エンジニアの働き方

【初心者必見】AI(人工知能)エンジニアの職種・仕事内容・必要なスキル・平均年収


迷ってる人

最近流行りのAIエンジニアについてよく分からない。どういう職種があるのか、仕事内容、必要なスキル、平均年収など全般的に教えて欲しい!

 

上記のお悩みを解決します。

 

 

✔️本記事で悩みを解決できる根拠

この記事を書いている僕は、現役のエンジニアです。AI(人工知能)エンジニアの友人もいて、実際のAIエンジニアの働き方についてインタビューしました。

 

✔️本記事の読者

AI(人工知能)エンジニアについてよく分からない方
AI(人工知能)エンジニアの職種、仕事内容、必要なスキル、平均年収が分からない方

 

✔️本記事を読むメリット

AI(人工知能)エンジニアについての理解が深まる
AI(人工知能)エンジニアを目指すきっかけになる

 

✔️本記事の流れ

記事の前半では「AI(人工知能)エンジニアの職種・仕事内容」、後半では「AI(人工知能)エンジニアの必要なスキル・平均年収」をご紹介・具体的に解説します。

 

 

スマートフォンの音声認識、車の自動運転、人工知能搭載のヒト型ロボット

 

高収入な職業と言われるAI(人工知能)エンジニア

 

 

実際の職種・仕事内容・必要なスキル・平均年収をこちらで紹介いたします。

 

最後にAI(人工知能)エンジニアに就職・転職するための方法についても一緒にお伝えします。

 

 

AIエンジニアとして将来を見据えた時に、より自分らしく働くためのヒントとして、本記事の内容をぜひ参考にしてください。

 

それではご紹介・解説していきます。

 

AI(人工知能)エンジニアの職種・仕事内容

 

AIエンジニアの仕事は、「プログラミング系(機械学習エンジニア)」と「アナリティクス系(データサイエンティスト)」2つに大きく分けることができます。

1、機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIに関連する職業のなかでもとくに機械学習(Machine Learning:ML)の実装や開発に携わる職種です。

 

つまり、AI(人工知能)を作る人ですね。

 

 

機械学習エンジニアは、AIに解析させるデータの特徴を読み解きながら、目的に応じた機械学習のアルゴリズムを採用し、解析結果の評価や調整を繰り返すといった仕事に取り組みます。

 

 

機械学習では、反復的な学習により特定の処理や予測などを行うAIを開発します。

 

 

その際に、AIを動かす処理をプログラムで組む必要がありますが、そのすべての処理をエンジニアがコーディングするわけではありません

 

 

AIがデータを解析し識別や予測する処理はプログラムで詳細を指定するのではなく、AIに与えるデータとアルゴリズムにより調整を行います

 

 

モデルやアルゴリズムに関わる仕事のほか、AIが動作するシステムの設計・構築、データの前処理、基盤整備、追加機能の開発などを行います。

2、データサイエンティスト

データサイエンティストはAIが学習したデータを解析し、プログラムの改善などを行う職種です。

 

 

データの収集、管理、仮設検証、結果報告などを行い、情報をビジネスなどで役立てる「データ」として整えることが主な業務です。

 

 

データサイエンティストの基本的な業務の流れは以下の通りです。

  • データの収集
    必要となるデータを収集し、データベースに保存する。
  • データを利用しやすく加工
    収集されたデータを利用しやすいように、不要な部分を取り除くなどの加工をする。
  • データを実際に集計・分析
    ビジネスに活かしやすいように、データをさまざまな視点から集計・分析する。
  • 整理、レポート化
    分析されたデータを整理し、レポートを作成して報告する。

 

これらの作業に先立ち、データから明らかにしたいことなどの要望をヒアリングする要件定義段階を設けることもあります。

 

 

これに加え、データ分析の結果を踏まえた改善策の提案も行います。

AI(人工知能)エンジニアの必要なスキル・平均年収

必要なスキル

1、機械学習エンジニア

機械学習エンジニアに求められるスキルは大きく3つあります。

 

・機械学習やディープラーニングに精通している、概念や基本的な知識がわかる
・汎用的プログラミング言語である「Python(パイソン)」を中心としたプログラミングやデータベースの集積や解析に長けている
・数学的知識を持ち、統計処理はもちろん、データ解析などのアナリティクス技術も持ち合わせている

 

機械学習エンジニアはAIを開発・実装することがメインになりますね。

2、データサイエンティスト

データサイエンティストに求められるスキルとして大きく6つあります。

・プログラミングスキル
AIを開発するのに主要な言語Python、データベースを使用する時に使う言語SQL、統計処理のために使われる言語Rを学ぶと良いでしょう。
・データの分析に関する知識
データマイニングや統計学に関する知識が必要です。データマイニングとは、統計学を使って大量の情報を分析する技術のことです。
・データ分析ソフトウェアに関する知識
主にExcel・R言語が必要になってきます。
・データベースに関する知識
大規模なデータ処理に使われる、HadoopやSparkなどの知識も求められます。
・機械学習に関する知識
AI開発に欠かせない「機械学習」に関する知識も求められます
・ビジネスに関する知識
ビジネスモデルや経営戦略に対する理解や、レポートを作成して分析結果をクライアントに正確に伝えるためのコミュニケーション能力も必要不可欠です。

 

このように、データサイエンティストには機械学習エンジニアのスキルに加えて、ビジネスに関する知識も求められます

 

 

しかし、まだまだ人材が少ない職種なので、チャンスがあればデータサイエンティストへのスキルアップを選ぶこともよいでしょう。

平均年収

1、機械学習エンジニア

国内の機械学習エンジニアの平均年収は626万円です。

 

一般的なエンジニアよりも高い報酬になっています。

 

AI開発の本場アメリカでは、さらに高収入で求人が募集されており、アメリカの機械学習エンジニアの年収はおよそ1400万円とされています。

 

 

日本でも、人材の獲得競争が始まっており、希少なスキルを持つ人材はさらに高給が期待できる職業といえるでしょう。

2、データサイエンティスト

国内のデータサイエンティストの平均年収は655万円です。

 

アメリカでデータサイエンティストとして働く人の平均年収は約1200万円となっています。

 

しかし、本場アメリカの有名大学卒の中には、年収2000万円を超える年収をもらっている人もいます。

 

GAFAクラスだと平均年収が5000万円くらいで、トップの方たちは10億円稼いでいるそうです。

 

データサイエンティストは給料が高く、将来的な需要も見込めますが、人手不足が深刻です。

 

そのため、今後国内でも年収1500万〜2000万円を稼ぐデータサイエンティストが出てくるでしょう。

AI(人工知能)エンジニアに就職・転職するための方法

社会人向けのプログラミングスクールに通う

社会人の方は、プログラミングスクールに通うのが一番良いでしょう。

 

 

プログラミングスクールでは統計や機械学習などAIエンジニアを目指すにあたって必要な知識を教えてくれます。

 

 

大学や専門学校に比べると費用面の負担は軽いです。

 

 

転職サポートが付いていることも多く、AIエンジニアへの転職を考えており、これからAIに関して学びたいと思っているのであれば良い手段と言えます。

 

しかし、全くの未経験からAIエンジニアを目指す場合に、いきなり機械学習やディープラーニングの講座を受けるとレベルが高すぎてついていけない可能性があります。

 

 

そのため、未経験からAIエンジニアを目指したいならまずITエンジニアとして就職し、ある程度スキルを身につけてからAIエンジニアに必要なスキルを学び、それから転職を狙うのが良いでしょう。

 

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大学・大学院での学習

大学・大学院でAIについて学ぶことも選択肢の一つと言えるでしょう。

 

 

中には、海外の大学で学ぶ人もいます。

 

 

日本でAIを学べる大学・大学院は現在少ないので、入学するのに難易度が高まるでしょう。

 

 

その分、大学・大学院でAIについて学習してきた人は就職活動でかなり有利になります。

 

 

広く評価された論文がある場合や、オープンソース・商用として公開しているプログラムがあるなどの実績があれば、さらなる強みにつながることでしょう。

 

 

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AIエンジニアの専門学校に通う

ITエンジニアとして業務に携わっているという方を対象とした、ディープラーニング系の育成プログラムを提供する専門学校に通うこともおすすめします。

 

Java言語などを修得して実務で使っているというように、受講するために必要なスキルを提示したうえで生徒を募集するため、より高度な内容を学習できることが期待されます。

 

しかし、それにともなって難易度も高まることが予想されるでしょう。

 

中には、PythonやR言語などのAIには欠かせないコンピューター言語を指導する学校もあるため、自分のスキルにおける弱点を強化したいという場合にもおすすめです。

 

 

期間や費用は、履修内容などの提供サービスが異なるため、専門学校ごとに異なります。

 

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まとめ

ここまでを下記にまとめます。

 

職種は「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」2つがあります。

 

機械学習エンジニアの仕事内容・必要なスキル・平均年収⬇️

仕事内容
機械学習(Machine Learning:ML)の実装や開発に携わる

必要なスキル
・機械学習やディープラーニングに精通している、概念や基本的な知識がわかる
・汎用的プログラミング言語である「Python(パイソン)」を中心としたプログラミングやデータベースの集積や解析に長けている
・数学的知識を持ち、統計処理はもちろん、データ解析などのアナリティクス技術も持ち合わせている

平均年収
日本: 626万円
アメリカ: 1400万円

 

データサイエンティストの仕事内容・必要なスキル・平均年収⬇️

仕事内容
AIが学習したデータを解析し、プログラムの改善などを行う

必要なスキル
・プログラミングスキル
AIを開発するのに主要な言語Python、データベースを使用する時に使う言語SQL、統計処理のために使われる言語Rを学ぶと良いでしょう。
・データの分析に関する知識
データマイニングや統計学に関する知識が必要です。データマイニングとは、統計学を使って大量の情報を分析する技術のことです。
・データ分析ソフトウェアに関する知識
主にExcel・R言語が必要になってきます。
・データベースに関する知識
大規模なデータ処理に使われる、HadoopやSparkなどの知識も求められます。
・機械学習に関する知識
AI開発に欠かせない「機械学習」に関する知識も求められます
・ビジネスに関する知識
ビジネスモデルや経営戦略に対する理解や、レポートを作成して分析結果をクライアントに正確に伝えるためのコミュニケーション能力も必要不可欠です。

平均年収
日本: 655万円
アメリカ: 1200万円

 

機械学習エンジニアもデータサイエンティストもこれからのAI(人工知能)を成長・支えていく必要不可欠な職業になります。

 

需要と将来性から見ても非常に明るい職業です。

 

日本のAI(人工知能)の将来を背負っていく人材になってみてはいかがでしょうか?

 

ここまで読んでいただきありがとうございました。

 

今回は以上になります。

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