AIエンジニアになるには？仕事内容や給与・年収、必要なスキル

先端テクノロジーである人工知能/AIの開発がさまざまな業界で進められています。

金融、マーケティングといった分野では、ルールベースのアルゴリズムがビジネスの世界で導入されていましたが、機械学習の登場により小売・流通、医療、製造業といったそのほかの業界でもAIを取り入れる企業が増えてきました。

今回は、そのようなデータ解析やビッグデータを扱うエンジニアの中でも注目度の高い「AIエンジニア」の仕事内容や年収、スキルについて紹介します。

AIエンジニアとは

AIエンジニアは、人工知能に関するテクノロジーを扱う技術職です。機械学習や深層学習（Deep Learning）を導入する企業が増加したことから、職種としての認知が広がってきました。

一方で、AI開発経験をもつエンジニアや数学的な素養をもった人材は採用市場の中でも絶対数が不足しており、中途採用、新卒採用ともに獲得競争が過熱しています。

では、AIエンジニアは仕事でどのような業務についているのでしょうか。

AIエンジニアの仕事内容

機械学習やDeep Learningを使用した案件のプロジェクトにおいて活躍するのがAIエンジニアです。学習モデルの調整や評価・修正を行いながら精度をたかめていくといった業務を担当します。

機械学習を行う際は、以下のような工程でプロジェクトが進んでいきます。

手法の検討

ビジネス上の課題をAIで解決するにあたり、どのようなデータを使用するかを検討するとともに、学習手法やアルゴリズムの選定を行います。

場合によっては、各所に分散している情報をデータウェアハウスやデータレイクといったデータ基盤に集約するなどデータ設計にも携わります。

データの前処理

収集・蓄積したデータをAIのアルゴリズムに読ませるために必要な工程がデータの前処理です。機械学習では生のデータをそのまま使用することはほとんどなく事前に統計的な処理を実施することが一般的です。

機械学習のアルゴリズムがデータを学習しやすいように欠損した値を適切な値に修正したり、テストデータで学習を行いながら、ノイズとなりうるデータを除外する正規化や標準化といったクレンジングを行う場合もあります。

評価・調整

機械学習の「教師あり学習」や「教師なし学習」あるいは「ディープラーニング」など選択した学習手法により、データの分割方法やチューニング手法は異なります。

うまく精度が出せない場合は、データの収集や前処理のフェーズに立ち戻り、データを再度整える必要もあり、案件によってはAIのアルゴリズムや学習モデルの開発を担当します。

AIエンジニアの給与・年収

AIの活用は海外を中心に発展しています。圧倒的な規模でデータを保有する4社Google、Apple、Facebook、Amazonの頭文字をとった「GAFA（ガーファ）」という言葉が話題になっていますが、それらの外資系企業ではITエンジニアの年収が1,000万円を超えるケースも多く、そのなかでも希少なAIエンジニアは特に評価される存在です。

日本でも大手企業やITベンチャーでAIエンジニアの求人を募集しており、経験者を中途で採用する場合には年収700万円以上が狙える職種となっています。

新卒採用の場合も、通常のエンジニア採用枠とAIエンジニアを分けて採用する企業がでてきており、サイバーエージェントでは最低年棒720万円〜、DeNAでは年俸600万円から1,000万円といった形でAIスペシャリストの募集を行っています。

一方で、AIの業界自体がまだまだ未整備なこともあり、IT開発の実務経験やアナリストとして統計解析の経験があれば未経験からポテンシャル採用で入社後にAIのスキルを身につけるようなことも可能な状況です。

ポテンシャル採用のAIエンジニアの場合は、400から600万円程度が想定年収となります。ITエンジニアから転職する場合は一時的に給与が下がることを覚悟すれば、キャリアチェンジをすることで長期的に年収をあげていくこともできるでしょう。

AIエンジニアになるには？

AIエンジニアになるためには、通常のソフトウェアエンジニアに求められるシステム開発などのITスキルにプラスして数学的な素養が求められます。そのため、未経験からのキャリアチェンジや転職は決して容易ではありません。

AIエンジニアに必要な資格

必ずしも資格が必要な職業ではないため、誰でも転職に挑戦することができます。しかしながら、求められる人物像やスキル要件から理系の大学院や情報処理系の学部卒であるほうが有利です。新卒採用の場合やポテンシャル採用の場合に応募の条件ともなっています。

また、中途での転職を行う際は、AIに関する社会人向け資格もでてきました。詳細は以下の記事に記載してあります。

参考：AIの就職・転職に有利？人工知能に関する知識を問うG検定とエンジニア向けのE資格とは

AIエンジニアに必要なスキル

AI開発のために必要とされるスキル要件は高く、アルゴリズムを読み解くための数学や統計に関する知識、Pythonをはじめとしたプログラミングの実装スキル、SQLなどデータベースを操作する言語の習得が必要となります。また、最先端のAI技術を学ぶためには英語の論文を読み解くための読解力など幅広い能力がもとめられます。

就職できた後にもスキルアップは重要です。機械学習やディープラーニングなどの分野は変化のスピードが速いため最新の情報をキャッチアップしていくことで、能力をブラッシュアップすることを心がけましょう。