AIエンジニア。業界未経験の人にとっては、かなり未知な存在です。
この記事では、AIエンジニアになるために必要なスキルやポイント、気になる年収や将来性について解説していきます。
そもそもAIとは
AIとはArtificial （人工）Intelligence（知能）の略称で、英単語のとおり人工知能のことです。その最大の特徴は、人間のような知能を持ち、自ら学習することが挙げられ、機械学習やディープラーニングといった技術が活用されています。
AIと聞くと、ビジネスシーンでの利用やロボットをイメージされることが多いですが、昨今では自動車や家電、スマートフォンやインターネットなど、日常で使用されるものにも数多く搭載されており、生活に欠かせないものになりつつあります。
AIエンジニアは、AIの開発や蓄積されたデータの分析をするエンジニアを指し、将来性の高さから注目を集めているエンジニアのひとつです。
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AIエンジニアに求められるスキルや経験
注目度が高いAIエンジニアですが、具体的にどのようなスキルや経験が求められるのでしょうか。
AI開発で使用されるプログラミングスキルと実務経験
AI開発では、さまざまなプログラミング言語が使用されていますが、代表的なものには次のものが挙げられます。
②C++
③Julia
④R言語
⑤JavaScript
AIエンジニアは、AIそのものを開発する「開発系」と、AIによって蓄積されたデータを分析する「分析系」に大別されますが、いずれもプログラミングスキルは必須です。
特にPythonはAIエンジニアにとって必須スキルであるため、これからAIエンジニアを目指す人はPythonの学習や実務経験を積むとよいでしょう。
数学の知識
AIでは、数学の理論をベースにプログラムが構築されているため、微分積分学や線形代数学、統計学や確率論といった数学の知識が求められます。
具体的には、機械学習のパラメーター最適化や、収集したデータの解析などに使用されており、これらの知識を習得することは、AIの仕組みを理解することにも繋がります。
データベースに関連する知識やスキル
機械学習やディープラーニングなど、AIを活用する際には、ビッグデータは欠かすことはできません。膨大な量のデータを効率良く活用するためには、データベースの知識やスキルが必須であり、先のプログラミング言語に加えてSQLのスキルも必要です。
つまり、AIエンジニアは開発エンジニアだけではなく、データベースエンジニアやバックエンドエンジニアからも目指せます。
データ分析の知識
膨大なデータのなかから、最適なものを抽出するためには多角的な分析がポイントになるので、クラスタリングやロジスティックス回帰分析、決定木分析など、さまざまな分析手法を身につける必要があります。
フレームワークやライブラリの知識
機械学習においてはTensorFlowやPyTorchが代表的です。また、AI開発で使用される機会が多いPythonにおいても数多くのライブラリが用意されているので、scikit-learnやKeras、GensimやPandasなどの知識を身に付けておくと、より効率的なAI開発ができるでしょう。
AIエンジニアになるためには未経験からは難しい
大学や専門学校でAIに関連する分野を専攻・研究しているのであれば別ですが、これまでに紹介してきたスキルや知識からもわかるように、高いレベルで多くの知識やスキルを求められるため、AIエンジニアは未経験から目指すことは難しいといえます。
まったくの未経験者ながらもAIエンジニアを目指したい人は、まずAI開発で使用されているプログラミング言語での開発経験やデータベースの構築・運用といった実務経験を積み、段階的に目指すようにするとよいでしょう。
AIエンジニアの平均年収
AIエンジニアの平均年収は、厚生労働省の職業情報提供サイトであるjobtagによると約559万円であり、一般的な会社員の平均年収433万円よりも大きく上回ります。
AIエンジニアであっても、会社員であれば所属企業に依存するほか、AIエンジニアのなかでも種類が存在するため、担当するポジションによって大きく変動します。
たとえば、外資系企業であれば待遇が海外基準であったり、データサイエンティストのような職種であれば年収1,000円以上を目指したりすることも可能です。
また、ほかの種類のエンジニアと同様に、上流工程や管理職など就くポジションによって年収アップが狙えるので、高収入が欲しい人はキャリアアップを目指していきましょう
AIエンジニアの将来性
AIは、ビジネスシーンや研究以外に、自動車や家電、スマートフォンやインターネット検索など、日常生活で使用されるあらゆるものに搭載され始めており、今後もますます活用されることが予想されます。
また、少子高齢化によって就業人口の減少が課題となっている現代において、人手不足を補えるAI技術は欠かせない存在といえるでしょう。
こうしたAI技術を支えるAIエンジニアの将来性は明るく、現状においては先端技術であることから扱える人材が少ないので、希少性や需要も高いです。
現在、AIに関連する技術を使用しているエンジニアはもちろん、これからエンジニアを目指そうとしている人は、今後のキャリアパスとしてAIエンジニアを視野に入れてみるのもありです。
AIエンジニアは難易度が高い分、将来性や需要も高い
AIは、ビジネスシーンだけではなく日常生活のあらゆるものにも搭載されており、利便性の向上や人手不足を補うなど、重要な役割を担っています。AIの開発や運用を行うAIエンジニアの将来性は明るく、システムへの実装が拡大していることから、需要が高い職種です。
ただし、専門性が高く、プログラミング言語をはじめ数学やデータベースの知識、フレームワークやライブラリの活用など、多くのスキルを求められるため、全くの未経験から目指すことは難しい点には注意が必要です。PythonやC++を使用する開発エンジニア以外に、SQLの知識があるデータベースエンジニアや、JavaScriptを使用しているWebエンジニアなどからのキャリアパスに繋がっています。
先端技術に触れられ、高収入を目指せる職種でもあるので、興味がある人はこれを機にAIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。
