AIエンジニアになるには？仕事内容・年収・転職ステップを解説

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AIエンジニアとは？

AIエンジニアとは、人工知能（AI）を活用したシステムやサービスの開発・運用を行う技術者です。機械学習やデータ分析などの専門知識を活かして、社会課題の解決や業務効率化に貢献します。

以下、AIエンジニアとは何かについてわかりやすく簡単に解説します。

AIシステムやサービスの開発・運用を行う技術者

そもそもAIとは人工的な知能をもたせた機械やシステムのことで、AIエンジニアは、人工知能（AI）を活用したシステムやサービスを開発・運用する技術者です。

AIは人間の学習や判断をコンピューターで再現する技術で、画像認識、音声認識、チャットボット、自動運転など幅広い分野で活用されています。

AIエンジニアは、データから学ばせる手法である「機械学習」や、脳の仕組みに近い学習方法である「ディープラーニング」などの専門知識を使い、課題に応じたモデルを構築します。

技術的な側面だけでなく、社会やビジネスにAIをどう役立てるかという視点も重要とされる職種です。

データサイエンティストとの違いは「開発」か「分析」か

AIエンジニアとデータサイエンティストは扱う分野が似ていますが、役割には明確な違いがあります。

データサイエンティストは大量のデータを分析し、傾向や予測モデルを導き出すことが主な業務です。

一方でAIエンジニアは、その分析結果をもとに実際に動作するAIシステムを設計・開発・運用します。

つまり「分析」か「開発」かが役割の差であり、AIエンジニアは分析を応用して実装に落とし込む実務スキルが求められます。

製造・医療・金融業界でも需要が拡大中

AIエンジニアの需要はIT業界に留まらず、製造・医療・金融など幅広い業界で拡大しています。

製造業では自動化や品質管理、医療分野では診断支援や画像解析、金融業界ではリスク予測や自動取引システムの構築など、AI技術の活用範囲は急速に広がっています。

これにより、AIエンジニアは業界を問わず必要とされる人材になっており、キャリアアップや転職のチャンスも非常に多い職種です。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事は、主に次の段階に分けられます。

以下、それぞれ解説します。

① データの収集・前処理

AIエンジニアの最初のステップは、モデルに学習させるためのデータを収集し、前処理することです。

生データには欠損値やノイズが含まれることが多いため、クレンジングや正規化、特徴量の選定などを行い、AIが学習しやすい形に整えます。

特にIT・製造・医療分野ではデータ形式や量が多岐にわたるため、効率的なデータ処理能力とプログラミングスキルが求められます。この工程が精度の高いAIモデルを作る土台となります。

② AIモデルの開発・学習

収集・前処理したデータをもとに、AIモデルを開発・学習させます。

分類・回帰・画像認識・自然言語処理など、目的に応じて最適なアルゴリズムを選択し、ハイパーパラメータを調整する工程です。

学習後は精度や過学習の有無を評価し、必要に応じてモデルを改良します。

AIエンジニアは理論的な知識と実務経験を組み合わせ、実際の業務課題に対応可能なモデルを構築する役割を担います。

③ AIシステムの開発・実装

学習済みのAIモデルを実際のサービスやシステムに組み込むのがこの工程です。

Webアプリケーションやクラウドサービス、製造ラインの制御システムなど、さまざまな環境に実装します。

AIが適切に動作するようにAPIの設計やフレームワーク選定、プログラム統合を行います。

AIエンジニアはモデルの性能だけでなく、実運用時の安定性やユーザー体験も意識しながら開発を進めます。

④ AIモデルの運用・改善

AIシステムはリリース後も継続的な運用と改善が必要です。

実運用データをもとに精度を評価し、必要に応じてモデルを再学習させたり、特徴量の見直しも行います。

また、環境の変化やデータの偏りに対応するため、定期的なメンテナンスや改善が求められます。

AIエンジニアは運用状況を監視しながら、モデル精度の維持・向上を図り、ビジネスに貢献できるAIシステムを提供することが大切です。

AIエンジニアの平均年収

Geekly（ギークリー）独自のデータでは、AIエンジニアの平均年収は610万円です。

給与水準は高い傾向で、スキルによってはさらに高額を目指せる場合もあります。

なお、年収は年齢や経験によって上昇傾向であるため、長期的なキャリアプラン形成を目指す方におすすめです。

今後、AIの市場が拡大することや、現在も需要が増加していることから、より高年収をを目指せる可能性は高まるでしょう。

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AIエンジニアになるには？必要なスキルと転職ロードマップ

AIエンジニアになるために習得しておきたい主なスキルと、転職するための具体的なステップは次の通りです。

以下、それぞれ解説します。

STEP1：基礎学習で必須スキル3つを習得

まずはAIエンジニアとして必要な基礎スキルを身につけます。必須スキルは主にプログラミング、数学・統計学、機械学習・深層学習の基本知識です。オンライン学習や書籍、プログラミング演習を通じて、モデル作成やデータ分析の基礎を理解します。このステップを確実に習得することで、実務で求められる応用力を効率的に身につけられます。

プログラミングスキル

 プログラミングはシステムを構築する際に必要不可欠なスキルです。Pythonなどのプログラミング言語を使用して、AIの仕様を実装します。

AIエンジニアに必要なプログラミングスキルを習得すれば、企業の即戦力として重宝されます。独学で学べる資料や情報が増えているため、学習しやすい環境です。

デメリットは、短期的に習得できる情報量ではなく学習期間が長期的になりやすいことです。地道に学習していきながら実務で取り入れていくことが重要となるでしょう。

機械学習のスキル

機械学習は、名前の通り、「機械」に「学習」させることです。この機械学習でよく挙げられるディープラーニングは「深層学習」といい、機械学習の手法の1つです。

機械に多くのサンプルデータを与え、そのデータから自動で学習される手法であるため、サンプルデータの量が多ければ多いほど精度が増します。AIの技術を扱うためにはこの知識は不可欠です。

• ・機械学習は、人間の定義内容で学習
• ・深層学習は、人工知能が独自で学習

上記のような違いがあります。そのため、２つの学習スキルの習得や使い分けが必要になってきます。

AIに「〇〇は正しい」「〇〇は正しくない」という認識を与えていく作業が重要であり、実際にそれを行うためには、専門的な知識や情報が欠かせません。

この知識はプログラミング言語とは違った内容の専門性を求められるため、難易度は更に上がります。

数学のスキル

AI開発には複雑なロジックが必要です。大学レベルの数学の確率や計算を活用することが増えてきます。そのため高度な数学の知識が必要になり、場合によっては統計学などの知識にも精通していることが求められるでしょう。

機械学習を行う際、確率や微分積分学などを用いて論理的な情報としてシステムに落とし込む作業もあります。

高度な数学スキルがあると、日常やビジネス面でもあらゆる側面から数学関連の視点で見ることができるようになり、論理的且つ効率的な結果を把握した上で行動できるようになります。

STEP2：現職の強みを活かせる領域の特定

次に、自分の現職で培った開発経験や業務知識を活かせるAI領域を特定します。

例えばWeb開発経験がある場合はAIを組み込んだWebアプリやクラウドサービス、組み込み系の経験がある場合は製造業向けのAI制御などが考えられます。

自分の強みを活かせる領域を明確にすることで、転職活動でのアピールポイントを作り、応募先企業とのミスマッチを減らすことができます。

STEP3：機械学習の実践とポートフォリオ作成

AIモデルの開発や学習を実践し、成果を形に残すことが重要です。KaggleやGitHubを活用し、データ分析・モデル作成・評価まで一通り行ったポートフォリオを作成しましょう。

ポートフォリオは技術力の証明だけでなく、プロジェクトの目的や工夫した点、使用技術を整理して示すことで、企業に具体的な能力を伝えやすくなります。

実務未経験でも、ポートフォリオがあることで転職成功の可能性が高まります。

STEP4：希望に合う求人・企業を探す

最後に、自分のスキルやキャリア目標に合った求人・企業を探します。

AIエンジニアは製造・医療・金融・ITサービスなど幅広い業界で募集されているため、希望の働き方や業界、開発環境を整理して選ぶことが大切です。

業界特化型のプロのサービスを活用すれば、自分では見つけにくい非公開求人の紹介や、キャリアアドバイスも受けられるため、効率的に転職活動を進めることができます。

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バックエンドエンジニアとしてアーティストの”創作”を支援する環境へ ｜ 音楽配信サービスを通して表現者の「できる」を一緒に感じたい

30歳　バックエンドエンジニア（2022年10月時点）大学をご卒業後、業務改善Webアプリケーションの開発を手がける企業で、システムエンジニアとしてキャリアをスタートされました。現在はWano株式会社にて、バック...

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AIエンジニアに向いている人

今後需要がさらに増していくとされるAIエンジニアですが、どのような人が向いているのでしょうか。

AIエンジニアに向いている人の特徴を5つご紹介します。

論理的に考えられる人

AIエンジニアは数学や統計学を使用することも多く、数字ベースで解析をしていく必要があります。

データ構造、アルゴリズムなどを扱う仕事のため、自分の直観や思考ではなく論理的に物事を考えて作業できる人が向いているでしょう。

理数系の思考を持っている人

論理的思考と同様に、理数系の素質も求められます。

そもそもAIは複雑な機械学習アルゴリズムは数式の上に成り立っているので、理数系に関する素養が欠かせません。

特に微積分・線形代数・数理統計の学習と深い理解は必須です。

最先端技術を学び続けられる人

日進月歩のIT業界の中でも、最先端のAI技術は特に速いスピード感で情報が更新されていきます。

そのため、新しいことを自ら進んで学び続けられる人、好奇心や貪欲さを持っている人がAIエンジニアには向いていると言えます。

プログラミングの適性がある人

AI開発にはPythonを中心とした様々なプログラミングスキルや知識が必要になります。

プログラミングに適性がないと、業務を行ううえでも進捗に支障が生まれたりモチベーションも低下し、続けていくことが難しくなってしまうでしょう。

プログラミングの経験がない方は、まず少しでもプログラミングに触れてみることが大切です。

問題解決能力が高い人

AIエンジニアはその希少性の高さゆえに、プロジェクトにおいてAI担当が自分のみという場合も多くあります。

そのため、問題が起こった時に自分ひとりで解決する必要が生じる機会が多い職種です。

自分ひとりでも問題解決に向けて諦めずに向き合える人、また社会問題に興味・関心を持っている人が、AI領域での活躍が期待できるでしょう。

【年代別】AIエンジニアへ転職を成功させるコツ

AIエンジニアへの転職を成功させるためのポイントは、年代によって異なります。

以下それぞれ解説します。とくに未経験の方は参考になるでしょう。

20代は学習意欲とポテンシャルを武器に未経験可の求人を探す

20代は経験よりも学習意欲やポテンシャルが重視される年代です。

AIエンジニア未経験でも、Pythonや機械学習の基礎スキルを身につけ、ポートフォリオを用意することで転職可能な求人が増えます。

自分の学びの姿勢や挑戦意欲をアピールしやすく、成長企業やスタートアップなどで実務経験を積むチャンスも豊富です。

この年代はスキル習得のスピードと柔軟性を武器にすることが成功のポイントです。

30代は現職の開発経験＋AIスキルで年収アップ転職を目指す

30代は現職での開発経験や業務知識を武器に、AIスキルを組み合わせた転職が有効です。

これまでの経験を活かしつつ、機械学習や深層学習の実務スキルを示せるポートフォリオを用意することで、年収アップや裁量の大きいポジションへの転職が狙えます。

また、特定業界での専門知識を持っている場合は、AI導入プロジェクトにおける即戦力として評価されやすくなります。

40代はマネジメント経験や業務知識×AIで差別化する

40代は開発スキルだけでなく、マネジメント経験や業務知識とAIスキルを組み合わせた差別化が重要です。

チームリーダーやプロジェクトマネージャーとしての経験を活かし、AI導入プロジェクトの推進や戦略立案に貢献できることをアピールします。

技術力とマネジメント力を両立させることで、AIエンジニアとしての希少価値が高まり、管理職や上級職への転職も現実的になります。

AIエンジニアについてよくある質問

AIエンジニアへの転職を考える方に多い質問は次の通りです。

以下、それぞれ回答します。

Q.未経験でもAIエンジニアになれる？

A.IT業界未経験、エンジニア未経験からAIエンジニアを目指すのは不可能ではありませんが、ハードルが高いでしょう。

特に必須知識がまったくない状態では難しいです。

未経験の場合はプログラミングの知識から勉強してみるとよいでしょう。エンジニアの経験があれば、うまく活かしてAIエンジニアへの転職も可能な場合があります。

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Q.独学でもAIエンジニアに必要な知識を学習できる？

A.AIエンジニアに必要な知識は独学でも習得可能ですが、計画性と実践環境の活用が重要です。

オンライン教材や無料ツールが充実しており、独学でも学びやすい環境が整っています。

プログラミング経験者であれば、抵抗なく学習を進められるでしょう。一方、完全に未経験で初めての場合はAI分野の技術は広くて深いために計画性をもって取り組むことが欠かせません。

手を動かす学習を中心にする、作ったものをアウトプットするなどのコツを押さえて学習しましょう。

Q.AIエンジニアに向いていない人は？

A.転職の軸や興味関心がAIエンジニアとマッチしない人は向いていないかもしれません。

AIへの強い関心がないと、AIの複雑な概念を理解したい、日々進化のスピードを上げるAI領域の第一線で活躍したいという原動力がないために、意欲を保てないでしょう。

最先端技術は社会問題やさまざまな課題を解決するために発展しているため、社会貢献とやりがいが結び付かない人も同様です。

市場価値が高く、将来性のあるAIエンジニアに転職しよう

AIエンジニアの仕事は高度なスキルが求められ、業務範囲は広範にわたります。

その分将来性が高いため、他のエンジニア職種からAI業界へキャリアチェンジしたいと考える人も多いでしょう。

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