AIプログラマーになるには？年収、仕事内容、未経験からの転職方法
この記事では、AIプログラマーについて解説します。AIプログラマーはエンジニアが設計したモデルを実装する仕事です。将来性が高いAIの領域でプログラマーとして活躍するために、必要なスキルや未経験でも転職に有利な資格などを確認しておきましょう。
目次
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AIプログラマーとは？
AIプログラマーは、AI（人工知能）技術を社会に実装する技術者です。AIが学習し、予測や判断を行うための基本部分を作ります。
ここでは、AIプログラマーとは何か、AIエンジニアとは何が違うのかについて具体的に解説します。
- ・AIモデルを実装する専門家
- ・AIエンジニアとの違いは技術的な作業領域
まずは、これらの基本情報への理解を深めましょう。
AIモデルを実装する専門家
AIプログラマーの主な仕事は、AIモデルを実際のシステムで動かすことです。データサイエンティストなどが設計した複雑なAIアルゴリズムを、アプリケーションに組み込みます。
Pythonなどの言語を使い、AIが機能するためのプログラムを作成するのが一般的ですが、単にコードを書くだけが仕事ではありません。
AIが安定して高速に動作するよう、最適な実装方法を考えることも仕事の一つです。
AIエンジニアとの違いは技術的な作業領域
AIプログラマーとAIエンジニアでは、一般的にAIエンジニアの方が広い領域を担当します。
AIエンジニアは、AIモデルの設計やアルゴリズムの選定、基盤構築まで行います。一方AIプログラマーは、AIエンジニアが作成した設計に基づいたプログラミング（実装）に特化しているのが特徴です。
両者の役割は、AIエンジニアが設計図を描き、AIプログラマーがそれを作成するという、それぞれ領域が異なります。
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AIプログラマーに求められるスキル
AIプログラマーには、通常のプログラマーとは異なる専門知識が求められます。単にコードが書けるだけでは不十分で、AIの仕組みを理解するための数学的な素養も必須です。
ここでは、主要な3つのスキルを解説します。
- ・プログラミングスキル
- ・数学・統計学の知識
- ・機械学習・ディープラーニングの知識
特に未経験からの転職を目指す方は、これらの学習を進めておくことで、即戦力としてアピールしやすくなります。
プログラミングスキル
AIプログラマーには、プログラミングスキルは必須です。
AI開発では、AI開発向けのライブラリが豊富なPythonが広く使われます。Pythonに関する知識は習得しておきましょう。
使用するライブラリは、TensorFlow（テンソルフロー）やPyTorch（パイトーチ）などが代表的です。AIプログラマーには、これらのライブラリを使いこなし、効率的にAIモデルを実装するスキルも欠かせません。
なかには、AIをWebサービスとして提供する場合もあります。そのため、Webアプリケーション開発の知識も役立つケースがあるでしょう。
数学・統計学の知識
AIなどの機械学習は、数学と統計学の知識が土台です。AIモデルの動作原理を深く理解するためには、数学・統計学の知識が欠かせません。
具体的には、以下のような知識が求められます。
- ・線形代数
- ・微分・積分
- ・確率・統計
モデルがなぜその予測をしたのかを説明する際にも、数学的な知識が役立つでしょう。
全ての数式を暗記する必要はありませんが、モデルを改善するためにも、数学・統計学の基本は押さえておくことが大切です。
機械学習・ディープラーニングの知識
AIプログラマーは、AIの中核技術である機械学習の知識が必須です。
機械学習とは、データからパターンを学習し、予測を行う技術のことを指します。なかでも、とくに重要なのがディープラーニング（深層学習）の知識です。
ディープラーニングは、人間の脳の神経細胞の構造を模したニューラルネットワークを使用することで、複雑なデータ構造や非線形な関係を学習できます。
AIプログラマーは、これらのアルゴリズムの理論を理解するだけでなく、実際にデータを扱いながらモデルを設計・実装・チューニングする能力が大切です。
単にモデルを作るだけでなく、学習データの前処理や評価指標の設計、モデルの改善・再学習までを一貫して担えるようになると市場価値が上がるでしょう。
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AIプログラマーの仕事内容
AIプログラマーの仕事は、単にプログラムを書くだけではなく、AIを「育てる」ためのデータ準備から、完成したAIの「運用・保守」まで多岐にわたります。
ここでは、具体的な業務を3つのステップで見ていきましょう。
- ①AIモデルの開発・プログラミング
- ②データの前処理・クレンジング
- ③開発したAIのテスト・運用・改善
以下、それぞれ具体的に解説します。
①AIモデルの開発・プログラミング
AIモデルの開発・プログラミングは、AIプログラマーの中核業務です。AIエンジニアやデータサイエンティストが設計したアルゴリズムを、プログラムとして実装します。
Pythonなどの言語と、TensorFlowやPyTorchといったライブラリを使用してAIモデルに大量のデータを学習させ、予測や分類の精度を高めていくのが特徴です。
また、モデルの性能を最大化するためのプログラムの最適化も行います。
AIの賢さや能力を決定づける重要な工程です。
②データの前処理・クレンジング
AIの性能は、学習に使うデータの質に大きく左右されます。
そのためAIプログラマーは、AIが学習しやすいようにデータを整える作業も担当します。いわゆる、「データの前処理」や「クレンジング」と呼ばれる作業です。
具体的には、欠損値と呼ばれるデータが欠けている部分を補ったり、表記のズレを統一します。
地道な作業ですが、AIの精度を担保するうえで重要です。
③開発したAIのテスト・運用・改善
AIプログラマーの仕事は、AIモデルを作って終わりではありません。
開発したAIが、本番環境で適切に動作するかをテストします。予期せぬデータが入力された場合は、エラーを出さず安定稼働できるかを確認しなければなりません。
また、運用開始後にAIの性能を監視し続けることも重要な仕事の一つです。
新しいデータが追加されるとAIの予測精度が落ちることもあるため、再度データを学習させたり、モデルを調整したりと、継続的な改善作業を行います。
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AIプログラマーの年収
AIプログラマーは、高い専門性が求められる職種です。そのため、一般的なプログラマーと比較しても、年収水準は高い傾向です。
- ・平均年収は約630万円
- ・経験・年齢に伴い年収は上昇傾向
ここからは、日本の平均年収との比較や、年代別のAIプログラマーの年収推移について確認し、AIプログラマーへ転職後に期待できる年収水準をイメージしてみましょう。
平均年収は約630万円
AIプログラマーを含むAIエンジニアの平均年収は、約630万円とされています。これは、日本の給与所得者全体の平均年収である545万円と比較すると高い水準です。
とくに、最新の論文を理解し、実装できるレベルの技術者は優遇されやすい傾向があります。
現在、多種多様な企業がAI導入を競っているため、今後もさまざまな業界で需要が高い状態が続くでしょう。
スキルを磨き続ければ、平均以上の年収を得ることが期待できる職業です。
（参考：国税庁『令和６年分 民間給与実態統計調査』）
（参考：職業情報提供サイト job tag）
経験・年齢に伴い年収は上昇傾向
AIプログラマーの年収は、経験を積むことで上昇する傾向です。年代別平均年収の目安は、以下の通りです。
| 年齢 | 平均年収 |
| 25～29歳 | 約466万円 |
| 30～34歳 | 約594万円 |
| 35～39歳 | 約614万円 |
| 40～44歳 | 約707万円 |
| 45～49歳 | 約773万円 |
AIプログラマー・AIエンジニア全体の平均年収である630万円は、40代前半で超える想定です。
AI分野は実務経験が重視されます。経験を積むことで年収アップが見込めるため、早い段階でキャリアをスタートさせることで、高年収を狙いやすいでしょう。
（参考：職業情報提供サイト job tag）
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AIプログラマーのキャリアパス
AIプログラマーとして実務経験を積んだ後、多様なキャリアが開かれています。
代表的なキャリアパスは、主に以下の3つです。
- ・【AIエンジニア・データサイエンティスト】上流職種
- ・【機械学習エンジニア】専門性を高める
- ・【プロジェクトマネージャー】マネジメント力をつける
以下、それぞれ詳細に解説します。
【AIエンジニア・データサイエンティスト】上流職種
AIプログラマーとして実装経験を積んだ後、AIエンジニアやデータサイエンティストなど、より上流工程を担う職種へ進むことが可能です。
AIエンジニアは、AIプログラムを動かすだけでなく、モデルの設計やアルゴリズムの最適化、運用環境の整備までを一貫して担当します。
一方、データサイエンティストは、膨大なデータの中からビジネス課題を発見し、統計学や機械学習を駆使して意思決定を支援します。
AIプログラマーで培った技術的な知見は、これらの職種で大いに役立つでしょう。
将来的には、AIプロジェクト全体を統括するテックリードやAIアーキテクトとしての活躍も視野に入るなど、よりビジネスの根幹に近い部分で活躍できるキャリアです。
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【機械学習エンジニア】専門性を高める
AIプログラマーの中でも、機械学習分野に特化して専門性を極める道もあります。
機械学習エンジニアは、データをもとにアルゴリズムを設計・改良し、AIが自ら学習・判断できる仕組みを構築する職種です。
膨大なデータを解析して特徴を抽出したり、ディープラーニングモデルを訓練して精度を高めたりといった業務を担当します。
以下のように、AIの根幹を支える分野で活躍できる点が魅力です。
- ・画像認識
- ・自然言語処理
- ・音声認識
- ・レコメンドシステムなど
技術をとことん追求し、理論を実社会の課題解決に応用したい人に適したキャリアです。
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【プロジェクトマネージャー】マネジメント力をつける
プロジェクトマネージャー（PM）としてAI開発の現場経験を活かし、チームをまとめる道も選択肢の一つです。
プロジェクトマネージャー（PM）は、AI開発プロジェクト全体の進捗を管理します。エンジニアと経営層の橋渡し役となり、タスク調整やスケジュール管理、リスクマネジメントを行うのが主な仕事です。
AI開発の現場では技術的な課題や不確実性も多く、柔軟な意思決定と冷静な判断力が必要不可欠です。技術の背景を理解しつつ現場の課題を把握できるPMは、組織にとって欠かせない存在となるでしょう。
リーダーシップやビジネス視点を磨きたい人にとって、理想的なキャリアパスです。
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未経験からAIプログラマーになるには？転職ロードマップ
未経験からAIプログラマーになるのは簡単ではありません。必要なスキルは多岐にわたるため、計画的な学習が不可欠です。
ここでは、転職を成功させるための6つのステップを紹介します。
- STEP1：数学・統計学の基礎を固める
- STEP2：Pythonとデータ分析ライブラリの基礎を習得する
- STEP3：機械学習・ディープラーニングの理論を体系的に学ぶ
- STEP4：実践的なデータ分析・モデル構築を経験する
- STEP5：関連資格を取得する
- STEP6：業界特化型の転職エージェントに相談する
自分の状況に応じた段階から、AIプログラマーへ転職するための学習をスタートさせましょう。
STEP1：数学・統計学の基礎を固める
まずはAIの土台となる数学と統計学の基礎を学びましょう。
AIがどのようにデータを処理し、学習していくのかを理解するためには、以下のような数学の知識が欠かせません。
- ・線形代数
- ・微分積分
- ・確率
- ・統計
ただし、「難しい数式をすべてマスターしなければならない」というわけではありません。AIがどのような原理で動いているのか、概念的に理解できるレベルを目指しましょう。
書籍やオンライン学習サイトを活用し、基礎を固めることが大切です。
STEP2：Pythonとデータ分析ライブラリの基礎を習得する
次に、プログラミング言語Pythonを学びましょう。
Pythonは、シンプルな文法と豊富なライブラリが特徴的で、AI開発・機械学習・データ分析など、あらゆる分野で広く使われています。
まずは、以下のような基本文法をしっかり理解することが大切です。
- ・変数
- ・条件分岐
- ・ループ処理
- ・関数
基礎を身につけたら、AI開発で頻繁に使われる以下のようなデータ分析用ライブラリを習得していきましょう。
- ・数値計算用の「NumPy（ナンパイ）」
- ・データ操作用の「Pandas（パンダス）」
これらのライブラリを使いこなせるようになると、データの読み込み・整形・集計・可視化といった前処理作業をスムーズに行えるようになります。
まずはPythonで簡単なプログラムを書き、データ操作に慣れることから始めましょう。
STEP3：機械学習・ディープラーニングの理論を体系的に学ぶ
Pythonの基礎が固まったら、いよいよAIの中核理論を学びます。
機械学習とディープラーニングの仕組みを体系的に学習しましょう。回帰や分類、クラスタリングといった機械学習の基本的な手法を理解することが大切です。
その後、CNNやRNNなどディープラーニングの代表的なモデルについて理解を深めましょう。
理論を学ぶ際は、STEP2で学んだScikit-learnやTensorFlowなどのライブラリを使い、簡単なモデルを動かしてみると理解が深まります。
STEP4：実践的なデータ分析・モデル構築を経験する
理論を学んだら、実践経験を積むことも重要です。
Kaggle（カグル）などのデータ分析コンペティションに参加してみましょう。Kaggleでは、実世界のデータセットを使い、他の参加者とAIモデルの精度を競います。
また、自分でテーマを見つけてデータを収集し、AIモデルを作るポートフォリオを作成することも大切です。
ポートフォリオは、転職活動時に自分のスキルを証明する強力なツールとなるでしょう。
STEP5：関連資格を取得する
未経験からAIプログラマーに転職活動する際は、関連資格を取得することもおすすめです。
資格を保有していると、体系的な知識を持っていることの客観的な証明になります。また、未経験者にとっては、AIプログラマーに必要な知識を習得するための手段として資格取得に向けた学習が役立つでしょう。
AI関連で特におすすめの資格は以下のとおりです。
- ・G検定
- ・E資格
- ・Python3エンジニア認定基礎試験
G検定はAIの基礎知識、E資格はAIの実装スキルを証明できます。Python3エンジニア認定基礎試験では、Pythonのプログラミングスキルを証明することが可能です。
自分の学習ステップに合わせて、適切な資格に挑戦してみましょう。
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STEP6：業界特化型の転職エージェントに相談する
学習とポートフォリオ作成が進んだら、転職エージェントに相談しましょう。
その際、ITやAI分野に特化したエージェントを選ぶことが大切です。一般的な転職サービスでは、AI関連の求人が少なかったり、担当者がAI技術への理解が深くないケースも少なくありません。
業界特化型のエージェントであれば、専門知識を持つアドバイザーが、一人ひとりのスキルセットに合う求人の提案が可能です。
また、一般には公開されていない好条件の非公開求人の中から、自分の希望に合った仕事を見つけられる可能性も高まります。
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この記事の監修者
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【国家資格保有】キャリアアドバイザー 小峰涼平
5年間インフラエンジニアとして新規顧客提案や既存顧客への提案〜運用保守業務を経験。業務を行う中で人材業界へ興味を持ち、22年1月国家資格キャリアコンサルタントを取得。現在、資格を活かしキャリアアドバイザーとしてエンジニアの転職支援を行っております。
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