生成AIが身近な存在になってくるとともに、AIエンジニアという職種を耳にすることが多くなりました。そのため、AIエンジニアに興味を持った方も少なくないでしょう。

しかし、AIエンジニアの具体的な仕事内容や、待遇、将来性、必要とされるスキルについて、詳しく把握されている方は少ないのではないでしょうか。

本記事では、AIエンジニアの具体的な仕事内容や平均年収・必要とされるスキルについて紹介します。AIエンジニアに興味がある方には、役立つ情報ですので、ぜひ最後までお読みください。

AIエンジニアとは

AIシステム全般の品質を保証するエンジニア

AIエンジニアとは、AIを活用したシステム開発・運用において、どのようなAIシステムを製作すべきか考え、想定通りに適切に稼働すること、アウトプットの精度や効率性の高さを担保する職務を担うエンジニアを指します。つまり、AIシステムの品質を保証する仕事を行っているエンジニアです。

そのため、機械学習の他、自然言語処理、画像認識、音声認識といった、さまざまなAI技術を広く取り扱います。

AIエンジニアは人気の職種であるため、転職を成功させるためには、十分な準備が必要です。キッカケエージェントは、ITエンジニアに特化した転職エージェントであるため、AIエンジニアに転職するための準備に関わるノウハウも豊富です。ぜひ、一度公式サイトをチェックしてみてはいかがでしょうか。

AIエンジニアと似た職種との違い

職種	業務内容
AIエンジニア	AIを活用するシステム開発で、求められたアウトプットの精度や性能を踏まえた、AIシステムの検討、品質保証を行う
データサイエンティスト	ビッグデータを解析し、ビジネスにおける課題解決や価値創造を担う
機械学習エンジニア	AIエンジニアが検討した方針を踏まえて、実際に必要な機械学習モデルの設計、開発を行う

データサイエンティストとは目的が異なる

AIエンジニアとデータサイエンティストでは、業務の目的が違います。データサイエンティストは、ビッグデータをAIを活用して解析します。そして、解析結果から現在企業で抱えているビジネス課題の解決策を導き出したり、新たなビジネスの糸口を見つけるといった業務を担っています。

機械学習エンジニアとは役割範囲が異なる

AIエンジニアと機械学習エンジニアでは、業務における役割や担当範囲が異なります。機械学習エンジニアは、文字通りAI技術の中で「機械学習」に特化した範囲を担当しています。具体的な業務内容としては、機械学習モデルの開発・実装および運用などを行っています。

AIエンジニアとデータサイエンティスト、機械学習エンジニアの具体的な仕事の違いをもっと知りたい方は、ぜひご相談ください。

AIエンジニアの仕事内容

1.AI開発

AIエンジニアの仕事内容として、代表的なものはAIの開発です。具体的には、業務要件やシステムの利用目的などを勘案して、どのようなAIシステムを開発すべきかを検討します。

検討するにあたっては、開発するAIシステムが求められているアウトプットの精度や、処理時間を満たしているかといった点も考慮します。

検討する前提として、自然言語処理やルールベース型AIなど、さまざまなAI技術の知見や、活用経験が必要です。

2.AIのためのデータ基盤構築・データ前処理

AIに学習させるためのデータを保管、インプットするための基盤環境や、データの前処理の仕組みを構築する仕事も、AIエンジニアが担う業務です。

データ前処理とは、AIに投入するための事前処理として、データの抽出・編集などをおこなう処理です。

基盤環境およびデータ前処理について、設計、実装、テストまでの幅広い業務を、AIエンジニアが担当します。

3.開発したAIの運用・改善

開発されたAIシステムをリリースした後は、AIシステムの運用、改善をしなくてはなりません。この仕事もAIエンジニアの重要な仕事です。

運用とは、ユーザーからの問い合わせ対応や、システムトラブルが発生した際の対応といった業務を指します。

また、改善とはユーザーがAIシステムを活用する中で生まれた、システム改善要望に対応するためのメンテナンスなどが具体的な業務内容です。

AIエンジニアの仕事内容をより具体的に知りたい方は、キッカケエージェントにぜひご相談ください。

AIエンジニアの平均年収と将来性

平均年収は約629万円

AIエンジニアの平均年収（全国平均）は、約629万円です。AIエンジニアに類似した職種では、データサイエンティストは約573万円、システムエンジニア（基盤システム）は約753万円となっています。そのため、年収としては平均的な金額です。

出典：厚生労働省令和6年賃金構造基本統計調査

AI市場の拡大と人材不足により今後も需要は高い見込み

企業のDX化や、生成AIが本格的に活用されるようになったことで、今後もAI市場は拡大することが予想されます。AIエンジニアの需要は高くなる一方、エンジニアの数はまだ足りていないという状況です。

人によって、これまで習得したスキルや、経験は異なります。そのため、AIエンジニアになるためのキャリア戦略や企業選びは、一人ひとり違ってきます。

キッカケエージェントは、ITエンジニアの転職に特化したエージェントです。そのため、AIエンジニアになるためのノウハウが豊富にあり、一人一人その人にあった細やかなサポートが可能です。

SEからAIエンジニアになるためのロードマップ

Step1.Pythonや統計など基礎知識を習得する

AIエンジニアの初心者は、まずは既存モデルの利用やデータ前処理、評価から入るケースが多いです。そのため、開発に使われるプログラミング言語の習得は必須です。

現在、AI開発の主要なプログラミング言語はPythonであるため、Pythonの学習をまず始めることをおすすめします。Pythonは構文がシンプルなため、初学者でも学びやすいという特徴があります。

また、AIのアルゴリズムは、確率、統計学をベースにして設計されています。そのため、確率や統計の基礎知識を身に付けることも重要です。特に、確率分析や回帰モデルおよび分類モデルの評価指標の概念を理解しておきましょう。

Step2.機械学習ライブラリについて学習する

Pythonや統計などの基礎知識が習得できた後は、機械学習ライブラリの学習を行いましょう。機械学習を実装するときに使われるライブラリとしては、scikit-learnが有名です。

scikit-learnは、AI開発によく使われていることから、機能の改善が頻繁に行われるとともに、サンプルコードやサンプルデータがWeb上で多く見つかります。そのため、学習もしやすいといったメリットもあります。

Step3.実際に開発しポートフォリオを作成する

Pythonや統計といった基礎知識を習得し、実装でよく使われる機械学習ライブラリを学び終わった後に、ポートフォリオを作成しましょう。

ポートフォリオとは、いわば「作品集」のようなものです。これまで学習してきた内容を活用して、簡単なプログラムを実際に製作し、個人のWebサイトなどで公開します。

ポートフォリオがあることで、採用企業側としてはその人の技術力が分かり、転職活動がスムーズに進むというメリットがあります。また、高度な技術を駆使してポートフォリオを作成すると、技術力が高いと判断されることから、採用確率がアップすることが期待できます。

Step4.実際に転職活動を開始する

AI開発のベースとなる基礎知識やツールの活用方法を習得し、ポートフォリオが作成完了してから、実際に転職活動を開始しましょう。

ポートフォリオも整備されていることから、転職活動がスムーズに進むでしょう。一方、転職先として相応しい企業の選定や、履歴書、職務経歴書の作成、面接対策といった点について不安がある方もいるかと思います。

キッカケエージェントは、このような不安も解消できるノウハウと実績があります。転職活動に不安がある方は、ぜひご相談ください。

AIエンジニアに必要な4つのスキル

プログラミングスキル

AIエンジニアとしての第一歩は、AI開発の実装から入るケースが多いです。また、設計、テストを行うにあたっても、Pythonに代表されるプログラミングスキルは必要不可欠です。

そのため、プログラミングスキルをしっかりと身に付けておきましょう。前述したポートフォリオを作成することで、一段とスキルに磨きがかかります。

機械学習・ディープラーニングの知識

AI技術の中で、比較的よく使われるものは、機械学習やディープラーニングです。そのため、これらのスキルもしっかりと学んでおく必要があります。

機械学習とは、AIがデータからパターンを学習することで、同じような課題が発生したときに、今までの学習成果を活用してよりよい予測ができる技術を指します。

ディープラーニングは、大量のデータから複雑なパターンを学習する機械学習の手法です。近年はビッグデータを活用して、現在企業が抱えている課題の解決や、新たな事業のタネを探すといったことがなされており、機械学習やディープラーニングの知識は不可欠です。

データベースとインフラの知識

前述のとおり、ビッグデータをAIで解析する企業が増えています。ビッグデータを扱うためには、そのデータが格納されているデータベースや、AIを稼働させるためのインフラ（サーバー・ネットワークなど）の知識も重要になります。

データベースやインフラに関する知識が不足していると、業務要件を満たす機能やパフォーマンスが得られるAIを開発することが難しいためです。

上流工程ならビジネス理解と課題解決力

AI開発の上流工程を担当する際には、顧客のビジネスの理解と課題解決力が求められます。顧客のビジネスが理解できていないと、業務要件をしっかりと把握することができないため、顧客の意図した目的を果たす機能が実現されない恐れがあります。

また、顧客の抱えているビジネス課題を解決するスキルが不足していると、どのようなアルゴリズムを持つAIを開発すればよいか分からないためです。

なお、必要とされるスキルの詳細や習得方法に悩みがある方は、ぜひご相談ください。

まとめ：SE経験を活かしてAIエンジニアで市場価値を上げる

本記事では、AIエンジニアの仕事内容、平均年収、将来性、必要なスキルについて解説してきました。平均年収も比較的高く、かつ将来性もあるため、転職先としてはおすすめといえるでしょう。また、「AIエンジニアはやめとけ」と言われることもありますが、決してそんなことはないと分かったのではないでしょうか。

SE経験があれば、Pythonや統計といったAIに関する基礎知識、機械学習やディープラーニングなどを学ぶことで、AIエンジニアへの転職も可能といえます。さらにAIエンジニアになることで、自分の市場価値も上がるでしょう。

エンジニア特化のIT転職エージェントである、キッカケエージェントには、AIエンジニアに転職するためのノウハウが豊富にあります。