AIエンジニアとは？平均年収・仕事内容・転職方法を解説！なるにはどうすればいい？

AIエンジニアとは？

AIエンジニアは、人工知能（AI）技術の設計、開発、実装に専門的に取り組むプロフェッショナルです。

AIエンジニアは、機械学習モデル、ディープラーニングアルゴリズム、自然言語処理（NLP）などのAIの様々な分野においてシステムやソリューションを開発するための専門知識を持っています。AIエンジニアの仕事は、データの収集と前処理から、モデルの訓練、評価、そして最終的な実装までAIプロジェクトのライフサイクル全体をカバーします。

また、ビッグデータ技術、クラウドコンピューティングサービス、API統合などの技術を使用して、効率的でスケーラブルなAIシステムを構築することもAIエンジニアの仕事です。そして、倫理的な使用、プライバシー保護、バイアスの軽減などの重要な課題にも対処します。この職業は多くの産業で需要が高まっており、医療、金融、自動車、エンターテイメントなど様々な分野で革新を推進しています。

AIエンジニアの平均年収は？

AIエンジニアの平均年収は、厚生労働省の情報提供サイトjobtagによると534.6万円です。

AIエンジニアの年収は、ITに関わる職業の中でも比較的高い収入となっており、IT産業の中でもAIに関する事業の需要は今後も高いと思われるためこの水準は今後も続くと言えるでしょう。

参考：厚生労働省　職業情報提供サイトjobtag

AIエンジニアの仕事内容は？

AIエンジニアの仕事内容は、プロジェクトの性質や業界、組織内での役割によって異なりますが、データ収集から開発まで多くの業務を行います。

AIエンジニアの仕事内容について詳しく見てみましょう。

データ収集と前処理

特定のタスクや問題解決に必要なデータを収集し、そのデータが分析やモデルトレーニングに適しているかを評価します。収集したデータは多くの場合、不完全であったり、不要な情報を含んでいたりするため、データの清掃、欠損値の処理、異常値の検出といった前処理が必要になります。

モデル開発とトレーニング

発生した問題に最適なアルゴリズムの選定から始め、適切なデータセットを用いてモデルのトレーニングを行います。トレーニングでは、モデルがデータからパターンを学習できるように、大量のデータとそのデータに対する正解を研究します。

モデル評価とチューニング

トレーニングされたモデルの精度を検証し、適切な評価指標を用いて性能を評価します。また、必要に応じてハイパーパラメータの調整、アルゴリズムの修正を行い、モデルの精度向上も行います。

デプロイメントと保守

デプロイメントとはアプリケーションやサービスなどを実際に利用できる状態にすることです。開発したモデルを実運用環境にデプロイし、アプリケーションやシステムに統合します。また、モデルのパフォーマンスを定期的に監視し、データの変化や新たな要件に応じて更新・最適化を行います。

研究と開発

最新のAI技術、ツール、フレームワークに関する研究を行い、プロジェクトに適用可能な新しいアイデアを研究します。また、実験的なアプローチを用いて新しいソリューションの可能性を探ります。

AIエンジニアに向いている人は？

AIエンジニアに向いている人は、技術的な問題に対して創造的かつ論理的に取り組むことができる人です。

AIエンジニアは、プログラミングや数学、統計学に強い興味を持ち、これらの知識を活用して複雑な問題を解決することに情熱を注ぎます。継続的な学習と自己成長を楽しむ姿勢も重要で、AIの分野の急速な進化に対応するためには、新しい技術やアルゴリズムを常に学び続ける必要があります。

また、チームで働く能力があり、プロジェクトの目標達成のために他のメンバーと効果的にコミュニケーションを取れることも必須です。創造性と解析的思考を併せ持ち、不確実性を受け入れながらも解決策を模索できる柔軟性も、AIエンジニアには不可欠と言えるでしょう。

AIエンジニアに将来性はある？需要は？

AIエンジニアの将来性は、デジタル変革が進む中で、AI技術はさまざまな産業における革新の鍵となっているため、非常に高いと言えるでしょう。

現代では、自動運転車、医療診断、金融サービスの最適化、製造業の効率化などAIの応用範囲は広がり続けています。これに伴い、AIソリューションを開発、実装、管理できるスキルを持つエンジニアに対する需要が高まっています。さらに、AIと機械学習の技術は、データ分析、顧客サービスの改善、新製品開発においても中心的な役割を担っており、これらの分野でのAIエンジニアの活躍が期待されていると言えるでしょう。

また、AI技術の進化により新たな職業も生まれており、継続的な学習と技術の更新が求められることからAIエンジニアリングは将来的にも安定したキャリアパスを提供すると考えられます。このように、AIエンジニアの役割は今後も経済全体にわたって重要性を増していくため、その需要は引き続き強いままであると予想されます。

AIエンジニアになるには？

AIエンジニアになるには、特定の学歴や資格は必要とされていませんが、大学や専門学校などで情報工学や情報科学について学び、AIや機械学習についての知識を身に付けることが一般的です。

独学で知識を身に付けることも不可能ではありませんが、AIエンジニアは高度な知識と技術が求められるため、プログラミングスクールなどに通いスキルを習得した方が効率的です。新卒で就職するには、大学での研究実績や論文、AI関連のコンペティション入賞などが評価対象となり、就職活動において有利に働く場合があるでしょう。

AIエンジニアに転職するには？未経験でもなれる？

AIエンジニアに転職するには、特定の学歴や資格、職歴が必要なわけではありませんが、まずはAIに関連する知識とスキルが必要です。

プログラミングスクールや独学、大学などの研究機関でAIに関する知識を身に付ける方法がありますが、既に他の職種でITに関する職業に就いている場合は、業務の中で必要な知識と技術を身に付けていくこともできます。例えば、web系エンジニアやシステムエンジニアなどのITエンジニアとしての実務経験が3〜5年以上あれば、AIエンジニアの求人に応募できる可能性があります。IT関連の実務経験があればAIエンジニアへの転職のハードルは大きく下がるため、まずはIT関連の職種を検討してみることがよいでしょう。