AIの発展で需要が増す「AIエンジニア」とは?具体的な仕事内容
最終更新日:2024/02/26
近年、AI人工知能の技術が発展したことにより、さまざまな分野でのAI活用が本格化し始めています。一昔前まではAIと無縁だった農業や水産業といった業界においてもAIの導入が進んでおり、多くの企業の業務効率化を手助けする存在になりつつあるのです。
そんなAIの実用化が加速する現代において、特に需要が増している職業のひとつに「AIエンジニア」というものがあります。このAIエンジニアとはどのような職業なのでしょうか。また、AIエンジニアになるためにはどのようなスキルが必要なのでしょうか。今回は、近年需要が増しているAIエンジニアについて詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。
AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI人工知能とは?定義歴史種類仕組みから事例まで徹底解説
AIエンジニアとは?
そもそもAIエンジニアとはどのような職業なのかというと、AIの開発を行ったり、AIに蓄積されたデータの解析を行ったりする、AI関連の技術者のことを指します。機械学習や深層学習(ディープラーニング)などの技術を活用して、新たなサービスや技術を生み出すことが主な役割です。
そんなAIエンジニアの仕事は、主に2つの分野に分別することができます。それは、「プログラミング分野」と「アナリティクス分野」の2分野です。プログラミング分野では、プログラミングを行うことによってAIを開発したり、実装したりする業務がメインになります。一方のアナリティクス分野では、AIの学習構築によって生まれたデータを解析し、プログラムの改善を図る業務がメインになります。
(参照:CREATIVE VILLAGE AI(人工知能)エンジニアになるには?必要なスキルや知識、年収は?)
(参照:INTERNET ACADEMY AIエンジニアとは?プログラミングスキルを活かして先端IT人材に!)
AIエンジニアの具体的な仕事内容
AIエンジニアが具体的にどのような仕事をしているのか、より詳しくみていきましょう。先ほどもご紹介したように、AIエンジニアの仕事は大きく分けて「プログラミング分野」と「アナリティクス分野」の2つが存在します。ただ、もう少し細かく分類すると、AIエンジニアの仕事は以下の4つに分けることができるのです。
研究や論文のリサーチ
AIの分野は日々進化を続けており、革新的な技術が新たに生まれることも少なくありません。そのため、頻繁に研究や論文をリサーチし、最新の情報をキャッチする必要があるのです。そして、最新の情報を踏まえた研究を進めていくことが大切になります。
AIの分野では、問題を解決に導くための調査や考案、改良などを主な業務とする「リサーチエンジニア」という職種が存在します。こういった役割が存在するほど、AIの分野においては「リサーチ」という仕事が重要なのです。
アルゴリズムやモデルの開発
AIが正しく学習できるようにするためには、適切なアルゴリズムやモデルの開発が必要になります。モデルとは、未知のデータが入力された場合に結果を予測するロジックのことです。こういったモデルやアルゴリズムの開発を行うのも、AIエンジニアの仕事になります。
PoC、実証実験
アルゴリズムの開発が終了しても、までそのアルゴリズムが正しく動作するかどうかは分かりません。そのため、正しく動作するかどうかの検証を行う必要があります。そこで行われるのが、「PoC(Proof of Concept)」という本番開発の前に行われる機械学習です。PoCを行い、そのアルゴリズムが想定通りの精度を保っているか、想定外の動きをしてしまっていないかを確認していきます。そして、開発者はPoCの結果を踏まえた上で、開発段階に進んでも良いかどうかを判断していくのです。仮に問題がある場合には、システムの見直しを行う必要がありますので、AIの開発において極めて重要な役割を担っていることがお分かりいただけるでしょう。
開発業務
上記の実証実験によってアルゴリズムの有効性が確認できた場合に、そのアルゴリズムをもとにAI開発を進めていきます。
基本的にはこれら4つの仕事に分けられます。AIの開発には「機械学習エンジニア」「データサイエンティスト」「分散システムエンジニア」「クラウドエンジニア」といったさまざまな専門技術者が関わるため、極めて大きなプロジェクトとなります。そのような大きなプロジェクトに関われることは、大きなモチベーションにもつながるのではないでしょうか。
(参照:AIエンジニアとは?なるには?仕事内容、給料年収、就職転職の方法を大公開 | AIdrops)
人手不足が深刻化する中で需要が拡大しているAIエンジニア
経済産業省が行った調査によると、ビッグデータや人工知能、IoTといった先端IT技術の実用化を担う「先端IT人材」は、今後さらに不足していくことが予測されています。2016年時点における先端IT人材の不足数は約1.5万人でしたが、2020年にはそれが約4.8万人にまで増加していくことが予測されているのです。
このデータを踏まえると、先端IT分野をさらに発展させていくためには、先端IT人材の増加が必要不可欠と考えられます。言い換えれば、先端IT人材の不足が解消されることで、より高い成長率で市場が成長していく可能性も生まれるということです。
こういった人材不足問題を抱えるAI業界ではありますが、今後もAIの技術がさまざまな分野に求められている状況は変わりません。つまり、需要が高まっているにもかかわらず、その供給としてのAIエンジニアの総数が追いついていない状態にあるということです。
このような状況に陥っていることもあり、AIエンジニアが「高年収」の職業となっている点は見逃せないポイントでしょう。ここからは、なぜAIエンジニアが高年収なのかということに関して、より具体的な理由をみていきましょう。
(参照:経済産業省 IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果)
AIエンジニアの年収が高い3つの理由
AIエンジニアの年収が高い理由1.人材を求める企業が多いのに、人材が不足しているから
先ほどもご紹介したように、人工知能の技術が発展したことによってさまざまな業界の企業がAI導入を検討するようになりました。しかし、そのAI開発を行える人材は不足している現状にあるため、「AIを導入したいけど、肝心の人材を確保できない」という問題に直面している企業が非常に多いのです。そのため、企業としては「ただでさえ少ない人材の中から、優秀な技術者を集めるのには、報酬的な魅力が必要だ」と考え、報酬を高く設定する傾向にあります。
AIエンジニアの年収が高い理由2.他の職業よりも専門性が高いから
AIエンジニアの需要は増しているものの、まだそのAIエンジニアを養成するための学校などは多くありません。そのため、現在は大学院で情報科学を履修した人が中心になっているのが現状です。もちろん、大学院などで専門知識を学んでいないという方もいますが、そのような方は汎用的プログラミング言語やR言語を取得し、機械学習の実装に携わる仕事で経験を積み重ねた上で、AIエンジニアとしての道を切り開いているケースが多いようです。
また、ITエンジニアからAIエンジニアに転身するというケースもありますが、AIエンジニアは一般的なIT技術とは大きく異なるため、一から勉強していく必要があります。
このようにAIエンジニアは特殊な職業であり、高度な技術が要求されるため、年収も高い傾向にあるのです。
AIエンジニアの年収が高い理由3.世界中で評価されている職業だから
近年のAI技術は、日本だけでなく海外でも大きな進歩が見られ、高度なスキルを持ち合わせているAIエンジニアは、世界的にも年収が非常に高額になっています。どちらかといえば日本は海外を追随する形になっていますが、AIエンジニアの獲得競争はグローバル戦になってきています。。
例えば、フリマアプリを提供するメルカリでは、2019年中にAI開発を担当するAIエンジニアの数を現在の2倍に増やすことを発表しています。この募集は日本人だけでなく外国人も対象になっているため、中国やインドといった国の優秀なエンジニアが採用される可能性も高いでしょう。
企業側にもAIの知識が求められる時代へ
このように、AIエンジニアは需要が高まっているものの、実際には人材が不足している状況がお分かりいただけたかと思います。だからこそ、企業側も優秀なAIエンジニアを集めるためにAIの理解度を高め、より優秀なAIエンジニアを見極めるための「知識」を養っていくことが大切になるでしょう。
特に近年は「働き方改革」が進められていることもあり、社員一人ひとりの「働きやすさ」が重要視されています。そのため、AIエンジニアとしても「高年収」という条件だけでは魅力を感じられない可能性もあり、年収に加えて、「自分の夢を実現できる環境なのか」「仕事へのモチベーションを高められる環境なのか」といった点にも重要視される傾向があります。
今後、さらにAIエンジニアが不足していくことが予測されているからこそ、企業としてはAIエンジニアが働きやすい環境を整えていくことにも力を注ぐべきといえるのではないでしょうか。仮に、優秀なAIエンジニアを集めることができたとしても、彼らがすぐに退職してしまうような環境では企業の成長も見込めません。より高度な技術を持つAIエンジニアによってサービスの向上を図っていくためにも、「企業側のAIへの理解度」「働きやすい環境の整備」といった点に目を向けてみてはいかがでしょうか。
- 導入活用事例
- 学校・教育
業務の課題解決に繋がる最新DX・情報をお届けいたします。
メールマガジンの配信をご希望の方は、下記フォームよりご登録ください。登録無料です。
AI・人工知能記事カテゴリ一覧
AI・人工知能サービス
- 生成AI
- 画像生成AI
- ChatGPT
- AI研究開発
- LLM
- DX推進
- おすすめAI企業
- チャットボット
- ボイスボット
- 音声認識・翻訳・通訳
- 画像認識・画像解析
- 顔認証
- AI-OCR
- 外観検査
- 異常検知・予知保全
- 自然言語処理-NLP-
- 検索システム
- 感情認識・感情解析
- AIモデル作成
- 需要予測・ダイナミックプライシング
- AI人材育成・教育
- アノテーション
- AI学習データ作成
- エッジAI
- IoT
- JDLA
- G検定
- E資格
- PoC検証
- RPAツール
- Salesforce Einstein
- Watson(ワトソン)
- Web接客ツール
- サプライチェーン
- メタバース
- AR・VR・デジタルツイン
- MI
- スマートファクトリー
- データ活用・分析
- 機械学習
- ディープラーニング
- 強化学習
- テレワーク・リモートワーク
- マーケテイングオートメーション・MAツール
- マッチング
- レコメンド
- ロボット
- 予測
- 広告・クリエイティブ
- 営業支援・インサイドセールス
- 省人化
- 議事録自動作成
- 配送ルート最適化
- 非接触AI
業態業種別AI導入活用事例
今注目のカテゴリー
AI製品・ソリューションの掲載を
希望される企業様はこちら