【将来性アリ】AIエンジニアとは？難易度や業務内容、年収をご紹介
2021年8月11日 掲載
近年AIの開発が以前にも増して活発になってきていますね。
投資も進み、将来性バツグンのAI業界に参入するにはどうしたらいいのでしょうか。
AI開発を行える言語を習得し、エンジニアとして参画するのは一つの方法です。
今回はAI開発に強みのある言語をご紹介します。
AI開発は今後どうなっていくのか
まず、AI開発が今度どうなっていくのか、についてまとめました。
AI開発分野は将来性があるのか、みていきましょう。
AI開発は投資が伸び、将来性があるとされる
結論から言うと、AI開発は将来性があると言われています。
IDCによれば、2019年の日本国内AIシステム市場は818億4400万円の市場規模で、前年比56.0％の成長率を記録したとのことです。
ここまで成長している背景には、そこまで一部企業しかAIを活用していなかったのが、昨今一般のユーザー企業も活用しだしてきたことが挙げられます。
これにより、AIサービス事業が大きく拡大しました。
また、2020年の市場規模は1172億1200万円と予測されています。
このように、AI開発の市場規模は年々増加しており、将来性が高いことが分かります。
また、新型コロナウイルスの影響でITへの支出が抑制されたことの反動として、2021年度は2020年比50％の成長を見せると試算しています。
IDCの分析では書かれていないことなのですが、新型コロナウイルスのワクチン摂取が広まったことで人、お金の動きが活発になり経済全体が今度活性化していけば、IT市場の拡大には追い風になると推測されます。
また、医療分野におけるAI投資が著しく増加したことも、判明しています。
新型コロナウイルスの影響もあり、AI開発は市場規模を更に拡大しているのです。
AIエンジニアの需要は？
AI開発の市場規模拡大に伴い、AIエンジニアの需要も増しています。
現状、AIエンジニアは不足している傾向にあります。
機械学習やディープラーニングに関する十分な知識を持つ人材は少ないです。
特に、医療分野のサービスやWebアプリケーション関連の人材不足が顕著です。
そのため、AI技術を持てば、これらの分野で重宝されるでしょう。
ただし、AIエンジニアになるのは、簡単なことではありません。
要求されるスキルレベルは高く、プログラミング技術以外にも、統計解析や数学の知識も必要です。
そのため、AIエンジニアを目指す場合、しっかりとした学習期間を設ける必要があるでしょう。
【SNS】
AIエンジニアの業務内容とは？
AIエンジニアは普段何をやっているのか、気になる方も多いでしょう。
AIエンジニアの主要業務についてまとめました。
AIエンジニアの主要業務は次の3つです。
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- システム開発
1つ1つの業務内容について詳しく解説します。
データサイエンティスト
データサイエンティストとは、莫大なデータを客観的に分析し、企業にとって有益な情報を導き出す仕事です。
AIを用いてデータ収集・統計解析を行っていきます。
たとえば、Twitterの書き込みからユーザーの商品に対する本音を見つけるなど、です。
データサイエンティストの需要は年々増してきています。
データアナリスト
データアナリストはAIエンジニアの主要業務です。
データアナリストはデータサイエンティストにも近い業種ですが、厳密には異なります。
データサイエンティストよりもデータ解析に大きな比重を置いているのが特徴です。
具体的には、データの収集やデータの整形加工をメインに行っています。
【SNS】
システム開発
クライアントが求めるサービスに応じて、AIを駆使してシステムを開発します。
コンピュータに対して反復的な学習をさせ、ユーザーのニーズを満たすサービスを開発します。
たとえば、ECサイトにあるレコメンド機能などです。
レコメンド機能は、ユーザーの行動内容や行動履歴をAIが分析し、ニーズに沿った商品を宣伝します。
システム開発
ここまで読んでAIエンジニアになりたい、と思った方もいると思います。
そこでAIエンジニアを目指すにはどうしたら良いか、についてまとめました。
AIエンジニアを目指す方はぜひ参考にしてください。
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IT系の学部に進学する
1つ目の方法が、IT系の学部に進学することです。
たとえば、次のような学部ではAIを専門に学ぶことができます。
- 滋賀大学データサイエンス学部
- 横浜市立大学データサイエンス学部
- 武蔵野大学データサイエンス学部
- 東京工科大学コンピュータサイエンス学部
- 立正大学データサイエンス学部
また、こういった学部でなくても、難関大学各校の工学系の学部には、機械学習も学べる学科・コースが設置している場合があります。
AIエンジニアを目指すなら、こういった大学に進学することを目標としましょう。
キャリアを積んで、転職する
今から大学に通うことはできない、という方もいると思います。
その場合、エンジニアとしてキャリアを積んだのち、AIエンジニアを目指すことになります。
業務をこなしつつスキルアップを図り、PythonやRなどAI開発に使われる言語を習得します。
また、統計解析や大学数学も独学で学ぶ必要があります。
AIエンジニアは必要なスキルが多いため、転職の難易度は高いと言えます。
スキルを磨くだけでなく、スキルを効果的にアピールし、選考を勝ち抜く方法も考えた方が良いです。
具体的には、転職エージェントを活用し、転職のプロに面接対策を行ってもらうなどするのがおすすめでしょう。
未経験からAIエンジニアになることはできるのか？
未経験からAIエンジニアになることは、不可能という訳ではありません。
求人サイト大手の求人ボックスには、「AIエンジニア 未経験歓迎」の案件が4000件近くあります。
もちろん、こういった案件ではクリティカルな部分を任されることは少ないですが、業務を通じてAIエンジニアとしての基礎スキルを着実に身につけることが可能です。
ただし、プログラミング自体も未経験、という状態ですと、さすがに採用されるのは厳しいでしょう。
あくまで、AI開発分野が未経験の方に限ります。
AIエンジニアが身につけるべき言語は？
AIエンジニアが身につけるべき言語をまとめました。
AIエンジニアが身につけるべき言語は、次の4つです。
- Python
- R言語
- Julia
- Java
これらの言語の特徴について詳しく解説しましょう。
Python
Pythonはコードがシンプルに書ける上に、可読性にも優れた言語です。
AI開発で使われる言語の中でも、習得は容易な方です。
オープンソースであり、発生した疑問やエラーを解決しやすいのもメリットでしょう。
これからAI開発に参入する方は、まずはPythonから学ぶのがおすすめです。
【SNS】
R言語
R言語は、機械学習や統計解析に特化した変わった言語です。
他の分野で使われることはほとんどないですが、統計解析分野では人気が非常に高いです。
特に、複雑なグラフを書ける機能が豊富であるのが高く評価されています。
R言語もオープンソースなことに加え、RStudioという開発環境が配布されているのもメリットでしょう。
R言語は、習得難易度は非常に高めです。
特に数学の概念を理解するのが難しく、初心者向けではないでしょう。
エンジニア経験者が、これからR言語を習得するのはおすすめできます。
Julia
JuliaもAI開発で用いられる言語の1つです。
Juliaは高速計算が可能だったり、高度な数値解析を行ったりする点が評価されています。
「JITコンパイラ」によってコンパイルされているため、動作の高速化が可能となっています。
また、JuliaではPythonやRのライブラリを活用できます。
そのためPythonやRを習得済みの方なら、スムーズに学習できるでしょう。
Java
大規模開発で多く用いられるJavaは、機械学習にも使われることがあります。
オブジェクト指向言語であるため、ソースコードの修正・管理がしやすいのがメリットです。
また、あらゆる環境で動かすことができるため、案件数も昔から安定して多いです。
Javaの習得難易度は、やや高めといった感じです。
特にオブジェクト指向などの理解に、初心者は時間を取られるかもしれません。
とはいえ、Javaの需要は高いため、機械学習だけでなく幅広い案件を獲得したい方におすすめです。
AIエンジニアの年収は？
「AIエンジニアになったらいくら稼げるの？」と思う方は多くいるでしょう。
AIエンジニアの気になる年収についてまとめました。
AIエンジニアの平均年収は約600万円！
求人ボックスによれば、AIエンジニアの平均年収は599万円となっています。
AIエンジニアは高度な技術が必要な仕事です。
また、冒頭で解説した通りAIエンジニアは人手不足の傾向にあります。
そのため、日本の平均年収よりも高い傾向にあります。
まとめ
本記事ではAIエンジニアについて解説しました。
AIエンジニアの将来性や必要なスキルが、ご理解頂けたかと思います。
本記事で解説したことをまとめると、次の3つに集約されます。
- AIエンジニアは将来性があり、かつ平均収入も高い傾向にある職業
- 転職難易度や言語の習得難易度は高い傾向にありますが、中には簡単な言語もある
- データを活用した業務や機械知能のシステム開発を主な業務としている
AIエンジニアは将来性が高く、平均年収もかなり高くなっています。
ただし、その分必要なスキル量は多く、転職は容易ではありません。
とはいえ、AIエンジニアが用いる言語には簡単なものもありますので、そういった言語からチャレンジしていきましょう。
本記事がAIエンジニアに興味のある方にとって、有意義なものとなれば幸いです。
