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AIエンジニアになる方法を徹底解説!仕事内容や必要なスキル・年収は?独学や文系でもなれる?取得しておきたい資格も紹介

AIが躍進している時代

ビジネスマンの手の働き

AI時代とも呼ばれる昨今、様々なIT機器・Webサービスに「AI」、人工知能が実装されるようになっています。

今や生活に溶け込み、いなくてはならない存在にもなりつつある「AI」。

しかし、実装したAIの出来が悪ければ、実装しているIT機器やサービスの評判も共々悪くなり、インターネット上などで一瞬のうちに悪い噂が流れてしまう時代です。

常にAIの技術は進歩しているため、最新のAI技術を研究する必要も生じます。

これからの技術を担う「AIエンジニア」という存在

ビジネスマンがセールスデータを分析しているところ

そんな製品の評判に直結するAIの出来や精度を高くするためには、高い技術力を持った「AIエンジニア」が必要です。

昨今AIエンジニアはますます求められるようになってきており、その流れは今後更に拡大していくであろうことが容易に想像できます。

これからのIT業界においてAIエンジニアという存在は欠かせない人材になっていくでしょう。

今回の記事では、そんな「AIエンジニア」という存在に注目していきます。

抽象的な「AIエンジニア」という名前の仕事ですが、実際にはどんな業務を行なっているのかという点や、必要となるスキル、気になる年収もチェック。

あまりイメージにはない「文系」の方でもなれる可能性があるのかという点などについても、一気にまとめて解説いたします。

AIエンジニアの仕事内容

ノートPC操作

まずはAIエンジニアの仕事内容について確認していきましょう。

AIエンジニアの仕事内容は多岐に渡ります。

広く捉えれば「ITエンジニア」の括りに入りますが、その中でも特に「AI」を専門に扱うエンジニアのこと。

上流工程から携わる

まず注目しておきたいのが「システム等の開発における上流工程から携わることが多い」という点。

AIの性質などを考慮に入れながら、プロジェクトにおけるシステムなどの方向性を引っ張っていく存在になり得ます。

「学習」させる

そして、AIは「学習」を必要とします。

ディープラーニングなどといわれますが、その「学習」させるのもAIエンジニアの仕事の1つです。

人工知能が学習しやすいデータを与え、効率よく学習を進めていきます。

学習次第で良いAIにも悪いAIにも成り得るため、非常に重要な仕事だといえるでしょう。

常に最新技術を取り込む

世界的に注目されている「AI」という分野は、常日頃進化し続けます。

そして、AIエンジニアは常に自らの持つ知識や技術を最新のものへアップデートする必要があります。

そのため、AIエンジニアとして直接的な業務内容ではありませんが、日々知識を蓄えるというのも1つの重要な仕事だといえるでしょう。

AIエンジニアになる方法

コーディングするプログラマ

では続いてAIエンジニアになる方法に注目してみましょう。

一般的にAIエンジニアになるためには、求人条件などを見てみると「大学院」などで専門的にAIを研究していることなどが条件として書かれているパターンが見られます。

また、PythonR言語といったAIと馴染み深い言語のエンジニアは、そのままAIエンジニアへ転職するケースも考えられるでしょう。

転職ではなくとも、PythonやR言語を習得している・勉強していた経験を持っている人は、AIエンジニアになれる可能性があるといえます。

結局のところ、どの方法も「AIに関する技術」に精通していたり、身に付けている必要性があります。

AIについては、インターネット上の学習サイト等でも勉強することが可能です。

未経験からAIエンジニアになれるのか

AI ビッグデータ

さて、では「未経験」でAIエンジニアになることはできるのでしょうか。

実際問題、非常に厳しいといえるでしょう。

とはいえ、この「未経験」というのは「ITエンジニア未経験」という意味。ある程度IT業界の現場で働いてきた方であれば、十分に可能性は考えられます。

また先ほど触れた通り、ITエンジニアの中にはPythonやR言語といったAIと関係が非常に深い言語に携わったことのある方もいらっしゃるでしょう。

そういった方であれば、仮にAIに関しては未経験だったとしてもAIエンジニアになれる可能性はゼロではありません。

業務の傍らAIに関する勉強を自分でしておけば、さらにその可能性は高まっていきます。

必要なスキルや知識

キーボードを打つ男性

続いてはAIエンジニアが持っておくべきスキルや知識に注目いたします。

AIエンジニアにとって重要なスキル等は、以下のものです。

  • 機械学習・深層学習(ディープラーニング)
  • プログラミングスキル(Pythonなど)
  • 数学力
  • 統計処理
  • アナリティクス技術(データ解析)

1つずつチェックしていきましょう。

機械学習・深層学習

AIエンジニアにとって基本ともいえる要素が「学習」です。

機械学習は開発者がデータを与え、パターンを学習させていくというシンプルな学習方法で、幅広い現場で用いられています。

そして、深層学習…いわゆる「ディープラーニング」は、人間が定義を定める「機械学習」に対し、AI自身がデータから特徴を抽出するというもの。

人間同様に「自分で考えて特徴を抽出する」という学習によって、短期的な未来予測や意思決定ができるようになります

質が高く精度の高いAIを生み出すためには、必要不可欠な技術だといえます。

プログラミングスキル(Pythonなど)

Pythonワードクラウド

当然、プログラミングスキルも必要です。

特に「Python」は人間の頭の処理に似ている構造であるという特徴も持っている言語です。

そして、AIの機械学習はPythonのライブラリとして多くのものが提供されています。

また、モジュールも多く提供されており、AI開発において有用です。

中でも数値計算を行うもモジュール「numpty」やデータフレームなどが組み込まれている「pandas」などを習得しておくと活躍の場が広がるかもしれません。

数学力

AIエンジニアとして活躍するためには「数学」は切っても切り離すことはできません。

しかし、数学が重要とはいえ数学の大学教授や研究者レベルといった、プロレベルの知識が必要というわけではありません。

AIの数学で特に重要といわれているのが「線形代数」ですので、興味のある人はぜひ調べてみてください。

統計の根拠などが重要となってくるため、難しい数式を計算が必要ではないといえます。

とはいえ、AIに関する学習において、最初に数学から勉強させるケースなどもあることから、やはりAIエンジニアと数学は密接に関わり合っていることが分かります。

統計処理

AIエンジニアにとっては、 標準偏差や分散などの統計に関する豊富な知識も必要となってきます。

様々な分野で統計が重要といわれており、データをまとめ全体の構造を見るということで、AI技術のみならずIT技術全般で非常に重要視されている分野です。

アナリティクス技術(データ解析)

データアナリティクス(データ解析)は、AIエンジニアにとても重要な要素です。

これはAIエンジニアにとってのメインの役割といっても過言ではありません。

AI技術を発展させるため、開発するために必須の知識・スキルだといえます。

AIエンジニアの中でもデータアナリティクスを担当する人を「データサイエンティスト」と呼ぶことからも、それは明らかといえるでしょう。

ビジネス力・データエンジニア力・データサイエンス力と、幅広い知識を持っている必要があります。

AIエンジニアの年収

ドル

続いてはAIエンジニアの「年収」に注目いたします。

時代の最先端を走る技術者ともいえるAIエンジニアの平均年収は幾ら程度なのでしょうか。

AIエンジニアの平均年収〜日本編〜

まず注目するのは日本の平均年収です。

海外と比較するとどうしても低くなりがちな日本のITエンジニアですが、AIエンジニアもその傾向は同様です。

日本のAIエンジニアの平均年収はおよそ651万円ほどとされています。

そして、AIに関する人材の給与は年々上昇傾向にあります。

そのため、今後給与は更に上昇していくと考えて間違いないでしょう。

AIエンジニアの平均年収〜海外編〜

続いては海外のAIエンジニア平均年収に注目します。

アメリカの新聞によると、約30万~50万ドルという数字が発表されていました。

レートは日々増減しているので正確な数値は都度変わりますが、日本円で表せば年収がおよそ3,300万円〜5,400万円ということになります。

やはり、日本とは圧倒的な差があることがよくわかるデータです。

フリーランスのAIエンジニアは?

AIエンジニアに関する仕事は、フリーランスの方向けの案件も募集されていることがあります。

案件によって当然報酬や単価は異なりますが、高い技術を求めている案件となると100万円を超える募集がされていることもあるようです。

年収に単純に換算することはできませんが、フリーランスのAIエンジニアの方は、技術力次第で1,000万円を目指すことも十分に可能だといえます。

国内で比較すると破格

アメリカのAIエンジニアと比較してしまうとどうしても日本の平均年収は低く感じてしまいますが、国内と比較してみてください。

他のITエンジニアの代表格として、システムエンジニア(SE)の平均年収は約484.8万円といわれています。

やはり、AIエンジニアは平均的に高給を得ているということが分かります。

十分に破格といえる額でしょう。

独学でなれるのか

Pythonキュービックス

最新技術の最前線で働けるという点や、平均年収の高さ、今後の将来性など様々な観点から魅力にあふれている「AIエンジニア」ですが、果たして独学でなれるのでしょうか。

結論からいえば、十分に可能性はあるといえます。

AIエンジニアになるために欠かせないディープラーニングなどは、Web上で行われているオンライン学習などで勉強することが可能です。

Pythonなども数多くの参考書や役に立つWebサイトや、プログラミングスクールなどが開講されています。

並大抵の努力では難しいかもしれませんが、諦めずに本気で「AIエンジニアになる」という決意のもとに勉強をすれば、独学でもなれる可能性はあるといえるでしょう。

文系AIエンジニア

本で勉強する女子生徒

この記事でも触れましたが、AIエンジニアは「数学」という分野が求められるエンジニアでもあります。

となると「文系」の方はそれだけで挑戦するのを諦めてしまうかもしれません。

しかし、AIエンジニアに限らずITエンジニアは、文系の方でもなれます。

数学が分からなくてもプログラミングができる方がいる通り、結局は本人のモチベーションや努力次第だといえるでしょう。

「独学」でAIエンジニアを目指す場合同様に、自分の苦手な分野にどれだけ立ち向かえるのかが非常に重要です。

取得しておきたいAIエンジニア向け資格

白いPCの青いPythonキー

日本では、ITエンジニア向けの資格が非常に数多く実施されています。

では、AIエンジニア向けの資格というものはあるのでしょうか。

結論からいうと、直接的な「AIエンジニアの資格」というものはありません。

しかし、AIエンジニアやデータサイエンティストの方が「持っておくと武器になる資格」というものは存在しています。

  • G検定
  • E資格
  • Python 3 エンジニア認定データ分析試験

資格について簡単にチェックしてみましょう。

G検定・E資格

G検定E資格は日本ディープラーニング協会が主催している検定です。

E資格の方がG検定よりも難易度が高く、よりエンジニアに特化している試験となっています。

G検定では人工知能(AI)がどういうものなのかという基礎知識や、ディープラーニングに関する問題が出題される検定です。

E資格はエンジニアの実務に関する問題が出題されるため、エンジニアとしての経験も問われる試験であるといえるでしょう。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

歯車とPython

AIエンジニアにとって重要なプログラム言語である「Python」に関する資格が「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」です。

データエンジニアの役割や、Pythonに関する問題が出題される資格試験で、AIと密接に関わりのあるPythonに関する知識を証明できます。

2020年春から実施されるという新しい試験でもあり、今後さらに試験の価値が高まっていく可能性も考えられるでしょう。

最先端を駆け抜けるAIエンジニア

プログラミング言語Python試験

今回の記事で注目してきた「AIエンジニア」および「データサイエンティスト」は、まさに時代の最先端を駆ける仕事です。

未来の可能性を広げるという意味でも非常に重要な役割を担っている、将来性溢れる職業ともいえます。

AIエンジニアは、今後ますます注目され需要が増えていくでしょう。

今の段階からAIに関して勉強をしたり、資格試験を取得しておくことで、未来の自分の仕事へ繋げられます。

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