本記事では、AIエンジニアのキャリアパスと各職種において求められるスキルについて解説します。
最後まで読むことで、AIエンジニアがどのようなキャリアアップを目指せるのか理解することができるため、これからAIエンジニアを目指す人にとっても役立つ内容です。
AIエンジニアは今後も幅広い業界で活躍することが見込まれます。
AIの用途は多岐にわたるため、AIエンジニアの進路も幅広いです。
各選択肢を理解することで、あなた自身の経験やスキル、目指すキャリアに合わせた進路を見つけることができます。
AIエンジニアのキャリアパス
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。
- 機械学習エンジニア
- 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
それぞれ詳しく解説します。
機械学習エンジニア
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。
データサイエンティスト・データアナリスト
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。
引用
https://shigoto.mhlw.go.jp/User/Occupation/Detail/323
大学・研究機関での研究職
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。
引用：https://aidiot.jp/media/ai/ai-engineer_business/
AIエンジニアの仕事内容
本章ではAIエンジニアの仕事内容を解説します。
キャリアアップの選択肢も幅広いAIエンジニアをこれから目指す方は参考にしてみてください。
AIエンジニアの主な仕事内容は次の通りです。
- 機械学習
- 人工知能開発
- 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
それぞれ詳しく解説します。
人工知能開発
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
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・画像・自然言語処理システムの開発
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。
データ収集・データベースの構築
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エンジニアの将来性
ここまでAIエンジニアのキャリアパスと仕事内容を解説しましたが、AIはここ数年大きなトレンドになっているものの、将来性はあるのか疑問に思われる方も多いでしょう。
本章ではAIエンジニアが現在活躍している業界と、今後AIの需要が伸びる業界について解説します。
AIエンジニアとして長期的に収入を得られるのか気になっている方は参考にしてください。
AIエンジニアが活躍している業界
既にAIは幅広い業界で導入されており、AIが導入されている業界ではAIエンジニアが活躍しています。
小売業界ではコンビニの無人販売、家電ではスマートスピーカーやお掃除ロボット、製造業においては製品検査など様々な用途でAIが活用されています。
これらの分野では、今後さらにAIの制度が高まることで、さらに人間の作業を効率化することができるようになるでしょう。
今後需要が伸びる業界
現在AIが本格的に導入されていない業界においても、今後AIの機能がより高まることで需要が伸びると予測されます。
車の自動運転は今後需要の高まりが期待される分野の一つです。
他にも、ChatGPTをはじめとする高精度な言語モデルの登場によって、自動音声オペレーターやチャットボットへの活用が期待されています。
また、経済産業省が実施した「IT人材需給に関する調査」では、2030年にはIT人材が最大約79万人不足すると試算されています。
中でもIoTやAIに携わる先端IT人材の不足人数は最大約55万人とされており、統計上もAIエンジニアの需要は非常に高いです。
このことからもAIエンジニアの需要は将来的に伸び続けるといえるでしょう。
キャリアアップに有効なスキル
AIエンジニアのキャリアアップに有効なスキルは次の3つです。
- プログラミングスキル
- 機械学習に関するスキル
- 統計学・データ分析
それぞれ詳しく解説します。
プログラミングスキル
AIエンジニアがキャリアアップする上で高いプログラミングスキルは必要です。
AI開発の過程では様々なプログラミング言語を使用しますが、中でもAI開発においてはPythonがよく用いられます。
そのため、キャリアアップする上ではPythonのスキルを伸ばすことが求められます。
Pythonのスキルについては、Python 3 エンジニア認定実践試験やPython3エンジニア認定データ分析試験の合格を目指すのがおすすめです。
初心者向けのPython3エンジニア認定基礎試験より一つレベルが上の試験を受けることによって、一定のレベルに達していることが示せます。
プログラミングスキルを高めてキャリアアップを目指しましょう。
機械学習に関するスキル
AIエンジニアはAI開発がメイン業務となるため、機械学習・ディープラーニングに関する知識やスキルを高めておくことでキャリアアップにつながる可能性があります。
機械学習・ディープラーニングのスキルを高める上では、G検定やE資格の受験がおすすめです。
一般にはG検定が基礎的資格で、E資格が応用的資格に位置付けられています。
まずはG検定から受験して、機械学習に関する知識をさらに高めていくとよいでしょう。
統計学・データ分析
AI開発の過程にはデータ収集やデータ分析のスキルも求められます。
これらのスキルを伸ばすことでAIエンジニアとしても、データサイエンティストやデータアナリストへのキャリアアップにもつなげられます。
データ収集や分析スキルを証明するものとしては、統計検定がおすすめです。
レベルは1級または準1級、データサイエンス基礎またはデータサイエンス発展レベルを目指すのがよいでしょう。
あわせて読みたい
まとめ
今回はAIエンジニアのキャリアアップについて解説しました。
AIを取り巻く状況は急速に発展しており、AIエンジニアの需要は高まり続けています。
また業務範囲も広いため、AIエンジニアとしての実務経験は様々な職種に応用可能です。
会社員としてAIエンジニアのキャリアを十分に積まれた方は、フリーランスとして今回紹介した職種に転身することで、時間や場所に縛られない生活を手に入れられる上に、年収アップも期待できます。
フリーランスになった場合の案件探しは、Contact EARTH machingがおすすめです。
Contact EARTH machingでは、高単価な優良求人を多数取り揃えています。
フリーランス向けのフルリモート案件をお探しの方へ
✔高単価案件多数
150万円以上の案件が80％以上、200万円以上も！
✔フルリモート案件多数
リモートで完結するDX・戦略案件が見つかる
✔上場企業や優良企業から直接スカウトが届く
簡単なプロフィールを登録し、あとはスカウトを待つだけ
