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！

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。*

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

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用います。機械学習の中でも人間の思考パターンに近いニューラルネットワークを用いた、深層学習（Deep Leraning）と呼ばれるものも、機械学習の一種です。

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*
データサイエンティストは、膨大な量のデータを収集・分析して顧客が活かせる形に整え、ビジネスの課題に対する解決案を提案するAIエンジニアです。ビッグデータ解析のためのAIモデル構築を担うほか、データ分析におけるAIの活用方法を提案するのも役割の1つです。

データサイエンティストの仕事内容には、データ収集と利用しやすいフォーマットへの変換、Pythonなどの言語を用いたデータマイニングのためのプログラミング、データに潜むパターンの発見などが含まれます。データ分析手法の最新動向の把握や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も重要となります。

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*
データアナリストはビジネス寄りの職種であり、AIのデータ分析結果に基づいて事業課題の特定や解決方法の提案などを行います。データサイエンティストよりも、コンサルティング能力や経営者側とのコミュニケーションに重きが置かれます。

データアナリストはAIをビジネスの現場で実際に活用するフェーズにおいて欠かせない人材であり、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。

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（※2024年6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](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。

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います。

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人材の需給ギャップが12万人を超えると予測されています。

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見られるようになっています。**このように需要の伸びがが強まっている中、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 ](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf)

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。**

ITエンジニアの仕事の中でも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の開発や実装に関わ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。

また、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。「きついからやめとけ」などの声が聞かれることもありますが、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。

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

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IT業界の中でも最先端を行く職種であるため、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エンジニアに必要な知識とスキル

実際にAIエンジニアとして活躍するには、どのような知識とスキルが必要になるのでしょうか。AIエンジニアが身に付けるべき知識やスキルは多岐に渡り、機械学習・データサイエンスなど携わる分野によっても変わってきますが、*以下の3つはAIエンジニアを目指すうえで特に重要な、土台となる知識・スキルです。*

AIを開発するには、当然のことながらプログラミングが必要です。AIの分野では、数あるプログラミング言語の中でも**「Python」や「R言語」がよく使われます。**Pythonには機械学習向けのライブラリが豊富にあり、R言語は統計解析に向いています。

他にも、「JavaScript」や「C++」などが使われることもあります。携わりたい業務に合わせて複数の言語を習得しておくと有利です。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

R言語とは？特徴やできること、Pythonとの違いを解説！

JavaScriptとは？特徴・メリット・何ができるのかを解説

C++とは？入門者のための基礎知識や始め方、資格情報を徹底解説

AIのプログラムは数学の理論がベースになっています。また、データ分析は統計学の理論がベースになっています。そのため、AIエンジニアには、統計学や数学の知識が求められます。

**統計学や数学の知識は、AI開発の要となる機械学習やアルゴリズムを理解するうえでも重要です。**確率、統計、微分積分、線形代数といった理論を用いることで、最適なデータ解析方法を導き出すことができます。

理系学部で学ぶような高度な知識でなくとも、高校や大学の教養課程で習得できるレベルの基礎的な知識は身に付けておきたいところです。

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

AIの分野では、ビッグデータと呼ばれる大量のデータを扱います。そのビッグデータを効率的に活用するには、データが格納されているデータベースの運用スキルが必要となります。

データベースの定義や操作、制御を行う際に使われるのがデータベース言語です。データベース言語の中でも**特に「SQL」は代表的な言語で、AI分野に限らずよく使われます。**こういった言語も、データベースを運用する際には欠かせません。

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

## AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアになるには、スキル以外にもその人自身の適性が必要です。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エンジニアは大量のデータを集め、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。

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。

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ります。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さが求められます。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エンジニアに向いている人とは？適正が重要？仕事内容や必要なスキルも解説

## AIエンジニアになるために知っておきたいこと

最近では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人の方がやはり有利です。効率よくスキルを習得するために、資格の取得をおすすめします。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。

また、転職してAIエンジニアになろうとしている場合は、できるだけ確実かつ効率的に転職活動をしなければなりません。ここでは、*AIエンジニアになりたい人が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、**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）](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/fe.html)
【参考】：[応用情報技術者試験（FE）](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](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)

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](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

*■  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。

実践スキルを問う「Python3エンジニア認定データ分析試験」もありますので、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](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)
【参考】：[Python3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

Python3エンジニア認定基礎試験とは？勉強方法や難易度を紹介

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。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

AIの発展には目を見張るものがありますが、そのAI開発に従事するAIエンジニアは何をするエンジニアなのでしょうか？この記事ではAIエンジニアを目指す方に向け、AIエンジニアの仕事内容、求められるスキル、向いている人、効果的な転職方法などについて解説します。

AIエンジニアはChatGPTのようなAIサービス、自動運転AIの開発、ビッグデータ解析などを行う

AIエンジニアの職種は機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、データアナリストなどがある

AIエンジニアにはロジカルシンキングが得意で好奇心旺盛、問題意識の高い人が向いている

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

## 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。**

## 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。

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？

### 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。

AIエンジニアは数学が苦手だとなれない？その理由や勉強法

データサイエンスと統計学の違いとは？活かせる職業も紹介

### 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。

*■ 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。

*■ 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。

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

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。**

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。**

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。**

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。

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。**

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)

*■ 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/)

*■  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。

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

## 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。

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

### 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。*

*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。

### 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。*

開発の内容によっては、AIに関するプログラミングだけでなく、通常のシステム開発などで使われる、Python以外のプログラミング言語のスキルも必要です。

AIエンジニアに求められる重要なスキルとして、数学や統計の知識が挙げられます。
AIシステムにおいて蓄積されたデータを活用するには、機械学習やディープラニングなどのデータ解析において、線形代数、微分積分、確率論などの専門的な知識が必要とされるためです。

*具体的には、少なくとも大学レベルの微分積分の基礎、線形代数の基礎、数理統計学などを扱える程度の数学的能力が求められます。*

AIエンジニアの記事（1ページ目）