ショートQ&Aコーナー
- Q：AIエンジニアとは？
A：AI技術を活用し、設計・運用・開発などをする技術者のこと。 - Q：AIエンジニアの仕事は？
A：データの収集やモデルの開発、運用や改善など。 - Q：AIエンジニアとシステムエンジニアの違いは？
A：担当領域や必要なスキルなどが異なる。 - Q：AIエンジニアの種類は？
A：機械学習エンジニアやデータサイエンティストなど大きく4種類。 - Q：AIエンジニアに必要なスキルは？
A：プログラミングスキルや数学・統計学の知識など多い。 - Q：AIエンジニアに向いている人は？
A：探究心や学習意欲が高い人、チームで協力できる人など。 - Q：AIエンジニアの将来性は？
A：市場価値が高く多様なキャリアパスが考えられる。
近年、AI（人工知能）という言葉を耳にする機会が急速に増えました。
その中で「AIエンジニア」という職業について、具体的にどのような仕事をしているのか、どのようなスキルが求められるのかを詳しく知る人はまだ少ないかもしれません。
AI技術の進化は目覚ましく、ビジネスや私たちの生活に大きな変革をもたらそうとしています。
この記事では、AIエンジニアとは何か、その仕事内容や種類、必要なスキル、将来性からAIエンジニアに向いている人の特徴まで、AI初心者の方にも分かりやすく網羅的に解説します。
AIの活用を検討している方、AIエンジニアという職業に興味がある方は、ぜひ最後までご覧ください。
それでは、AIエンジニアとは何かというところからチェックしていきましょう。
目次
AIエンジニアとは？
AIエンジニアとは、AI（人工知能）技術を活用し、設計・運用・開発などをする技術者のことです。
AIエンジニアは、現代社会において急速にその重要性を増しており、AI技術の発展とともに、彼らの役割は多岐にわたり、さまざまな分野での活躍が期待されています。
ここでは、AIエンジニアの基本的な定義と、なぜ今これほどまでに注目されているのかについてみてみましょう。
AIエンジニアの定義：AI技術を社会に実装する専門家
AIエンジニアとは、AI（人工知能）技術を活用し・設計・運用・開発などをする技術者のことです。
機械学習やディープラーニングといったAI関連技術を駆使し、データの分析、AIモデルの設計・開発、そして開発したAIシステムを実際の業務やサービスに組み込むまでを担当します。
単にプログラムを書くだけでなく、ビジネスの課題を理解し、それをAIでどう解決できるかを考える能力も求められる、高度な専門職といえるでしょう。
AIエンジニアが注目されている理由
AIエンジニアがこれほど注目されている背景には、AI技術そのものが急速な進化を遂げ、画像認識・音声認識・自然言語処理など、従来は困難だったタスクを高精度で実現できるようになったことが挙げられるでしょう。
これにより、製造業から医療、金融や小売、エンターテイメントに至るまで、あらゆる産業でAIの活用による業務効率化、新サービス開発、競争力強化への期待が高まっています。
企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進するうえで、AI活用は不可欠な要素となっており、その担い手であるAIエンジニアの需要が急増しているのです。
AIエンジニアの具体的な仕事内容3選
AIエンジニアの仕事内容は多岐にわたりますが、主にAIシステムやAIを活用したソリューションを開発・導入するプロセスに関わります。
プロジェクトの目的や解決したい課題に応じて、主に次のような仕事を担当します。
AIエンジニアの具体的な仕事内容
- データの収集・分析・前処理
- AIモデルの開発・実装・評価
- AIシステムの運用・保守・改善
AIエンジニアには、幅広い専門知識と技術が求められます。
仕事内容1：データの収集・分析・前処理
AIモデルの性能は、学習に使用するデータの質と量に大きく左右されます。
そのため、AIエンジニアの重要な仕事の一つが、適切なデータを収集し、分析することです。
収集したデータは、そのままではAIモデルの学習に使えないことが多いため、欠損値の処理やノイズの除去、特徴量の抽出といった「前処理」を行います。
この工程は地道な作業ですが、AI開発プロジェクトの成否を分ける非常に重要なステップです。
仕事内容2：AIモデルの開発・実装・評価
データが準備できたら、次はいよいよAIモデルの開発です。
プロジェクトの目的に合わせて、機械学習のアルゴリズムやディープラーニングのネットワーク構造を選択し、モデルを設計・構築します。
その後は、準備したデータを使ってモデルを学習させ、期待通りの性能が出るか精度を評価。
評価結果がかんばしくなければ、モデルの調整やデータの見直しを行い、改善を繰り返します。
仕事内容3：AIシステムの運用・保守・改善
開発したAIモデルを実際のシステムやサービスに組み込み、運用を開始した後もAIエンジニアの仕事は終わりません。
システムが安定して稼働しているかを監視し、新たなデータが入力される中でモデルの性能が劣化していないか（概念ドリフトなど）を定期的にチェックします。
必要に応じてモデルの再学習やアップデートを行い、常に最適な状態を維持することが求められます。
また、ユーザーからのフィードバックをもとに、さらなる改善を行うことも重要な業務です。
AIエンジニアとシステムエンジニアとの違い
AIエンジニアとシステムエンジニア（SE）は、どちらもITシステムの開発に携わる専門職ですが、その役割や求められるスキルには明確な違いがあります。
ここでは、両者の違いを3つの観点から解説します。
| AIエンジニア | システムエンジニア | |
| 担当領域 | AI技術を活用したシステム開発やデータからの価値創出 | 広範なITシステムの設計・開発・テスト・運用保守 |
| スキル | 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 フレームワーク関連の技術など |
プログラミングスキル インフラ関連の幅広い知識 プロジェクト管理能力 顧客折衝能力など |
| プロジェクトのゴール | 探索的要素を含む | 顧客の要求仕様に基づいて安定稼働するシステムを構築 |
それぞれチェックしていきましょう。
違い1：担当領域
AIエンジニアの主な担当領域は、AI技術、特に機械学習やディープラーニングを活用したシステムの開発と、データからの価値創出です。
データ収集・分析、AIモデルの設計・構築や精度評価、そして本番環境への実装まで、データ駆動型のアプローチが中心となります。
一方、システムエンジニアは、企業の業務システムやWebサービスなど、より広範なITシステムの設計から開発、テストや運用保守を担当します。
顧客の業務要件を理解し、それをシステムに落とし込むことが主な役割です。
違い2：求められる主要なスキル
AIエンジニアには、PythonやRといったプログラミングスキルに加え、数学・統計学の深い知識、機械学習・ディープラーニングに関する専門知識、そしてTensorFlowやPyTorchなどのAI関連フレームワークを使いこなす技術が不可欠です。
対してシステムエンジニアには、Java・C#・PHPなど多様なプログラミング言語のスキル、データベースやネットワーク、サーバーといったインフラに関する幅広い知識が求められます。
そして、プロジェクト全体を管理する能力や顧客との折衝能力も重要です。
AIエンジニアに求められる主なスキルについて、詳しくは後述します。
違い3：プロジェクトにおけるゴール
AIエンジニアが関わるプロジェクトでは、「予測精度を〇%向上させる」「新たな知見をデータから発見する」といった、探索的要素を含み、試行錯誤を繰り返しながら最適なAIモデルを開発し、ビジネス価値を最大化するのが基本的なゴールです。
一方、システムエンジニアが関わるプロジェクトの多くは、顧客の要求仕様に基づいて安定稼働するシステムを構築することが明確なゴールです。
多くの場合、事前に定められた仕様に沿って開発を進め、納期内に品質の高いシステムを完成させることが求められます。
AIエンジニアの主な種類4つ
AIエンジニアと一口にいっても、その専門分野は多岐にわたります。
AI技術の応用範囲が広がるにつれて、特定の領域に特化したAIエンジニアの需要が高まっています。
AIエンジニアの主な種類
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト（AI領域）
- NLP（自然言語処理）エンジニア
- コンピュータビジョンエンジニア
ここでは、代表的なAIエンジニアの種類と、それぞれの専門分野についてみてみましょう。
種類1：機械学習エンジニア｜AIの中核を担うモデル開発
機械学習エンジニアは、AIの中核技術である機械学習モデルの設計から開発、実装・運用を専門とするエンジニアです。
データの前処理からアルゴリズムの選定、モデルの学習と評価、そして本番環境へのデプロイまでを担当します。
統計学や数学の知識に加え、Pythonなどのプログラミングスキル、機械学習ライブラリの扱いに長けていることが求められます。
あらゆるAI開発の基礎を支える重要な役割です。
種類2：データサイエンティスト（AI領域）｜データ分析から施策提言まで
データサイエンティストは、大量のデータを分析し、そこからビジネス課題の解決につながる知見を引き出す専門家です。
AI領域におけるデータサイエンティストは、統計的な分析手法や機械学習モデルを活用して予測モデルを構築したり、データに基づいた意思決定を支援したりします。
課題設定能力やデータ分析スキル、そして分析結果を分かりやすく伝え、具体的なアクションプランに落とし込む能力が重要となります。
種類3：NLP（自然言語処理）エンジニア｜テキストや音声データを扱う専門家
NLP（自然言語処理）エンジニアは、人間が日常的に使う言葉（自然言語）をコンピュータに処理させる技術を専門とするエンジニアです。
テキストデータや音声データを対象に、次のような作業を行います。
- 情報抽出
- 機械翻訳
- 感情分析
- チャットボット開発
言語学の知識に加え、形態素解析や構文解析といったNLP特有の技術、ディープラーニングを用いた言語モデルの扱いに精通している必要があります。
種類4：コンピュータビジョンエンジニア｜画像・映像解析の専門家
コンピュータビジョンエンジニアは、画像や映像データを解析し、その中から有用な情報を抽出する技術を専門とするエンジニアです。
次のように、幅広い分野で活躍します。
- 物体検出
- 顔認証
- 医療画像の解析
- 自動運転技術
画像処理の知識や、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）をはじめとするディープラーニングモデルの設計・開発スキルが必要です。
視覚的な情報を扱うAIシステムの開発において中心的な役割を担います。
AIエンジニアになるために必要なスキル8選
AIエンジニアとして活躍するためには、多岐にわたる専門的なスキルと知識が求められます。
これらのスキルは、一朝一夕に身につくものではなく、継続的な学習と実践が不可欠です。
ここでは、AIエンジニアを目指すうえで特に重要となるスキルや知識を具体的に解説します。
AIエンジニアに必要なスキル
- 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に関する専門知識
- フレームワークの活用スキル
- データベースやデータ基盤に関する知識
- クラウドプラットフォームの利用スキル
- コミュニケーション能力
- 問題解決能力
それぞれチェックしていきましょう。
スキル1：プログラミングスキル
AIモデルの開発やデータ処理を行ううえで、プログラミングスキルは必須です。
特に、AI・機械学習分野で標準的に使われているプログラミング言語であるPythonは必ず習得しておきたいスキルです。
Pythonには、NumPy・Pandas・Matplotlibといったデータ分析や可視化に役立つライブラリが豊富に揃っています。
また、統計解析に強いR言語も、用途によっては有用なスキルとなります。
スキル2：数学・統計学の知識
機械学習アルゴリズムの多くは、数学的な理論に基づいて構築されています。
そのため、AIエンジニアには、線形代数や微分積分、確率統計といった数学・統計学の基礎知識が不可欠です。
これらの知識は、アルゴリズムの仕組みを深く理解し、適切にモデルを選択したり、パラメータを調整したりするうえで非常に重要となります。
数式を見て怯むのではなく、その意味を理解しようとする姿勢が大切です。
スキル3：機械学習・ディープラーニングに関する専門知識
AIエンジニアの中核となるスキルが、機械学習とディープラーニングに関する専門知識です。
回帰・分類・クラスタリングといった代表的な機械学習の手法や、ニューラルネットワーク、CNN・RNNといったディープラーニングのモデル構造について、それぞれの特徴や得意なタスク、限界を理解している必要があります。
理論だけでなく、実際にどのように機能するのかを把握することが重要です。
スキル4：フレームワークの活用スキル
AIモデル、特にディープラーニングモデルを効率的に開発するためには、専門のフレームワークを使いこなすスキルが求められます。
代表的なものとして、Googleが開発したTensorFlowや、Facebook（現Meta）が主導するPyTorchなどがあります。
これらのフレームワークは、複雑なモデル構築や大量の計算処理をサポートしてくれるため、AIエンジニアにとっては必須のツールといえるでしょう。
scikit-learnのような機械学習ライブラリの知識も同様に重要です。
スキル5：データベースやデータ基盤に関する知識
AIモデルの学習には大量のデータが必要となるため、データを効率的に収集・管理・処理するためのデータベースやデータ基盤に関する知識も重要です。
SQLを用いたデータベース操作のスキルはもちろんのこと、ビッグデータを扱うための分散処理技術やデータレイク、データウェアハウスといったデータ基盤の概念を理解していると、より大規模なAI開発プロジェクトに対応できます。
スキル6：クラウドプラットフォームの利用スキル
AIエンジニアには、クラウドプラットフォームの利用スキルも必要です。
AI開発では、高性能な計算リソースや、学習済みモデル、データストレージなどを提供するクラウドプラットフォームが広く活用されています。
AWSやMicrosoft Azure、GCPなどが代表的でしょう。
これらのプラットフォーム上で提供されるAI・機械学習サービスを効果的に利用するスキルは、開発の効率化やコスト削減に繋がり、AIエンジニアにとってますます重要になっています。
スキル7：コミュニケーション能力
AIエンジニアには、技術的な専門知識だけでなく、高いコミュニケーション能力も求められます。
プロジェクトチーム内の他のエンジニアやデータサイエンティスト、あるいはビジネスサイドの担当者やクライアントなど、さまざまな立場の人と連携を取りながら仕事を進める必要があるためです。
複雑なAI技術や分析結果を、専門知識のない人にも分かりやすく説明する能力は特に重要です。
スキル8：問題解決能力
AIエンジニアには、問題解決能力も必要です。
AI開発プロジェクトでは、予期せぬ問題や困難に直面することが少なくありません。
例えば、データの品質に問題があったり、モデルの精度がなかなか上がらなかったり、実装段階で技術的な壁にぶつかったりすることがあります。
そのような状況でも、原因を特定し、論理的に解決策を考え出し、粘り強く実行していく問題解決能力は、AIエンジニアにとって非常に重要な資質といえるでしょう。
AIエンジニアに向いている人の特徴4選
AIエンジニアは専門性の高い職業であり、誰もが簡単になれるわけではありません。
とはいえ、特定の興味や特性を持つ人にとっては、非常にやりがいのある魅力的な仕事です。
ここでは、AIエンジニアに向いている人の特徴をいくつか紹介します。
AIエンジニアに向いている人の特徴
- 最新技術への探究心と学習意欲が高い人
- 論理的思考力と仮説構築能力がある人
- 粘り強く課題解決に取り組める人
- チームで協力して成果を出せる人
順番に解説します。
特徴1：最新技術への探求心と学習意欲が高い人
常に最新の技術動向に関心を持ち、新しい知識やスキルを積極的に学び続ける探求心と学習意欲がある人はAIエンジニアに向いています。
AI技術は日進月歩で進化しており、新しい論文やアルゴリズム、ツールが次々と登場します。
現状に満足せず、常に自分をアップデートしていく姿勢が大切です。
特徴2：論理的思考力と仮説構築能力がある人
論理的思考力と仮説構築能力がある人も、AIエンジニアに向いているでしょう。
AI開発では、複雑な問題を整理し、データに基づいて論理的に解決策を導き出す能力が求められます。
また、データから課題の原因や改善のヒントを見つけ出し、「こうすれば上手くいくのではないか」という仮説を立てて検証を繰り返すことも重要です。
物事を筋道立てて考え、仮説と検証のサイクルを回せる人は、AIエンジニアとして活躍できる可能性が高いでしょう。
特徴3：粘り強く課題解決に取り組める人
粘り強く課題解決に取り組める人も、AIエンジニアとして活躍するでしょう。
AIモデルの開発は、多くの場合、試行錯誤の連続です。
期待通りの結果がすぐに出るとは限らず、何度も実験や調整を繰り返す必要があります。
時には地道で根気のいる作業も伴いますが、そのような状況でも諦めずに、粘り強く課題解決に取り組める精神力のある人は、AIエンジニアとしての素質があるといえます。
特徴4：チームで協力して成果を出せる人
チームで協力して成果を出せる人も、AIエンジニアに向いています。
AI開発プロジェクトは、多くの場合、さまざまなスキルを持つメンバーが協力して進めます。
そのため、個人の技術力だけでなく、チームメンバーと円滑にコミュニケーションを取り、協力して共通の目標達成に向けて努力できる協調性も重要です。
他の人の意見を尊重し、建設的な議論ができる人は、チームの中で力を発揮しやすいでしょう。
AIエンジニアの将来性やキャリアパス
AI技術の急速な発展と社会への浸透に伴い、AIエンジニアの需要はますます高まっています。
将来性のある分野でキャリアを築きたいと考えている方にとって、AIエンジニアは非常に魅力的な選択肢の一つといえるでしょう。
ここでは、AIエンジニアの将来性や年収、そして考えられるキャリアパスについて解説します。
ますます高まるAIエンジニアの需要と市場価値
あらゆる産業でDX（デジタルトランスフォーメーション）が推進される中、AIは業務効率化や新サービス創出、競争力強化のためのキーテクノロジーとして位置づけられています。
しかし、その担い手であるAIエンジニアの数はまだ十分とはいえず、多くの企業で人材獲得競争が激化しています。
この需要と供給のアンバランスから、AIエンジニアの市場価値は非常に高く、今後もその傾向は続くと予想できるでしょう。
AIエンジニアの平均年収の傾向
AIエンジニアの年収は、全国平均で628.9万円※とされています。
経験やスキル、専門分野、勤務する企業の規模や業種によって幅はありますが、一般的に高い専門性が求められるため、それに見合う報酬が期待できるでしょう。
※参考：job tag｜厚生労働省
AIエンジニアからのキャリアパス例
AIエンジニアとしての経験を積んだ後には、多様なキャリアパスが考えられます。
技術力をさらに高めてチームを率いる「リードAIエンジニア」や、特定の専門分野を極める「スペシャリスト」になる道が考えられるでしょう。
また、ビジネス視点を持ち、AI導入の戦略立案から関わる「AIコンサルタント」や、企業の技術戦略全体を統括する「CTO（最高技術責任者）」といった経営層に近いポジションを目指すことも可能です。
自身の志向や強みに合わせてキャリアを設計できるのが魅力です。
AIエンジニアを理解してAI活用の第一歩を踏み出そう
AIエンジニアは、AI技術を駆使して社会の課題解決や新たな価値創造を担う専門職です。
その役割はますます重要性を増しており、大きな可能性を秘めています。
なお、AI活用の第一相談所を担う「クラベルAI」では、AIの活用を考えている方と専門家とのマッチングサービスを展開しています。
AI活用における「誰に・何を・どう聞けばいいの？」というところからAIを使った大規模開発まで、何度でも無料で相談可能。
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