AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

AIエンジニアの年収

私たちの周りには既にAI（人工知能）を用いた製品やサービスが溢れています。皆さんのスマホに搭載されている音声アシスタントもAI技術が活用されています。AIエンジニアとは、機械学習や画像処理、音声処理、自然言語処理などの技術を用いて、AI製品の開発やビッグデータ解析などに携わるエンジニアのことです。

エンジニアを目指す皆さんの中には、AIエンジニアを目指している方がいらっしゃるでしょう。そんな皆さんにとって、AIエンジニアはどれくらいの年収を得ているのか、IT業界未経験からAIエンジニアになれるのかが気になるところだと思います。

この記事ではAIエンジニアの年収や、AIエンジニアの仕事、必要な資格、効果的な転職方法などについて解説をしていきます。AIエンジニアへの転職を目指す皆さんはぜひ参考にしてください。

【参考】：AIエンジニアとは？仕事内容と求められるスキル・知識について｜マイナビAGENT

AIエンジニアは研究者からコンサルタント、プログラマーまで実に仕事の幅が広い職種です。年収の平均値を求めてもあまり意味がありませんので、レンジで見てみましょう。

マイナビAGENTの求人検索でキーワードに「機械学習」を入れて検索した結果（2022年5月時点）、公開求人数536件、非公開求人数182件の計718件が該当し、その年収幅は350万円～1,500万円でした。

その内、1,000万円を超えている求人は公開245件、非公開60件の305件があり、全体の4割程度を占めていることから、高年収であることが推察できます。

概ね、各求人情報ではAIエンジニアの年収はシステムエンジニアよりも高い傾向が見られますので、政府統計によるシステムエンジニアの年収523万円を上回る600万円前後と推察できるでしょう。

【参考】： SE・システムエンジニア（IT／通信／インターネット）求人一覧｜ マイナビAGENT

日本国内のAIエンジニアの平均年収は600万円前後ですが、海外のAIエンジニアはどの程度の年収を得ているのでしょうか？米国の雑誌にAIジョブ（AIエンジニア）の平均報酬が載っていますが、それによると年間111,118ドル（円換算で1,400万円～1,500万円程度）です。

米国のAIエンジニアは日本のAIエンジニアの2.4倍の年収を貰っていると推察できることから、かなり厚遇されていることが分かりますが、これはAIエンジニアの需要の高さの表れと考えられます。

【参考】：The Best AI Companies To Work For In 2018 Based On Glassdoor

AIエンジニアの職種と求められるスキル

AIエンジニアというのは、AI開発に関わるエンジニアの総称であり、AIエンジニアには3つの職種があります。求人の際も、AIエンジニアではなく、「機械学習エンジニア」などの職種名による求人が多いので、AIエンジニアで探すと見逃すことがあります。

この機会にAIエンジニアの職種についてぜひ知っておきましょう。ここでは、AIエンジニアの中から機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストの3職種について紹介をします。

機械学習（Machine Learning）はAIを支える技術の1つです。 コンピューターにデータを読み込ませて反復学習をさせることで、データから一定のパターンや特徴を引き出し、その特徴やパターンから答えを導くために利用します。

さらに機械学習の中には深層学習（ディープラーニング）と呼ばれるものがありますが、深層学習は人の神経細胞の仕組みを再現したニューラルネットワークを用いた機械学習の1つです。機械学習エンジニアは企業や行政などの要請を受けて、機械学習アルゴリズムの開発や実装を行うエンジニアです。

機械学習エンジニアに求められるスキルとしては、PythonやR言語、C言語、SQLなどの言語スキル、数学や統計学のスキル、コミュニケーションスキルなどが挙げられます。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

データサイエンティストはアナリティクス分野におけるAIエンジニアです。大量のデータ（ビッグデータ）から必要な情報を抜き出し、ビジネスやプロジェクトの課題解決のために、施策の立案や提案を行います。

データサイエンティストは機械学習エンジニアのスキルに加え、統計解析スキル、課題解決のためのコンサルティングスキルなどが求められます。データサイエンティストは機械学習エンジニアの能力に加え、データアナリストの能力を兼ね備えた上位職種です。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

データアナリストは、データサイエンティストと同じく、アナリティクス分野のAIエンジニアです。データ分析や解析により特化した職種であり、大量のデータからAI技術を用いて得られた結果を元に、問題解決手段や方法を導き出す役割を担います。

求められるスキルはデータアナリストとほぼ同じですが、データサイエンティストよりはエンジニアに近い職種と言えます。

AIエンジニアの主な仕事

今までの説明から、ある程度AIエンジニアのイメージが掴めたでしょうか？これからAIエンジニアの主な仕事内容を紹介していきます。

AIエンジニアは研究者と同様に、最新技術の習得に努めなければなりません。

AI分野はまだまだ発展途上にあり、日進月歩で進化しています。AIエンジニアとしての役目を担うには、最新情報を得る必要がありますので、AIの研究文献やネットから最新情報を入手して、自らの知識や情報を更新します。これがリサーチです。

AIエンジニアによるAI開発では、主にアルゴリズムと学習モデルの開発を行います。機械学習を行う際には、あらかじめ学習モデルの構築が前提となります。構築する学習モデルは主にアルゴリズムによって自動化し、より解析や分析が行えるようにしていきます。

データ分析ではビッグデータ解析やAIシステムの開発を行います。データ解析には結果すら原因を推測するロジスティック回帰分析や、一見関連性のない事象などから要因を見出すアソシエーション分析などがあり、統計学などの数学とプログラミングスキルが必要となります。

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

AIエンジニアはやめとけの理由？

AIエンジニアは誰もが憧れる人気のエンジニアですが、反面「AIエンジニアはやめとけ」といった否定的な人もいます。なぜ「AIやめとけ」と言われるのか、理由や原因を探ってみましょう。

AIエンジニアは理系出身者向きのイメージがあります。確かに統計解析などの数学的スキルが求められることがあり、文系大学出身者には難しいと思われがちです。

しかし実際には文系大学出身でも、機械学習について学んだ方、自らアルゴリズムを構築した経験がある方、Python言語を使えるような方は、AIエンジニアとして活躍できるため、理系にこだわる必要はありません。

システムエンジニアは文系者が向いている？理由やキャリアパスを解説！

先ほど述べたように、AIエンジニアの仕事では「リサーチ」が欠かせません。そのため研究家のように好奇心、向学心が強く、日々スキルアップに努める人が適しています。

情報収集や研究などが好みに合わない人には、苦痛かもしれませんが、逆にそれで給料がもらえるのなら有難いと思える人には最適の職業かもしれません。

AIエンジニアは業界やエンジニアの経験がない人が、いきなり目指すのはかなりハードルが高い職種です。大学で統計解析を学んだ、Pythonのプログラミングを扱っていた、アルゴリズムが得意など、何らかの経験がないと、未経験からの転職は厳しいでしょう。

IT業界未経験者がAIエンジニアを目指すには、資格を取得する、AIについて専門学校などで学ぶなど、AI関連の基礎を習得してから転職に臨むのが良いでしょう。

AIエンジニアをおすすめする理由

未経験からAIエンジニアを目指すにはハードルが高い理由について述べましたが、未経験でも一定のスキルを持ち、志がある方には、次の理由からAIエンジニアへの転職をおすすめします。難しいからといって簡単に諦めることなく、ぜひチャレンジしてみましょう。

今、世の中はAI人材が圧倒的に不足しています。IT人材そのものの不足が叫ばれる中、とりわけAI人材の不足は深刻です。

経済産業省のIT人材需給に関する調査（概要）※によれば、AI市場が平均的な伸びを示した場合でも2030年にはAI人材だけで需給ギャップが12.4万人に達するとの予測があり、将来性が高い職業と言えます。

AI人材の採用で、新卒や第二新卒の未経験者に加え、業界未経験の一般社会人の方にも就業の可能性があります。

【参考】：IT人材需給に関する調査（概要）P7～P8｜（3） AI 人材の需給について｜経済産業省

DX推進が捗らない企業が、喉から手が出るくらいに欲しいIТ人材とは

AIの進化や普及に伴って、職業の多くがAIに置き換わる可能性があります。例えば銀行員、警備員、スーパーやコンビニ、レストランの店員、タクシー運転手など、様々な職業が次第にAIに置き換わっていくと言われています。

一方、AIエンジニアやコンサルタントの職業をAIに置き換えるのは困難です。

AIエンジニアは最先端IT技術に関わる職業です。常に知識の更新が求められますが、この最新知識や情報が大きな力として、スキルアップに役立ちます。

AIエンジニアのキャリアパスとして機械学習コンサルタント、データサイエンティストとしてのキャリアアップ、マネジメント職などがあります。

AIエンジニアにおすすめの資格

AIエンジニアに必須という資格は特にありませんが、AIエンジニアとして就職や転職をする上で役立つ資格があります。AIエンジニアを目指す方におすすめの資格を紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

ITエンジニアを目指すなら、ぜひとも取得しておきたいのが国家試験の基本情報技術者試験（FE）です。

ITの基本知識を有するスキル証明となり、就職や転職では役立つ資格です。基本情報技術者試験の合格後は、やや難関となりますが上位の試験である「応用情報技術者試験（AP）」にもぜひチャレンジしましょう。

【参考】：基本情報技術者試験（FE）

基本情報技術者試験の合格率が上がった？難易度や勉強のロードマップ

G検定は一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営しており、「ディープラーニング」（深層学習）に関して、事業などで活用する上で必要な能力や知識を有しているスキル証明となる検定試験です。

AIの全般や活用方法を学ぶのに適した試験ですが、ビジネス寄りの試験ですので、E資格と併せて取得しておくとよいでしょう。

【参考】：G検定とは｜日本ディープラーニング協会

E資格は同じく一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営する、ディープラーニングに関するエンジニア向け資格です。ディープラーニングに関する理解と、それを実装するエンジニアとしての能力や知識を問う試験です。G検定と併せて取得することをおすすめします。

【参考】：E資格とは｜日本ディープラーニング協会

Pythonは機械学習関連のプログラミングで最もよく利用される人気のプログラミング言語です。Python3エンジニア認定基礎試験ではPythonの基本的な文法、データ構造、クラス、標準ライブラリなどに関する知識を問います。その他、より実践的な知識を問う「Python3エンジニア認定データ分析試験」があります。

【参考】：Python 3 エンジニア認定基礎試験

統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会が運営する、統計に関する知識や活用力を試す全国統一の試験です。試験の種別が1級から4級、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンスなどがあり、データサイエンティスト、データアナリストを目指す方にはおすすめします。

【参考】：統計検定

未経験からAIエンジニアへの転職を成功させるには

AIエンジニアとして転職する上で知っておきたいことをお伝えしてきましたが、AIエンジニアの市場には膨大な求人があるものの、未経験者の皆さんは企業選びや選考などをどのようにアプローチをすれば良いのか、分かりづらいと思います。

そこで利用を推奨するのがマイナビIT エージェントです。

マイナビITエージェント【公式】IT・Webエンジニアの求人・転職エージェント

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。