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AIエンジニアとは?必要なスキルや年収は?|過熱するAI開発で需要が増加!プログラミングスキルを活かして最先端のIT人材を目指そう

AIエンジニアとは?必要なスキルや年収は?|過熱するAI開発で需要が増加!プログラミングスキルを活かして最先端のIT人材を目指そう
  1. AIエンジニアとは?
  2. 先端IT人材の需要拡大と人材不足
  3. AIエンジニアの年収が高い理由
  4. AIエンジニアに必要な知識・スキルは?
  5. まとめ

    AIエンジニアとは?

    AIエンジニアとは?

    AIエンジニアは、現在IT技術の中でも最先端技術とされているAI(AIエンジニアは機械学習や人工知能)の開発をするほか、AIに蓄積されたデータの解析などを行う技術者のことを指する。ディープラーニングなどの技術を駆使して、機械が人工的ながらも人間と同じように考え、動きを再現する技術を支えている。

    AIエンジニアの仕事は、「プログラミング系(機械学習エンジニア)」と「アナリティクス系(データサイエンティスト)」の2つに大きく分けることができる。機械学習エンジニアはAIの開発・構築を行い、データサイエンティストはAIが学習したデータを解析し、プログラムの改善などを行う。

    AIエンジニアを取り巻く現状

    AI技術を活用した家電製品や、AIがニュース原稿を読む技術などが普及し始め、私たちの生活にもAIがかかわるようになりました。まだ実用段階には至りませんが、AI技術を医療に活用する研究などもなされている。

    また、経済産業省が平成28年に行った調査で「大きな影響を与え、産業界を大きく変革する可能性がある」と公表する技術として、AI技術はもちろん、IoT技術・ビッグデータなどが挙げられており、今後のIT関連市場の拡大・成長にとって重要な技術のひとつとなる。

    このように、AI技術はさまざまな分野で求められているため、AIの開発・活用や技術の向上にかかわるAIエンジニアの需要も拡大傾向にある。現状から見ても、AI技術を取り巻く人材が不足しがちの傾向にあり、これからはITエンジニアからシフトチェンジの推奨や、これからの世代に対するAIエンジニアの養成が急務となるでしょう。

    先端IT人材の需要拡大と人材不足

    経済産業省は調査によって、「ビッグデータ、IoT、人工知能についてはこれから特に大きな影響を与え、産業界を大きく変革する可能性がある」という公表をしている。また、こうした先端IT技術のサービス化や活用を担う人材を「先端IT人材」と呼び、今後量・質ともに大幅に不足することが見込まれると結論づけました。具体的には、産業界全体で現在先端IT人材は9.7万人、不足数が1.5万人であるのに対し、2020年までにこの人材数が12.9万人、不足数が4.8万人にまで拡大するという試算結果が得られている。

    先端IT人材の需要拡大と人材不足

    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理由

    AIエンジニアの年収が高い理由

    AIには、ビジネスを飛躍的に伸ばす可能性が秘められている。そのような市場で活躍できるエンジニアは、かなりの需要があるでしょう。

    具体的には、どういった点で価値が生まれるのでしょうか。ここでは、AIエンジニアの年収が高い3つの理由をお伝えする。

    企業が求めているのに、人材不足だから

    人工知能技術や、それを活用した製品やサービスに対する市場ニーズが高まっている昨今、それらを開発する人材がまだまだ少ない状況にあり、特に現在の技術を高めるための人材や製品やサービスへ技術を融合させるための人材が求められている。

    さらに、よりよい技術を市場へ提供するために、AIエンジニアの確保が急務とされていますが、AIエンジニアとしての技術に長けた方はまだ少ないため、企業としては一人でも多くの技術者を集めるために報酬を高く設定している。

    専門性が高いから

    AIエンジニアを養成する各種学校などはまだまだ少なく、現状での「AIエンジニア」のなり手は、大学院で情報科学を履修した修士や博士号取得者が中心です。
    大学院などで専門知識を学んでいない人の場合は、Python(パイソン)などの汎用的プログラミング言語やR言語の取得後、機械学習の実装などに携わるというルートを経てAIエンジニアとして大成している人が見られる。

    ITエンジニアがAIエンジニアへシフトチェンジするという道も少なからず存在していますが、一般的なIT技術とは一線を画すため、概念などを勉強することから始める必要がある。

    このように、AIエンジニアになるためには、高度な専門知識や技術が求められる。高学歴・専門的技術を持っていることから、収入面に大きく差が出ていることも考えられるでしょう。

    国内外問わず、評価されているから

    海外でのAI技術の進歩は目覚ましいものがあり、高度なスキルを持っているエンジニアは年収も桁外れの額になるといわれている。日本もまだまだ追随する形ではあるが、AI技術の向上に力を注いでおり、IT企業の多くは会社の規模を問わず、有能なAIエンジニアの確保に向けた動きが出ている。

    具体例を挙げると、フリマアプリの大手メルカリでは、AI開発担当者の人数を2019年中に現在の2倍となる60名に増やすことを発表している。日本人だけではなく、海外の先駆けとしても注目される中国やインドからのエンジニアの採用も検討しているようだ。

    また、家電メーカーの国内大手・東芝では、高いスキルや専門的な知識を持っていることが認められれば、業界内でも相場より高い報酬を支払われる新しい雇用制度の導入を発表しました。家電メーカーが注目しているAIの技術向上を目指し、IoT技術につなげるための人材確保として考えているようだ。

    この通り、国内外を問わずAIエンジニアの評価は軒並み高く、その知識や技術への応用力が求められていることがわかる。

    AIエンジニアに必要な知識・スキルは?

    AIエンジニアに必要な知識・スキルは?

    AIエンジニアが身に付けなければいけない知識やスキルは様々で、比較的幅広い分野の理解が求められる。。ここではAIエンジニアになるために身に付けておいたほうが良い知識やスキルをご紹介する。

    プログラミングスキル

    プログラミングスキルは機械学習を活用したり、一度構築したAI(人工知能)を修正したりする上で、必要になってくる基本的なスキルです。
    プログラミング言語の中でも特に多くのAI開発に用いられているのがPythonです。機械学習に使われるライブラリ(開発に役立つプログラムの集まり)が充実しており、AI開発やデータ解析の際に必要になるので、最低限身につけておかなければならないスキルです。他にも、C言語やJavaなどの言語があり、複数の言語をマスターしていればより多彩な機能を搭載したAI開発に対応できる。

    機械学習ライブラリ・フレームワークの活用力

    AI(人工知能)開発を行う上で、すでに開発方法が確立されているプログラムを、その都度開発していると時間や労力のロスが発生してしまう。そうしたことを避けるためにAI開発においてはライブラリ(汎用性の高いプログラムの集合体)やフレームワーク(AI開発に必要な機能を組みあわせて作ったAIのひな型)を活用することがカギになる。特にAI開発でよく用いられているPythonでは、様々な機械学習ライブラリや深層学習フレームワークが、オープンソースで公開されている。こうしたライブラリやフレームワークは世界中で活用されており、実装したい機能に合わせて適切に利用すれば効率的に作業を行うことができる。

    データ解析の知識

    AI活用において重要となるのはAI(人工知能)に学習させる大量のデータ(ビッグデータ)を集めた後、そのデータをどのように解析するのかという点です。求めている結果を導きだすために最適な解析方法を選択するには、データ解析の方法を学ぶ必要がある。代表的な解析方法としては、以下の三つがある。

    ・クロス集計(2、3種類の属性についての相関関係を分析し、属性ごとの傾向を把握する)
    ・アソシエーション分析(商品やサービスの隠れた関連性などを発見する)
    ・ロジティクス回帰分析(ある事象の発生確率を予測する)

    数学的知識

    統計学的な処理によってデータを解析するためには、その理論の段階で線形代数、微分・積分、さらには確立論といった数学的な知識が必要です。統計学の知識などと共に、こうした数学の知識を勉強しておけば、ライブラリやフレームワークを使ったAI開発との差別化を図ることができるでしょう。

    まとめ

    今回はAIエンジニアに必要な知識、スキル、さらには今後の需要について、解説をしてきた。

    IT業界の中でもAI開発はめざましい勢いで進展しており、AI開発の関連職やAIエンジニアの種類も増えていくかもしれない。
    このようにAIエンジニアの需要はますます伸びていくとされる中、今後、AIエンジニアを目指したい人、ITエンジニアからのシフトチェンジを検討する人も増えていくだろう。
    それに伴い、AI関連技術を学ぶためのスクールや専門学校も増え、様々な学習方法も広がっていくと考えられる。

    AIエンジニアに興味のある方は本記事を参考に、スキルアップやキャリアパスの再考を検討してみてはいかがだろうか。

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