公開日:2022/03/11
更新日:2024/01/16

AIエンジニアとは?必要なスキルと資格・企業の取り組みを解説

AIエンジニアとは?必要なスキルと資格・企業の取り組みを解説 | オンライン研修・人材育成 - Schoo(スクー)法人・企業向けサービス

近年、AI(人工知能)の実用化が進み、企業におけるDX推進の一環として、AI技術を用いたシステム開発やサービスの提供が活発化しています。 それにともない、「AIエンジニア」という職種が注目を浴び、需要が高まっているようです。 本記事では、「AIエンジニア」の仕事内容から、必要なスキルや資格、AI人材の獲得から定着までの取り組みを解説します。

 

01AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、機械学習・ディープラーニングなどのAI技術を活用して、人間のような判断・学習が行えるソフトウェアやシステムを設計・開発・運用するエンジニアのことです。

AIエンジニアと言っても、サービスに搭載されるAIを開発する人もいれば、ビッグデータをAIによって分析して、事業に関する示唆を与えるような役割を担う人もいます。

いずれの役割でも、AIエンジニアは需要に対して供給の人数が釣り合っておらず、その他の職種と比較して平均年収は高い傾向にあります。

AIエンジニアの平均年収

厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によると、AIエンジニアの年収は全国平均で534.6万円となっています。この値はあくまでも全国平均なので、大都市部や所属企業の規模や業種によって変動するでしょう。

また、AIエンジニアは需要に対して供給が追いついていない職種でもあります。そのため、AIエンジニアの需要が今後も伸びる場合は、さらに平均年収も高まっていく可能性もあるでしょう。

▶︎参考:厚生労働省|job tag


 

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02AIエンジニアに向いている人の特徴

Aiエンジニアに向いている人の特徴には、主に以下の3つがあります。

  • ・数学や統計に対しての適正がある
  • ・論理的思考ができる
  • ・学び続ける習慣がある

AIエンジニアは、確率論や統計学の知見が求められます。そのため、数学や統計学などに苦手意識があると、AIエンジニアになるのは難しいかもしれません。また、AIに限らずエンジニアは基本的に新しい言語への対応をし続けなければなりません。そのため、学び続けることが億劫ではない人は向いていると言えます。

数学や統計に対しての適正がある

数学や統計に対しての適性がある人は、AIエンジニアに向いています。機械学習のパラメーター解析には微分積分学の知識が必要だったり、データ分析には確率論の知識が求められたりと、理数系の知識はAIエンジニアの基礎となるためです。

論理的思考ができる

AIエンジニアに限らず、エンジニアは論理的思考が求められます。場合分けをMECEに行い、条件分岐を事前に作り込むためには、論理的思考が欠かせないためです。

学び続ける習慣がある

AIエンジニアは、学び続ける習慣がある人も向いています。AIは今後もさらに発展していくため、現在の知見やノウハウが数年後には役に立たないという可能性も十分にあるのです。そのため、学び続ける習慣があり、常に最新の知見を得ようとする努力がAIエンジニアには求められます。

 

03AIエンジニアの仕事内容

AI技術のビジネスへの活用は大きく広がりました。AIエンジニアは企業のビジネス課題に対しAI技術を駆使して解決に導くことが求められます。 ここではAIエンジニアの仕事内容を具体的に見ていきましょう。 AIエンジニアの仕事内容は、次の3つに分類されます。

AI開発

まず、ベースとなるAIシステムの開発が、AIエンジニアの重要な仕事です。 AI開発のプロセスは、ビジネス課題の解決に向けたAI活用の構想を練ることがスタートです。構想が実現可能かの検証を経て、次に実装のフェーズへと移行します。 開発にあたっては、「Python」や「C」「C++」といった、AI開発に関わるプログラム言語が用いられます。 完成後はテスト運用を経て本運用のフェーズに移行し、その後の保守までがAI開発に携わるAIエンジニアの仕事内容です。

学習

AIの開発後に必要となるのがAIの精度を高める学習です。 構築したAIには、活用目的に応じたデータを大量に与え、学習させる必要があります。「機械学習」や「ディープラーニング」と呼ばれるプロセスです。 AIは、この学習のプロセスを経て人間と同じような判断をし、その判断からまた学習を繰り返し精度を高めていきます。 この学習のプロセスやデータを管理するのも、AIエンジニアの仕事です。

分析

AIが稼働することで膨大なデータが発生します。これらのデータの解析・分析は、新たなニーズの把握やビジネスの改善・発展につなげていくことが目的です。 データの分析は、データサイエンティストやデータアナリストといった、データ分野に特化したAIエンジニアの活動分野となります。 開発に携わるAIエンジニアも、分析データの加工や提供といった面では関わりをもつことになるでしょう。

 

04AIエンジニアに必要なスキル・知識

AIエンジニアとして活躍するためには、幅広いスキルと知識が必要です。ここでは、AIエンジニアが習得すべきスキルと知識について見ていきます。 以下に挙げる4つは、AIエンジニアにとって必須といえるでしょう。

機械学習・ディープラーニングの知識

AIエンジニアには機械学習とディープラーニングの知識が求められます。 機械学習とは、AIが与えられたデータの塊から、規則や法則を学習し未知の事柄を予測・判断する技術を指します。 こうした機械学習を進化させたのが、ディープラーニングです。AIそのものが判断基準を選択し、より精度の高い判断を下す技術です。

プログラミングスキル

AIエンジニアには、基本的なプログラミング技術に加え、AI開発に用いられる汎用プログラミング言語「Python」の知識が不可欠です。 Pythonはディープラーニングのプログラムに使用されている言語であり、AIエンジニアにおける共通語とも呼べるものです。 またスマートフォンなどの端末側で作動させるAIには、「C」や「C++」といった、違う言語が用いられるため、身に着けるべきプログラミングスキルは多岐にわたります。

数学的知識

AI開発においては高度な数学的知識が求められます。 データを扱うことが多いAIエンジニアに求められる特性として、論理的思考が挙げられます。論理的な思考や理解力には、数学的な素養が役に立つでしょう。 また、機械学習におけるデータ解析では、実際に確率論や統計学、微分・積分などを使用します。実務面でもこうした高度な数学的知識は必要となります。

データベース操作の知識

AIエンジニアにはデータベース操作の知識も求められます。 特に必要となるのが、SQLをはじめとしたデータベース言語の知識です。データベース言語とは、データベースの定義や制御を行う際に使用されるものです。なかでもSQLは汎用性の高い言語であり、習得しておけば応用の範囲が広がるでしょう。 ビッグデータのAIへの活用も注目を集めており、データを扱えるスキルは重要度を高めています。

 

05AIエンジニアに必要な資格5選

ここではAIエンジニアに必要な資格を5つ紹介します。 AIエンジニアとして活動するためには、必ずしも資格を有している必要はありません。 しかし、資格の取得は、AIエンジニアとしてのスキルを客観的に証明できることにつながります。実際にAIエンジニアとして実務を遂行する際の力となるでしょう。

基本情報技術者試験

「基本情報技術者試験」は、情報処理推進機構が認定する国家資格です。 ITエンジニアの登竜門とも称される資格で、ITに関わる人材に求められる、基本的な知識やスキルを有していることを証明してくれます。 AIエンジニアのみならず、ITを生業としていく人材にとって、もっとも基本的な資格といえるでしょう。

参照:情報処理推進機構ホームページ

G検定

「G検定」は、日本ディープラーニング協会が主催する資格試験です。 ディープラーニングの基礎知識を有し、事業に活用するスキルと知識があることを証明する資格です。試験範囲にはAIや機械学習の知識も含まれ、AIエンジニアにとって必要なスキルが、網羅的に得られる資格といえるでしょう。

参照:日本ディープラーニング協会ホームページ

E資格

「E資格」は、G検定と同じく日本ディープラーニング協会が認定する資格です。 この資格を受験するには同協会が主催する認定プログラムを2年以内に修了している必要があります。合格することで、ディープラーニングを実装できるスキルを有することが証明できるため、AIエンジニアとして活躍するためには、ぜひもっておきたい資格です。

Pythonエンジニア認定試験

「Pythonエンジニア認定試験」は、Pythonエンジニア育成推進協会が主催する認定試験です。 Pythonの専門知識を問う試験であり、「Python3エンジニア認定試験」と「Python3エンジニア認定データ分析試験」の2つがあります。 合格することで、AIエンジニアにとって必須であるプログラミング言語Pythonの知識を有していることを証明できます。

参照:Pythonエンジニア育成推進協会ホームページ

統計検定

「統計検定」は、統計質保証推進協会が主催する検定試験です。 統計学の知識や活用力を評価する試験であり、「統計検定1級」から「統計検定データサイエンスエキスパート」まで10段階にランク分けがなされています。 上位の資格では、データ解析に必要な統計学の知識が問われます。Aiエンジニアに必要なスキルとしての証明に役立つでしょう。

参照:統計質保証推進協会ホームページ

 

06未経験からAIエンジニアになるには

AIエンジニアに未経験から転職するのは、かなり難しいでしょう。求人情報の多くには「AIエンジニアとしての実務経験がある方」のような記載がされており、未経験者でも採用してくれる企業は稀と思われます。

そのため、未経験からAIエンジニアになるには、いくつかのステップを踏むことになります。この章では、未経験からAIエンジニアになるための道のりを紹介します。

1.プログラミングを身につける

未経験からAIエンジニアになるためには、まずプログラミングを身につける必要があります。AIに関する開発言語の多くはPythonが使われているので、全くの未経験であればPythonを習得することをお勧めします。

プログラミングを学ぶ方法としては、スクールに通ったり、オンライン学習サービスを利用したり、独学で頑張ったりと様々です。費用をかければ習得スピードを上げることができますが、Youtubeなどでお金をかけずに学んでみるというのも1つの手です。

2.開発エンジニア職になる

プログラミングのスキルを身につけたら、すぐにAIエンジニアになれるわけではありません。まずは未経験でも採用してもらえる開発エンジニアとしてのキャリアを積むことをお勧めします。

開発エンジニアとして要件定義・設計・プログラミングといったシステム開発の経験を積みながら、顧客のビジネスについて学び、実際にビジネスで使われているデータを扱う経験も得られるかもしれません。

3.AIエンジニアに社内で異動する

開発エンジニアとしての実績を積みながら、データ分析や機械学習に関する開発案件も率先して手を上げて、経験を得られるようにしましょう。経験をもらいながら、社内異動できる機会を伺うのも1つの手です。

仮に社内での異動が叶わなかったとしても、実務経験を積んでおくことで転職に有利に働くことが期待できます。


 

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  • マネジメントにおいて知っておくべき目標設定の役割や目標設定の具体的方法、目標達成に向けてのポイント、目標管理の方法(フレームワーク)などについて学ぶことができます。
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08まとめ

AI技術は日々進歩し、今後も日常生活のあらゆる場面で実用化が図られるでしょう。 それにともない、AIエンジニアをはじめとしたAI人材は、ますます不足し獲得競争は激化するものと思われます。 AI人材の獲得と育成は、企業成長を左右する要素といっても過言ではありません。 可能な限り早い段階で、企業としての取り組みが望まれるのではないでしょうか。

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この記事を書いた人
Schoo編集部
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Schooの「世の中から卒業をなくす」というミッションのもと活動。人事担当や人材育成担当の方にとって必要な情報を、わかりやすくご提供することを心がけ記事執筆・編集を行っている。研修ノウハウだけでなく、人的資本経営やDXなど幅広いテーマを取り扱う。
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