AIエンジニアとは？現状や将来性・向いている人・必要なスキルを徹底解説

AIエンジニアとは

AIエンジニアの職種に必要な要素は大きく分けて以下３つです。

それぞれについて解説します。

AI（人工知能）とは

そもそもAIとは、人工的な知能をもたせた機械やシステムのことです。

映画やゲームなどに出てくるようなSF要素を思い浮かべる人も多いかも知れません。しかし、ここで言うAIは基本的にシステムでいう、「機械学習」が近いイメージになります。

そんなAIに携わるのがAIエンジニアです。AIエンジニアは大きく「プログラミング」と「アナリティクス」の分野に分類することができます。

プログラミング分野では、AI自体の開発が行われます。

一方、アナリティクス分野では、AIの特徴を活かし、膨大なデータの分析や解析を行います。人間の脳では分析しきれないようなビッグデータの分析に向いていると言えます。

AIを活用するメリット・デメリット

AIを活用するメリットは、人の手を加えず、機械が独自にデータを蓄えデータが増えるほど成長していくことです。人間の手では扱えない膨大かつ複雑なデータであればあるほどAIに向いている分野と言えるでしょう。

デメリットとしては、AI自体を作ることは高度なロジックが必要になります。そのため、かなり複雑なシステム処理になります。開発では、バグやエラーに対応するスキルはもちろん、必然的に高いレベルを求められます。

エンジニアのスキル

「エンジニアリング（工学）」に関する専門的知識や技術を持った人材のことを「エンジニア」と呼びます。

例えば、機械の仕組みを開発したり、スマホなどのデバイスの中身などの開発を行うイメージがありますが、エンジニアの種類は複数存在します。

AIを開発するには、プログラミング言語に関する知識はもちろん、人工知能を開発するための開発力がもとめられます。

上でも記載しているよう、非常に高度な知識が必要といえるでしょう。

サービスを生み出すスキル

AIエンジニアとは、AI（人工知能）に特化した専門的知識とそれを扱える技術を持つ人材のことを意味しています。しかし、ただAIを開発しても意味がありません。AIとはあくまで手段にすぎません。

そのAIを活用して、どのようにビジネスに役立てるかといった、サービスを考える思考が非常に重要です。

単純にAIの知識や開発スキルも重要ですが、それをどう活かせるのか考えられることでさらにスキルの高いAIエンジニアといえるでしょう。

AIエンジニアの現状と将来性

近年注目を集めているAIエンジニアですが、その背景はどのようなものがあるのでしょうか。

AIエンジニアのニーズや現状、そしてそれを踏まえた将来性について解説していきます。

AIエンジニアの需要

インターネット化が発展した現代、多くのデータを収集することができるため、各分野でAIの活用は注目されていきます。

理由は、「ネットビジネス市場」が「テレビビジネス市場」より上回っていることが大きな要因と考えられます。

これらの中心として今いい追い風が増しているコンテンツが動画サービスです。

動画に広告を表示させることで効率的に顧客を獲得するために、AIによって最適な人に表示されるように開発されています。

また、医療や介護、物流・インフラ、農業といった他分野でもAIを活用して業務の効率化や正確性向上を図る動きが浸透されています。

まだAI化は発展途上のため、これから社会全体でAIエンジニアの需要がより高まっていくと言えるでしょう。

AIエンジニアの現状

AI需要は増している一方で、AIエンジニアの供給が全く追い付いていないのが現状です。

AIエンジニアは要求される技術レベルや知識レベルが非常に高く、新しくAI人材を育成しようにもそういったスキルを保有している人材の不足により時間もかかってしまうという問題があります。

DXの推進やクラウド技術の普及によってAI市場規模は拡大傾向にある中で、慢性的なAI人材不足となっている現状を嘆く企業が多く存在するのです。

AIエンジニアの将来性

上記のように効率化を図る目的でのAI活用需要は、まだまだまだ未開発の部分があり需要もあります。

どんな仕組みやアイディアで業務にAIを活かしていくかは、その会社や人材の方針によって案件は様々であり、他社との差別化により案件の内容も独自性が出てくるのです。

なので、AIエンジニアの仕事は将来的に増加傾向にあることは間違いなく、将来性がある市場だと言えます。

そういった独自性を追求する動きが衰退しない限り、AIエンジニアは将来性を感じられる職種の１つと言えるでしょう。

AIエンジニアは、AI市場規模の拡大に向けて今後もより高度な技術を保有した人材が必要とされていく職業なのです。

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AIエンジニアの働き方や就職先

AIエンジニアにもさまざまな働き方があります。

現在AIエンジニアの活躍の場は広がりを見せており、大手IT企業、外資系IT企業、AI開発企業、AIベンチャー企業、Web系大手企業、自動車メーカーや電機メーカーなど引く手あまたと言える状況です。

企業に勤めるAIエンジニアには、正社員のみでなくアルバイトやフリーランスといった働き方もあります。

特にIT企業ではフレックス制度やリモートワークを取り入れている場合も多く、働き方を選べる事もAIエンジニアの大きな魅力のひとつと言えそうです。

また、大学の研究員や研究機関で、日々最先端AI技術の基礎研究や応用研究に携わっているAIエンジニアも多くいます。

AIエンジニアに向いている人

今後需要がさらに増していくとされるAIエンジニアですが、どのような人が向いているのでしょうか。

AIエンジニアに向いている人の特徴を3つご紹介します。

論理的に考えられる人

AIエンジニアは数学や統計学を使用することも多く、数字ベースで解析をしていく必要があります。

データ構造、アルゴリズムなどを扱う仕事のため、自分の直観や思考ではなく論理的に物事を考えて作業できる人が向いているでしょう。

理数系の思考を持っている人

論理的思考と同様に、理数系の素質も求められます。

そもそもAIは複雑な機械学習アルゴリズムは数式の上に成り立っているので、理数系に関する素養が欠かせません。

特に微積分・線形代数・数理統計の学習と深い理解は必須です。

最先端技術を学び続けられる人

日進月歩のIT業界の中でも、最先端のAI技術は特に速いスピード感で情報が更新されていきます。

そのため、新しいことを自ら進んで学び続けられる人、好奇心や貪欲さを持っている人がAIエンジニアには向いていると言えます。

プログラミングの適性がある人

AI開発には「Python」を中心とした様々なプログラミングスキルや知識が必要になります。

プログラミングに適性がないと、業務を行ううえでも進捗に支障が生まれたりモチベーションも低下してしまい、続けていくことが難しくなってしまうでしょう。

プログラミングの経験がない方は、まず少しでもプログラミングに触れてみたりすることが大切です。

問題解決能力が高い人

AIエンジニアはその希少性の高さゆえに、プロジェクトにおいてAI担当が自分のみという場合も多くあります。

そのため、問題が起こった時に自分ひとりで解決する必要が生じる機会が多いと言えるのです。

自分ひとりでも問題解決に向けて諦めずに向き合える人は向いていると言えます。

また、社会問題に興味・関心を持っているのであればなおさらAI領域での活躍が期待できるでしょう。

AIエンジニアに向いていない考え方

AIへの好奇心がない人

そもそもAI分野に深い興味・関心がない人はAIエンジニアに向いていません。

AIの複雑な概念を理解したい、日々進化のスピードを上げるAI領域の第一線で活躍したいという気持が何よりの原動力となるからです。

そもそも現存する課題を見つけて解決したいという考え方を持っていない方には厳しい仕事だと言えそうです。

社会貢献がやりがいに結び付かない人

最先端技術は社会問題やさまざまな課題を解決するために発展しています。

そのため、社会貢献が仕事のやりがいと結びつかないタイプの人はモチベーションの維持が難しいかもしれません。

視野が広く、日常的に課題を捉える力がある人が向いています。

新しいものに興味がない、自ら動いて情報収集するのは苦手という人には続かない仕事です。

年収に魅力を感じている人

AIエンジニアの仕事はたしかに高収入を目指せる仕事です。

ただし、高収入や華やかなイメージを目的にしてしまうと、ミスマッチが起こりやすいと言えるでしょう。

AIエンジニアとして高収入を目指すには、自己研鑽が必須です。

日々進歩する業界で、より市場価値の高い人材を目指してキャッチアップを続けられる人でないと年収アップは難しいのです。

AIエンジニアになるための必要なスキルは３つ

大きく分類すると下記の３つにスキルを分ける事ができます。

順番に説明していきます。

プログラミングスキル

【どのようなスキルなのか】

 プログラミングはシステムを構築する際に必要不可欠なスキルです。Pythonなどのプログラミング言語を使用して、AIの仕様を実装します。このスキルを仕事にしている人のことを「プログラマー」と呼びます。

【メリットとデメリット】

 メリットは、習得すればIT企業の即戦力として重宝されます。現代では独学できる資料や情報が増えているため、学習しやすい環境と言えるでしょう。

デメリットは、短期的に習得できる情報量ではなく学習期間が長期的になりやすいことです。地道に学習していきながら実務で取り入れていくことが重要です。

機械学習のスキル

【どのようなスキルなのか】

機械学習は、名前の通り、「機械」に「学習」させることです。この機械学習でよく挙げられるのがディープラーニングですが、この意味は「深層学習」といい、機械学習の手法の１つです。

機械に多くのサンプルデータを与え、そのデータから自動で学習される手法になります。ですので、サンプルデータの量が多ければ多いほど精度が増します。

AIの技術を扱うためにはこの知識は不可欠です。

【機械学習と深層学習の違い】

・機械学習は、人間の定義内容で学習

・深層学習は、人工知能が独自で学習

このような違いがあります。そのため、２つの学習スキルの習得や使い分けが必要になってきます。

【どのような仕事？】

AIに「〇〇は正しい」「〇〇は正しくない」という認識を与えていく作業が大きな要素になります。実際にそれを行うためには、専門的な知識や情報が必要になってきます。

この知識はプログラミング言語とは違った内容の専門性を求められるため、難易度は更に上がります。

【メリットとデメリット】

メリットと言えばプログラミング以外の専門的なスキルが理解でき、使えることで貴重な人材になれます。

個々のスキルが高くなくても２つのスキルを掛けあわせることで、企業からの需要は格段に上がります。覚えるべき情報や必要なスキルが増えるため、高度なスキルと柔軟な思考力が必要になってきます。

デメリットといえば、専門的な情報の掛け合わせであり、非常に難易度の高いことです。

数学のスキル

【どのようなスキル】 

AI開発には複雑なロジックが必要です。大学レベルの数学の確率や計算を活用することが増えてきます。そのため、数学の知識が必要になり、場合によっては統計学などの知識にも精通する必要が出てきます。

【どんな仕事が中心なのか】

機械学習を行う際の確率や微分積分学などを用いて、論理的な情報としてシステムに落とし込む作業が必要になってきます。

【メリットとデメリット】

メリットは、日常やビジネス面でもあらゆる側面から数学関連の視点で見ることで、論理的にかつ、効率的な結果を把握した上で行動できるようになります。

デメリットでは、大学レベルの数学知識習得はレベルが高いので、学習をする時間が長期的になる可能性が高いことが挙げられます。

早めにAIエンジニアを目指すのであれば、思い立った時に学習を始めることが大切です。

未経験からAIエンジニアは目指せる？

IT業界未経験、エンジニア未経験からAIエンジニアを目指すのは不可能ではありませんが、ハードルが高いと言えます。

特に上述した知識がまったくない状態では難しいです。

未経験の場合はまずはプログラミングの知識から勉強してみると良いでしょう。

エンジニアの経験があれば、うまく活かしてAIエンジニアへの転職も可能な場合があります。

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市場価値が高く、将来性のあるAIエンジニアに転職しよう

AIエンジニアがどんな職種でどのようなスキルが必要かご理解いただけたでしょうか。

AIと聞いて興味を持つ人は多いかと思いますが、非常に高度なスキルが必要になってきます。しかし、その分、市場価値は高く将来性もある職種といえるでしょう。

AIエンジニアになりたいと思っている方は、是非この記事に記載したスキルを学んで取り組んでいってください！

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