AIエンジニアはどんな職業なの？仕事内容と必要なスキルを全て解説

「AIエンジニアの仕事内容ってどんな感じなの？」
「未経験でもAIエンジニアになれる？」

本記事では、こんなお悩みを解決していきます。

記事の内容

 

この記事では、AIエンジニアの仕事内容について、コンピューターに強くない人でも読めるように基礎的な情報を書いています。

 

これからAIエンジニアを目指す方や、どんな仕事を主にしているか知りたい人には役に立つ情報となっています。

 

この記事の執筆者：Taka

中央大学卒業後、商社で7年勤務した後、教育事業の会社でWebマーケティング担当として、オウンドメディアの運営をする。

自分自身でもこのブログサイトを運営し、転職関連の情報発信に特化する。

過去に大学編入や、NYなどで留学経験もあり、苦難を乗り越え現在に至る。SEO検定1〜4級保有、Webライティング能力検定2級、TOEIC795点。

全日本SEO協会 認定SEOコンサルタント養成スクール 受講生

AIエンジニアとは

それではまずは、AIエンジニアとはそもそも一体どんな職業なのか解説していきます。

 

最近では、AIツールなどの導入がどこの業界でも話題となりますが、これらのテクノロジーが生まれる背景には、AIエンジニアの影の努力があるのです。

 

人工知能（AI）とは一般的に、「コンピューターが人間と同じような知能を持つ技術」を意味する事です。

 

企業が集めた大量のデータをコンピューターが学習し、そこから導き出せる法則を元に動いていくプログラムを指します。

 

AIエンジニアの仕事は主に下記の4つが挙げられます。

参照元：最先端の技術職AIエンジニアとは？ 仕事内容から将来性まで解説

データ収集

人工知能を形成するには、まずは大元のデータが必要です。

確度を保証する人工知能を作るにあたって、自分の想定する結果を出すための適切なデータであることや、質やデータの量もなくてはなりません。

 

 

データ取得の為に、個人情報やセキュリティといった点をクリアしなくてはいけません。

 

エンジニアは、プログラミングのイメージが強いですが、データが無いとプログラムが作れないので、データ収集がまずは必要になります。

 

データクレンジング

収集したデータを人間や、プログラムが分析しやすくなるようにデータを加工する事を、「データのクレンジング」と言います。

 

収集されたデータなどは、すぐにコンピューターに組み込めるものでも無いため、使わないデータを削除したり、利用するデータだけを整理します。

 

データが一部破損していたり、読めない文字になっている場合は、データ活用できないので省きます。

 

この工程を終える事で次のステップに移る事ができます。

 

データ分析

データクレンジングで整理できたデータを使い、そのデータの特徴を炙り出すために、基礎的な分析を行います。

例えば、数値の分布を分析したり、関連のあるデータを探したり、グラフや図を用いる事で、一定の条件下で起こるような特定の事柄や傾向を見つけます。

 

課題解決に結びつくデータはどんなものがあるのか、最適なものを選定していく作業です。

モデルの作成

基礎分析で得られた結果を使い、モデルの構築へと進みます。

モデルの作成方法には主に「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つが挙げられ、目的にも応じ作成方法が決まっていきます。

 

例えば、店舗の販売予測を立てる場合に、過去のデータから正解データ、学習データをそれぞれ分けていきモデルの精度を上げます。

 

「教師あり学習」が使われることもあれば、何かの選択をする場合は、選んだ結果により変わってくる点の度合いを学習させる「強化学習」が使われることもあります。

 

またモデルの作成は、一度では終わりません。

 

精度向上のため、「データ収集」、「データクレンジング」、「データ分析」各プロセスを永遠と繰り返します。

 

期間も年単位で掛かるケースがあるので、根気のいる仕事です。

他のエンジニアとの違い

AIエンジニアと似ているエンジニアの職種もあります。

求人を調べると、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどがよく出てきます。

 

AIエンジニアと混同されやすいので、各種エンジニアの特徴について解説します。

 

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアとは、AI技術の中でも機械学習に特化し、開発や実装といったプログラミング関係を主に担当します。

 

機械学習エンジニアは、機械学習においてサービス開発、設計、分析等、あらゆることを行います。

 

また機械学習システムのモデル開発から、基盤を作り上げたり、最先端の調査や研究を行うこともあります。

 

機械学習はAI開発のパートの一部であり、機械学習のエンジニア、AIエンジニアは間違えられやすいですが、業務の範囲に明確な違いがあるとも言えます。

 

ITエンジニア

ITエンジニアは、仕様書や企画書を元に、システムを開発していく技術者を指します。

 

ITエンジニアとAIエンジニアは、決められた指示の通りにシステムを開発していくので、似ていますが使う言語と役割が異なってきます。

 

ITエンジニアが主に扱うプログラミングの言語は、Java、C#などが多く、AIエンジニアはPythonやR言語、C++などをメインに扱います。

 

ITエンジニアの作業プロセスや構築する際のシステムのテンプレートは大方決まっています。

 

しかし、AIエンジニアは、AIの仕様や機能において、上流の工程から関わっていくことが多い傾向にあります。

 

データサイエンティスト

データサイエンティストは、AIエンジニアと極めて密接にある職業と言えます。

 

データ解析を行うという部分は同じですが、具体的な業務、目的は違います。

 

データサイエンスは、アルゴリズムや統計などを用いながら、データの分析を行い、ビジネス課題の解決などに役立てます。

 

データサイエンティストは、データ解析によって役に立つ情報を提供します。どちらかというとコンサル的な仕事に該当するでしょう。

 

 

データサイエンティストの平均年収は多くのエンジニアの中でもトップクラスに高く、AIエンジニアと並んで今後最も期待できる職業の一つと言えます。

 

AI開発を皮切りに、ビックデータ、機械学習に深く関わるデータサイエンティストは、今最も有望な仕事と言えるでしょう。

 

参照元：HAYS AIエンジニアになるには？仕事内容・必要なスキル・転職方法を紹介

AIエンジニアは慢性的な人手不足である

専門性の高いAIエンジニアは、昨今人手不足が問題とされています。

 

経済産業省によれば、IT産業の中でAIやビッグデータ、IoT（Internet of Things：モノのインターネット）を担う人材を先端IT人材と呼びます。

 

付加価値を生み出したり、革新的な業務の生産性向上に繋がる職業として、需要拡大が予想されます。

 

AIエンジニアが人手不足に陥る理由についても解説します。

 

労働人口が少なくなり、人手が足りなくなる

日本は少子高齢化もあり、労働人口が減りつつあります。AIエンジニアとして働く人の数もこれの影響を受けます。

しかし、世の中でAIの需要が急拡大している中、エンジニアが必然的に必要になります。

 

 

こういった背景もあり労働人口が減る中、AI人材の需要が高まり、打つ手がない状態とも言えるのです。

 

AIエンジニアには高度なスキルが求められる

AIエンジニアは、ITエンジニアなどとは異なり、高い専門性や専門知識が求められます。

 

ITエンジニアに必要なプログラミング言語を学んでも、さらに機械学習やディープラーニングの知識も身に付ける必要があり、AIはとてもハードルが高いです。

 

多くのAIエンジニアの方は、大学院で修士卒もしくは博士号を取得しており、誰もが容易になれるものではありません。

 

日本でAIエンジニアの重要性が認められつつある

AI技術は、主に海外の企業が先陣を切って技術進歩しています。これに伴いAIエンジニアの稼ぎはとても高くなる傾向にあります。

 

 

日本ではそれほどAIに対しての理解が進んでおらず、AIエンジニア自体が非常に珍しいです。

 

そもそも日本は、プログラミング教育などは盛んに行われておらず、エンジニア人口もかなり不足しています。

 

日本の政府はIT人材の強化を念頭に置いているので、今後はAIエンジニアの人数も増えてくるものと見られます。

 

AIエンジニアに必要な能力

ここからは、AIエンジニアに必要なスキルや知識について解説していきます。

 

これからこの職業を目指す人にとっては、参考になる情報となっています。

プログラミングスキル

AIエンジニアは、AI開発で確実に必要となるものにプログラミングの知識が挙げられます。

 

特にPythonは、AIの機械学習に使われるライブラリが豊富にあること、AIの開発やデータ解析で必須なためこのスキルが無いと何もできません。

 

他には、統計解析で用いられるRや、エンジニアに大変人気な言語であるJavaScriptなどはAI開発でよく利用されます。

 

AIエンジニアの仕事をこなすには、ただPythonをマスターすれば良いというものでもなく、数種類のプログラミングを使いこなす必要があります。

 

数学

AIエンジニアには、数学の知識が必要です。なぜなら、AIの開発は数学の理論や公式をベースとして形作られるからです。

 

確率、統計学、微分積分、線形代数は、AIの開発を行うにあたって必要になってくるので、事前に学習しておかなくてはなりません。

 

AI学習で多くのデータを収集し、結果を導き出すにも解析方法を何が適切か決める為に、数学の知識とフレームワークは必須です。

 

統計学も網羅した、数学の素養があれば、AI開発と同時にデータ解析においてもスキルを発揮できるでしょう。

 

ビッグデータやアルゴリズムは数学の知識無しでは、理解することが困難となるのです。

 

機械学習、ディープラーニングの知識

AIエンジニアには機械学習やディープラーニングの知識が必要となります。

 

 

ディープラーニングも強化学習に近いと言え、AI技術を人間の仕事に近づけるために重要なものです。

 

AIエンジニアは、以上のような機械学習のアルゴリズムやモデルを構築する為の数式、統計学やデータの解析技術といった数々の理解が求められます。

 

機械学習とディープラーニング両方の知識を網羅していることで、AI開発の案件をより高いレベルに持っていくことができます。

 

参照元：HAYS AIエンジニアになるには？仕事内容・必要なスキル・転職方法を紹介

データベースの運用スキル

 

AI開発を行うには、データベース運用スキルも必要となってきます。例えば、SQLなどはデータベース言語の一種です。

 

データベース言語とは、データベースの定義、操作、制御を行うのに使われる言語を指します。

 

SQLの特徴としては、ISO（国際標準化機構）で標準規格化がきっちりとされていることが言えます。

 

標準規格であるため、一旦使いこなせるようになれば、他のデータベースに応用する事も可能です。

 

現在はビッグデータが多くの企業で活用され始めているので、多くのデータをAIに利用する為に、SQLの価値自体が高まってきています。

 

どんな人間がこの仕事に向いてるか

それではどのようなタイプが、このAIエンジニアの仕事に向いていると言えるのか解説します。

好奇心が強い

好奇心が強いことはAIエンジニアの仕事をしていく上で重要な素質と言えます。

 

なぜなら、非常に変化の早い世界だからです。

 

AI技術は最先端分野として市場で注目されていますが、まだ技術進歩の過程にありこれから多くのことが可能となっていきます。

 

AIの技術は、目まぐるしい速さで常に革新的なサービスが生まれ、それにキャッチアップしていく為の知識、技術が必要となっています。

 

積極的に自分の活躍できる領域を拡大する為には、貪欲に新しいことを学び続ける探究心が必要となります。

 

四六時中学んでいても苦にならない性格の人間には、この仕事は向いていると言えるでしょう。

 

学習好き

 

学習好きというのは、上記の好奇心が強い事と被るかもしれませんが、学習というのは時に難しいことでも継続し続ける必要があります。

 

新しいことを学び始める好奇心+少々難解なことがあっても、妥協せず学び続けられる、強い学習意欲が必要と言えるでしょう。

 

論理的思考力が高く、課題解決能力が高い

AIエンジニアとしてデータ解析、アルゴリズムに関わる中で論理的思考の能力はとても重要です。

 

AI開発において機械学習をする事になりますが、ビッグデータ解析において数学の知識、論理的に考える力が必要になるからです。

 

データ解析で導き出したデータを元に、情報を的確に分析して検証も行える資質が必要です。

AIの専門知識とプログラミング能力、併せて論理的な思考力がとても重要と言えるでしょう。

 

日常的に、物事の原因と結果の因果関係、道筋を客観的に捉えることを身に付けておくと良いです。

AIの活用例

AIエンジニアは、あらゆるデータをAIに与えて、それを認識させAIに学習させていくことが仕事です。

 

人がしているような学習をコンピューターに置き換えて、学習させる事を機械学習と呼び、AIエンジニアはこの機械学習を行うことが主となります。

その為に企業に蓄積された、膨大な量のデータを分析し、AIが習得できそうなデータを抽出し、AIの学習をコントロールするようにします。

 

AIエンジニアは数学を用いて、データ解析、AI開発を行いますが、下記にAI開発の結果、どんな人工知能のサービスが生まれているか紹介します。

 

自動掃除ロボット

皆さんもよくご存知だとは思いますが、人工知能の技術を使ったロボットとして「ルンバ」を挙げることができます。

 

内蔵されたセンサーにより障害物を避けたり、部屋の間取りを覚えて、家具の配置も考慮に入れて効率的な掃除を可能とします。

 

掃除が終われば、自分で充電器の元あった場所まで戻り、自動的に掃除を終え、充電することが可能です。

 

自動車の自動運転技術

画像認識機能、音声認識機能から得られる情報を利用し、歩行者、他の自動車、信号機、標識や看板など認知し、動いている対象物を認識できます。

 

人間と同じレベルの水準を目指した高い認識能力を獲得する為に、日夜人工知能の研究は行われています。

 

人間にありがちなヒューマンエラーや、体力の消耗、精神の乱れといった概念が無い事から、事故の減少に繋がることが予想されます。

 

検索エンジン最適化

インターネットの検索エンジンは、人工知能が活躍できるフィールドと言えます。

 

AIによりWebサイト内に使用されるキーワード、文字数、滞在時間、ページ離脱率、直帰率などの情報を元に、質の高いコンテンツを上位に表示できるからです。

 

検索エンジンを最適化することで、ユーザーがより自分の必要とする情報を見つけ出せるようにします。

 

クレジットカード不正使用の探知

人工知能が会員の利用パターン、行動を常にモニタリングチェックし、通常のパターンから逸脱した行動や不正使用の行動を思わせる動きなどを察知します。

 

不審な動きを見つけた場合に、カード会社から会員に連絡がいき、不正利用の被害を事前に抑止するようになっています。

コールオペレーションの関連業務

日本のメガバンクは、IBMの人工知能 Watsonが導入されていることは有名で、オペレーターのサポートシステムとしてAI技術が活用されます。

 

人工知能が会話を解析する事で、確認事項、質問に関する答えを表示する事により、顧客対応の時間をカット(約20%)し、人員不足の解消と顧客満足に繋がっています。

 

給与面について

AIエンジニアの給与はとても高いことが言えます。

 

求人ボックス 給料ナビの記事によれば、正社員AIエンジニアの平均年収は598万円で日本の平均年収440万円と比べても高い傾向にあります。

 

※参照元：求人ボックス 給料ナビ AIエンジニアの仕事の年収・時給・給料

 

また正社員でこの金額ですが、レバテックのサイトなどではフリーランスAIエンジニアになると、平均年収で1000万近い数字を出しています。

 

ここまで年収が高い理由としては、AIエンジニアがそれほどまでに価値のある成果物を生み出しているという事です。

 

ちなみに米国などでは、日本の2倍近くの年収を普通に稼いでいますので、今後も大いに期待できる職業と言えるでしょう。

 

AIエンジニアになる方法

ここからは、AIエンジニアになる為の方法を解説します。

AIエンジニアは専門性が高い事もあり、なる事のハードルがとても高いように思えます。

 

しかしながら、適切なステップを踏むことで、誰でも確実にAIエンジニアになるための道が拓けてくると言えるでしょう。

 

プログラミングスクール、養成学校に通う

日本ではITエンジニアの需要は常に高く、AIエンジニアの養成スクールを開いている専門学校、プログラミングスクールは多くあります。

 

 

わざわざ大学や大学院に行かなくても、こういったスクールに通うことで自分のキャリアを実現できる可能性が高まるのです。

大学院などで学ぶ

これは中々ハードルが高いですが、大学や大学院などで情報工学を学ぶというのも一つの手です。

大学で学び大学院に進学すれば、AIの研究開発を担う大手企業も視野に入ってきます。

 

ハイレベルなAI人材になるには、名門大学の院に進み、高度な機械学習やディープラーニングの知識を習得する必要があります。

 

持っていると役に立つ資格

ここからはAIエンジニアを目指すにあたって、どんな資格を持っていると有利に働くか解説していきます。

 

下記に挙げる資格を持っていれば、AIエンジニアに転職する際に少なからず有利に働きます。

 

G検定

 

日本ディープラーニング協会認定の資格であり、ディープラーニングを学びたい人には役に立つ資格です。

 

内容は広範囲で、試験時間も120分と長く合格するためには、かなりの知識が必要となります。

 

ディープラーニングは、日本語で深層学習と言われ機械学習の一つの手法を意味します。

 

特徴を導き出すのに、複雑な処理が必要となる画像認識、音声認識、自然言語の処理で使われるAIエンジニアに欠かせないものです。

 

E資格

G検定と同じで、日本ディープラーニング協会に認定されている資格です。

 

G検定はディープラーニングの理論、知識が元になっている問題が多いですが、E検定は機械学習での基礎やディープラーニングまで包括的に網羅し、専門性も高くなります。

 

将来的に機械学習エンジニアになりたい人は、この資格を取るのが良いでしょう。

 

参照元：net vision Academy 最先端の技術職AIエンジニアとは？ 仕事内容から将来性まで解説

Pythonエンジニア認定データ分析試験

Pythonエンジニア育成推進協会認定の資格で、Pythonのデータ分析の基礎にはもってこいの資格です。

 

 

上記のライブラリは、実務でも必要になるので、この試験で自分のものにしておきましょう。

基本情報技術者試験と比較しても、それほど難しい試験ではありません。

参照元：net vision Academy 最先端の技術職AIエンジニアとは？ 仕事内容から将来性まで解説

数学検定

実用数学技能検定「数検」は、数学、算数の実用的な技能（計算・作図・表現・測定・整理・統計・証明）などを測る記述式の検定です。

 

日本数学検定協会が実施している資格で、数学の1〜5級までを「数学検定」、6級〜11級、かず・かたち検定を「算数検定」と呼んでいます。

 

AIエンジニアには、数学の素養が求められる為、数検を取っておくとかなり有効的に働きます。

 

逆に数学ができないと、AIエンジニアの仕事はかなり厳しい事が言えますので、この職種に就く前に勉強しておくと良いです。

 

参照元：資格の学校TAC 実用数学技能検定「数検」（数学検定・算数検定）とは？ 

統計検定

統計検定は、21世紀型スキルとして、国際社会で広く認められる統計を扱う資格で、データサイエンティストには必須と言われている資格です。

 

AIエンジニアの仕事では常に、統計データを扱う事になるのでこの資格を事前に取っておくと、業務の中で力を発揮するでしょう。

 

統計学というものは、エンジニアの仕事に限らず、金融の世界や投資でも必須とされるような領域なので、この資格の汎用性は極めて高い事が言えます。

基本情報技術者試験

この資格は、ITエンジニアなどを志望する人が一番最初に取得する事が推奨される国家資格です。

 

IT全般の基礎知識を身につける為の資格として、多くのIT企業で新人の方に取ることを勧められるようなものです。

 

基本情報技術試験では、「アセンブラ」、「表計算」、「Java」、「Python」の4つより選ぶ形です。

 

この資格よりワンランク難易度が低いものとしては、ITパスポートが挙げられます。

 

まとめ

今回は、AIエンジニアの仕事内容や、仕事のために必要なことを解説しました。

 

AIエンジニアは専門性が高く、求められるスキルもレベルが高い為、高額な報酬が得られる一方で誰もが簡単になれるものではありません。

 

高度な数学能力、プログラミングの知識などかなりの勉強量が必要となりますが、それでもAIエンジニアになりたいと思う人は目指してみても良いでしょう。

 

大学や大学院で学ぶのは、おそらくハードルが高いため、AIエンジニア養成スクールやプログラミングスクールで学ばれることをお勧めします。