## 管理者の方がエンジニアの目標設定を行うには

管理者としてエンジニアを管理し、育成する場合、エンジニアに適切な目標を設定することが、エンジニア本人や企業にとって重要です。

目標設定によって、長期的なエンジニアの成長度合いや、企業への貢献度が大きく変わっていきます。そのため、**管理者はエンジニアの目標設定を適切に行い、その過程と結果を管理する必要があります。**

この記事では、管理者の方のために、エンジニアの目標設定の重要性や目標設定のポイント、目標設定の評価のためのコツについて解説し、エンジニア1年目・3年目・5年目の目標設定の具体例も紹介します。ぜひ参考にしてください。

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## エンジニアの目標設定の重要性

まず、エンジニアが適切に目標設定を行うことが、具体的にどのようなメリットをもたらすのかについて解説します。

### エンジニアの将来のビジョンを具体化させる

目標設定の大きな目的の1つが、エンジニアの方向性やキャリアプランを明確にすることです。

将来どのようなエンジニアになりたいのかによって、どういった知識・スキルを習得し、経験を積めば良いのかが変わります。そのため、方向性の決定が早ければ早いほど、エンジニアが目指す将来像に真っ直ぐ向かうために使える時間が増えます。

*管理者はエンジニアの目標設定を通して、単なる業務目標の達成を目指すだけでなく、本人がエンジニアとしてどのような将来像を描き、どのようなキャリアパスを考えるのかを把握することが重要です。*

### エンジニアのモチベーションの向上

エンジニアは日々の業務をこなすだけでは、モチベーションを保つことが難しいものです。目標を設定することで、目標を達成することの喜びを感じ、毎日の仕事にもやりがいを感じられます。

*企業で長く勤められるかどうかも、仕事にやりがいを感じられるかどうかが大きく影響します。*目標設定をしっかり行い、エンジニアに長く活躍してもらえる環境を作りましょう。

エンジニアのスキルアップやキャリアアップは、企業の業績アップや成長につながります。*管理者がエンジニアの目標設定を通して適性や方向性を見極め、育てていくことができれば、数年後には企業を支える人材となります。*

## エンジニアの目標設定のポイントとは

エンジニアの目標を適切に設定するためには、いくつかのポイントがあります。個人目標と事業目標を意識すること、スペシャリスト志向かマネジメント志向かを見極めること、大きな目標に向かって小さな目標を逆算して設定することです。

### 個人目標と事業目標を意識する

エンジニアの目標は、個人目標と事業目標を意識して設定しましょう。個人目標とは、エンジニア個人として達成したいタスクや、身に付けたいスキルなどのことで、事業目標とは、会社としてエンジニアに達成を期待する目標値や身につけて欲しいスキルなどのことです。

これを混同すると、適切な目標が立てづらくなります。*管理者は企業の目標を達成するためにエンジニアに事業目標目線の目標設定を期待しがちですが、エンジニアは個人目標を達成しようとする方がモチベーションが上がるためです。*

各エンジニアの特性や志向をしっかりととらえて目標設定を行い、それぞれの個人目標の達成の延長線上で事業目標が達成されるよう、個人目標と事業目標がリンクする目標設定ができれば理想的です。

### スペシャリスト志向かマネジメント志向か

エンジニア個々の将来への志向は、専門分野を極めたいスペシャリスト志向なのか、チームや組織をまとめてマネジメントしたいマネジメント志向なのかに大きく分けられます。入社から3〜5年程度経ったエンジニアには、将来的にどちらへ向かいたいのか、キャリアビジョンを確認しましょう。

スペシャリスト志向の場合は、高度な資格の取得や、さらに技術を高めるための学習、周辺分野の知識の習得など、さらに専門分野を極め、企業の技術力向上に貢献できる人材になることが期待できます。

マネジメント志向の場合は、メンバーを管理し、プロジェクトリーダーなどプロジェクトを円滑に進めるスキルや、コミュニケーション能力を向上させ、将来的に管理職やマネージャー職で活躍してもらうことができるでしょう。

どちらの人材も企業にとっては重要です。*エンジニアの目標設置を通して、スペシャリスト志向、マネジメント志向の人材をバランスよく育てることが、組織の安定的な運用につながります。*

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### 目標とするキャリアパスから逆算する

エンジニアの目標設定をする時には、まず将来どういった仕事をしたいか、何を達成したいかなどのキャリアビジョンを明確にしておきましょう。そして、それを達成するためにその手前で達成するべき小さな目標を立てて行きましょう。

*そうすることで、目標設定がとりあえずの形だけのものにならず、自分の将来につながる大切なものであるという意識を持って達成に取り組むことができます。*

まだビジョンがはっきりしない若手のエンジニアであれば、「〇〇さんのような仕事ができるようになりたい」など、具体的に手本にしたい人を挙げて、ロールモデルに設定するのが効果的です。

## エンジニアの目標達成を評価するために

管理者はエンジニアの目標達成を適正に評価する必要があります。そのためには、定量的な目標を設定することと、目標達成の期限を定めるという2点が重要です。

### 数値を盛り込み定量的な目標を設定する

目標設定をする場合、「フロントエンドエンジニアとしてのスキルを向上させる」のように曖昧で数値化できない、いわゆる定性的な目標も重要ですが、これではどの程度達成できたかの指標が明確でなく、評価を行うのが難しい場合があります。

*そのため、定性的な目標を達成するため、さらに具体的に数値で表される、定量的な目標を設定することも有効です。*

例えば、前述の「フロントエンドエンジニアとしてのスキルを向上させる」という定性的な目標のために、「2ヶ月に1度勉強会に参加する」や、「業務関連資格を1つ取得する」などの定量的な目標設定があると、客観的に評価しやすくなります。

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目標設定を行うときは、目標達成の期限を設定しましょう。期限がないと、いつまでに達成すればいいか分からなくなり、目標達成への行動になかなか着手しないことになりかねません。

設定する目標の内容によって、1ヶ月・3ヶ月・半年・1年くらいのスパンで適切な期限を切りましょう。*そうすることで、エンジニアも期限を守るというモチベーションを保つことができ、管理者も進捗の確認を行いやすくなります。*

## エンジニアの目標設定の具体例

ここでは、エンジニアの1年目・3年目・5年目における目標設定の具体例を挙げ、解説していきます。実際の目標設定の参考にしてみてください。

### エンジニア1年目の目標設定

新人のエンジニアとして入社した1年目は、エンジニアはまだ会社についてよく分からず、仕事の内容を覚えることに精一杯でしょう。この時期は、業務内容の習熟・基本的な技術の習得・必要な基礎的資格の取得などが分かりやすい目標設定となるでしょう。

*管理者としては、新人エンジニアがどのような人材なのかを見極める必要があります。*目標設定とその評価を通して、設定した目標にどのような姿勢で取り組むか、進捗に対する意識は高いか、専門知識の習得度合いの速さはどの程度かなど、エンジニアの特性をよく把握しておきましょう。

*■1年目のエンジニアの目標設定の具体例*
・3ヶ月で業務マニュアルを通読する
・半年で基本的な業務を行えるようになる
・1年以内に基本情報技術者試験に合格する

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### エンジニア3年目の目標設定

新人エンジニアも2年目にはおおむね業務をこなせるようになり、3年目になると会社や仕事にも慣れ、後輩の指導もするようになる時期です。安定した業務ができるようになり、会社の中でも業務の推進を担うメンバーとして見なされるようになります。

*エンジニア自身の一層の技術向上を目指すとともに、社内のより広い範囲や社外にも目を向けてもらい、自分だけでなく、チームや組織の向上に貢献できるような目標設定ができると良いでしょう。*

*■3年目のエンジニアの目標設定の具体例*
・開発でよく使うライブラリをまとめてナレッジを作成する
・自動化による業務効率化で日々の定常業務の時間を20%短縮する
・2ヶ月に1度インフラエンジニアの社外勉強会に参加し、会社へフィードバックする

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### エンジニア5年目の目標設定

エンジニアも5年目になると、自分自身でスペシャリスト志向、マネジメント志向の意識も明確になってくるでしょう。**スペシャリストとして技術を極めるか、プロジェクトマネージャとしてチームや組織を率いるか、どちらを目指すかによって、立てる目標は大きく変わっていきます。**

管理者としても、会社のため本人のためを考えて、個々のエンジニアそれぞれにどのようなキャリアパスを歩んで欲しいという思いもあるでしょう。しっかりと話し合って、目標設定を行うことをおすすめします。

*■5年目のエンジニアの目標設定の具体例*

■スペシャリスト志向の場合
・スペシャリスト向けの専門的な資格を1つ取得する
・月に3本ずつ後輩のコードレビューを行う
・機械学習の新しい技術を取り入れた実装を担当する

■マネジメント志向の場合
・プロジェクトにおける納期と進捗管理を行う
・クライアントと予算や納期などの交渉を行えるようになる
・開発チームのエンジニアの目標設定を行い、管理する

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## エンジニアの目標設定を適正に行って継続的に成長できる組織を作ろう

ここまで、管理者の方に向けて、エンジニアの目標設定の重要性やポイント、具体的な目標設定例について解説してきました。目標設定がエンジニア本人だけでなく、企業にとっても大きな意味を持つことをおわかりいただけたと思います。

エンジニアが高いモチベーションを保ち、適性に合ったキャリアパスを歩んでいくことで、エンジニアと企業は共に成長を遂げていきます。ぜひ、エンジニアとよく対話をしながら目標設定をしてみてください。

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管理者としてエンジニアの目標設定を行うことは、本人のモチベーション維持のためにも、企業の活性化のためにも重要です。この記事では、管理者としてエンジニアの目標設定を行う方のために、エンジニアの目標設定の重要性やポイントを解説し、具体的な目標設定例も紹介します。

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## 「単体テスト」と「結合テスト」の違いとは？

開発の現場では、エラーを検知する「テスト」作業が非常に重要です。ここでは、「単体テスト」と「結合テスト」はどういったものなのかを、システム開発の工程とともに紹介します。

### どちらもシステム開発で重要な工程の1つ

システム開発を行う上で、エラーや不具合はつきものです。どんなに細かくチェックを行っても、実際動かしてみると予期しないエラーが出たり、求めている機能が使えなかったりすることは多々あります。

そこで、必要になるのが「テスト工程」です。作成したシステムを納品するまでに、顧客が求める要件が満たされているか、たとえエラーが出力されてもシステムが稼働するような作りになっているかを地道にテストしなければなりません。

そんなテスト工程のうち、よく知られているのが「単体テスト」と「結合テスト」です。**同じシステム開発において実施されるテスト工程ですが、「単体テストは機能を小さい単体でテストする」、「結合テストは複数のモジュールを組み合わせてテストする」といった違いがあります。**

それぞれのテストを行う目的やタイミングは異なりますが、どちらもシステム開発では欠かせない重要な工程の1つです。

そもそも、このシステム開発はどのような流れで行われるのでしょうか？システム開発は決められた手順通りに進めていきます。例えるなら、家を建てる過程と似ています。

一般的には、*「要件定義→外部設計→内部設計→プログラミング（構築）→単体テスト→結合テスト→システムテスト→運用テスト→システム移行」といった流れをたどります。*

なお、「インフラエンジニア」と「アプリエンジニア」ではプログラミングの有無など、多少工程は変化します。今回は「アプリのシステム開発」を基準に紹介します。

システム開発の工程とは？基本的な流れや略語の意味を解説！

要件定義とはシステム開発プロジェクトを進める前に、顧客にとって必要な機能や要件をまとめる作業のことです。プロジェクトが進んでいくとともに要件定義に立ち返ることも多く、目的をはっきりさせる工程でもあります。プロジェクトが上手くいくかは要件定義で決まると言っても過言ではありません。

要件定義書とは？仕様書との違いや書き方のポイントを解説

外部設計では要件定義で作成した内容をもとに、外見的な見た目の部分を設計していきます。ユーザーの使いやすさに影響を与える部分になるので、使いやすいシステムを作るために大切な工程になります。

内部設計では、システムの中身であるプログラミングの設計をします。外部設計はユーザー側からの視点よりでしたが、内部設計では開発者側からの視点よりで設計していきます。

内部設計でプログラミングの設計が決まったら、設計書通りプログラミングを行っていきます。ただプログラミングを行うのでなく、設計書を作成した人やテストを行う人と積極的にコミュニケーションを行うのも大切です。

プログラミングを使う仕事とは？種類別の例や向いている人の特徴

後で詳しく紹介しますが、単体テストではプログラミングの粒度（単位）ごとにテストを行っていきます。この単位はモジュールと言われることもあります。単純作業になりがちなため、より効率が求められる工程でもあります。

こちらも後で詳しく紹介しますが、結合テストは複数のモジュールを組み合わせて、正しく機能しているかを検証します。結合テストはテスト項目の洗い出しが難しい部分でもあります。

*・総合テスト（システムテスト）*

総合テストでは全ての作成したプログラムが、要件定義で作成したシステム要件通りに正しく動くかをテストする工程です。性能や機能のテストを行います。ここからは、アプリの基盤を作成したインフラエンジニアの人と協力して行っていくこともあるでしょう。

システムテストとは？その手法やシステムテストの仕事に転職するには

運用テストでは実際にシステムを運用する顧客先の環境を設定し、システムに影響や不具合がでないかをテストしていきます。これまでのテストと比較すると実用性に重きを置いたテストとなっています。

運用テストってどんなテスト？目的や内容、注意すべきポイントとは？

システム移行は、古いシステムから新しく開発システムへ切り替える工程です。成功するか、ハラハラする工程でもあります。

保守・運用では、システムが問題なく運用しているかチェックしたり、よりよい状態にシステムを稼働させることができないか、プログラムを修正したりします。システムは24時間365日稼働していなければならないものもあるため、常にシステムを監視する業務も含まれます。

【保守・運用】仕事内容や将来性、必要なスキルについて徹底解説！

### システム開発のモデルの紹介

**システム開発には、さまざまな種類の開発モデルが存在します。**例えば、「ウォーターフォールモデル」、「アジャイル開発」、「プロトタイプモデル」、「スパイラルモデル」などです。ここでは、システム開発で最もよく使われる2種類のモデルを紹介します。

*・ウォーターフォールモデル*

**ウォーターフォールモデルは、要件定義や設計などの上流工程から、テスト、保守・運用などの下流工程へ、順を追って行われていくのが特徴です。**例えば、設計が完全に行われていないのに、プログラミングを行うことはありません。

スケジュール管理がしやすいので、大規模なシステム開発に適している開発手法と言えます。一方、工程でのミスが生じた場合の手戻りがある場合、時間を要してしまうのがデメリットです。

ウォーターフォール開発モデルとは？各工程やメリット・デメリットを解説！

アジャイルには「素早い、機敏な」という意味があります。アジャイル開発は文字通りスピード感のある開発手法です。**短い開発期間で単位を区切り、変更や修正を行います。**

メリットは、新しい技術開発などですぐに成果物が欲しいとき、とりあえず作ってみることができる点です。一方、スケジュール管理がしづらいのはデメリットです。

アジャイル開発の特徴、メリット・デメリット、DXとの関係など

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ここでは、まず「単体テスト」について詳しく紹介します。上述したように、単体テストでは、プログラミングの対象単位ごとにテストを行っていきます。具体例を詳しく説明します。

新人が任されやすい単体テストとその仕様書の作成について徹底解説！

単体テストは「Unit Test（UT工程）」とも呼ばれる通り、メソッドや関数などの1つ1つの小さな単位ごとに行うテストのことです。**1つの画面や1つの機能で実施される動作をテストすることが目的となっています。**

しかし、実際にシステム開発で作るプログラムでは、画面や機能が複数存在している場合が多いです。そのため、動作の連携に関しては単体テストではなく、後で紹介する結合テストでチェックを行います。

一般的に、単体テストは条件分岐を網羅する観点からテストを行います。**理由としては、条件分岐を網羅することで、品質をある程度は確保できるからです。**

ただし、コスト、納期、品質のバランスの観点から、100％の品質を確保するテストはできないことは頭に入れておきましょう。

単体テストの手法の種類はさまざまです。代表的な手法である、「ホワイトボックステスト」と「ブラックボックステスト」を取り上げて紹介します。

**ホワイトボックステストは、プログラムが設計したとおりに動作するかを1つ1つ網羅的に確認するテストです。**つまり、「開発者側の視点」に立ったテストとも言えます。

例えば、設計書ではエラーが発生すると定義された文字列を入力し、出力結果が正常かどうかを検証します。ホワイトボックステストのメリットは、1つ1つのモジュールに対して網羅的に検証できることです。一方、デメリットは工数が増えてしまうことです。

**ブラックボックステストは、開発するシステム自体の仕様を満たしているかどうかを確認する機能のテストです。**つまり、「利用者側の視点」にたったテストと言えます。内部のプログラムについては考慮しないため、「ホワイトボックス」とは逆の「ブラックボックス」と呼ばれています。

テスト例として、設計書で0～100までの数値を正常と設定した場合、境界付近である値（例えば、0、-1など）を選んでテストします。理由としては、境界付近にプログラムの欠陥が多いためです。

ブラックボックステストのメリットは、利用者の要件を満たしていることが確認できる上に、工数を抑えることができる点です。一方で、プログラムの内部処理が適切に行われているのかわからない点はデメリットです。

### 単体テストの仕様書を作成する

単体テストを実施する際は、単体テスト仕様書と呼ばれるドキュメントを用意します。仕様書を作成する際は、「入力手順」「テスト方法」「テスト観点」などを詳しく記載しましょう。単体テストの仕様書を丁寧に作成すると、網羅的にテストを行うことが可能になり、結果的にシステムの品質を上げられます。

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結合テストでは複数のモジュールを組み合わせて、正しく機能しているかを確認します。ここからは結合テストについて詳しく紹介します。

「結合テスト」の観点や目的を押さえ、システムの品質を担保しよう！

結合テストは「Combined Test（CT工程）」とも呼ばれており、複数のモジュールを組み合わせて行うテストのことです。**「モジュールを結合させたときに、設計したように動作するのか」「想定外の状況のエラーが出力されても、システム要件が満たされているか」といったことを検証するのが目的です。**

また、単体テストで正常を確認できたモジュール同士を組み合わせるだけでなく、その他の外部モジュールを結合したテストも行うことがあります。

**結合テストは要件定義に基づいて、機能要件や非機能要件の観点からテスト項目を洗い出します。**単体テスト同様に、コスト、納期、品質のバランスの観点からテスト項目を選定することが大切です。

単体テストと違い、結合テストではシステムの全体的なデータの流れを把握ができる技術が必要になります。1つ1つの機能にエラーがなくても、連携させると問題が発生する可能性があるためです。

プロジェクトの成否を左右する非機能要件の一覧について詳しく解説！

**結合テストの手法としては、「インターフェーステスト」「ブラックボックステスト」の2つが代表的です。**具体的に紹介します。

インターフェースとは、モジュール同士を接続したときに、データの引き渡しを仲介する仕組みのことを指します。インターフェーステストは、結合テストの中では「定番」と言ってもいいほど一般的なもので、「連結テスト」とも呼ばれます。

インターフェーステストでは、機能間やモジュール間でデータを引き渡す際に、引き渡されるべきデータがきちんと引き渡されているか、連携に関わるモジュールが設計した通りに正常に動作しているかなどを検証します。

単体テストで説明した通り、ブラックボックステストはプログラムの内部構造を考慮しないで、入力に対して正常な出力結果を得ることができるか検証するテストです。

結合テストでは、単体テストで正常を確認できたモジュール同士を結合して、ブラックボックステストを実施することで、仕様を満たしているかどうかを確認します。

また、この2つ以外に「トップダウンテスト」と「ボトムアップテスト」があります。「トップダウンテスト」は上位モジュールを呼び出した後に、下位モジュールヘと移行してテストを進めていく方式です。「ボトムアップテスト」はプログラムの下位階層にあるモジュールから、優先的にテストを進めていく方式です。

## 単体テストと結合テストを実行するエンジニアは？

システム開発において重要な役割であるテスト工程ですが、実際の業務では誰が実施するのでしょうか？ここでは、テスト工程を担うエンジニアについて解説します。

### 基本はテストエンジニアが行う

テスト工程を行うのは「テストエンジニア」と呼ばれる業種です。**テストエンジニアはテストの実行だけでなく、テスト計画の策定、結果の分析、改善提案まで幅広い技術と知識を求められます。**

近年は品質管理やセキュリティーがさらに重要視されているため、大きな責任も伴います。また、効率向上のために「IaC」のようなテスト自動化ツールを導入する企業もあり、常に新しい知見が必要です。

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「単体テスト」と「結合テスト」はシステム開発の工程の中のひとつです。テスト工程はシステム開発を行う上で、未然にシステムエラーを防ぐ大切な役割を果たしています。この記事では、「単体テスト」と「結合テスト」の位置づけと違いについて徹底解説していきます。

単体テストと結合テストはシステム開発の中の一工程

単体テストはメソッドや関数など1つ1つの小さな粒度（単位）ごとに行う

結合テストは複数のモジュールを組み合わせて行う

「単体テスト」と「結合テスト」の違いとは？やり方や観点を解説

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)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時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

## AIエンジニアは独学でなれる？

生成AIの代表格、ChatGPTの普及によって改めてAIエンジニアが注目されています。AIエンジニアはAI（人工知能）を利用したシステム開発やビッグデータの分析、解析などを行うエンジニアの総称です。

*AI自体のエンジニアはビッグデータなどの大量データを利用し、機械学習や深層学習によってAIを教育し、AI技術の開発を行います。*一方、ビジネスにおけるAI技術の活用が進む中、AIエンジニアの不足が深刻化しています。

こうした背景から、AIエンジニアに憧れ、AIエンジニアへのキャリアチェンジを目指す方も少なくありません。この記事ではAIエンジニアを目指してキャリアチェンジを検討している方のために、独学でAIエンジニアになる方法について解説をしていきます。

【参考】：[Introducing ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt)

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## AIエンジニアには3つの職種がある

一口にAIエンジニアと言っても、*AIエンジニアにはいくつもの役割があり、役割ごとにその呼称が異なります。*AIエンジニアには役割によって仕事内容も異なりますので、最初にそこを確認しておきましょう。

漠然とAIエンジニアを目指している方は、自分がどの仕事に就きたいのか、しっかり確認しておくことをおすすめします。

**機械学習エンジニアは、機械学習のアルゴリズムを開発し、実装を行うAIエンジニアです。**AIを支える技術の代表的なものに機械学習（Machine Learning）があります。

機械学習はデータをコンピュータに読み込ませ、そのデータを用いて反復学習をさせ、データから一定のパターンや特徴を見出し、そこから答えを導き出します。その際、アルゴリズムを駆使したプログラムが利用されます。

また、機械学習の中でも、特に人の思考パターンに近付けた学習手法を深層学習（ディープラーニング）と呼びます。深層学習はあくまでも機械学習の1つの手法です。

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、ビジネス上の様々な意思決定を支援する職務です。データサイエンティストは大量データ（ビッグデータ）から必要な情報を抽出し、AI技術を用いて解析を行い、その解析結果から意思決定に役立つ提案を行います。

**データサイエンティストは課題解決のために、施策立案や提案を行うことから、アナリティクス分野をフィールドとするAIエンジニアと言えます。**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、データアナリストとしての能力が必要です。

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様に、アナリティクス分野のAIエンジニアです。**データの分析、解析に特化した職種であり、AI技術を利用してデータから仮説を立て、仮説から問題解決の方法を導き出します。**

データアナリストはデータサイエンティストと比べると、よりエンジニア寄りの職種と言えます。

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

## AIエンジニアに必要なスキルと年収

AIエンジニアの役割、AIエンジニアに属する職種の違いについて述べました。ここでは、AIエンジニアに求められるスキルと、AIエンジニアの年収について紹介します。

AIエンジニアに必要なスキルについて見ていきましょう。以下のスキルは必ずなければならないというスキルではありませんが、**AI関連のスキルを有することがAIエンジニアへの早道です。**苦手なスキルがある方は、重点的にスキルアップを目指しましょう。

*■ データベーススキル*
AIエンジニアはデータベースを頻繁に扱いますので、データベーススキルが求められます。中でもSQLなどのデータベース言語は必須知識と言えます。データベース言語は、データベース定義や制御などで使用します。

特にビッグデータのAI活用はAIの精度を高める上で欠かせませんので、ぜひデータベースに強いエンジニアを目指しましょう。

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*■ 数学的知識*
AI開発では高度な数学の知識が必要です。特にAIエンジニアには必須の機械学習では、確率論や統計学、微積分などを使用しますので、大学などで高等数学を学んでいる方は有利と言えます。

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*■ 機械学習スキル*
AIエンジニアにはディープラーニングを含む機械学習の知識が必須です。 機械学習は与えられたデータから、規則や法則性を学習して予測や判断を行うAI技術を指します。 特に人間の思考に近いディープラーニングでは、AI自体がより精度の高い判断を下しますので、機械学習がいかに重要かが分かります。

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

*■ プログラミングスキル*
AIエンジニアを目指す方は既に「C」や「C++」などを学んでいるかもしれませんが、特に機械学習で最も利用されるプログラミング言語は「Python」です。

スマートフォンなど端末側のAIアプリではC系言語、Javaなどが使われますので、これらの言語に加えてPythonを習得しておくと、様々な場面でAIエンジニアとしてのスキルを発揮できるでしょう。

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

AIエンジニアという括りの年収データは見当たりませんので、「製品開発／研究開発全般」という職種の年収データを参考に見てみましょう。

「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は477万円（※2023年7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」から近いと思われるIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））の年収を参考にすると、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、やや高めと言えます。

AIエンジニアという職種がまだ明確になっていませんが、ビジネス分野でもAI技術を用いた様々なサービスやシステムが実用化されており、注目は高まっています。そのため、**AIエンジニアの年収は今後更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エンジニアへの転職をおすすめする理由

AIエンジニアは高度な専門知識が必要であり、AIを学ぶのは難しいと考える人の中には、*AIエンジニアは「やめとけ」という否定的な声もありますが、おすすめしたい理由があります。*AIエンジニアを目指す方は、志望する理由を改めて確認してみましょう。

ChatGPTをビジネスで活用する事例が急速に増えていますが、その一方でIT人材の不足、中でもAI人材の不足が顕著になっています。

経済産業省が平成31年に発表した『ＩＴ人材需給に関する調査（概要）』※によれば、**中間値で見ても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。**AIエンジニアを目指す方には強いフォローの風が吹いている今こそ、目指すべきではないでしょうか。

【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)

デジタル人材とはどんな人材？意味や育成・活用のポイントを解説！

### AIによって置き換わらない職業

今後、AI技術のさらなる進化により、職業の多くがAIに置き換わるでしょう。銀行員、警備員、レストランの店員、タクシー運転手など様々な職業がAIに置き換わると言われています。

その一方、**データサイエンティストを初めとするAIエンジニア、システムエンジニア、コンサルタントなどはAIに置き換えるのは難しい職業だと言われます。**

ITコンサルタントにおすすめの資格7選！年収や将来性も解説

AIエンジニアは目指すのも大変ですが、進化の速い分野ですので、常に最先端IT技術や知識をアップデートしなければなりません。**最新の知識や技術を有することで、AIコンサルタントやアナリスト、プロジェクトマネージャーなど豊富なキャリアパスが想定できます。**

転職・キャリアの記事（22ページ目）