AI（人工知能）の導入はしたいけど、こんな悩みはありませんか？
- AIエンジニアの採用は難しいし、コストも心配…
- AIツールはたくさんあるけど、どれを選べばいいかわからない…
- AI（人工知能）を導入したけど、思ったような成果が出ない…
もし、あなたがこれらの課題に直面しているなら、この記事はきっと役立ちます。
AIエンジニアの役割から、AIプロジェクト成功の秘訣まで、徹底解説します。
AI導入の不安を解消し、あなたのビジネスを加速させるための具体的な方法を学びましょう。
この記事を読んでほしい人
- AIエンジニアに興味があり、キャリアを考えている方
- AI（人工知能）技術をビジネスに取り入れたいと考えている企業経営者や担当者の方
- AIの最新動向や将来性について知りたい方
この記事でわかること
- AIエンジニアの具体的な仕事内容や求められるスキル
- 未経験からAIエンジニアになるためのステップや必要な資格
- AIエンジニアのキャリアパスや将来性、年収について
AIエンジニアってどんな仕事？
AIエンジニアとは、AI（人工知能）技術を活用してさまざまな課題を解決する仕事です。
具体的な仕事内容としては、以下の3つが挙げられます。
- データ収集・分析：AIモデルを学習させるためのデータを集め、そのデータを分析して特徴を抽出する
- AIモデルの設計・開発：抽出したデータの特徴にもとづき、AIモデルを設計・開発します。プログラミング言語（Pythonなど）や機械学習フレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）を使用する
- AIモデルの評価・改善：開発したAIモデルの精度を評価し、改善を行う
AIエンジニアの仕事は、これらの3つのプロセスを繰り返しながら、より高精度で効率的なAIモデルを開発していくことです。
AIエンジニアの仕事は、AIモデルの開発が中心です。
たとえば、画像認識、自然言語処理、音声認識などの技術を使って、新しいサービスやプロダクトを生み出します。
最近話題のChatGPTも、AIエンジニアの仕事によって生まれた革新的な技術の一つです。
AIエンジニアの仕事は多岐にわたる！さまざまな分野で活躍
AIエンジニアは、特定の分野に特化した専門家として活躍することも可能です。
AIエンジニアの活躍の場は、IT業界だけにとどまりません。
医療、金融、製造業、小売業など、さまざまな分野でAI（人工知能）技術が活用されており、AIエンジニアの需要はますます高まっています。
- 医療分野：AIを活用した画像診断システムの開発や、病気の早期発見に貢献する研究が行われている
- 金融分野：AIを活用した不正検知システムや、投資判断を支援するシステムが開発されている
このように、AIエンジニアは、自分の興味や関心のある分野で専門性を高め、社会に貢献することができます。
AIエンジニアの働き方
ここでは、AIエンジニアの働き方について解説します。
- 企業のAI（人工知能）開発部門
- AIベンチャー企業
- フリーランス
- コンサルティングファーム
- 研究機関
AIエンジニアの働き方は、多種多様です。
企業の規模や業種、プロジェクトの内容、個人の志向によって、自分に合った働き方を選べます。
企業のAI（人工知能）開発部門
大企業やIT企業のAI（人工知能）開発部門に所属し、自社製品やサービスの開発に携わります。
安定した収入や福利厚生、充実した開発環境が魅力ですが、専門分野に特化した開発に携わる場合もあります。
AIベンチャー企業
AI（人工知能）技術をコアとしたベンチャー企業で、最先端の技術開発やサービス創出に挑戦します。
大きな裁量権や成長機会が得られますが、成果主義の給与体系や、企業の安定性が課題となる場合もあります。
フリーランス
企業やプロジェクトに属さず、独立してAI（人工知能）開発を行います。
自由な働き方や報酬を選択できますが、案件獲得や自己管理能力が求められます。
コンサルティングファーム
企業のAI（人工知能）導入や戦略策定を支援するコンサルティングファームで活躍します。
専門知識に加え、ビジネススキルやコミュニケーション能力が求められます。
研究機関
大学や研究機関で、AI（人工知能）の基礎研究や応用研究を行います。
最先端の技術に触れ、学術的な貢献ができますが、研究成果がすぐにビジネスに結びつかない場合もあります。
あなたの理想の働き方を実現するために
AIエンジニアとして、どのような働き方を選ぶかは、あなたのキャリアプランやライフスタイルによって異なります。
まずは、自分がAIエンジニアとして何をしたいのか、どのようなキャリアを築きたいのかを明確にしましょう。
- 技術を極めたい：企業のAI（人工知能）開発部門やAIベンチャー企業で、専門性を高めることができる
- 新しいサービスを創出したい：AIベンチャー企業やフリーランスとして、自分のアイデアを形にすることができる
- 社会貢献をしたい：医療や教育など、社会課題解決に貢献できる分野で活躍することができる
- ワークライフバランスを重視したい：フリーランスやリモートワーク可能な企業を選択することで、柔軟な働き方を実現できる
変化を恐れず挑戦し続ける姿勢が重要
新しい技術や働き方に柔軟に対応し、常に学び続ける姿勢が重要です。
AI（人工知能）技術は日々進化しており、AIエンジニアの働き方も変化していくことが予想されます。
未経験からAIエンジニアになれるの？文系出身でも大丈夫？
AIエンジニアは専門性が高いイメージがありますが、文系出身や未経験からでも挑戦できます。
AIエンジニアになるために、必ずしも理系の大学を卒業している必要はありません。
文系出身でも、プログラミングや数学の知識を身につけることで、AIエンジニアとして活躍可能です。
実際、多くの企業が未経験者向けのAIエンジニア養成プログラムを実施しており、文系出身者や異業種からの転職者も積極的に採用しています。
AIエンジニアに必要なスキルは？
この章では、AIエンジニアに必要なスキルを、以下の3つのカテゴリーに分けて解説します。
- 必須スキル
- 歓迎スキル
- その他
AIエンジニアには、技術的なスキルだけでなく、コミュニケーション能力や問題解決能力も求められます。
必須スキル
- プログラミングスキル（Pythonなど）：AIモデルの開発には、プログラミング言語Pythonが広く使われているため、Pythonの基礎文法やライブラリの使用方法などを習得すべき
- 機械学習の知識（scikit-learn、TensorFlowなど）：機械学習のアルゴリズムやモデルの構築方法を理解する必要があるので、scikit-learnやTensorFlowなどの機械学習ライブラリの使い方も習得すべき
- 数学・統計学の知識：機械学習のアルゴリズムの理解には、数学・統計学の知識が不可欠なので、線形代数、微積分、確率統計などの基礎を学ぶ
歓迎スキル
- 深層学習（ディープラーニング）の知識：深層学習は、画像認識や自然言語処理などの分野で高い性能を発揮する技術であることから、深層学習の基礎知識や、代表的なモデルの理解があると、より高度なAI（人工知能）開発に携われる
- 自然言語処理（NLP）の知識：自然言語処理は、人間が使う言葉をコンピュータに理解させる技術なので、ChatGPTのような対話型AIの開発には、自然言語処理の知識が必須で
- データ分析・可視化スキル：大量のデータを分析し、その結果をわかりやすく可視化するスキルは、AIモデルの開発において非常に重要なため、Pythonのデータ分析ライブラリ（pandas、NumPyなど）や可視化ライブラリ（Matplotlib、Seabornなど）を使いこなせるようになるのがおすすめ
- クラウドコンピューティングの知識（AWS、GCPなど）：AI（人工知能）開発では、大規模な計算資源が必要になることが多いことから、AWSやGCPなどのクラウドコンピューティングの知識があると便利
- ビッグデータ処理技術（Spark、Hadoopなど）：大量のデータを効率的に処理するための技術なので、ビッグデータ処理技術を習得することで、大規模なAI開発プロジェクトに貢献できる
その他
- コミュニケーション能力：AIエンジニアは、チームで協力してAI（人工知能）開発を進めることが多いので、自分の考えをわかりやすく説明したり、相手の意見を理解したりするコミュニケーション能力を養う必要がある
- 問題解決能力：AI開発では、さまざまな課題に直面することがあるため、問題の原因を分析し、解決策を提案する能力が求められる
- 英語力（論文を読むため）：AI分野の最新情報は、英語で書かれた論文で発表されることが多いことから、英語の論文を理解できる程度の英語力があると、AI技術のトレンドをいち早くキャッチアップ可能
AIエンジニアに必要な資格
ここでは、AIエンジニアに必要な資格をご紹介します。
- 特におすすめの資格
- その他の役立つ資格
- 資格取得のポイント
資格取得によって体系的な知識を習得できるだけでなく、あなたのスキルを客観的に証明し、企業からの評価を高めることにもつながります。
特におすすめの資格
数あるAI（人工知能）関連資格の中でも、特にAIエンジニアにおすすめの資格を2つ紹介します。
G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）
G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）は、一般的なAI（人工知能）、ディープラーニングの知識を測る試験です。
AIの基礎知識、機械学習、深層学習、AI倫理など、幅広い分野を網羅しています。
＜メリット＞
AIエンジニアとしての基礎知識を証明でき、キャリアのスタート地点として最適です。
未経験者や文系出身者でも挑戦しやすい難易度です。
E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）
E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）は、ディープラーニングの実装能力を測る試験です。
プログラミングや数学の知識、機械学習・深層学習の理論、実践的な応用能力などが問われます。
＜メリット＞
AIエンジニアとしての専門性を証明でき、高度なAI（人工知能）開発プロジェクトに参画するチャンスが広がります。
G検定に比べて難易度は高めですが、取得することで市場価値を高めることができます。
その他の役立つ資格
AIエンジニアのキャリアアップに役立つ資格は他にも多数存在します。
Python関連資格
PythonはAI（人工知能）開発で最も広く使われているプログラミング言語なため、Python Instituteが提供するPCEP（Certified Entry-Level Python Programmer）やPCAP（Certified Associate in Python Programming）などの資格を取得することで、Pythonスキルを証明できます。
クラウド関連資格
AWSやGCPなどのクラウドプラットフォームは、AI（人工知能）開発において重要な役割を果たすので、各クラウドベンダーが提供する資格を取得すれば、クラウドスキルを証明し、AI開発環境の構築・運用能力をアピールすることが可能です。
データベース関連資格
大規模なAI開発では、データベースの知識も重要になるため、Oracle Certified ProfessionalやMicrosoft Certified：Azure Data Scientist Associateなどの資格を取得すれば、データベーススキルを証明できます。
統計検定
統計検定は、AIモデルの開発には、統計学の知識が不可欠です。
統計検定を取得することで、統計学の基礎知識を証明できます。
資格取得のポイント
資格取得を目指す際には、以下のポイントを押さえましょう。
目標設定
なぜ資格を取得したいのか、どの資格が自分のキャリアプランに合っているのかを明確にしましょう。
学習計画
試験範囲や難易度を把握し、効率的な学習計画を立てましょう。
オンライン講座や参考書などを活用することも有効です。
過去問演習
過去問を繰り返し解くことで、出題傾向を掴み、時間配分や解答のコツを身につけましょう。
モチベーション維持
資格取得は長期戦になる場合もあります。
目標を忘れず、モチベーションを維持することが重要です。
AIエンジニアになるためのステップ
AIエンジニアになるためには、以下のステップを踏むのが一般的です。
- 基礎知識の習得：AI（人工知能）・機械学習の基礎知識を、書籍やオンライン講座で学ぶ
- プログラミングスキルの習得：Pythonなどのプログラミング言語を習得する
- 実践的なスキルを身につける：Kaggleなどのコンペティションに参加したり、自分でAIモデルを開発したりして、実践的なスキルを身につける
- ポートフォリオの作成：自分のスキルをアピールするためのポートフォリオを作成する
- 求人に応募：AIエンジニアの求人に応募し、面接を受ける
AIエンジニアのキャリアパスと将来性
この章では、AIエンジニアのキャリアパスと将来性について解説します。
- AIエンジニアの需要は？年収は？
- AIエンジニアのキャリアパスは？
- AIエンジニアの将来性は？
AIエンジニアを目指している方は目を通してみてください。
AIエンジニアの需要は？年収は？
AIエンジニアは、世界的に見ても需要が高く、今後もさらに需要が拡大すると予想されています。
AI（人工知能）技術は、医療、金融、製造業、小売業など、あらゆる分野で活用されており、AIエンジニアの活躍の場はますます広がっているからです。
また、AIエンジニアの年収は、他のエンジニア職種と比較しても高水準です。
経験やスキル、企業規模などによって異なりますが、未経験でも年収400万円〜、経験者であれば年収1,000万円を超えることもあります。
AIエンジニアのキャリアパスは？
AIエンジニアとして経験を積んだ後、以下のようなキャリアパスが考えられます。
- スペシャリスト：特定のAI（人工知能）技術分野に特化し、専門性を高めます。たとえば、画像認識エンジニア、自然言語処理エンジニア、音声認識エンジニアなど
- マネジメント：AI開発チームを率いるリーダーやマネージャーになり、プロジェクトマネジメントやチームビルディングのスキルが求められる
- 起業：自分でAIスタートアップを立ち上げることから、ビジネススキルや起業家精神が求められる
- コンサルタント：企業のAI導入を支援するコンサルタントになります。ビジネススキルやコミュニケーション能力が求められる
- 研究者：大学や研究機関でAIの研究を行い、研究開発能力や論文執筆能力が求められる
AIエンジニアの将来性は？
AIエンジニアは、これらの新しい技術を生み出し、社会に貢献できるやりがいのある仕事であるため、AI技術の進化とともに、AIエンジニアの需要はますます高まることが予想されます。
AI（人工知能）技術は日々進化しており、AIエンジニアの活躍の場はますます広がっているからです。
AIは、私たちの生活をより便利で豊かにする可能性を秘めています。
たとえば、自動運転車、スマートホーム、パーソナルロボットなど、AI技術を活用した新しいプロダクトやサービスが次々と生まれています。
AI（人工知能）開発を成功に導くためのポイント
AI（人工知能）開発を成功に導くためには、以下の3つのポイントが重要です。
- 明確な目標設定：AI開発の目的や目標を明確にし、KPIを設定することで、プロジェクトの進捗管理や効果測定をスムーズに行うことができる
- 適切な人材の確保：AIエンジニアやデータサイエンティストなど、AI開発に必要なスキルを持つ人材を確保することが重要なので、社内に人材がいない場合は、外部の専門家を活用することも有効
- 段階的な導入：AI開発は、最初から完璧なシステムを目指すのではなく、スモールスタートで始め、段階的に機能を拡張していくことが重要
AIエンジニアに関するFAQ
ここからは、AIエンジニアに関するよくある質問にMattock のシニアコンサルタントが回答していきます。
- Q1. 人工知能エンジニアとは何ですか？
- Q2. AI（人工知能）開発エンジニアになるには？
- Q3. AIエンジニアになるには何学部で学べばいい？
- Q4. AIエンジニアの給料はいくらですか？
- Q5. AI（人工知能）の仕事は高収入ですか？
- Q6. AI（人工知能）エンジニアの平均年齢は？
- Q7. AIエンジニアのつらいことは何ですか？
- Q8. AIプログラマーの月収はいくらですか？
- Q9. AIエンジニアとSEの違いは何ですか？
- Q10. AI（人工知能）に強い大学はどこですか？
- Q11. AIエンジニアになるには数学は必要ですか？
AIエンジニアを目指している人は参考にしてください。
Q1. 人工知能エンジニアとは何ですか？
人工知能（AI）エンジニアは、AI技術を活用してさまざまな問題を解決する仕事です。
具体的には、機械学習や深層学習などの技術を用いて、データ分析、アルゴリズム開発、AIモデルの構築などを行います。
顔認証システム、自動運転技術、レコメンドシステムなど、身近なところでAI技術が活用されています。
Q2. AI（人工知能）開発エンジニアになるには？
AI（人工知能）開発エンジニアになるには、主に以下の2つの道があります。
- 大学で情報系学部やAI（人工知能）関連の学科を専攻する：大学でAIに関する専門知識を体系的に学び、研究や開発に携わることで、AIエンジニアとしての基礎を築くことができる
- プログラミングスクールやオンライン講座を受講する：実務的なスキルを習得したい場合は、プログラミングスクールやオンライン講座でAI開発に必要な知識や技術を学ぶ方法もある
Q3. AIエンジニアになるには何学部で学べばいい？
AIエンジニアを目指す場合、大学では主に以下の学部・学科が考えられます。
- 情報工学部：コンピュータサイエンス全般を学び、AI（人工知能）開発に必要なプログラミングやアルゴリズムの知識を習得できる
- 情報科学部：情報科学の基礎から応用まで幅広く学び、AI技術の理論や実践的なスキルを習得できる
- 人工知能学部：AIに特化した学部で、機械学習、深層学習、自然言語処理などの専門知識を深く学ぶことができる
- 理工学部：学部によっては、AI関連の研究室があり、AI開発に携わることができる
Q4. AIエンジニアの給料はいくらですか？
AIエンジニアの給料は、経験年数、スキル、企業規模、勤務地などによって大きく異なります。
一般的には、他のエンジニア職種と比較して高収入である傾向があります。
Q5. AI（人工知能）の仕事は高収入ですか？
AIエンジニアは、専門性が高く需要も多いため、他のITエンジニアと比較して高収入である傾向があります。
しかし、収入は個人のスキルや経験、企業規模などによって大きく左右されます。
Q6. AI（人工知能）エンジニアの平均年齢は？
AIエンジニアの平均年齢は、明確な統計データはありませんが、比較的若い層が多いと考えられます。
AIは新しい分野であるため、20代〜30代の若手エンジニアが活躍しているケースが多く見られます。
Q7. AIエンジニアのつらいことは何ですか？
AIエンジニアのつらいことは、以下のような点が挙げられます。
- 技術の進歩が速く、常に学習が必要：AI（人工知能）技術は日々進化しているため、常に新しい技術を学び続ける必要がある
- 問題解決能力が求められる：AI開発では、常に新しい問題に直面するため、高い問題解決能力が求められる
- 成果が見えにくい：AI開発は長期的なプロジェクトになることが多く、成果が見えにくい場合がある
Q8. AIプログラマーの月収はいくらですか？
AIプログラマーの月収は、経験年数、スキル、企業規模、勤務地などによって大きく異なります。
一般的には、他のプログラマー職種と比較して高収入である傾向があります。
Q9. AIエンジニアとSEの違いは何ですか？
AIエンジニアとSE（システムエンジニア）は、どちらもIT業界で活躍するエンジニアですが、役割が異なります。
- AIエンジニア：AI（人工知能）技術を活用して、新しい製品やサービスの開発、データ分析、アルゴリズム開発などを行う
- SE：システムの設計、開発、運用、保守などを行い、AIエンジニアが開発したAIモデルをシステムに組み込むこともある
Q10. AI（人工知能）に強い大学はどこですか？
AIに強い大学として、以下の点が挙げられます。
- 東京大学：情報理工学系研究科を中心に、AI分野で世界トップレベルの研究が行われている
- 京都大学：情報学研究科がAI研究に力を入れており、多くの優秀なAI人材を輩出している
- 早稲田大学：先進理工学部や基幹理工学部などで、AI関連の研究や教育が盛んに行われている
Q11. AIエンジニアになるには数学は必要ですか？
AIエンジニアになるには、数学の知識は非常に重要です。
特に、線形代数、微積分、確率・統計などの知識は、AIの基礎となるアルゴリズムを理解する上で不可欠です。
数学が苦手な場合は、AIエンジニアになるための基礎数学を学ぶことから始めましょう。
まとめ｜AIエンジニアへの第一歩を踏み出そう！
この記事では、AIエンジニアの仕事内容、未経験からAIエンジニアになる方法、必要なスキル、キャリアパス、将来性について詳しく解説しました。
AIエンジニアは、私たちの生活を豊かにする革新的な技術を生み出す、やりがいのある仕事です。
人工知能（AI技術）の進化とともに、その需要はますます高まっています。
この記事が、AIエンジニアを目指す皆さんの背中を押すきっかけになれば幸いです。
もし、AI開発についてお悩みをお持ちの企業様がいらっしゃいましたら、ぜひMattockにご相談ください。
経験豊富なAIエンジニアが、貴社の課題解決に向けて最適なソリューションをご提案いたします。
貴社のAI開発をサポートします！
Mattockは、AI開発に関する豊富な経験とノウハウを持つ専門家チームが、貴社のAI開発をトータルサポートいたします。
- AIコンサルティング：貴社の課題やニーズをヒアリングし、最適なAIソリューションをご提案します。
- AIシステム開発：要件定義から設計、開発、テストまで、一貫した体制でAIシステムを開発します。
- AI運用サポート：AIシステムの運用・保守、パフォーマンス改善など、運用面もサポートします。
当社の強み
- 経験豊富なAIエンジニア：さまざまな業界・分野におけるAI開発経験を持つ、優秀なAIエンジニアが多数在籍しています。
- 最新技術への対応：深層学習や自然言語処理など、最新のAI技術に対応したシステム開発が可能です。
- 柔軟な開発体制：お客様のご要望や予算に合わせて、最適な開発体制をご提案します。
- ベトナムオフショア開発：ベトナムに開発拠点を持つことで、高品質なAI開発を低コストで実現します。
- ラボ型開発：要件定義から開発、運用まで一貫してサポートするラボ型開発で、お客様のビジネス成長に貢献します。
