アンドエンジニアのYouTube版『アンドエンジニアチャンネル』では、AI時代で生き残ることができるエンジニアについて対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！
AIエンジニアになるには
昨今ChatGPTの登場もあり、AIという言葉を知らない人がいないほど、AIが一般化してきました。私たちの身の回りでも至る所でAI技術が利用されています。その結果、人気の高い職種と言われるITエンジニアの中でも、とりわけAIエンジニアに注目が集まっています。
とはいえ、AIエンジニアは何をする人なのかと尋ねられると、的確な答えが浮かばない人も少なくないかもしれません。この記事ではAIエンジニアを目指す方に向けて、AIエンジニアの仕事内容や必要なスキル、必要な資格や転職方法などについて解説していきます。
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AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアを目指すには、AIエンジニアの仕事内容を理解することが必要です。AIエンジニアは役割ごとにそれぞれ呼称があり、それらを総称してAIエンジニアと呼びます。AIエンジニアでも役割ごとに仕事内容が異なりますので確認しておきましょう。
AIエンジニアの3つの職種と役割
AIエンジニアはAIに関する知識や技術を用いてAIの開発を行ったり、AIを用いてデータ解析を行ったりするエンジニアのことです。ここではAIエンジニアの中から主な3つの職種について紹介します。
■ 機械学習エンジニア AI開発には欠かせない技術として、機械学習（Machine Learning）があります。機械学習はデータをコンピューターに読み込ませ、そのデータを用いて反復学習をさせることによって、データから一定のパターンや特徴を導き出し、それらから答えを導き出す手法です。
機械学習では学習の手順を示したアルゴリズムを組み込んだプログラムをよく用います。それは、機械学習の中でも、人間の思考パターンに近付けたニューラルネットワークを用いた、深層学習（Deep Leraning）と呼ばれるものです。
■ データサイエンティスト データサイエンティストは、膨大な量のデータを収集して分析し、顧客が活かせる形に整えて、顧客の課題に対する解決案を提案するAIエンジニアです。
データサイエンティストの仕事内容としては、大量のデータ収集、データが利用しやすいフォーマットへの変換、データ分析手法の最新動向の把握（機械学習、ディープラーニングなど）、システム開発部門や情報システム部門とのコミュニケーション、Pythonなどの言語を用いたプログラミング、データに潜むパターンの発見などビジネスの課題解決につながる深い洞察が含まれます。
■ データアナリスト データアナリストは、ビジネス寄りの職種であり、事業課題の整理や、データ分析結果の活用、コミュニケーションに重きを置いた役割を担います。データアナリストは、データや情報に基づき物事や事象に関して調査・分析を行い、ビジネスの将来予測を行うAIエンジニアです。
データアナリストは、データ分析、データを利用した顧客の課題特定や解決方法の提案などが主な役割としています。データアナリストは、政府が掲げる各産業分野でのDX推進において重要な役割を担っています。
AIエンジニアの年収
AIエンジニアという職種の年収データが見当たりませんので、代わりに「製品開発／研究開発全般」の年収データを参考に見てみましょう。
製品開発／研究開発全般の年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収477万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。
国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円ですので、製品開発／研究開発全般の職種は一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。
AIエンジニアという職種がまだ定まっていませんが、ビジネス分野でもAIは大きく注目されており、AIエンジニアの年収が一層高まっていくものと思われます。
【参考】：マイナビエージェント 職種図鑑 ※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方 【参考】：IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7） 【参考】：民間給与実態統計調査-国税庁
AIエンジニアをおすすめする理由
AIエンジニアは難しい仕事であるというイメージがあり、特に文系出身者や未経験者から敬遠されがちですが、次の理由からAIエンジニアを目指すべき職業としておすすめします。 難易度は決して低くはありませんが、しっかりキャリアパスを描き、失敗を恐れずチャレンジしてみましょう。
AI人材の不足
ChatGPTの出現や、AI搭載家電の普及、DX推進やビッグデータ活用など、AI市場は急速に拡大している一方、IT人材、とりわけAI人材の不足が深刻になってきました。
「経済産業省の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人材の需給ギャップが12万人を超えると予測しています。
こうした状況から、AI人材は喉から手が出るほど必要とされており、AIエンジニア未経験者歓迎の募集記事も頻繁にみるようになっています。このようなフォローの風が強まっている中、AIエンジニアの職業に就くメリットは計り知れないと考えられます。
【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
やりがいがある職業
AIの活用で人の仕事がなくなると言われていますが、反対に人の仕事はAIによってより効率化されるということです。AIはうまく活用することで人を幸せにしてくれます。そのようなAI技術の開発に携われるのは非常にやりがいのあることです。
また、プログラミングなどはAIによって自動化されていくと考えられていますが、AIエンジニアはAIを開発するエンジニアであるため、最もAIに置き換わらない仕事と考えられます。しかも、AIは技術革新が速いため、常に新しい課題に取り組み、常に自己研鑽が必要な職業です。
向上心の高い方にとっては、やりがいのある打ってつけの職業と言えます。
キャリアアップしやすい
AI分野は技術革新のスピードが速く、常に知識をアップデートすることが求められます。常に研究し、学ぶということは簡単なことではありませんが、得た知識や情報はステップアップの大きな力となります。
AIエンジニアはキャリアパスとしてはさまざまな職種が想定され、キャリアアップがしやすいというメリットがあります。AIコンサルタント、データサイエンティストといった職種では高額な報酬も期待できるでしょう。
AIエンジニアに向いている人
AIエンジニアになるには、スキル以外に適性が必要です。では、どのような人がAIエンジニアに向いているのか、素質面について見ていきましょう。仕事の特性上、以下の3つの資質を有する人が人が向いています。
資質は努力することで高めることが可能ですので、今不足する資質は何なのかを把握することが重要です。
ロジカルシンキングが得意な人
AIエンジニアは大量データを集め、それをアルゴリズムのプログラムを用いて解析し、データから答えを導きます。アルゴリズムを考え出すにはロジカルシンキング（論理的思考能力）が必須です。主観や直感に頼らず、筋道立てて客観的にものごとを判断できる人はロジカルシンキングが得意な人です。
好奇心が旺盛な人
AI開発では実際に手を動かしてスキルを身につけていきます。AIを開発したいという欲求や好奇心が必要です。AI技術は日々進化していますので、最新の技術を学び、新たなアイデアを編み出す知的好奇心の旺盛な方に向いています。
問題意識の高い人
AIの多くは単なる自動化だけではなく、あるべき形は何かというところから開発が始まる。あるべき形は何か、どこに問題があるのか、を常に考えるような問題意識の高い人が求められます。従って、AIエンジニアは常日頃から問題意識を持ち、解決や改善が得意な人が向いています。
AIエンジニアになるために知っておきたいこと
AIエンジニアになるには、単に努力すればなれるというものではありません。未経験者歓迎の求人も増えていますが、AIエンジニアとして必要なスキルを備えていることが求められます。また、独力で求職活動を行うのは得策とはいえません。
大学で数学や統計学を学んだ方はAIエンジニアに近い位置にいるかもしれませんが、それでも資格はあるに越したことはありません。ここでは、転職を有利にすすめるために取得しておきたい資格と、転職エージェントの活用について解説します。
AIエンジニアになる上で役立つ資格を取得する
AIエンジニアになるには、独学よりもスキル証明となる資格を取得しておいた方がよいでしょう。これからAIエンジニアへの転職を目指す方におすすめの資格を紹介します。ぜひ参考にしてみてください。
■ 基本情報技術者試験（FE） ITエンジニアへの登竜門と言われる人気の国家資格です。ITに関する基本知識を有するスキル証明となりますので、転職前には取得しておきたい資格の1つです。基本情報技術者試験に合格した人は、その上位資格に当たる「応用情報技術者試験（AP）」にチャレンジしましょう。
【参考】：基本情報技術者試験（FE） 【参考】：応用情報技術者試験（FE）
■ G検定（ジェネラリスト検定） G検定は「AIをビジネス活用する上で必要な基礎知識、リテラシーを備えていることを証明する検定試験です。試験内容はどちらかといえばビジネス寄りですが、AIエンジニアを目指す上でAIに関する全般知識、ディープラーニングなどの知識を体系的に学ぶのには適した検定資格です。
【参考】：G検定とは｜日本ディープラーニング協会
■ E資格（エンジニア資格） E資格はエンジニア資格の意味で、ディープラーニングに関するエンジニア向けの検定資格です。ディープラーニングに関する理解と、ディープラーニングを実装するための能力や知識が問われる試験です。G検定と併せて取得するエンジニアが多く、同時取得可能な資格ですので、ぜひ積極的にチャレンジしてみてください。
【参考】：E資格とは｜日本ディープラーニング協会
■ Python3エンジニア認定基礎試験 Pythonは機械学習では最もよく利用される言語です。しかも、文法が平易で初心者でも学びやすいという特徴があります。Python3エンジニア認定基礎試験は基本的な文法やデータ構造、クラスや標準ライブラリなどに関する知識が問われる試験です。
他には、実践スキルを問う「Python3エンジニア認定データ分析試験」がありますので、Python3エンジニア認定基礎試験に合格した方は、こちらにチャレンジすることをおすすめします。
【参考】：Python 3 エンジニア認定基礎試験 【参考】：Python3 エンジニア認定データ分析試験
転職エージェントの活用
AIエンジニアの求人は機械学習エンジニアや深層学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストといった職種名での募集もあり、求人情報を探すのに苦労するかもしれません。
また求人情報からだけでは、企業が求める人物像が自分自身にマッチしているのか否かを判断するのもたやすいことではありません。
自分が希望する仕事にマッチする求人を探すには、転職エージェントの活用をおすすめします。初めての方は抵抗があるかもしれませんが、転職エージェントに登録するだけで、後は担当者がヒアリングをしながら自分に最適な求人を見つけてくれますので、安心して求職活動を行えます。
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準備万端でAIエンジニアを目指そう
本記事では「AIエンジニアになるには」のテーマで、主に未経験からAIエンジニアを目指す方には知っておいてもらいたいことを解説しました。AIエンジニアはいきなりなるのは難しい職業ですが、不可能な職業ではありません。
なぜなら、経済産業の予測にあるように、AIエンジニアの不足が今後ますます顕著になるからです。また、人材不足から、自社でAIエンジニアを育てる企業も増加しています。「未経験者歓迎」を募集広告で強調している企業です。
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