AIエンジニアの年収相場は？仕事内容や必要なスキル、将来性を徹底解説

近年のAI開発ではディープラーニングが主流です。ディープラーニングにはTensorFlow、PyTorch、Kerasなどのライブラリがあり、これらを活用しながら開発を行います。

プログラミング言語はPythonが主流です。エッジAIと呼ばれる端末側に入れ込むタイプのAIの場合、CやC++が用いられることもあります。

機械学習とは、昨今のAI技術の核となる技術。様々なデータをコンピューターに与えて、反復的に学習させることでパターンを導き出したり、情報の特徴といったものを解析したりすることです。AIエンジニアは、データを収集・作成し、クレンジングと呼ばれる不要データの削除なども行なう場合があります。

大量のビッグデータから必要となる情報を分析し、導き出された結果からビジネスの状況改善のために、仮説を立てて問題解決の手段を提案したり、サービスの改善立案を行うことが役割です。データ分析のためのプログラミング能力や統計学といった数学的知識、問題解決のためのコンサルティング能力が求められます。分析の場面では、データサイエンティストやデータアナリストなども活躍します。

AIエンジニアはデータを扱うことが多く、論理的な理解力や思考力が求められます。膨大なデータに対してロジカルに取り組む姿勢が必要です。

AIエンジニアは、機械学習の基本的な知識や技術はもちろんのこと、昨今ではディープラーニング（深層学習）の活用も求められます。ディープラーニングとは、機械学習を発展させたもので、ニューラルネットワークと呼ばれる仕組みを用いて、AI自体が膨大なデータから学習・予測するという技術です。

AI開発に用いられるのが汎用的プログラム言語「Python」です。PythonはAI技術との相性が良く、ディープラーニングのプラグラムにもPythonが使用されています。

AIを用いて大量のビッグデータを集めて「解析する」場面で必要になるのが、数学の知識です。統計学を筆頭に線形代数や微積分などの数学的知識が求められます。

データベース言語とは、データベースの定義や操作・制御を行う際に使われます。特に「SQL（エスキューエル）」は必須です。現在ビッグデータに注目が集まっていることもあり、膨大なデータをAIに活用する際に、SQL知識の重要度は高まっています。

データ解析技術、画像解析技術、自然言語処理技術など、AIエンジニアの分野の中で自分の専門分野を築いていく道です。

プロジェクト全体のスケジュール管理、タスク管理、メンバー管理などを担うマネジメント職としてのキャリアパスがあります。マネジメント経験のあるAIエンジニアは希少なため、市場価値を高めるために有効なキャリアパスのひとつです。

AI・機械学習コンサルタントは、AI領域における全般的なアドバイスをする仕事です。

キャリアアップするには、AIエンジニアとして様々なAI領域のプロジェクトマネジメントの経験と、クライアントに企画提案できるビジネススキルが必要になります。

膨大なデータから企業に必要な情報を抽出し、分析するデータの専門家です。キャリアアップしていくにはデータ分析に基づいて仮設検証をおこなっていくスキルと、マーケティング上の課題を解決できるスキルが求められます。

経済産業省が主催する国家試験。ITや情報処理の基本的な技術や知識だけではなく、経営やマネジメントについても一定の知識が求められます。

統計検定は、統計に関する知識や活用法を有しているかを検定する全国統一試験です。

ビジネス現場でディープラーニングを活かす知識を持っていることを証明する資格。

ディープラーニングを実装するエンジニアとしての技能を持っていることを証明する資格。

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が実施している民間資格。プログラミング言語・Pythonの、基礎的な文法を理解していることを認定します。