容や活躍の場を確認しよう

まずはAIエンジニアの仕事内容について確認していきましょう。

AIエンジニアとは？

AIエンジニアとは、人工知能技術を活用してシステムやアプリケーションの開発・運用を行うエンジニアのことを指します。
具体的には、機械学習や深層学習（ディープラーニング）のアルゴリズムを用いて、大量のデータから価値ある情報を抽出し、業務の効率化や新たなサービスの創出に貢献する役割を担います。

＜主な仕事内容＞
・データの収集・前処理
データのクレンジングや特徴量エンジニアリングを行い、モデルの精度向上を図ります。

・モデルの設計・開発
ビジネス課題に適したアルゴリズムを選択し、機械学習モデルを構築します。

・モデルの評価・チューニング
モデルの性能を評価し、必要に応じてパラメータ調整や再学習を行います。

・システムへの実装・運用
開発したモデルを実際のシステムに組み込み、運用・保守を行います。

＜AIエンジニアが活躍する場＞
AIエンジニアの活躍の場は多岐にわたります。以下に具体的な事例を挙げてみましょう。

・製造業：生産ラインの異常検知や品質検査の自動化
（例：画像認識技術を用いて不良品を自動検出し、生産効率を向上させます。）

・医療分野：画像診断のサポートや新薬開発の効率化
（例：MRIやCT画像を解析し、疾患の早期発見に貢献します。）

・金融業：不正取引の検知や市場予測
（例：取引データを分析し、リアルタイムでの不正検知システムを構築します。）

・小売業：需要予測やパーソナライズされた商品推薦
（例：顧客の購買履歴を分析し、一人ひとりに最適な商品を提案します。）

・自動車業界：自動運転技術の開発
（例：センサー情報を統合し、車両の自律走行を実現します。）

・公共セクター：スマートシティの開発や防災システムの構築
（例：交通量データや天候データをAIで解析し、都市交通の最適化や災害時の避難誘導システムを実現します。）

・エネルギー分野：発電効率の向上や需給予測の最適化
（例：AIを活用してエネルギー消費データを分析し、再生可能エネルギーの最適な配分や送電ロスの削減を支援します。）

データサイエンティストや機械学習エンジニアとの違い

AIエンジニアと似た職種に、データサイエンティストや機械学習エンジニアがあります。それぞれの役割は違いますが、この3つの職種には「データ処理」「PythonやRなどの使用したプログラミングスキル」「AI・機械学習への理解」という3つのスキル・知識が要求されるという面で共通点があります。

データサイエンティスト

データ分析によってビジネス課題を解決することが主な役割。
統計解析やデータマイニング手法を駆使して、データから有益な洞察を引き出します。経営面への関わりが強いため、ビジネス理解や統計学の知識が重要であり、プレゼンテーション能力も求められます。

機械学習エンジニア

機械学習モデルの開発・実装・最適化に特化したエンジニアです。
高性能なアルゴリズムの設計やモデルのチューニングを行うのでアルゴリズムの深い理解とプログラミングスキルは必須です。

AIエンジニア

機械学習エンジニアの役割に加え、モデルをシステム全体に組み込み、運用・保守まで行います。
インフラ構築やデプロイメントにも関わり、幅広い技術知識とシステム全体を見渡す能力が求められます。

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AIエンジニアになるために必要なスキル

AIエンジニアには「論理的・数学的な思考」と「アルゴリズムの理解」が必要であり、これらを具体化したものが以下のスキルセットです。
なお、線形代数、微分積分、確率統計といった数学の知識が重要であるため、この点を懸念する人がいますが、TensorFlowやPyTorchなどの機械学習フレームワークやPythonのライブラリを活用すれば、数学の理論を完全に理解しなくても実務レベルのAIエンジニアリングは一応可能です。

プログラミングスキル

・Python
機械学習やデータ分析の分野で最も使用されている言語であり、以下のようなライブラリが利用可能です。
＜主要ライブラリ＞
NumPy：数値計算
Pandas：データ操作
scikit-learn：機械学習全般
TensorFlow、PyTorch：深層学習

・R言語
統計解析やデータ可視化に強みがあり、研究機関などで利用されています。

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数学・統計学の知識

・線形代数
ベクトル、行列、固有値・固有ベクトルなどであり、機械学習アルゴリズムの基礎となるため、理解が必要です。
・微分積分
モデルの最適化や学習プロセスで用いられます。
・確率と統計
具体的には確率分布、統計的推定、仮説検定などで、データ分析全般で不可欠な知識です。

機械学習・深層学習の知識

・機械学習アルゴリズム
教師あり学習：回帰分析、決定木、サポートベクターマシン（SVM）など
教師なし学習：クラスタリング、次元削減（PCA）など

・深層学習モデル
ニューラルネットワーク：パーセプトロン、多層パーセプトロン（MLP）
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：画像認識に強み
リカレントニューラルネットワーク（RNN）：自然言語処理や時系列データの分析に利用

・強化学習
エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学習します。

データベース・ビッグデータ処理

・SQL
データの抽出や操作に必須のスキルです。

・NoSQLデータベース
MongoDB、Cassandraなどを利用すれば、柔軟なデータモデルで、大量の非構造化データを扱えます。

クラウドサービスの知識

・AWS（Amazon Web Services）
アマゾンが提供するクラウドサービスです。EC2、S3、SageMakerなどを利用して機械学習モデルの構築からデプロイまで一貫して行えます。

・Google Cloud Platform（GCP）
グーグルが提供するクラウドサービスです。数あるサービスのなかでも、AI Platform、BigQueryなどは大規模データの分析やモデルのトレーニングに適しています。

・Microsoft Azure
マイクロソフト社が提供するクラウドサービスです。Azure Machine Learning、Data Lake Storageといった分散型データストレージサービスを組み合わせることで、大規模データを活用した機械学習モデルの構築・運用が効率的に行えます。

ソフトウェア開発の基礎

・バージョン管理
Gitはコードの履歴管理やチームでの開発に必須です。

・テスト自動化
JUnit、PyTestなどのツールは品質の高いコードを維持するために重要です。

開発手法

・アジャイル開発
柔軟なプロジェクト管理手法で、変化に対応しやすいというメリットがあります。手順を覚えておいて損はありません。

未経験からでもAIエンジニアになれる？

未経験からでもAIエンジニアになることは可能です。
ただし、専門性の高い分野であるため、計画的な学習と実践が必要です。

学習のステップ

1. プログラミングの基礎習得
・方法：オンライン学習サイト（Progate、ドットインストール）や書籍で学ぶ。
・ポイント：Pythonを中心に、基礎文法とライブラリの使い方を習得する。

2. 数学・統計学の基礎理解
・方法：大学の教科書やオンライン講座（Khan Academy、Coursera）を活用。
・ポイント：機械学習アルゴリズムの理解に必要な部分から始める。

3. 機械学習・深層学習の学習
・方法：Udemyなどのオンラインコースや『ゼロから作るDeep Learning』などの書籍を利用。
・ポイント：理論と実装をバランスよく学ぶ。

4. ポートフォリオの作成
・目的：自身のスキルや実績をアピールする。
・方法：GitHubにコードを公開する。（自身のブログ等。SNSでの公開は種類を慎重に選ぶこと）

AIエンジニアに向いている人の特徴

単にプログラミングや数学が得意なだけではAIエンジニアは務まりません。
次のような特徴に該当する人はAIエンジニアに向いていると言えるでしょう。

好奇心旺盛で学習意欲が高い

AI分野は技術革新のスピードが速く、新しいアルゴリズムやツールが頻繁に登場します。
そのため、「わからないことをそのままにしない」「新しい技術を試してみたい」といった好奇心や学習意欲が重要であり、自己学習を継続できる人ほど、AI技術の最前線で活躍しやすくなります。
また、学習意欲が高い人は、失敗から学ぶ姿勢を持つことが多く、成長を続けるエンジニアとして周囲に信頼される存在になるでしょう。

論理的思考力と問題解決能力が高い

AIエンジニアの業務では複雑な課題に直面する場面が多くあります。
これらの課題を効率的に解決するためには問題を分解して原因を特定し、適切な解決策を段階的に導き出す能力が欠かせません。たとえば、モデルの精度が上がらない場合にデータの偏りを特定したり、最適なハイパーパラメータを見つけたりする作業には論理的な分析力と実行力が求められます。このような能力が高い人はプロジェクトの進行においてもリーダーシップを発揮することができます。

数学や統計学に興味がある

AIや機械学習の基盤には数学や統計学の知識が深く関わっています。
たとえば、モデル構築やアルゴリズムの設計には線形代数や微分積分、確率・統計の理解が不可欠です。したがって、数式や理論を理解することを楽しめる人はAIエンジニアとしての資質があると言えるでしょう。
数学的な裏付けを持てれば、実践だけでなく理論面でも他のエンジニアと差別化できるので、こうした点でも数学や統計学の学習は大きな意義があります。

AIエンジニアの年収～他のエンジニア職種と比べて年収が高い理由とは？～

今非常に注目されている分野なだけに、AIエンジニアの年収は他のエンジニア職種と比較して高い傾向にあります。
求められるスキル・知識のレベルが高いうえ、高需要とくれば必然です。

AIエンジニアの平均年収は？

AIエンジニアの年収は他のエンジニア職種と比較して高い傾向にあります。

・未経験～ジュニアレベル：年収400万円～600万円

・ミドルレベル（経験3～5年）：年収600万円～800万円

・シニアレベル（経験5年以上）：年収800万円～1200万円以上

年収が高い理由

・需要の高さ
近年、AI技術の導入が企業の競争力を左右する重要な要素となっており、幅広い業界でAIエンジニアの需要が急増しています。
製造業での品質管理の自動化、小売業での需要予測、さらには医療分野での診断支援システムなど、AI技術の活用は多岐にわたりますが、急速に拡大する需要に対してAIエンジニアの供給は追いついておらず、深刻な人材不足が続いています。
この需給の不均衡が、AIエンジニアの年収を押し上げる大きな要因となっています。

・専門性の高さ
AIエンジニアは機械学習や深層学習といった高度な技術知識に加え、数学やプログラミングの深い理解を求められます。
また、データ処理やモデル構築、クラウドインフラの知識まで幅広いスキルが必要です。
こうした技術的ハードルの高さも、他の職種に比べて高い報酬を生み出す理由になっています。

年収に影響する要因

・スキルセット
AIエンジニアが扱う技術分野は深層学習、強化学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなど多岐にわたります。
特に先端的な技術の習得は市場で高く評価され、PythonやTensorFlow、PyTorchといった実務に直結するツールの経験があるとさらに価値が高まります。
これに加え、AWSやGoogle Cloudなどのクラウドサービスを用いたスケーラブルなシステム構築のスキルも年収に大きな影響を与えます。

・業界や企業規模
AIエンジニアの年収は働く業界や企業規模によって大きく異なります。
たとえば、金融業界ではリスク管理やアルゴリズム取引でAIが活用されており、高収益を上げるプロジェクトへの貢献度が高いため、報酬も上昇します。また、医療分野では画像診断や創薬支援にAIを活用する需要が高まっており、専門知識を持つエンジニアは高収入を得やすい傾向があります。
さらに、大手企業や外資系企業でも優秀なAIエンジニアを確保するための競争が激しく、報酬水準が高く設定されています。

・実績や成果
AIエンジニアの評価は、プロジェクトでの成功実績や生産性への貢献によっても大きく左右されます。たとえば、プロジェクトをリードして所属企業や顧客に直接的な利益をもたらした、商業的に成功するAIモデルを開発したといった経験があれば、年収交渉で非常に有利になります。

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AIエンジニアの将来性～「オワコン」「仕事がなくなる」は本当？～

「AIエンジニアの仕事は将来なくなるのでは？」という声も聞かれますが、現状を見る限りその懸念は杞憂と言えます。
むしろ、AIの進化と普及が進むにつれて、AIエンジニアの需要はさらに高まると予測できるでしょう。

総務省による「令和6年版　情報通信白書」によれば、日本のAIシステムの市場規模は2028年には2兆5,433億6,200万円まで伸びるとの記述があります。
（参考：総務省「令和6年版　情報通信白書」AIの動向）

確かに、AI技術の一部がツール化・自動化されることで基礎的な作業は効率化される可能性があります。しかし、それは新しい課題や高度なニーズが発生することを意味し、それらに対応するためのスキルや知識を持つエンジニアの価値はさらに高まるものと思われます。
特に、AI技術を業界ごとにカスタマイズしたり、倫理的な課題を考慮しながらシステムを設計したりするスキルは機械では代替できない部分です。
また、自動運転、医療、環境問題の解決といった分野では、AI技術の活用がますます重要視されており、AIエンジニアが担う役割は広がっています。

したがって、「オワコン」どころか、未来の社会を支える中核的な職種として、AIエンジニアの将来性は非常に明るいといえるでしょう。

まとめ

AIエンジニアはこれからの社会でますます重要となる職種です。他のエンジニア職種と比べて技術の習得が難しい面は否めませんが、未経験からでも計画的な学習と実践を積み重ねることで十分目指すことができます。
文系出身者がAIエンジニアを目指す場合は数学への理解がネックになる可能性が高いので、高校数学からの積み重ねの学習を怠らないようにしましょう。

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