近年、ChatGPTをはじめとした生成AIの登場によって、「AI」という言葉を耳にする機会が増えました。
AI技術はすでにさまざまな場面で活用されており、このようなAI技術を支えているのが「AIエンジニア」です。AI市場は今後も拡大すると予想されており、多くの企業がAI人材を求めています。
今回は、AIエンジニアの仕事内容や他職種との違い、AIエンジニアが注目されている理由について紹介します。
AIエンジニアとは？
AIエンジニアとは、AI（人工知能）を活用したシステムやサービスを開発するエンジニアのことです。以下で、AIエンジニアの役割や他職種との違いについて解説します。
AIエンジニアの役割
AIエンジニアの主な役割は、AIを活用したシステムの開発や運用です。例えば、画像認識や音声認識、チャットボットなど、AI技術を活用した仕組みを構築します。
また、AIは作って終わりではありません。AIの精度を高めるためにデータを調整したり、改善を繰り返したりすることも重要な仕事です。AI技術は日々進化しているため、継続的に学習する姿勢も求められます。
AIエンジニアと他職種の違い
AIエンジニアと似た職種には、「データサイエンティスト」や「Webエンジニア」などがあります。それぞれ役割が異なるため、違いを理解しておきましょう。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、データ分析を通じてビジネス課題を解決する職種です。「売上を伸ばすにはどうすればいいか」「ユーザー離脱を減らすにはどうするべきか」などを、データをもとに分析します。
一方、AIエンジニアはAIシステムそのものの開発や実装を担当するケースが多く、より技術寄りの役割を担います。簡単にいうと、データサイエンティストは「分析・課題解決」、AIエンジニアは「AI開発・実装」が中心となります。
Webエンジニア
Webエンジニアは、WebサイトやWebサービスを開発する職種です。ECサイトや予約システム、SNSなどの開発を行います。
AIエンジニアは、AI技術を活用した機能開発を担当します。例えば以下のような機能が代表例として挙げられます。
● 商品レコメンド
● 画像認識
● チャットボット
● 音声認識
近年はAI機能を搭載したWebサービスも増えているため、Webエンジニアの知識が求められる場面も増えています。
AIエンジニアが注目されている理由
AIエンジニアが注目されている背景には、AI市場の拡大があります。近年は多くの企業が業務効率化や売上向上のためにAI導入を進めています。例えば、以下のような場面でAIが活用されています。
● 問い合わせ対応の自動化
● マーケティング分析
● 需要予測
● 不正検知
また、ChatGPTなどの生成AIが普及したことで、AI技術への関心がさらに高まりました。しかし、AIを扱える人材はまだ不足している状況です。そのため、AIエンジニアは今後も需要が高い職種と考えられています。
AI技術が活用されている分野
AI技術は、すでにさまざまな業界で活用されています。
①自動運転
自動運転では、AIが周囲の状況を認識し、車両を制御しています。歩行者や障害物を検知したり、車線を認識したりする際にAI技術が活用されているのです。大量の画像データを学習することで、人間に近い判断ができるようになっています。
②生成AI・チャットボット
近年急速に普及している生成AIやチャットボットは、文章作成や画像生成、問い合わせ対応など、さまざまな業務で活用されています。これまで人が対応していた作業をAIがサポートできるようになり、業務効率化にもつながっています。
③医療・ヘルスケア
医療分野でもAI活用が進んでいます。例えば、レントゲン画像の解析や病気の早期発見などにAI技術が利用されています。また、健康データを分析することで、一人ひとりに合った医療や健康管理に役立てられるケースも増えています。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、AIを活用したシステムやサービスの開発を行う職種ですが、一口にAI開発といっても、仕事内容はさまざまです。AIモデルの開発だけでなく、データ分析やシステム運用などにも携わります。以下では、AIエンジニアの代表的な仕事内容について解説します。
AIモデルの開発・実装
AIエンジニアの代表的な仕事が、AIモデルの開発・実装です。AIモデルとは、大量のデータをもとに学習し、予測や判断を行う仕組みのことです。
例えば、以下のようなAI機能が開発されています。
● 画像認識
● 音声認識
● 文章生成
● レコメンド機能
AIエンジニアは、目的に応じて適切なアルゴリズムを選び、AIモデルを構築していきます。また、開発したAIを実際のサービスに組み込む作業も重要な仕事です。
機械学習・ディープラーニング
AI開発では、「機械学習」や「ディープラーニング」の技術が多く使われています。機械学習とは、大量のデータからAIがパターンを学習する技術のことです。
例えば、たくさんの画像データを学習させることで、「猫」と「犬」を判別できるようになります。また、ディープラーニングは機械学習の一種で、人間の脳の仕組みに近い形で学習を行う技術です。近年の生成AIや画像認識技術の発展には、このディープラーニングが大きく関わっています。
AIエンジニアは、これらの技術を活用しながらAIの精度向上を目指します。
データ分析・改善提案
AIはデータをもとに学習するため、データ分析も重要な業務の一つです。例えば、以下のようなデータを分析します。
● ユーザーの行動データ
● 売上データ
● 画像データ
● 音声データ
分析結果をもとに、「どのように改善すればAIの精度が上がるか」を考えます。また、企業によっては、分析結果をもとに業務改善や売上向上の提案を行うケースもあります。AIを作るだけでなく、「どう活用するか」まで考えることもAIエンジニアには求められます。
AIシステムの運用・保守
AIシステムは、開発して終わりではありません。実際に運用を始めると、精度が低下したり、不具合が発生したりすることがあります。そのため、AIエンジニアは継続的にシステムの改善や保守を行います。AIは学習データによって性能が変化するため、定期的な調整が欠かせません。安定してAIを活用できる環境を維持することも、AIエンジニアの重要な役割です。
AIエンジニアになるのに必要なスキル
AIエンジニアとして活躍するためには、さまざまな知識やスキルが必要です。
プログラミングスキル（Python）
AIエンジニアとして実務に携わるうえで、Pythonスキルは欠かせません。Pythonは、AIモデルの構築やデータ分析、自動処理など、幅広い開発現場で活用されています。また、AI開発では便利なライブラリを利用する場面も多くあります。AIエンジニアには、単にコードを書くだけでなく、目的に応じてツールやライブラリを活用できるスキルも求められます。
機械学習・ディープラーニングの知識
AIエンジニアには、AIの仕組みを理解する知識も求められます。特に重要なのが、「機械学習」や「ディープラーニング」に関する知識です。例えば、AIへどのようなデータを学習させるのか、どの学習方法を選ぶのかによって、AIの精度は大きく変わります。
また、近年は生成AIの普及によって、自然言語処理や画像生成に関する知識の重要性も高まっています。AI技術は進化が早く、新しい技術や活用方法が次々と登場していることから、学び続けられる姿勢が求められます。
数学・統計学の知識
AIはデータをもとに学習するため、数学や統計学の知識も重要です。特に、機械学習では数式やデータ分析の考え方を理解する場面が多くあります。例えば、線形代数や微分積分、確率や統計学などが挙げられます。
データベース・クラウドの知識
AI開発では、大量のデータを扱うケースが多いため、データベースに関する知識も求められます。データベースは、データを保存・管理したり、必要な情報を取り出したりする際に活用されます。
また、近年はクラウド環境でAI開発を行う企業も増えています。代表的なクラウドサービスは以下のとおりです。
● AWS
● Google Cloud
● Microsoft Azure
AIエンジニアとして活躍するためには、こうしたインフラ周りの知識も役立ちます。
論理的思考力・問題解決力
AI開発において、思いどおりにAIが動かないこともあり、「なぜエラーが発生しているのか」「どう改善すれば精度が上がるのか」を考える力が重要になります。
AIエンジニアは、単にコードを書く仕事ではなく、課題を解決するために試行錯誤を繰り返す仕事でもあります。一つひとつ原因を確認しながら改善を進める力は、実務でも重要なスキルです。
コミュニケーション能力
AIエンジニアは、チームで開発を進めることも多い職種です。そのため、周囲と連携しながら業務を進めるコミュニケーション能力も求められます。例えば、チームとの情報共有やクライアントとの打ち合わせ、改善提案や仕様確認などといった場面があります。AI分野は専門用語が多いため、難しい内容をわかりやすく説明する力も重要といえます。
AIエンジニアになるには？未経験からのロードマップ
AIエンジニアは専門性の高い職種ですが、未経験からでも目指すこともできます。実際に、IT業界未経験から学習を始め、AIエンジニアとして活躍している人も少なくありません。ただし、AI分野は学ぶ範囲が広いため、順番を意識しながら学習を進めていくのがおすすめです。
STEP1 AI・機械学習の基礎を学ぶ
AIエンジニアを目指すうえで、いきなり高度な開発に挑戦する必要はありません。最初は、「AIとは何か」「機械学習とはどのような仕組みなのか」を理解することが大切です。
最近は、YouTubeやオンライン学習サービスなどでもAIについて学べるため、初心者でも学習を始めやすい環境が整っています。まずは全体像を理解することを意識しましょう。
STEP2 Pythonを学ぶ
AI開発では、「Python」というプログラミング言語が広く使われています。Pythonは比較的シンプルな文法で書けるため、プログラミング未経験者でも学びやすいことが特徴です。そのため、AIエンジニアを目指す際には、まず習得しておきたい言語といえるでしょう。
最初は、変数や繰り返し処理などの基本文法を理解し、簡単なプログラムを書ける状態を目指すのがおすすめです。その後、データ分析やAI開発に関する学習へ進むことで、より実践的なスキルにつながります。
STEP3 数学・統計の基礎を学ぶ
AI開発では、数学や統計の知識も必要です。特に機械学習では、数式やデータ分析の考え方を理解する場面が多くあります。とはいえ、最初から難しい数学を完璧に理解する必要はなく、まずは基礎を押さえるところから始めましょう。
線形代数
線形代数は、AIや機械学習でよく使われる数学分野です。ベクトルや行列などを扱うため、画像処理やデータ分析でも活用されています。AI学習を進めていく中で自然と触れる機会が増えるため、基礎的な考え方を理解しておきましょう。
微分積分
微分積分は、AIモデルの学習に関わる重要な考え方です。AIは学習を繰り返しながら精度を高めていきますが、その際に微分の考え方が使われています。特にディープラーニングを学ぶ際には、理解しておくと学習がスムーズになります。
統計学・確率
統計学や確率も、AI開発では重要な知識です。AIは大量のデータをもとに予測や判断を行うため、データの傾向を理解する必要があります。統計学はデータ分析にもつながるため、AIエンジニアを目指すなら学んでおきたい分野の一つともいえます。
STEP4 AI開発に挑戦する
基礎知識を学んだ後は、実際にAI開発に挑戦してみましょう。最初は簡単な内容でも問題ありません。例えば、以下のような開発に挑戦しやすいでしょう。
● 画像分類
● チャットボット
● 売上予測
● 文章生成
実際に手を動かしながら学ぶことで、理解も深まりやすくなります。また、エラー対応や改善作業を経験することで、実務に近いスキルも身につきます。
STEP5 ポートフォリオを作成する
未経験からAIエンジニアを目指す場合、ポートフォリオの作成も重要です。ポートフォリオとは、自分が作成した成果物をまとめたものです。転職活動では、「どのようなスキルを持っているか」を具体的に示す必要があります。実務経験がない場合でも、ポートフォリオによって学習意欲やスキルを伝えやすくなります。
STEP6 転職・就職活動を行う
近年はAI人材不足が続いているため、未経験者向けの求人も増えています。未経験の場合は、まずITエンジニアとして経験を積み、その後AI分野へキャリアアップするケースも少なくありません。なお、企業によって求められるスキルは異なるため、事前に募集要項を確認するようにしましょう。
AI分野は継続的な学習が必要ですが、その分将来性も高い分野です。
焦らず少しずつスキルを積み重ねていきましょう。
AIエンジニアにおすすめの資格
AIエンジニアになるために、必ずしも資格が必要というわけではありません。
しかし、資格取得を通じて知識を体系的に学べるため、未経験者にとっては学習の指標になります。
ここでは、AIエンジニアを目指す方におすすめの資格を紹介します。
G検定
G検定は、AIやディープラーニングに関する基礎知識を学べる資格です。
正式名称は「ジェネラリスト検定」といい、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施しています。
AI技術の仕組みや活用事例、法律・倫理など幅広い知識が問われるのが特徴です。エンジニア向けというよりは、AIの基礎知識を身につけたい人向けの資格のため、未経験者でも挑戦しやすいでしょう。まずはAI分野の全体像を理解したい方にもおすすめです。
E資格
E資格は、ディープラーニングの実装スキルや知識を証明できる資格です。こちらも日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施しています。
G検定よりも専門性が高く、機械学習やディープラーニングに関する実践的な知識が求められます。また、受験にはJDLA認定講座の修了が必要です。AI開発に本格的に携わりたい方や、実務レベルのスキルを身につけたい方に向いています。
Pythonエンジニア認定試験
Pythonエンジニア認定試験は、Pythonの知識やスキルを証明できる資格です。AI開発ではPythonが広く使われているため、基礎力を身につけるうえでも役立ちます。
Pythonの文法やデータ処理、ライブラリに関する内容が出題されるため、プログラミング初心者の学習目標としても人気があります。AIエンジニアを目指す場合は、Pythonスキルを身につける第一歩として検討してみるとよいでしょう。
統計検定
統計検定は、統計学に関する知識を証明できる資格です。AI開発ではデータ分析を行う機会も多いため、統計学の理解は重要になります。統計の知識は機械学習とも関わりが深いため、AIエンジニアを目指す方にとって役立つ資格の一つです。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、ITエンジニアの基礎知識を幅広く学べる国家資格です。プログラミングだけでなく、アルゴリズムやネットワーク、データベースやセキュリティといったIT全般の知識が出題されます。そのため、AI分野に限らず、ITエンジニアとしての基礎力を身につけたい方におすすめです。未経験からIT業界を目指す場合にも、学習内容が役立つ場面は多いでしょう。
AIエンジニアに向いている人
AIエンジニアは専門性の高い仕事ですが、特別な才能がなければなれない職業というわけではありません。実際には、日々学びながら経験を積み、スキルを伸ばしていく人も多くいます。
以下で、AIエンジニアに向いている人の特徴を紹介します。
学び続けることが好きな人
AI分野は技術の進化が非常に早い業界です。新しいサービスや技術が次々登場するため、興味を持って情報収集できる人ほど知識を広げやすい傾向があります。
近年は生成AIの急速な普及によって、AI業界そのものが大きく変化しています。そのため、「新しい知識を学ぶことが好き」「興味を持って調べられる」という人は、AIエンジニアに向いているでしょう。
また、未経験から目指す場合でも、継続的に学習できる人ほどスキルを伸ばしやすい傾向があります。
論理的に考えるのが得意な人
AI開発では、問題を整理しながら考える力も重要です。
例えば、エラーの原因を探したり、AI精度が低い理由を分析したりといった、改善方法を考えることが苦ではない、という点も大事な要素です。
AIは思いどおりに動かないことも多いため、一つずつ原因を確認しながら改善を進める必要があります。そのため、「順番に整理しながら考えるのが得意」という人は、AIエンジニアの仕事に向いています。
課題解決に興味がある人
AIエンジニアは、単にAIを作るだけの仕事ではありません。企業やサービスが抱える課題に対して、「AIを活用してどう解決するか」を考えることも重要な役割です。
「困りごとを改善したい」「より便利な仕組みを作りたい」という気持ちを持てる人は、AIエンジニアとしてやりがいを感じやすいでしょう。
AIエンジニアの年収と将来性
AIエンジニアは、IT業界の中でも将来性が高い職種として注目されています。
一方で、専門知識を持つ人材はまだ不足しているため、比較的高年収を目指しやすい職種ともいわれているのです。
AIエンジニアの平均年収
AIエンジニアの年収は、一般的なITエンジニアと比較して高い傾向があります。理由としては、AI分野が専門性の高い領域であり、需要に対して人材が不足していることが挙げられます。
また、扱う技術の難易度が高いため、スキルや経験によって年収差も大きくなりやすい特徴があります。
特に、以下のようなスキルを持つ人材は評価されやすい傾向があります。
● 機械学習
● ディープラーニング
● データ分析
● クラウド技術
実務経験を積むことで、年収アップやキャリアアップも期待できるでしょう。
未経験からでも目指せる？
AIエンジニアは専門性の高い職種ですが、未経験から目指すことも可能です。最近はオンライン学習サービスやAIスクールなども充実しており、以前より学習を始めやすい環境が整っています。また、AI分野は人材不足が続いているため、未経験者向けの求人が出るケースもあります。
ただし、AIエンジニアにはプログラミングや数学など幅広い知識が必要になるため、継続的な学習は欠かせません。まずはPythonや機械学習の基礎を学び、小さな開発経験を積み重ねていくことが大切です。
AI時代でも需要はなくならない？
AIが進化すると、AIエンジニアの仕事もなくなるのでは？」と不安に感じる方もいるかもしれません。しかし実際には、AI導入が進ほど、「自社に合った形でAIを活用したい」と考える企業も増えていくと予想されています。
AIは便利な技術ですが、導入や運用には専門知識が必要です。企業ごとに必要なAIシステムは異なるため、現場に合わせて開発・改善できるAIエンジニアの存在は欠かせません。そのため、生成AIを活用しながら業務改善を進められる人材の需要がさらに高まるでしょう。
AIエンジニアになるなら独学・スクール・大学のどれがいい？
AIエンジニアを目指す方法としては、オンライン学習サービスやAIスクールなどがあり、未経験からでも学習を始めやすい環境が整っています。
「どの方法が自分に合っているか」を理解し、継続しやすい学習環境を選びましょう。
独学がおすすめな人
独学は、自分のペースで学習を進めたい人に向いています。YouTubeやオンライン講座、書籍など学習教材も充実しているため、以前より独学しやすい環境になっています。また、費用を抑えやすい点もメリットです。
一方で、学習計画を自分で立てる必要があるため、継続力が求められます。特にAI分野は学習範囲が広いため、以下のような人は独学と相性が良いでしょう。
● 自分で調べながら進められる人
● コツコツ学習を続けられる人
● 費用を抑えて学びたい人
まずはPythonやAIの基礎から学び、小さな開発に挑戦してみるのがおすすめです。
AIスクールがおすすめな人
効率よく学びたい場合は、AIスクールを活用する方法もあります。スクールでは、カリキュラムに沿って学習を進められるため、未経験でも学びやすい点が特徴です。
また、質問できる環境があるため、エラーや理解できない部分でつまずきにくいメリットもあります。他にも、転職支援やポートフォリオ作成支援、キャリア相談や面接対策などといったサポートを受けられるスクールもあります。
そのため、「一人だと挫折しそう」「最短で転職を目指したい」という方にはスクールが向いているでしょう。ただし、受講費用が高額になるケースもあるため、カリキュラム等の確認は必須です。
大学・専門学校がおすすめな人
基礎から体系的に学びたい場合は、大学や専門学校という選択肢もあります。大学では、AIだけでなく数学や情報工学なども含めて幅広く学べるため、研究職や高度な開発職を目指す際にも役立ちます。
専門学校では実践的なスキル習得を重視しているケースが多く、比較的短期間で学べる点が特徴です。学校によっては企業連携やインターン制度が充実していることもあります。
これから進学を考えている方や、学習時間をしっかり確保できる方には向いている方法といえるでしょう。
働きながら学ぶ際のポイント
未経験からAIエンジニアを目指す場合、働きながら学習を進める人も少なくありません。ただし、AI分野は学習範囲が広いため、最初から完璧を目指しすぎると挫折しやすくなります。
まずは小さく始めることが大切です。そして、毎日少しずつでも継続することを意識しましょう。
短期間で一気に学ぼうとするよりも、無理なく続けられる学習スタイルを作るほうが、結果的にスキル習得につながるでしょう。
まとめ
AIエンジニアは、今後も需要拡大が期待される将来性の高い職種です。生成AIの普及によってAI技術への注目度はさらに高まっており、多くの企業がAI人材を求めています。
未経験からでも目指すことは可能ですが、AI分野は学ぶ範囲が広いため、基礎から少しずつ知識を身につけていくことが大切です。
自分に合った学習方法を選びながら、AIエンジニアへの第一歩を踏み出してみてください。
