最近、「AIエンジニアはやめとけ」という声を聞くようになりました。
AIエンジニアとは、エンジニアの中でもAI（人工知能）の開発やデータ解析を行うAI分野を専門とした職業です。
IT・エンジニア職に注目が集まっている昨今、未経験から目指そうと考えている人も少なくありません。
実は、AIエンジニアの将来性については人によってかなり意見が分かれます。
本記事ではAIエンジニアの将来性について、様々な側面・データから考察してみますのでぜひご確認ください。
目次 まず、AIエンジニアの仕事内容を解説します。 AIエンジニアの主な仕事内容は次の通りです。 それぞれ詳しく解説します。 AIエンジニアの仕事内容として人工知能（AI）開発は中心となる業務です。 どのような目的でAIを開発するのかを決めて、データを集めて読み込ませます。 次にAIの機械学習モデルを決定し、開発後Webサービス等にAIを組み込みます。 AI開発ではプログラミングスキルはもちろん、ビジネスにおける課題解決能力や数学的知識など幅広い知識が必要です。 また、AIに学習させるデータは、データセットとして日本政府やGoogle、楽天といった官公庁や大手企業が無料でインターネット上に公開しており、様々なAI開発に役立てられています。 機械学習をAIエンジニアが担当することもあります。 AIを開発するために機械学習を行い、多くのデータから法則やパターンをAI自身が分析できる状態を目指します。 機械学習と近似する言葉にディープラーニングがありますが、ディープラーニングは機械学習の一種で、AIが法則やパターンを発見するための構造の一つです。 機械学習を経なければAIは完成されないため、AIエンジニアにとって重要な仕事です。 音声や画像、自然言語処理システムの開発もAIエンジニアの職務領域です。 それぞれ与えられた情報からAIが必要な情報を抽出したり、処理を行ったりします。 例えば画像処理システムは、自動車の自動運転技術に用いられ、障害物を検知するため等の用途で用いられます。 他にも音声処理システムでは、発話内容を認識し、文字起こしや応答等を行うことが可能です。 これらのシステム開発の全てを網羅的に行うというよりも、携わるプロジェクトや勤務先によって、特化する分野を持ち、スキルを高めていきます。 AIに学習させるためのデータの収集や集めたデータを格納するデータベース構築もAIエンジニアの担当業務です。 AIは大量のデータを学習させることで、一定の法則やパターンを見つけ出し、アルゴリズムを形成します。 AIが学習するデータを格納するには大容量のストレージと大規模なサーバーが必要なため、データベースの多くはクラウド上で構築されます。 このようなクラウド上におけるインフラ構築スキルもAIエンジニアには必要です。 AIエンジニアとして働く方がスキルや経験を積むことで目指せるキャリアパスは、主に次の職種です。 それぞれ詳しく解説します。 機械学習エンジニアは、AIに大量のデータを読み込ませて、データの中から特徴やルールを発見させることで、アルゴリズムを構築していく職種です。 職務領域はAIエンジニアと非常に近く、一括りにしている会社もあります。 厳密にいうと、AIエンジニアはAI開発技術に特化しているため、両者の職務領域は若干異なります。 求人サイト大手のIndeedによると、機械学習エンジニアの平均年収は約658万円です。 厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によるとAIエンジニアの平均年収は、約534万円のため、キャリアアップすることで年収増加も狙えます。 機械学習エンジニアは、AIエンジニアからステップアップする際の選択肢の一つとしておすすめです。 出典元： データサイエンティスト・データアナリストはAIを活用して、膨大なデータを読み込ませて分析し、クライアントのビジネス課題を解決する上で最適な施策を立案する職種です。 厳密には、データサイエンティストはデータの収集までを担い、データアナリストが分析や施策立案を担当しますが、企業によっては両方を兼任することもあります。 AIエンジニアはAI技術開発を行うのに対し、実際に活用して課題解決を行っていくのがデータサイエンティストやデータアナリストです。 AIエンジニアとして培ってきたプログラミング言語やAIに関する知識もしっかり活かせるため、キャリアアップの選択肢としておすすめです。 「jobtag」によるとデータサイエンティストの年収が約557万円のため、報酬もAIエンジニアと同水準か若干のアップが期待できます。 また、厚生労働省が公表している「令和3年賃金構造基本統計調査」ではプログラマーなどの「ソフトウェア作成者」の平均年収は約455万円であるため、いずれの職種でも一般的なエンジニアより高い水準の年収が得られます。 出典元：「データサイエンティストとは」職業情報提供サイトjobtag AIエンジニアとして実務経験を積んだ上で、大学や研究機関でAIの研究開発職へ転身するのも良いキャリアアップになります。 AIの技術開発は大学や研究機関で日々行われており、多くの大学がコンピューターサイエンスに関する学部を設置するなど、AI研究開発職のニーズは高まっています。 年収は各機関によって異なるため、統計データはありませんが、AIエンジニアの平均年収から考えると高水準である可能性が高いです。 AIエンジニアに必要とされるスキルは以下の通りです。 全てを身に着けなければAI案件を獲得することができないわけではありませんが、身に着けるに越したことはありません。 フリーランスとして独立する前に、意識して以下スキルを培うように行動しましょう。 AIエンジニアは、その名の通りソフトウェアやシステム開発の案件を担当することがあるので、必然的に開発スキルが求められます。 AI開発において多く用いられるプログラミング言語はPythonです。 コーディング技術は勿論のこと、Pythonを使用したシステムの設計・開発・運用の一連の流れを理解しておくことが重要です。 AIが扱うデータは画像や自然言語などの非構造化データが多いことが特徴です。 従来のような構造化データベースでは管理できないデータを扱うため、高度なデータ処理スキルを保持していることは必須条件となります。 そのため、データベースの構築やSQLでのデータ抽出・加工など、前処理やデータクレンジングの手法は習得しておくことが重要です。 加えて、効果的なデータの処理・解析方法を習得しておくことで、データの持つ可能性をより拡大させることができるでしょう。 AIエンジニアが対象とするデータやシステムは、ストレージの拡張性確保や処理性能の最適化を継続して行う必要があります。 そのため実行環境にクラウドサービスを利用することが多く、インフラ整備に携わる場合はクラウドの知識も必要になります。 また、クラウドサービスの利用が普及している昨今の情勢で、インフラについての実績を保持していれば、クライアント企業からも一層信頼を得ることができるでしょう。 主に、線形代数、統計、微分積分、行列暗算などが挙げられます。 人工知能のアルゴリズムの理解や、データを上手く活用するためにはこれらの知識が必要です。 知識を有していれば、開発だけでなくデータ解析面でもスキルを発揮することができます。 デザイン思考とは、平たく言うとユーザー視点に立ちつつ課題やニーズを把握し、実際にPDCAを重ねて課題を解決していく一連の考え方のことです。 このデザイン思考は、AppleやGoogleでも取り入れられるほど有名な思考法で様々な分野で活用されています。 AIエンジニアの業務においてもこの設計思考が重要となる場面が多くあるため、習得すべきスキルのひとつと言えるでしょう。 デザイン思考については以下の記事で詳しく解説していますので、気になる方はぜひご覧ください。 AIエンジニアはデザイン思考のもと、社内外問わずプロジェクトに関わるあらゆる人材とコミュニケーションを取りながら、アクティブにプロジェクトを進めることが求められます。 そのため、自分の考えを相手に齟齬なく伝えたり、相手の意見を適切に受け取るコミュニケーションスキルを有している必要があるでしょう。 なお、コミュニケーションの量はAI案件の成功に関わる大きな要素の一つであることから、クライアントは常駐可能なフリーランAIエンジニアを採用する傾向があります。 また、高度なコミュニケーションスキルを身に着けておくことで、AI案件の獲得や業界情報などを収集する際に役に立ちます。 様々なメリットを得るためにも、コミュニケーションスキルを磨くことはフリーランスAIエンジニアとして活動するうえで必要不可欠です。 AIエンジニアになるために、特別な資格は必要ありません。 AI関係の案件をこなし、経験を積んでいくことで、AIエンジニアとして働くことができます。 しかし、資格取得はAIエンジニアとしてのスキルアップや、信頼性を得るための手段としておすすめです。 また、未経験からAIエンジニアを目指したいけど何から手を付けて良いか分からない、という方は、資格勉強・取得を通してAIエンジニアの仕事の内容を掴むのがおすすめです。 AIエンジニアへおすすめの資格は以下の記事で詳しく解説しているので、併せてチェックしてみてください。 先述の通りAIエンジニアになるために特別な資格は必要ありませんが、AIエンジニアとして働くためには実務経験が必要となります。 具体的には、以下のような流れで経験を積んでいくと良いでしょう。 AI案件を獲得するには、プロジェクトにおける下流～上流までの一貫した経験が重要です。 ソースコード（下流の業務）をかけるAIエンジニアは数多くいますが、上流までの経験を持ち合わせている方はそこまで多くはないです。 それに加え、マネジメントポジションも担えるとなると、業務の難易度がぐっと上がり、裁量も大きくなるため、獲得単価も大幅にアップします。 ディープラーニング（深層学習）とはAI開発にまつわる技術の一つです。 人の手が加わることなくコンピュータが自動的に大量のデータを解析し、データの特徴等を発見する技術のことを指します。 医療や製造など様々な現場で導入されています。 その精度の高さから、ディープラーニングの開発案件に対するニーズは拡大傾向にあり、それに伴って同案件に参画できるAIエンジニアの報酬単価もアップしていくことが予想されます。 そのため、フリーランスのAIエンジニアとして高単価AI案件を獲得したい方は、早めに先述したような経験を積んでおくと良いでしょう。 実際のAIエンジニアが参画している案件は、どのようなものがあるのでしょうか。 以下でその一例を紹介します。 画像解析はコンピューターのパターン認識技術によって画像内容を把握し、情報の抽出やデータ化を行う技術のことです。 特に駅の監視カメラや顔認証システム、不審者の侵入を検出するシステムなどセキュリティの分野でその役目を遺憾なく発揮しています。 動画解析は、社会インフラの管理に用いられています。 例えば、工場の製造ラインに流れている食品の品質をチェックし、不良品を判別してくれるような不良品自動検知システムなどがあります。 テキスト解析は、文章（テキスト）データから有益な情報を取り出す解析手法のことを指します。 しばしば挙げられる例としてSNSがあります。 SNSのテキスト情報を分析することによってユーザーの動向を把握し、これをマーケティング活動を行う上での材料とすることが多いです。 SNSは個人が思いのままに発言するツールであるため、ユーザーの心理が現れやすく、これを解析することで一層消費者行動を捉えたマーケティング活動を行うことが可能となります。 音声認識技術とは、音声をコンピュータが解析をしてテキストに変換する解析手法です。 AIを用いたことにより精度が飛躍的に向上し、iPhoneのSiriやAndroidのGoogleアシスタントなど、今では日常的に目にする機会も多くなっています。 その他にも、認識した音声を元にした議事録作成、店舗の予約受付などの用途で使われています。 センサーデータ解析は、センサーログを分析することでモノや人の状態、動きを可視化し、業務・工程の改善のための特長把握、将来予測などを可能とする技術です。 製造業を例として挙げると、人や機器の動作解析によって、無駄な動作の検出や機器の故障予測などを行うことができます。 保全サービス品質の効率化、サービス品質の向上を図ることができるので、非常に利便性の高い解析手法です。 基幹システムや業務システムなどに蓄積された社内データを解析することで、営業活動やマーケティングの改善を行います。 顧客データや受注履歴データの解析によって、需要予測や業務効率化を図ることや、人事データの解析によって、企業に貢献できる人材を予測することなどを可能とします。 経済産業省「IT人材供給に関する調査」による考察 まずは経済産業省が2019年に発表した「IT人材供給に関する調査」から考察してみましょう。 まず、こちらのレポートではAIエンジニアの需要が2018年では約4万人であったのに対し、2030年には約24万まで拡大すると言われています。 この数字の根拠としては、2010年から2017年までの需要上昇率、人口減少の増加率、IT関連職種への就職者数を考慮して出されたものです。 考慮している変数があまり多くないためこのレポートの数字通りになることはあまり期待できませんが、需要が上昇することは間違いが無いと言っても大丈夫でしょう。 みなさんが就職・転職する主な理由としてお金を稼ぐというものがあります。 AIエンジニアの職務がとても楽しいものだとしても年収が低ければ就職者数は低くなりますよね。 将来性とは賃金が上がるかどうかということも含まれますので、年収面からAIエンジニアの将来性を考察してみましょう。 AIエンジニアの平均年収は一般的に650万円前後と言われています。 日本の全業種の平均年収は約430万円だと言われているので年収面では非常に有利な業種です。 しかし、ここで大事なのは将来性も高いままなのか？ということですよね。 実は、AIエンジニアの平均年収は上がり続けており、この上昇は長らく続くと予想されています。 日本の平均年収が停滞しているのに対し、AIエンジニアは年収が上がり続けている業種なので将来性が非常に高いです。 将来性に合わせてAIエンジニアの年収について知りたい方は、以下の記事も併せてチェックしてみてください！ 次にAIの需要の面から考察してみましょう。 エンジニアとは誰かの「〇〇できる機能が欲しいなぁ」といった需要を満たすことを目的としています。 なので、そもそもAI需要が増え続けるようなものでないと将来性があるとは言えません。 ここで、AIがどのようなものに使われているのか考えてみましょう。 みなさんが普段から使っているスマートフォン、医療分野における画像解析、農林分野に用いられるAIドローンによる農薬散布など非常に多くの分野で利用されています。 これらに用いられているAIはまだまだ発達段階で改善が見込めるものばかりです。 つまり、AIは改善の余地がある限り需要は無くならず、将来性が非常に高いと言えます。 また、現在AIが用いられている分野以外にもAIが適用される可能性は十分にあります。 10年前は携帯電話にAIが搭載されるなど考えられませんでした。 AIとは一部の学者や研究機関が用いるものであり、一般的な人が使えるようなものでは無かったのです。 この過去から考えても、今はAIと無関係なものがAI化する可能性は十分にあります。 つまり、人類はこれ以上AI化できるものが無いと言えるようになるまではAIエンジニアの需要はあり続け、将来性が非常に高いのです。 AIエンジニアはさきほど記載したようにこれからも伸び続けるものです。 ここでは具体的なAIエンジニアの需要の数字を確認してみましょう。 AIエンジニアの需要の具体的な数字は先ほどの経済産業省「IT人材供給に関する調査」に記載されています。 こちらでは低位・中位・高位という三つのパターン予測がありますが、本記事では実際のIT企業から支持されている高位のパターンで進むと仮定し、将来の需要数を考察してみましょう。 まず、2018年時点でのAIエンジニア需要数は4万4000人という調査結果がでています。 高位では需要が3~9%の割合で増えるので、2030年には24万3000人というとても大きな数字になるのです。 AIエンジニアは現在でも非常に高い需要がありますが、将来的にはもっと需要が高まっていきます。 また、ここまでのデータはあくまでも日本国内の話です。 海外の一部ではAIがもっと発達している国もありますし、アメリカや中国などは人口数も非常に高くなっています。 日本だけではなく海外でもAIエンジニアとして働けるという方は上記の数字よりもさらに高い需要があるのです。 需要数はこのようになっているのですが、供給はどのようになっているのでしょうか。 実は、AIエンジニアの供給は全く足りていません。 基本情報技術者などのIT資格の運営をおこなっている情報処理推進機構（IPA）の調査によると、IT企業のAI人材は70%以上が不足しているそうです。 つまり、AIエンジニアは需要が非常に高いのに供給が全く追いついていないという現状があります。 AIエンジニアの需要が非常に高いですが、よくAIエンジニアはやめとけと言われます。 このギャップはなぜ生まれているのでしょうか。 人によってAIエンジニアを否定する理由は異なりますので、代表的な3つの理由をご紹介します。 理由の1つ目は、技術的ハードルが高く、初心者が簡単に始められるものではないことです。 AIは基本的にディープラーニングという機械学習をさせるものですが、その構造は非常に複雑になっています。 初心者がAIを取り扱おうとするとプログラミング、データ処理構造、IT関連の知識、法規など非常に多くの知識を学ぶことが必要です。 需要や給与が高いからといってAIエンジニアになろうとしていると、このような理由でやめとけと言われる可能性があります。 理由の2つ目は、業務がハードであることです。 もちろん、AIエンジニアの方すべてがハードというわけではありませんが、他の業種と比べると比較的きつく感じるかもしれません。 AIエンジニアがハードな業務となる理由はいくつかありますが、主な理由は供給数の少なさ、技術革新の速度の2点です。 AIエンジニアの供給が非常に少ないことは先ほど記載しておりましたので、分かっていただけるかと思います。 一方の技術革新の速度ですが、AIは最先端技術が非常に短いスパンで変わっていくものです。 このことにより毎日のようにAIの最先端を勉強し続けなければならず、それを自分達の業務に適応させることを考えなければなりません。 これらの理由によってAIエンジニアはやめとけと伝える方もいます。 確かにこれらはAIエンジニアの問題です。 しかし、AI開発が好きな人ならAIの勉強も苦でないでしょうし、この問題点は人によって大きく変わるものだと考えておきましょう。 理由の3つ目は、エンジニアの職務はAIに取って代わられるからです。 AIは人間の職務を奪ってしまうという説がよくささやかれますよね。 しかし、現在のAIでは人間と肩を並べて仕事するどころか、職種によっては全くできないものもあります。 AIというと万能のように聞こえますが、現実はまだまだ発展途上なのです。 特にAIエンジニアというものはAIを作る側であり、人間独自の思考、臨機応変な判断などが必要になる職業になります。 AIがそれらを行えるようになるには時間がかかりますし、もし行えるようになったとしてもAIエンジニア以外の仕事がほとんど奪われた後のことです。 この理由によってやめとけと言われることがありますが、奪われる可能性は非常に小さい職種だと認識しておきましょう。 AIエンジニアは将来性がかなり高く、非常に未来が明るい職業です。 また、AIエンジニアが活躍する方法は多岐に渡っています。 AIエンジニアとして活躍したい方は自分のスキル・好む環境などをしっかりと把握し、適切な場でエンジニアリングをおこなっていきましょう。 ・フリーランスとして案件を探したい そんな方にはコンタクトアースマッチングがおすすめ！ ✔高単価案件多数
無料の仮登録をすると受信できる案件紹介DMで、どのような案件があるか見て見ましょう。
AIエンジニアの仕事内容
人工知能開発
機械学習
音声・画像・自然言語処理システムの開発
データ収集・データベースの構築
AIエンジニアの勤務先や活躍している場は？
機械学習エンジニア
・「日本での機械学習エンジニアの平均給与」indeed
・「AIエンジニアとは」職業情報提供サイトjobtagデータサイエンティスト・データアナリスト
大学・研究機関での研究職
どのような知識・スキルを持っている人がAIエンジニアに向いている？
開発スキル
データ処理スキル
インフラ（IaaS）スキル
数学の知識
デザイン思考
コミュニケーションスキル
AIエンジニアになるに資格は必要？未経験でも目指せる？
AIエンジニアに資格は必要？
AIエンジニアとして働くために必要な経験
下流～上流工程＋マネジメントの経験
ディープラーニングの開発経験
AI案件の種類
画像・動画解析案件
テキスト解析案件
音声解析案件
センサーデータ解析案件
社内データ解析案件
AIエンジニアの将来性って実際どうなの？年収はいくら？
AIエンジニアの平均年収による考察
AI需要の面による考察
AIエンジニアの需要はどうなる？
AIエンジニアの需要数
AIエンジニアがやめとけと言われる理由
技術的ハードルが高く、初心者が簡単に始められるものではない
業務がハードであること
エンジニアの職務はAIに取って代わられるから
AIエンジニア将来は明るい！
・DX・戦略コンサルタントのスキルを活かしたい
・まだ仕事を受けることは考えていないけど、どんな案件があるのか知りたい
・働く場所にとらわれずリモートでできる案件を探したいAIエンジニアとして活躍したい方へ案件はこちらから
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