AIエンジニアになるには？必要なスキルや仕事内容について解説します
目次
AIを活用したシステムの開発と運用を手がけるAIエンジニア。AI市場が拡大している近年では、さまざまな業界においてAIエンジニアの需要が高まっています。では、AIエンジニアになるには、どのような学習が必要なのでしょうか。
この記事ではAIエンジニアの仕事内容や年収、そしてAIエンジニアになるために必要な知識やスキルについて解説していきます。
AIエンジニアとは
AIエンジニアという職業の定義や将来性などについては詳しく知らない方もいるのではないでしょうか。ここでは、AIエンジニアの定義と将来性について解説します。
AIエンジニアの定義
AIエンジニアは、機械学習や深層学習、自然言語処理といった技術を駆使し、ビジネス課題を解決するためのAIシステムを開発・実装する専門技術者です 。その職務は、単にプログラムを書くだけでなく、ビジネス上の問題定義から始まり、データ収集・前処理、AIモデルの設計・学習、そして最終的なシステムへの組み込みと評価にまで及びます。開発ライフサイクル全般を担っていると言っても過言ではないでしょう 。
この職業は、高度な数学的知識とソフトウェアエンジニアリング能力、そしてビジネスへの深い理解を兼ね備えている必要があります。
AIエンジニアの将来性
AI市場の爆発的な成長予測と、それに伴う深刻な人材不足を背景に、AIエンジニアの将来性は極めて高いと評価されています 。特にChatGPTのリリースを景気とする2022年以降の生成AIの急速な進化は、これまでにない新たな応用分野と需要を創出し、製造業から金融、医療に至るまで、活躍の場は全産業へと拡大しています。
しかし、その一方で技術の陳腐化が非常に速いため、AI自身がエンジニアの定型的な業務を自動化する可能性も指摘されています 。そのため、継続的な学習意欲と、単なる技術の実装者から戦略的な課題解決者へと自身の価値を昇華させ続ける姿勢が、長期的な成功を収めるためには不可欠でしょう。
職業情報提供サイト job tagによるとAIエンジニアの平均年収は約630万円となっており、これは日本の平均年収より100万円以上も高い数値となっています。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングといったAI技術を駆使して、実用的なシステムやサービスを開発・実装する専門技術者です 。その業務は単にプログラムを書くだけでなく、ビジネス課題の解決に向けた一連のプロセス全体に及びます。主な仕事内容は、以下の開発ライフサイクルに沿って進められます。
ビジネス課題の理解と企画
まず、クライアントや自社の関連部署にヒアリングを行い、解決すべきビジネス上の課題を深く理解します 。その上で、AI技術をどのように活用すれば課題を解決できるかを定義し、システムの要件（入力データ、目標性能など）を固めていきます 。
データ収集と前処理
AIモデルの性能はデータの質に大きく左右されるため、この工程は極めて重要です。AIの学習に必要な膨大なデータを収集し、モデルが学習しやすいように整えます 。具体的には、不要なデータを取り除くクレンジングや、形式の統一、欠損値の補完などを行います 。このデータ前処理が、AI開発プロジェクト全体の約8割の時間を占めることもあると言われています 。
AIモデルの開発と学習
準備したデータを用いて、AIモデルを構築し、学習させます 。課題に最適なアルゴリズムを選択し、Pythonなどのプログラミング言語で実装します 。目的の精度が出るまで、モデルの調整と学習を繰り返し行います 。
分析と評価
学習が完了したモデルが、当初の目的を満たす性能を持っているかを確認します 。様々なテストデータを用いて精度を検証し、実用レベルにあるかを客観的に評価します 。
実装と運用
完成したAIモデルを、実際のアプリケーションや業務システムに組み込みます 。これにより、AIは初めて製品やサービスとして価値を提供できるようになります。
AIエンジニアになるために必要なスキルや知識
AIエンジニアには、技術的な専門知識と、それをビジネスに活かすための思考力が求められます。大きく分けて以下のスキルが必要です。
プログラミングスキル
AI開発ではPythonが事実上の標準言語とされています。データ処理ライブラリのNumPyやPandas、機械学習ライブラリのscikit-learn、ディープラーニングフレームワークのTensorFlowやPyTorchなどを使いこなす能力が必須です 。
数学と統計学の知識
AIアルゴリズムの根幹を理解するために、線形代数、確率・統計、微分積分といった数学の知識が不可欠です 。これにより、モデルの適切な選択や性能向上のためのチューニングが可能になります。
機械学習・ディープラーニングの知識
教師あり学習、教師なし学習、強化学習といった基本的な概念から、各種アルゴリズムの特性と実装方法まで、深い専門知識が求められます 。
データベースとクラウドの知識
膨大なデータを扱うため、SQLなどのデータベース言語や、AWS、GCP、Azureといったクラウドプラットフォーム上でAIを開発・運用するスキルがますます重要になっています 。
AIエンジニアに向いている人材と特徴
AIエンジニアという職業は単にスキルを持っているだけではうまく行かない可能性もあります。では、一体どのような人がAIエンジニアに向いているのでしょうか。
まず何よりも大切なのは、ビジネスの課題を自分ごととして捉え、その解決に情熱を燃やせる人です。技術とビジネスを繋げて考える視点を持つ人は、AIエンジニアとして大きな価値を生み出すことができます。
次に、物事を筋道立てて冷静に分析できる論理的思考力も欠かせません。AI開発の現場は、膨大なデータの中から答えを探し出す、地道な作業の連続です。なぜこのモデルは上手くいかないのか、どのデータが結果に影響しているのか。客観的な事実を一つ一つ積み重ねて仮説を立て、検証していく冷静な探究心を持つ人は、開発現場で活躍できるでしょう。
そして意外に思われるかもしれませんが、多様な人々と円滑に意思疎通できるコミュニケーション能力も極めて重要です。AIプロジェクトは、技術者だけで完結することは稀です。企画担当者や営業、経営層といった専門外の人々に対し、AIで何ができるのか、その限界はどこにあるのかを分かりやすく説明し、理解を得ながらプロジェクトを進めていく必要があります。チーム内のエンジニアと協力し合う場面でも、円滑な対話は開発の質とスピードを左右します。
これらの中心的な資質に加え、AIの世界は常日頃進歩し続けているため、新しいことを学ぶのが好きで知的好奇心が旺盛な人は間違いなく輝けるでしょう。
Q＆A
ここでは、AIエンジニアに関するよく寄せられる疑問について、Q&A形式で解説します。
Q1.AIエンジニアになるために資格を取得するべきですか？
A.結論から言うと、資格は必須ではありません。
資格は知識の証明や転職活動でのアピールには有効です。人気の資格としては、日本ディープラーニング協会（JDLA）の「G検定」や「E資格」が挙げられます。G検定はAIの基礎理論や用語を広く学ぶ資格、E資格はディープラーニングの実装スキルを問う実践的な資格です。そのほか、「Pythonエンジニア認定データ分析試験」や「統計検定」も学習の指針としておすすめです。
Q2. 文系出身でもAIエンジニアになれますか？
A.文系出身でもAIエンジニアになることは十分可能です。
実際、文系出身でAI業界に転職したエンジニアも多く存在します。ただし、AI開発では確率・統計・線形代数などの数学的な考え方やプログラミングスキルが求められるため、基礎から段階的に学習していくことが大切です。オンライン講座や書籍、実践的なプロジェクトを通じてスキルを積み上げることで、文系でも十分にキャリアを築けます。
AIエンジニアのフリーランス案件
AIエンジニアのフリーランス案件は多岐にわたりますが、Pythonを用いた機械学習アルゴリズムの実装や自社サービスの課題分析などがおもな業務内容となります。使用言語や必要とされる経験の条件は異なるため、自身の経歴にマッチするAIエンジニアの案件を探しましょう。
まとめ
AIエンジニアとは、機械学習や深層学習、自然言語処理などの技術を活用し、ビジネス課題を解決するためのAIシステムを開発・実装する専門職です。AI市場の拡大に伴い需要が急速に高まっており、平均年収は約630万円と、日本の平均を大きく上回っています。
仕事内容は、課題の把握から始まり、データの収集と前処理、AIモデルの開発と学習、性能評価、そしてシステムへの実装・運用まで多岐にわたります。AIエンジニアは単にプログラムを書く技術者ではなく、ビジネスの問題を技術でどう解決するかを考える役割も担っています。
求められるスキルとしては、Pythonを中心としたプログラミング能力、線形代数や統計などの数学的知識、機械学習・ディープラーニングの理論理解に加え、データベースやクラウドの扱いに関する知識も重要です。また、論理的に物事を分析する力や、チーム内外で円滑に連携できるコミュニケーション能力も欠かせません。
AIエンジニアは今後も成長が見込まれる分野であり、技術力と課題解決力を兼ね備えた人材は、さまざまな業界で高い市場価値を発揮できるでしょう。
