## AIエンジニアは文系でもなれる？

近年ChatGPTを皮切りに急速にAIの普及、活用が進んできました。そんな中、文系出身者がAIエンジニアを目指すケースが増えており、「文系出身者でもAI人材になれるのか」と確信が持てない方も少なくないでしょう。

*結論から言うと、文系出身者でもAIエンジニアになれます。*AIエンジニアを含め、エンジニアには文系出身者が強みとするコミュニケーション能力や企画力などが必要とされ、IT業界全体でも文系出身者を積極採用する動きがあります。

この記事では、未経験の文系出身がAIエンジニアを目指す上で知っておきたいことを中心に、AIエンジニアの概要やAIエンジニアが向いている人、取得しておきたい資格などを紹介しますので、AIエンジニアを目指している方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT | Open AI](https://openai.com/chatgpt)
【参考】：[文系AI人材になる|東洋経済社](https://str.toyokeizai.net/books/9784492762516/)

AIエンジニアとは？仕事内容と転職で成功するための秘策を解説

### IT業界では文系出身者が増えている

実際にITエンジニアになる方の文系の割合はどの程度なのでしょうか？確かにITエンジニアは理系出身者が有利だと言われた時期もありましたが、今では出身学部や専攻による差はほとんどありません。

**2013年時点では、ITエンジニアの理系出身者は新卒就職者の過半数を占めていましたが、2023年には文系出身者が61.8%を占めており、AIエンジニアにもこの状況は当てはまると考えていいでしょう。**

文系出身者が就く職種の多くがこれからAIに代替されると言われる中、ITエンジニア、とりわけAIエンジニアは生き残る職業の1つと言われています。AIを使いこなす人材を目指す文系出身者は今後さらに増えていくと見られます。

【参考】：[ITエンジニアになる新卒者が増加、文系学部出身者も62% | マイナビニュース](https://news.mynavi.jp/article/20240312-2904318/)

### 文系出身者に向いているAIエンジニアの職種

AIエンジニアの役割は、大別するとアナリストとプログラマーに分類できます。文系出身のAIエンジニアは、AIエンジニアの中でもアナリストの役割を担っていることが多いと考えられます。

アナリストはAIが出力した情報を踏まえてデータ解析やチューニング、コンフィグ作業を担当します。一方、プログラマはAIの基本となるプログラミングや設計などの開発作業を担当します。

**アナリストが文系出身者に向いていると言われるのは、文系出身者が得意とするコミュニケーション能力や文章スキル、問題解決能力、経営関係の知識などが関係しています。**

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

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## AIエンジニアの役割とスキル

AIエンジニアは、人工知能（AI）技術を活用してシステムやアプリケーションを開発・設計する専門家です。以下に、AIエンジニアの主な役割とスキル、AIエンジニアの3つの職種を紹介します。

AIエンジニアの主な役割としては、以下のようなものが挙げられます。

AIモデルの設計やトレーニング、評価、最適化を行い、データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデルの選定などを担当します。また、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムの実装も行います。

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### AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアは急速に発展する分野であり、需要が高まっています。**文系出身者でも、プログラミングや数学の基礎を学び、AI技術に興味を持つことで、AIエンジニアとして活躍できる可能性があります。**以下、AIエンジニアに必要とされる主なスキルです。

*▪プログラミング*
 PythonやRなどのプログラミング言語を習得する必要があります。

*▪機械学習とディープラーニング*
機械学習アルゴリズムやニュートラルネットワークの理解が必要です。

*▪数学と統計学*
線形代数、確率論、微分積分学などの基本的な数学知識が求められます。

*フレームワークとライブラリ*
TensorFlowやPytorchなどのフレームワークを使いこなせることが重要です。

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### AIエンジニアの主な3つの職種

AIエンジニアはAIに関する知識や技術を用いてAIの開発や、AIを利用したデータ解析を行う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つの職種の役割とスキルについて紹介します。**

*■ 機械学習エンジニア*
▪役割：機械学習モデルの設計、トレーニング、評価、最適化を行います。
▪スキル：Pythonや機械学習アルゴリズムの理解、数学的知識（線形代数、確率論）、フレームワーク（TensorFlow、Pytorch）の使用が求められます。

機械学習エンジニアとは？AIエンジニアとの違いや年収、言語を紹介

*■ データサイエンティスト*
▪役割：大量のデータを分析し、ビジネス上有益な情報を引き出します。
▪スキル：データ処理、統計学、ビジネス知識、プログラミングスキルが必要です。

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*■ データアナリスト*
▪役割：データを分析して洞察を得る専門家です。
▪スキル：データ処理、可視化、統計学の基本知識が必要です。

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AIエンジニアに関する年収データが見当たりませんので、ここでは代わりに製品開発／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（※2024年3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433万円なので、製品開発／研究開発全般の職種は一般の平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

**AIに対するニーズは急速に高まり、ビジネス分野でもAIは大きく注目されていますので、今後AIエンジニアの年収はさらに高まっていくことが予想されます。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

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エンジニアを目指すメリット

AIエンジニアの仕事は難しいイメージがあり、特に文系出身者にはハードルが高い職種と感じられるでしょう。それでも、AIエンジニアを目指す意味はあります。ここでは、*AIエンジニアを目指すメリットについて確認してみましょう。*

AIエンジニアになるのは決して容易ではありませんが、明確なキャリアパスを描いてチャレンジしてみましょう。

ChatGPTなどの生成AIの出現、AIを搭載した家電の普及、AI技術を活用したDXの推進、ビッグデータの活用などを受けて、AI市場は拡大の一途をたどっています。一方ではIT人材の不足が叫ばれ、特にAI人材の不足は深刻です。

経済産業省の人材需給に関する調査（P7：AI人材の需給について）では、AI市場の需要の伸びが中間値の場合でも、2030年にAI人材の需給ギャップが12.4万人に達すると予測しています。**こうした需給状況からAIエンジニアを目指すメリットは非常に大きなものがあると言えます。**

【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 ](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf)

デジタルトランスフォーメーション（DX）とは？求められる人材を解説！

AIは人の仕事を奪うと言われていますが、それは特定の分野の仕事であり、少なくともAIエンジニアの領域がAIに代替される可能性は極めて小さいと考えられます。もちろん、AIエンジニアの仕事の一部をAIがサポートする可能性は大いにありますが、AIエンジニア抜きでAI開発を行うのは困難です。

またAI分野は技術革新が速く、常に新たな課題に取り組む必要があり、自己研鑽が欠かせません。**好奇心旺盛な方、向上心の高い方には、AIエンジニアの仕事はやりがいがある、大変魅力的な職業と言えます。**

AIエンジニアはなくなる ？なくならない理由と必要なスキルを解説

今やAIはビジネスの世界で、欠かすことのできない重要な技術です。また技術革新のスピードが速く、常に知識やスキルのアップデートが求められます。

その一方、AI人材の不足は深刻化しており、今後さらにその傾向が強まるでしょう。**またAIエンジニアには豊富なキャリアパスがあり、AIコンサルタントやデータサイエンティスなどの職種では高額の報酬が期待できます。**

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

## AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアを目指すにはスキルや知識も重要ですが、適性が必要です。ここでは、どのような資質を持った人がAIエンジニアに向いているのかについて見ていきましょう。

いずれも個人的な資質ですが、*資質は知識や技能の習得、思考力、判断力、表現力の育成、継続的な努力によって伸ばすことができます。*自己チェックしてみて苦手な部分があれば、その改善に努めてみましょう。

### ロジカルシンキングが得意な人

AIエンジニアは集めた大量のデータをプログラムやツールを用いて解析し、データから答えを導き出します。そのプログラムのアルゴリズムを編み出すには、ロジカルシンキング（論理的思考能力）が必須です。

**物事を客観的に見て論理的に判断する能力、ロジカルシンキングが得意な人はAIエンジニアに向いています。**

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

AI技術は日進月歩で進化しており、常に新しい知識・技術を習得する必要があります。**AIエンジニアは、新しい知識を吸収する貪欲さや向学心を持つ人、好奇心の旺盛な人に向いています。**

AIの目的は、AIを用いて何らかの問題を改善することです。それは単に自動化することだけではなく、あるべき姿を実現することです。AIエンジニアは、あるべき姿は何か、問題の原因は何かを常に考える問題意識が求められます。

**AIエンジニアは常日頃から問題意識を持ち、解決や改善することが好きな人が向いています。**

AIエンジニアはAI製品やサービスの開発において企画にも参加します。そこでは新製品のアイデアや活用法を提案することがあります。また専門知識を持たない経営者や営業担当に対しても、**分かりやすく、同意を得られるように伝えられる提案力が求められます。**

## 文系からAIエンジニアになるには

文系からAIエンジニアになるのは簡単ではありませんが、文系だからこそ有利な面があることも分かりました。ここでは、AIエンジニアとして転職する上で有利になる資格と、転職エージェントの活用について解説します。

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

### AIエンジニアになるのに役立つ資格

AIエンジニアになるのに必須の資格はありませんが、スキル証明となるAIエンジニアを目指す上で役立つ資格がいくつかあります。**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。**ぜひチャレンジしてみましょう。

*■ 基本情報技術者試験（FE）*
文系出身者でもITのスキル証明となる資格があれば、就職や転職に有利です。そこで、文系出身者にはITエンジニアへの登竜門と言われる「基本情報技術者試験」の資格取得をおすすめします。基本情報技術者試験の資格を取得した方は、ぜひ上位資格の「応用情報技術者試験」にチャレンジしましょう。

【参考】：[基本情報技術者試験（FE）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)
【参考】：[応用情報技術者試験（AP）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/ap.html)

基本情報技術者試験とは？試験概要や合格率、ITパスポートとの違い

*■ G検定（ジェネラリスト検定）*
G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）の主催によるAI関連の試験です。ディープラーニングをビジネスに活用するためのリテラシーを検定します。試験はオンライン受験が可能で、AIに関するさまざまな技術や手法、ディープラーニングの基礎知識と活用について検定します。

【参考】：[G検定について｜一般社団法人日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/start/)

G検定とは？試験概要・受験のメリット・必要な勉強時間を解説！

*■  E資格（エンジニア資格）*
E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施するAIエンジニア向けの資格です。この資格は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を認定するものです。

G検定がビジネス向けであるのに対し、E資格はエンジニア向けの資格です。AIエンジニアを目指す方はE資格の取得をおすすめします。

【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

AIの急速な発展と普及により、AIエンジニアを目指す文系出身者が増えています。では文系出身者はAIエンジニアになれるのでしょうか？この記事では文系出身者がAIエンジニアを目指す上で知っておきたいこと、行うべきことを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

IT業界の文系比率増大とともに文系出身のAIエンジニアも増加しており、今後も拡大傾向にある

文系出身者がAIエンジニアを目指すメリットは、人材不足や仕事のやりがい、高収入などがある

文系出身者がAIエンジニアになるには、関連資格の取得と研修が手厚い企業への転職が有効

AIエンジニアは文系でもなれる！そのために知っておきたいことを解説

## 情報システム部はなぜ無能という声があるのか？

多くの企業では、企業内に情報システム部門があります。名称は「情報システム部」や「システム部」、「システム推進部」など、まちまちですが、ここでは「情報システム部」と称します。

経済産業省はDXレポート※で「日本の企業でデジタルトランスフォーメーション「DX」が進まない場合には、年間で最大12兆円の経済損失が生じる可能性がある」と警鐘を鳴らしており、大企業を中心にしてIT投資が積極的に行われています。

情報システム部に対する期待と否定や偏見、このギャップの原因はどこにあるのでしょうか？このギャップを解消し、情報システム部が本来の姿をとり戻すには、何が必要なのか、その解決策を提示します。

ここでは、社内SEを目指す皆さんに向けて、**「情報システム部」が無能と言われる原因と、その解決策について徹底解説をしていきます**ので、ぜひ参考にしてください。

*【参考】：※[DXレポート簡易版｜経済産業省](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_02.pdf)*

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

DXの取組事例に学ぶDX成功のポイントとITエンジニアへの期待

**情報システム部（略称、情シス）は、企業内で社内システム開発、運用、保守などをまとめて行っているシステム部門のこと**です。情報システムには大別して「基幹（系）システム」と「情報（系）システム」の2種類がありますが、情報システム部はこの2種類のシステムを一手に引き受けています。

基幹システムは企業の事業を支える主要システムのことで、具体的には生産管理・販売管理・在庫管理や人事給与、財務会計などの業務システムです。

一方、情報（系）システムは、社内・社外とのコミュニケーション、情報共有に必要なメールやSNS、業務の効率化を進めるグループウェアなどを指します。他、広義では業務に必要なパソコンやOSなどのプラットフォームを意味する場合もあります。

### 情報システム部に対する見方

情報システム部は汎用コンピュータが導入された数十年前には電算室と呼ばれ、社内システムの運用や保守を中心に行っていました。当時はITという言葉すらなく、電算室は特殊な部門と見られがちでした。

その後次第に受発注や生産管理、販売管理などのシステムが整備され、顧客との接点が生じてくると、情報システム部と改称され、その立ち位置は徐々に変わってきました。とはいえ、情報システム部をコストのかかる部門と見る傾向は大きく変わらず、時にはリストラの対象となることもありました。

こうして日本の多くの企業では、**情報システムの重要性に対する意識はなかなか高まらず、これが世界の企業とのIT格差を招き、経済産業省がDXレポートで警鐘を鳴らす事態になった**と言われています。

## 情報システム部は決して無能ではない

「情報システム部は無能」という偏見がありますが、なぜそのような噂が出るのでしょうか？仮に情報システム部を解体したら、どんな問題が起きるか、検証をしてみましょう。**検証をすることで、情報システム部が決して無能な部署ではないことが分かります。**

### 情報システム部は企業の心臓部

最近マスコミを賑わしている大手銀行ATMの停止事故は、銀行の基幹システムである「勘定系システム」の不具合が原因です。

老朽化した「勘定系システム」を情報システム部が必死に支えているからこそ、何とか銀行は機能を保っていますが、もし情報システム部が基幹システムである「勘定系システム」の保守・運用を止めてしまえば、銀行は機能不全に陥るでしょう。

これほど**重要な基幹システムを支えている情報システム部を無能扱いするのは不当なこと**ではないでしょうか。多くの大企業では、数十年の歴史を経てレガシーシステムとなった基幹システムが残っており、予算や人員の問題から抜本的な見直しが行われないまま今日に至っています。

これが日本のIT化の遅れの象徴であり、企業の国際競争力低下の1つの要因となっています。情報システム部へ人員や予算を投入しなかったことが、こうした問題を招いた原因かもしれません。

### 従業員の仕事へのサポートは欠かせない

多くの企業では仕事の道具としてパソコンや情報システムが利用され、これらの正常利用のために専用のヘルプデスクを設けている企業もあります。

「パソコンが起動しない」「ネットワークにつながらない」といったトラブルにヘルプデスクが対応していますが、こうした機能がなければ業務停止のリスクがあります。情報システム部は無能どころか、**有能だからこそこうしたサポートを通じて従業員の仕事を支えられる**のではないでしょうか。

情報システム部に対する理解不足から、こんな「情報システム部あるある」が起きています。その一例を挙げてみます。

▪パソコンが動かなくなったから治してほしい

バッテリーで稼働するノートパソコンで、電源コードがコンセントから外れていて起きる単純なトラブルに対しても情報システム部は対応しなければなりません。

▪パスワードを忘れて、パソコンのログインができない

パスワードは個人の重要な機密情報のため、情報システム部員といえど、簡単に知ることはできませんが、情報システム部にはこんな問い合わせが実際にあります。

情報システム部は「便利屋」のように思われ、こうした問い合わせが毎日のようにある企業も実際にあります。こうした問題を防ぐには、**情報システム部には従業員のITリテラシー向上についても責任を負う必要がある**と考えるべきでしょう。

多くの企業では、**情報システム部の仕事内容や役割が認識されていないケースが見受けられます。**一般社員と情報システム部の接点は少なく、「社用パソコンを貸与している部門」、「メールシステムの問い合わせ先」程度の認識しか持たれていない情報システム部もあります。

本来の情報システム部の役割について確認しておきましょう。基本的に情報システム部には以下4つの機能があります。

IT専門知識と業務知識、自社の経営知識を生かし、ITのビジネス活用と業務効率化を目的とした**IT戦略を立案し、その戦略に従った基幹システム構築の企画、情報系システムの導入企画や選定を行います。**業界動向、自社コアビジネスへの理解、業務知識や経営知識まで求められ、高度な能力が必要となります。

### 社内システム開発・運用・保守

自社のビジネスに対応する基幹システムや、売上管理、販売管理、人事給与、財務経理など**日々の業務に対応する社内システムの開発や運用、保守を行います。**既存システムの運用では、障害対応を行います。

### 社内インフラの構築と運用・保守

サーバーやストレージ、ネットワークやネットワーク機器、パソコン、スマホなどの**社内インフラの構築、調達、運用、保守などを行います。**また、災害対策などのBCP（Business Continuity Plan）「事業継続計画」のインフラ分野も担当します。

**パソコンなどのインフラ機器、利用システムに関する従業員からの問い合わせに対応します。**また、パソコンなどの初期設定、OSのバージョンアップ、パソコンの修理受付なども行います。最近はアウトソーシングで外部の専門会社に委託するケースが増えています。

## 情報システム部が無能と言われる原因

以上述べたように、重要な役割を担っているにもかかわらず、**情報システム部が無能と呼ばれる原因はどこにあるのでしょうか？**原因を探ることで解決策が見えてきますので、以下に挙げてみましょう。

### 何をしている部署か分からない

ヘルプデスクを設置している企業では、比較的情報システム部に対する一定の理解はあるようですが、ヘルプデスク機能以外についてはなかなか理解を得られません。**情報システム部がどんな仕事をしているかが見えないからです。**仕事が見えないから理解が進まず、それが偏見にもつながってしまいます。

### システムトラブルで仕事が止まる

現在はどの企業でも仕事にパソコンやスマホ、ネットワークやアプリケーションが欠かせません。ネットワークの停止、サーバーダウンなどの障害はいきなり業務停止を招きます。

インフラの冗長化がなされている先進企業ではシステム停止は起きにくく、業務停止に至らないことも多くありますが、**システム投資を最小限に抑えている企業では、ネットワークやサーバーの障害は復旧に時間が掛かり、現場の業務が停止してしまうことがあります。**

こうした影響を被った従業員からは、辛辣な批判が情報システム部に向けられがちです。また、この障害対応で大変な思いをした情報システム部員からも批判が上がることがあります。

情報システム部は「経費がかかる」と言われるなど、コスト部門という見方が根深くあります。それは、営業部門のように売上や利益といった評価尺度がなく、システム投資に対する効果測定がきちんと行われていないからです。そのため、情報システム部は**経費に対する効果が見えず、経費の無駄遣いをしているように見られてしまいがちです。**これが無能とみられる1つの要因です。

## 情報システム部への誤解を解き、理解を得るには

ここまで情報システム部が無能と言われる原因について述べてきましたが、その根底には情報システム部に対する理解不足があります。

経営層では、情報システム部が戦略部門であるという認識が欠けており、また現場では情報システム部によって業務が支えられているという理解が足りないケースが見られます。この状態を是正し、**情報システム部の重要性に対する理解を深めてもらうには、積極的な情報発信が必要です。**

経営会議では、**IT戦略やシステム企画の説明、説得を行い、経営層の情報システム部への理解を深める絶好の場です。**DX推進の必要性を説いたり、競合他社の情報システムの動向を報告したり、或いはシステム化の効果を報告したり、情報システム部のアピールの機会は豊富にあります。

なかなか理解をしてもらえないと嘆くのではなく、自ら働きかける努力が必要です。

企業の活力を高める上で、情報共有は大変有効です。社内SNSなどは情報共有の場として設置している企業が増えていますが、この**社内SNSの積極活用が情報システム部に対する理解向上に大いに役立ちます。**

たとえば、ヘルプデスクに対する問い合わせの内容やその対応についてFAQとしてアップしたり、情報漏洩事故への注意喚起、新たな導入システムの使い方など、発信すべき内容は無数にあります。この発信を上手に行うことで、情報システム部の存在感を高め、理解を深めることができます。

情報システム部が無能と言われる原因の1つに、「現場を知らない」「机上の空論ばかり」という批判があります。それは、情報システム部は現場の声に耳を傾けず、上から目線でシステムの開発や導入を行ってしまいがちだからです。

システム開発においては、ユーザーの声を聴いて「要求分析」や「要件定義」を行います。パッケージの導入や、システム開発の外部委託などで、この「要求分析」や「要件定義」を怠ると、批判の原因になります。

**情報システム部は現場第一主義を貫くことで、現場の理解や協力を得られることを肝に銘じる必要があります。**

## 転職エージェントを活用して社内SEを目指す

ここまで「情報システム部」が無能と言われる理由や問題点、あるべき姿について解説してきました。　

しかし、未経験者がいきなり社内SEへの転職を目指すとなると、不安な要素が多々あると思います。**未経験者をしっかり受け止め、理解のある企業、未経験者を活用する企業を探さなくてはなりません。**また、未経験者がアピールできるものが何かをはっきり理解しておく必要があります。それらを1人で乗り越えるのはたやすいことではありません。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)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 AGENT】迷ったら相談すればいいんだ

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの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致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
・スキルアップをして市場価値を上げていける企業の選び方を知りたい
・数多くあるITエンジニアの職種の中で、自分に向いている仕事は何か知りたい

情報システム部は無能だから使えないという噂があります。情報システムは経営の4大資源の1つと言われる時代に、なぜこのような見方があるのでしょうか？社内SEを目指す皆さんに、情報システム部の役割、偏見の理由、その解決策について徹底解説します。ぜひ参考にしてください。

重要な基幹システムを支えている情報システム部を無能扱いするのは不当なこと

情報システム部の仕事内容や役割が認識されていないケースが見受けられ、それが情報システム部に対する誤解や偏見を招いている

情報システム部の重要性に対する理解を深めてもらうには、積極的な情報発信が必要

情報システム部は決して無能ではない！未経験から社内SEを目指す方へ向けた真実

## AIエンジニアに向いている人の特徴とは？

*近年、社会のデジタル化が進む中、AI（人工知能）技術は企業での業務効率化をはじめとして、自動運転技術や医療診断の支援、教育やエンターテイメントなど、多くの場面で活用されています。*

AI技術の普及によりAIエンジニアもますます需要が高まっているため、今からAIエンジニアを目指そうと思う方もいるでしょう。どのような人がAIエンジニアに向いているのでしょうか。

## 自分がAIエンジニアに向いているかチェックしよう

AIエンジニアには、AIに関連するスキルである数学の知識や機械学習・ディープラーニングについて精通するだけでなく、AIを実装するためのプログラミングスキルも求められます。また、AI技術は急速に進化しているため、常に学ぶ姿勢と好奇心も必要とされます。

**活躍できるAIエンジニアを目指すのであれば、まずは自分がAIエンジニアに向いているかどうか確認しておくと良いでしょう。**

そこでこの記事では、AIエンジニアを目指したい方のために、AIエンジニアの仕事内容や、向いている人の特徴、求められるスキルなどを詳しく解説していきます。

ここでは、AIエンジニアの基礎知識として、その役割や仕事内容を確認しましょう。また、AIエンジニアの年収についても解説します。

*AIエンジニアとは、機械学習やディープラーニングなどの技術を用いてビッグデータの分析を行い、企業が必要とするAIシステムを構築する専門家です。*

近年、DX化やIoTの普及によってAIの活用が進んでおり、医療、金融、製造、交通などの様々な分野で、業務の効率化や課題解決に貢献しています。

AI技術を使用すれば、自然言語処理を使って人間が書くような自然な文章を生成したり、画像認識を使って画像から情報を抽出したりすることもでき、さらに様々な分野での活用が期待されています。

AIエンジニアは、こうしたAI技術の活用において中心的な役割を果たす技術者として活躍しています。

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### AIエンジニアの仕事内容とは

*AIエンジニアは、AIシステム開発におけるAIの学習を行うために、AIエンジニアはデータの収集と前処理、アルゴリズムの選択、モデルのトレーニングなどの作業を行います。*また、企業やユーザが求めるAIアプリケーションの作成や運用を行います。

また、AIをビジネスに活用するために、クライアントのビジネスの課題を理解し、AIがどのようにビジネスに貢献できるかを示すのも、AIエンジニアの仕事の1つです。

AIエンジニアに近いと思われるシステムエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は431万円（※2024年4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433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収と同程度から高めであることが分かります。

*AIエンジニアが高収入を目指すには、機械学習やディープラーニングなどのAI技術スキルを高め、様々な分野でのAI開発の実務経験を積むことが重要です。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## AIエンジニアに向いている人の特徴

それでは、どのような人がAIエンジニアに向いているのでしょうか。AIエンジニアという職種に長く携わり活躍できる人の特徴を解説していきます。

Iエンジニアに向いている人の特徴として、論理的思考力が高いことが挙げられます。
**AIエンジニアが行うアルゴリズムの設計や機械学習モデルの構築には、論理的思考力が欠かせません。複雑な問題を論理的に分解し、解決策を導き出す能力が必要です。**

日頃から物事を筋道立てて考えることができ、物事の原因と結果をとらえるのが得意な人は、AIエンジニアに適していると言えるでしょう。

AIの開発には、数学や統計学などの理数系の知識が必要です。機械学習のアルゴリズムを理解し、データ分析をするには、数学的な素養が求められます。

*そのため、理数系の問題に強い関心があり、得意としている人は、AIエンジニアに向いていると言えるでしょう。*

AIを勉強するのに数学は必要？どこまでの範囲が必要か解説

*常に新しい知識や技術を学び続けたいと考える勉強熱心な人は、AIエンジニアに向いていると言えます。*

AIの領域は急速に発展しており、新しい技術の研究やライブラリ開発は日々進んでいます。
そのためAIエンジニアは、クライアントの要望に最も適したAIシステムの開発を行うために最新技術の動向を追跡し、新しい知識やスキルを継続的に吸収する必要があります。

また、新しいAIやビジネスモデルを自ら考え出し、最先端の技術を追求したいという意欲がある人は、より向いていると言えるでしょう。

### コミュニケーション能力がある人

AIエンジニアは単独で作業することもあれば、他の専門家と協力してプロジェクトを進める場合もあります。

AIエンジニアのコミュニティなどでの交流により、最新技術の情報を共有したり、有益な知識を得たりすることも多いでしょう。

*そのため、日頃から周囲の人やチームメンバーと円滑なコミュニケーションを行う能力がある人は、AIエンジニアに向いていると言えます。*

## AIエンジニアに求められるスキルとは

ここでは、どのようなスキルがAIエンジニアに求められるかを確認していきましょう。主に必要とされるのは、プログラミングスキル、数学や統計の知識、機械学習などのAIに関するスキルが挙げられます。
あわせて、未経験からAIエンジニアを目指せるかどうかも解説します。

AIエンジニアになるには？転職で成功するための秘策も併せて紹介

### Pythonなどのプログラミングスキル

AIエンジニアには、機械学習を行ったり、AIシステムを実装したりするためのプログラミングスキルが求められます。

AIエンジニアは主にPythonを使ってAIの開発を行います。*Pythonは機械学習関連のライブラリが豊富でAI開発に向いています。また、構文がわかりやすく、初心者でも学びやすい言語としても知られています。*

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