人工知能（AI）エンジニアになるには？年収や必要スキルを解説
最終更新日:
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「人工知能エンジニアに必要なスキルは？」
「年収が高いイメージがあるけど、いくら稼げる？」
人工知能（AI）エンジニアは、需要・年収がともに高いエンジニアとして人気の職業です。
しかし、実際に人工知能エンジニアに転職するとなると、具体的な仕事内容や必要なスキルがわからず、なかなか踏み切れない方も多いでしょう。
そこで本記事では、人工知能エンジニアを目指す方に役立つ以下の情報を解説します。
本記事で紹介するおもな内容
- 人工知能エンジニアの仕事内容
- 人工知能エンジニアが年収が高い理由
- 人工知能エンジニアに必要なスキルと身につけ方
- 人工知能エンジニアの転職におすすめのサービス
本記事を読めば、人工知能エンジニアに転職するために必要なことが理解できるはずです。
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現役エンジニア
監修者守田典男さん
2001年にSierに就職。金融系、在庫管理、生産管理などさまざまな分野のシステム開発プロジェクトに参画。インフラエンジニアとして20年の経験を持つ。得意分野はデータベース技術。
国家試験である情報処理技術者試験（プロジェクトマネージャ、データベーススペシャリスト、応用情報技術者）、AWS認定試験（クラウドプラクティショナー、ソリューションアーキテクト アソシエイト、AWS Certified Database - Specialty）に合格。
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人工知能（AI）エンジニアの仕事内容
人工知能エンジニアは近年になって認知されてきた職種であるため、どのような仕事をするのか理解できていない人も多いと思います。
そこでまずは、人工知能エンジニアの仕事内容を解説します。
そもそも人工知能（AI）とは？
AIとは、Artificial Intelligenceを略した言葉で、日本語では人工知能を意味します。
コンピュータに高度なモデルや大量のデータを学習させることで、人間のように認識・予想・予測・会話・コンテンツ生成などの様々な知的作業を行えるようになります。
参照：AI総研「AIとは？定義から歴史・種類・ビジネス活用法・事例まで解説」
おもな仕事内容は「人工知能の開発」
人工知能エンジニアのおもな仕事は、人工知能の開発です。
人工知能の仕様を検討してアルゴリズムを開発し、大量のデータを入力して学習させることで、人工知能を構築していきます。
一般的な人工知能開発の進め方は、以下の通りです。
人工知能開発の進め方
仕様検討
まず行う作業は、開発する人工知能の仕様を検討することです。
クライアントから要件をヒアリングし、「開発する人工知能にどのような機能を持たせるか」を考える工程になります。
人工知能は、クライアントが抱える課題を解決する手段として導入するのが一般的です。
そのため、人工知能技術を大量に注ぎ込むのではなく「課題解決にはどの人工知能技術が必要なのか」を正確に選定することが求められます。
PoC（Proof of Concept）
PoC（Proof of Concept）は、概念実証とも言い、開発しようとしてる人工知能が有効なものかを検証する工程です。
PoCでは、人工知能の試作品を開発して効果を検証し、最終的に人工知能の開発を続行するかどうかを判断します。
具体的には、以下のような項目を検証します。
- 技術的に実現できるか
- 費用対効果は得られているか
- 具体的な仕様を洗い出せているか
実現の可否はもちろんのこと、コストに対して十分な効果が出ていなければ、導入しても十分な利益を得られません。
そのため、開発前にPoCを行うことは人工知能を開発する上でとても大切な工程です。
人工知能の実装
PoCで十分な検証を得られたら、本格的に人工知能を実装していきます。
PoCで開発した人工知能をベースにして、洗い出した仕様をプログラムに落とし込んでいく工程です。
実装が完了したら、仕様を満たしているかテストを行って、バグがあれば修正します。
運用
開発が完了したら、実際にクライアント側で人工知能を稼働させます。
運用中に発生したトラブルの対応・点検・性能向上のためのチューニングなどを行います。
ときにはデータ分析業務を行うこともある
プロジェクトによっては、「データ分析」など人工知能開発以外の業務を任される場合もあります。
データ分析では人工知能が学習を続けて蓄積されたデータについて解析し、その結果に応じて人工知能の改善を行います。
実際に、転職サイトでは以下のようにデータ分析やデータセットの作成を行う求人も見受けられました。
- （引用元
- リクナビNEXT｜2023年6月時点）
業務の幅はプロジェクトによって異なるので、転職する場合は業務内容をしっかり確認しましょう。
人工知能（AI）エンジニアの年収が高い理由は？
人工知能エンジニアは、年収が高い職種として人気を集めています。
実際に、2023年6月時点の求人ボックスのデータにおいて、AIエンジニアの平均年収は598万円と高めです。（※参考1）
国税庁が発表した令和3年の日本の平均年収は443万円なので、150万円以上多いことがわかります。（※参考2）
また、独立行政法人情報処理推進機構の調査では「人工知能エンジニアを含む先端IT従事者の50％以上が年収600万円以上」というデータも見受けられました。（※参考3）
人工知能エンジニアの年収が高い理由としては、おもに以下が挙げられます。
人工知能エンジニアの年収が高い理由
理由1．人手不足だから
1つ目の理由として、人手不足が挙げられます。
現在、人工知能を導入したシステムやサービスの需要は急速に高まってきています。
それに伴い、企業も人工知能に詳しい人材を求めているのです。
実際に、IT人材白書2020のデータを見ると、マネジメント層や開発者などあらゆる種別でAI人材が不足していることがわかります。
人手不足解消のため高給与を提示して人材を確保しようとする企業が多いことから、人口知能エンジニア全体の平均年収が高まっているといえるでしょう。
理由2．専門性が高いから
2つ目の理由として、専門性の高さが挙げられます。
人工知能エンジニアの業務を行うためには、プログラミングスキルに加えて数学や人工知能の仕組みなど、SEよりも幅広い知識が必要です。
そのうえ、ひとつのスキルや知識について深い部分まで理解している必要があります。
たとえば、数学については四則演算だけでなく、微分積分や線形代数など最低でも高校数学レベルの理解が必須です。
このように、他のエンジニア職よりも高い専門性を求められることが人工知能エンジニアの年収の高さにつながっています。
理由3．国内外で需要があるから
3つ目の理由として、国内外で需要が高いことが挙げられます。
ビジネス系SNS「Linkedin」の記事によると、人工知能はブロックチェーン・クラウドと並び「2020年において最も需要があるスキル」のひとつに数えられています。（※参考4）
特にアメリカや中国は日本よりも人工知能開発が盛んで、優秀な人材確保のために激しい競争が繰り広げられている状況です。
たとえば、中国のニュースサイトでは、一部企業が新卒の給与を10%から20%に引き上げたと報じています。（※参考5）
また、東洋経済の記事によると、アメリカのAI人材の年収は日本円で3,300万から5,500万に上るといわれています。（※参考6）
人口知能エンジニアの需要は世界的に見ても高く「人材獲得競争が激化している」という背景が高年収につながっていると考えられるでしょう。
人工知能（AI）エンジニアに必要な5つのスキル
先述したように、人工知能エンジニアは他のエンジニアよりも多くのスキルを必要とします。
ここでは、人工知能エンジニアに必要なスキルを5つ解説します。
人工知能エンジニアに必要なスキル
守田さん
上記のなかでもっとも重要なのが「数学の知識」と「人工知能（AI）の知識」です。
どちらも人工知能エンジニアを目指すために欠かせません。
プログラミングやデータベース運用といった技術的なスキルは実務経験を積むことで身についていきますが、数学や人工知能については事前の基礎知識が必須です。
数学や人工知能の知識をしっかり理解しておかないと業務についていけないので、最優先で勉強しましょう。
スキル1．数学の知識
人工知能に関わる技術のほとんどは、数学の理論をベースにして成り立っています。
そのため、人工知能の知識を理解するためには数学を理解することが必須です。
具体的には、以下の数学分野について基本的な知識を理解しておきましょう。
- 微分積分
⇒ 人工知能の精度を向上させるために利用 - 線形代数
⇒ 大量のデータをスピーディに計算させるために利用 - 確率統計
⇒ 大量のデータから性質や傾向を分析するために利用
ただし、学校の試験のように数式を間違いなく解くスキルは必要ありません。
重要なのは、数式が人工知能においてどのような意味を持つのかを理解することです。
たとえば「数式で登場する変数が何を表すのか」「計算結果を出すことでどんなメリットを得られるのか」などを理解する必要があります。
これらを考えることができれば、人工知能を理解しやすくなるでしょう。
スキル2．人工知能（AI）の知識
人工知能エンジニアになるためには、人工知能（AI）に関する知識も欠かせません。
現段階で人工知能を理解できていない場合は、人工知能の概要を知ることから始めましょう。
まずは、インターネットや書籍を活用して「人工知能の発展の歴史」「人工知能を利用するメリット・デメリット」を調べて概要を把握してください。
概要を捉えたら、次は人工知能の種類や頻出用語の意味について理解しましょう。
おもな人工知能の種類
- 画像認識
⇒ 画像に写る物体を認識する。画像の識別や加工処理などに利用される。 - 音声認識
⇒ 人間の声などの音を認識する。文章変換や翻訳処理などに利用される。 - 自然言語処理
⇒ 日本語・英語などの自然言語を処理する。チャットボットや翻訳処理などに利用される。
おもな人工知能の頻出用語
- 機械学習
⇒ プログラム自身が大量のデータを分析して結果を予測すること。 - ニューラルネットワーク
⇒ 機械学習の一種。人間の脳をモデルにしている。 - ディープラーニング
⇒ 機械学習の一種。ニューラルネットワークを多層化したもの。
上記のような知識は、求人を募集する際も必須項目として挙げられることが多いです。
- （引用元
- リクナビNEXT｜2023年6月時点）
スキル3．データ分析スキル
人工知能エンジニアは、データアナリストやデータサイエンティストとしてデータ分析を行う場合もあります。
データ分析は、機械学習やディープラーニングなどの技術を用いてデータの特徴や法則性をつかむことで、通常では気づけない情報を抽出する業務です。
データ分析を行う人工知能エンジニアには、以下のような「データ分析手法」の知識とスキルも求められます。
- ロジスティック回帰分析
⇒ 質問に対して「Yes]「No」で集計し、特定の事象が起きる確率を予測する手法
⇒ 正解データを使って学習する「教師あり学習」の手法のひとつ - 重回帰分析
⇒ 結果の予測や、結果に相関のある項目を算出するときに活用される手法 - 決定木分析
⇒ 1つの原因から仮設を繰り返し、何通りもの結果を予測する手法 - クラスター分析
⇒ ある集団の中から特徴が似たデータを集め、グループ化する手法
⇒ 正解がないデータを使ってデータの特徴を学習する「教師なし学習」の手法のひとつ
データ分析業務を行う場合は、機械学習やディープラーニングなどのAI技術、ならびに上記のような分析手法も理解しておきましょう。
スキル4．プログラミングスキル
人工知能の開発はつまるところプログラムを作成することなので、プログラミングスキルの習得が必須です。
人工知能の開発では、おもに以下のプログラミング言語が利用されています。
- Python
- R
- C++
上記のなかでも特に利用されているのが、Pythonです。
Pythonは、以下のような理由で人工知能エンジニアから大きな支持を集めています。
- 人工知能で利用される計算処理がライブラリとして多く提供されているから
- 構文がシンプルでプログラムを読み書きしやすいから
- 解説書や解説記事が多く、学習環境が充実しているから
需要も高い言語なので、プログラミングスキルを習得する際はPythonを優先して勉強することをおすすめします。
スキル5．データベース運用スキル
実際に人工知能を運用する際には、データベース運用スキルも求められます。
人工知能は膨大なデータをもとに分析結果の提示や判断を行うため、データを適切に管理・運用することが必須だからです。
そのほか、データ分析を行う際には事前に不要なデータを取り除く「クレンジング」と呼ばれる作業も行います。
このような作業を行うためには、以下のようなデータベース運用スキルが必要です。
- SQL（データベース操作言語）
- データを外部からの攻撃から防ぐためのセキュリティの知識
- データのバックアップやリストアの方法
転職を目指すのであれば、少なくともデータを加工するために必要な「SQLのスキル」は身につけておきましょう。
データベース運用スキルについて詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
人工知能（AI）のスキルを身に付けるための4つの方法
「必要なスキルは理解できたけど、スキルを身につける方法がわからない……」という方も多いと思います。
ここでは、必要なスキルを会得する方法を4つ紹介するので、人工知能の分野で活躍したい方はぜひ実践してみてください。
人工知能(AI)のスキルを身につける方法
守田さん
おすすめは、プログラミングスクールの利用です。
しっかりとした知識を身につけるのであれば大学・専門学校に通うのが一番ですが、仕事をしながら通学するのは難しい人も多いと思います。
プログラミングスクールは、オンラインに対応しているので全国どこにいても受講が可能です。
また、大学・専門学校よりも短期間で業務に役立つスキルを身につけられるので、人工知能エンジニアを目指したい場合はぜひ受講を検討してみてください。
方法1．書籍を読んで知識を身につける
書籍での学習は、独学でスキルを習得したい人や費用を安く済ませたい人におすすめです。
人工知能の仕組みやプログラミングについて解説する書籍は多く出版されているので、理解しやすいと感じるものを選びましょう。
以下におすすめの書籍を3冊紹介します。
人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
人工知能や深層学習を専門としている工学者「松尾豊さん」が著した解説書籍です。
「人工知能がどのようなものなのか」「どのような歴史をたどったのか」など、人工知能の基礎的な内容が解説されています。
人工知能の概要を知りたい人におすすめの一冊です。
マンガでわかる! 人工知能 AIは人間に何をもたらすのか
「松尾豊さん」が監修、「かんようこさん」がイラストを担当する人工知能の解説書籍です。
人工知能がどのような歴史をたどり、どのような未来を作るのか＿をマンガ形式で解説しています。
人工知能の基礎知識が物語に沿って解説されているので、楽しく読める一冊です。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
IT関係の技術書籍で人気の高い出版社「オライリー」から出版されているディープラーニングの解説書籍です。
ディープラーニングの仕組みを実際にゼロからプログラムを作成して解説しています。
プログラムはPythonで解説されているので、Pythonのプログラミング知識も身につけられます。
方法2．人工知能が学べる大学・専門学校に通う
人工知能エンジニアは、大学で人工知能の研究をしてから就職するのが一般的です。
人工知能が学べる大学・専門学校に入学し研究室に入れば、人工知能開発の経験を積むことができます。
多くの求人は人工知能開発を経験していることが採用条件となっているので、金銭面・時間面に余裕があれば学校への入学も検討するとよいでしょう。
人工知能が学べる大学・専門学校の例としては、以下が挙げられます。
- 早稲田大学（先進理工学部・研究科）
- 東京大学（工学部）
- 東京工業大学（知能情報コース）
- 日本工学院（AIシステム科）
- 日本電子専門学校（AIシステム科）
（※2023年6月時点）
ただし、社会人の大学・専門学校入学はハードルが高く、職に就くまでに時間がかかるという欠点があります。
そのため、できるだけ早く人工知能エンジニアになりたければ、後述する学習サービス・プログラミングスクールを利用するのがおすすめです。
方法3．オンライン学習サービスを利用する
オンライン学習サービスでは、インターネットを通じて人工知能を学習できます。
インターネット接続環境があれば利用できるので、いつでもどこでも学ぶことが可能です。
以下に、おすすめの学習サービスを紹介します。
学習サービス1．Udemy
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- （引用元
- Udemy）
「Udemy」は、21万件を超える講座を公開している世界最大級のオンライン学習サービスです。
公開している講座の種類が幅広いため、人工知能・Python・データ分析手法など、人工知能エンジニアの必要スキルを一気に学べます。
Udemy｜基本情報
| 運営会社 | 株式会社ベネッセコーポレーション |
|---|---|
| 対象地域 | 全国どこでも |
| 年齢制限 | なし |
| 対受講形態 | オンラインのみ |
| 勉強時間の目安 | 1コース1時間〜 |
| 料金（税別） | 2,000円～ |
（最終更新：23年8月時点）
学習サービス2．Progate
- （引用元
- Progate）
「Progate」は、プログラミング初心者が独学で学ぶための学習サービスです。
機械学習で用いられるPythonを学べるコースが設けられており、基礎的な内容から学習できることがメリットです。
具体的にはI～Vの学習レッスンに分かれているので、段階的にスキルを身につけることができるでしょう。
いずれの学習レッスンも2時間程度で完了するため、Pythonの基礎を短期間で学びたい人におすすめです。
プロゲート｜基本情報
| 運営会社 | 株式会社Progate |
| 対象地域 | 全国 |
| 受講形態 | オンラインのみ |
| 料金 | 基本0円（プラス会員は月額990円～） |
（最終更新：23年8月時点）
完全独学が不安なら
「独学で勉強したいけど、完全に一人で勉強をするのは不安」という方は、独学コースがある「忍者CODE」の受講がおすすめです。
- （引用元
- 忍者CODE）
忍者CODEの特徴
- テキスト業界最安クラスの98,000円(税込)で独学できる（分割9,800円/月の支払いも可能）
- 原則無期限でチャットサポートが受けられる
- 24時間slackで相談可能
- 講師はメンター経験豊富な現役クリエイター
プログラミングスクールの中では珍しい「独学プラン」が用意されており、業界最安値の98,000円で受講できます。
「独学プラン」は買い切り型なので、一度申し込んでしまえば無期限でチャットサポートや学習コンテンツが利用可能です。
わかりやすいと定評がある動画教材を使って、体系的に勉強を進めることができます。
また、24時間いつでも質問できるチャットサポートがあるため、学習中の疑問をすぐに解消できます。
その他にも、忍者CODEでは転職や副業のサポートを受けられるプランもあるので、興味のある方はそちらも検討してみてください。
忍者CODE｜基本情報
| 運営会社 | 株式会社ラグザス・クリエイト |
|---|---|
| 受講形態 | オンライン |
| 対象地域 | 全国 |
| 年齢制限 | なし |
| 受講料（税込） | ・挫折させない独学プラン：98,000円(税込) ┗追加費用なしの買い切り型 ※その他、転職・副業サポートありのプランもあり |
| 学べる言語・技術 | bootstrap・JavaScript・Git HTML/CSS3・ RubyRuby・Figma・MariaDB・Flask・Spring・Java・PHP・MySQ・jQuery・Python |
| 受講期間 | 無期限 |
（最終更新：24年1月時点）
方法4．プログラミングスクールを利用する
人工知能を本格的に学びたい場合は、プロから学べる「プログラミングスクール」を利用するのがおすすめです。
プログラミングスクールの受講はコストがかかるものの、以下のようなメリットがあります。
- わからない点を講師に質問できる
- 学習環境や教材が整っている
- 独学よりも挫折しにくい
- 独自のカリキュラムで効率的に学習できる
不明点があったときは、講師が直接解説してくれるのでスムーズに学習を進められるでしょう。
独学に自信がなければ、プログラミングスクールを利用するのがおすすめです。
スクール1．TechAcademy（テックアカデミー）
- （引用元
- テックアカデミー）
「TechAcademy」は、Webサービス開発やスマートフォンアプリ開発など、幅広い分野をカバーしているプログラミングスクール。
人工知能については「Pythonコース」「AIコース」で学習できます。
受講中は現役エンジニアが手厚くサポートしてくれるので、安心して学習を進められるでしょう。
2コース同時に受けられるセットプランも用意されているので、PythonとAIの基礎をじっくり学びたい方におすすめです。
TechAcademy｜基本情報
| 運営会社 | キラメックス株式会社 |
|---|---|
| 料金（税込） |
|
| 受講形態 | オンラインのみ |
| 対象地域 | 全国どこでも |
（※2023年6月時点）
スクール2．SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）
- （引用元
- SAMURAI ENGINEER）
「SAMURAI ENGINEER」は、マンツーマンで学べるプログラミングスクールです。
機械学習を学びたい方向けには「AIコース」が設けられており、あなただけのオリジナルカリキュラムで学習できます。
また、週1回のマンツーマンレッスンに加えて、チャットでいつでも質問できる点も魅力です。
わからない時に気軽に相談できる環境が整っているので、独学が不安な方や挫折してしまいやすい方におすすめです。
SAMURAI ENGINEER｜基本情報
| 運営会社 | 株式会社SAMURAI |
|---|---|
| 料金（税込） |
|
| 受講形態 | オンラインのみ |
| 対象地域 | 全国どこでも |
（※2023年6月時点）
守田さん
人工知能の仕組みを理解するためには、実際に人工知能をプログラミングするのが効率的です。
知識を得たあとは、どんどん手を動かしていきましょう。
人工知能（AI）エンジニアへの転職は難しい？どんな人なら有利？
人工知能エンジニアを募集している求人は、人工知能に関する知識や開発経験を持っていることを採用条件にしていることが多いです。
- （引用元
- リクナビNEXT｜2023年6月時点）
ここでは「人工知能エンジニアの転職市場でどのような人が有利になりやすいのか」を解説するので、転職活動前にチェックしてみてください。
人工知能エンジニアの転職市場で有利な人
守田さん
上記のなかでもっとも重要なのが「高速な技術進化についていけること」です。
もちろん、高度な数学知識を持つ人・人工知能の概念を理解している人・論理的思考が身についている人も有利です。
しかし、知識や概念は技術進化によって変わる可能性があるため、それらについていけないといつかは時代遅れになってしまいます。
知識や概念を理解しているのはもちろんのこと、自分自身も進化についていけることが重要です。
①高度な数学知識がある人
1つ目は、高度な数学知識がある人です。
先述したように、数学の知識は人工知能を理解するために必要だからです。
具体的には、数学で使われる公式・定理の意味を理解して、人工知能に応用できることが求められます。
一般的に数学の問題を解くことが好きな人は、人工知能エンジニアになるうえで有利とされています。
②人工知能の概念を理解している人
2つ目は、人工知能の概念を理解している人です。
人工知能の概念は高度で複雑なので、簡単に身につけられるものではありません。
人工知能の根幹は数学の理論によって成り立っており、数学を深く理解する必要があるからです。
そのため、人工知能の概念を理解できる人は、人工知能エンジニアの転職市場で有利な位置に立てます。
③論理的思考が身についている人
3つ目は、論理的思考が身についている人です。
論理的思考は、おもにアルゴリズムを考える上で必要な思考法です。
論理的思考をせずに何となくでアルゴリズムを考えると、バグを含んだプログラムを生み出してしまいます。
バグの検出・プログラムの修正で時間を費やさないために、論理的思考は必要不可欠です。
このような点から、論理的思考が身についている人は人工知能エンジニアを目指す際に有利になりやすいといえるでしょう。
④高速な技術進化についていける人
4つ目は、人工知能に関わる技術の目まぐるしい変化についていける人です。
人工知能は、現在進行形で技術レベルが上っています。
そのため、人工知能エンジニアは日々勉強して最新技術を身につける必要があります。
日々勉強するのが好きな人は、人工知能エンジニアとしても大いに活躍できるでしょう。
守田さん
転職の際は「自分がどのようにして新しい技術をキャッチアップしているか」を積極的にアピールするとよいでしょう。
人工知能（AI）エンジニア転職におすすめな転職エージェント
人工知能エンジニアへの転職を目指す場合は、転職エージェントを利用しましょう。
転職エージェントでは、転職希望者に対しておもに以下のサービスを提供しています。
転職エージェントのおもなサービス
- 求職者の希望にマッチする求人の紹介
- 転職活動時に行う諸手続きの代行
- 提出書類の添削
- 面接対策のサポート……など
転職エージェントを利用すれば転職活動を効率よく進められるので、ぜひ積極的に活用してみてください。
ここでは、人工知能エンジニアに転職したい人におすすめの転職エージェントを3つ紹介します。
| ワークポート |
|
|---|---|
| レバテックキャリア |
|
| マイナビITエージェント |
|
未経験からの転職を目指す人向け「ワークポート」
- （引用元
- ワークポート）
「ワークポート」は、ITやWeb系の求人を多数紹介している転職エージェントです。
おすすめポイントは、未経験者も安心できる充実のサポート体制です。
登録後は「キャリアコンシェルジュ」と呼ばれる転職アドバイザーが、書類添削や面接対策などを丁寧にサポートしてくれます。
1から10まで親身に寄り添ってくれるので、転職経験がない方でも安心です。
転職活動の進め方に自信がない方は、ぜひ利用してみてください。
ワークポート｜基本情報
| 運営会社 | 株式会社ワークポート |
|---|---|
| 公開求人数 | 約100,000件 |
| 非公開求人数 | 非公開 |
| 対応地域 | 全国 |
| 料金 | 無料 |
（最終更新：24年9月時点）
ヒアリングが丁寧と評判「レバテックキャリア」
- （引用元
- レバテックキャリア）
「レバテックキャリア」は、ITやWeb系専門の転職エージェントです。
おすすめポイントは、転職希望者に対する徹底したヒアリングです。
IT業界に精通したアドバイザーが丁寧にヒアリングを行い、求職者の希望にマッチする企業を紹介してくれるので、ミスマッチが起こりにくいでしょう。
また、レバテックキャリアは企業側の声も多く聞いており、企業の内部情報にも詳しいです。
会社の雰囲気など深い部分まで情報提供してくれるので、転職のミスマッチを防ぎたい方はぜひ利用してみてください。
※レバテックキャリアは経験者向けの求人が多いため、エンジニアの実務経験がある方におすすめです。
レバテックキャリア｜基本情報
| 運営会社 | レバテック株式会社 |
|---|---|
| 公開求人数 | 約27,000件 |
| 非公開求人数 | 非公開 |
| 対応地域 | 全国 |
| 料金 | 無料 |
（最終更新：24年9月時点）
豊富な求人から選択したい人向け「マイナビITエージェント」
- （引用元
- マイナビIT AGENT）
「マイナビITエージェント」は大手マイナビが運営する転職エージェントのひとつで、IT・Web系に特化しています。
おすすめポイントは、紹介している求人の幅広さです。
地方や海外の求人も広く扱っているため、首都圏・都市部以外での転職を検討している方も活用できるでしょう。
また、マイナビITエージェントは20代向けの求人を多く紹介しているため、第二新卒で転職したい人にもおすすめです。
※マイナビITエージェントは経験者向けの求人が多いため、エンジニアの実務経験がある方に適しています。
未経験者の場合は「マイナビエージェント」の利用をおすすめします。
マイナビIT AGENT｜基本情報
| 運営会社 | 株式会社マイナビ |
|---|---|
| 公開求人数 | 非公開 |
| 非公開求人数 | 非公開 |
| 対応地域 | 全国 |
| 料金 | 無料 |
（最終更新：24年9月時点）
人工知能（AI）エンジニアの将来性
人工知能エンジニアは、将来性が期待されている職種です。
人工知能は今後も進化していき、人工知能を導入したシステム・サービスの需要が高まると予測されているからです。
ここでは、人工知能エンジニアが今後とくに活躍できると予測される4つの分野を紹介します。
人工知能エンジニアが活躍できる分野
①製造業・食品業
まず1つ目が、製造業・食品業です。
人工知能を利用すれば需要を的確に予測でき、業務の効率化や利益向上につながるため、近年では製造業・食品業に向けた人工知能開発が活発化しています。
たとえば、日立ソリューションズ東日本は、流通・製造業向けに開発された在庫管理ソリューション「PSI Visualizer」にディープラーニングを利用したAI機能を搭載しています。
- （引用元
- 日立ソリューションズ東日本）
このように製造業や食品業では人工知能の需要があるため、人工知能エンジニアの活躍が期待されています。
②農業
2つ目が、農業です。
人工知能やIoTを活用して業務を効率化すれば、高齢化問題や後継者不足の解決につながるため、近年の日本ではIT技術を活用する「スマート農業」を推進しています。
たとえば、クレバアグリ株式会社では、温湿度センサーなどから取得したデータを学習して農産物の育成を自動制御するサービスを提供しています。（※参考7）
また、inaho株式会社では、画像認識とロボティクスを活用して農産物を収穫させるロボットを開発しました。
③金融業3
3つ目が、金融業です。
人工知能を活用することで非効率な業務を改善できるよう、さまざまな開発が行われています。
たとえば、京都銀行ではNTTグループが提供する人工知能「corevo」を活用して、時間がかかる稟議書の作成を支援するシステムを試行しています。（※参考8）
また、人工知能を利用すれば為替相場の予測も可能です。
実際にauじぶん銀行では、人工知能を利用した外貨予測サービスを展開しています。
このように金融業においても人工知能の需要が高いため、人工知能エンジニアの益々の活躍が期待されています。
④接客業
4つ目が、接客業です。
近年では、人工知能を活用し、これまで人間が行ってきた接客・案内などの対応をロボットやシステムに代替させる企業も増えています。
その代表例が、音声認識を活用して人間と対話しながらサービスを提供する「ロボットコンシェルジュ」です。
実際に、東京都交通局ではロボットコンシェルジュ「ARISA」を導入して、乗換方法や観光スポットの紹介を対話形式で提供しています。
ロボットコンシェルジュの導入は省人化・人件費削減につながるため、需要が高いといわれています。
今後もいろいろな開発が行われると予測できるため、人工知能エンジニアの活躍の場も広がるでしょう。
まとめ
この記事では、人工知能エンジニアの仕事内容・年収・必要なスキルなどを解説しました。
人工知能エンジニアを目指すために必要なスキルは、おもに以下の通りです。
- 数学の知識
- 人工知能（AI）の知識
- データ分析スキル
- プログラミングスキル
- データベース運用スキル
未経験から効率よくスキルを身につけたい方は、スクールの利用も検討してみてください。
| TechAcademy |
|
|---|---|
| SAMURAI ENGINEER |
|
また「人工知能エンジニアになりたいけれど、転職活動の進め方がわからない」という方は、以下のような転職エージェントを使うのがおすすめです。
| ワークポート |
|
|---|---|
| レバテックキャリア |
|
| マイナビITエージェント |
|
守田さん
人工知能エンジニアは、人工知能の知識・数学の知識・データ分析など高いスキルが求められる職種です。
「社会人から目指すのは難しいのでは？」と思われるかもしれませんが、大学・専門学校・プログラミングスクールで学ぶことでスキルを身につけられます。
人工知能エンジニアは国内外問わず需要があり、人気も将来性も高い職種であるため、興味がある人はぜひ挑戦してみてください。
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守田さん
転職する場合、人工知能の開発経験の有無によって最初の担当業務が変わることが多いです。
人工知能の開発経験が浅い人は、運用から入り、業務経験を積むことから始まります。
一方、人工知能の開発経験がある人は、PoCや実装に携わる可能性が高いでしょう。