AIエンジニア経験者が語る仕事内容・年収・将来性

AIエンジニアの仕事内容

機械学習などの技術を使ってアルゴリズムやモデルを開発し、問題を解決するAIを作る仕事。

AIエンジニアの仕事として身近な例では、ECサービスのアマゾンで見られるレコメンデーションや、グーグルの検索アルゴリズムなどが挙げられる。

顧客から提供してもらったデータから需要予測などの仕組みを作り出し、納品するような受託案件パターンと、自社で課題を発見してプロダクトを作るパターンがある。

データサイエンティストと近い職種ではあるが、AIエンジニアはアルゴリズムやモデルを実装してプロダクトを作るという違いで特徴づけられることが多い。

AIエンジニアの役割・必要なスキル

• 課題の発見や設定
• プロジェクトをどのように進めるかの企画
• データの収集・加工・整形
• 機械学習などの技術を使ってソフトウェアやアルゴリズムを開発
• 開発したものが正常に動くかどうか実証実験をする
• システムを動かすためのインフラ構築や管理
• ドメイン知識を深めるための顧客へのヒアリング
• 技術革新に追いつくための研究・論文のリサーチ

AIエンジニアの将来性

AIエンジニアの平均年収

20代

- 万円

30代

- 万円

40代

- 万円

AIエンジニアはどこにいる

イメージしやすいのはGAFAのような外資系企業だろう。AIエンジニア的な能力だけでなく、分析・システム開発全般をこなせる万能型が多い。日系企業と比べるとエンジニアへの評価が高いため、給料も全体的に高い。

日系企業だと、AI技術を武器にしたベンチャー、メガベンチャーにいることが多い。大学発ベンチャーで研究を生かした事業を行うところもある。

ベンチャー系の場合、まだ受託案件パターンのほうが多いが、近年は自社のデータを活用してプロダクトを作るところも増えている。

また、コンサルティング企業や大企業の研究所系にもおり、最近では新しく人材を雇い始めているところも多い。大企業の場合は資本が十分にあるため、トヨタ自動車のスマートシティ構想のような大規模で影響力の大きい業務にもたずさわるわることができる。

AIエンジニアの就職・転職事情

新卒採用

多くの場合、大学院修了レベルが求められる。情報系を専攻しており、機械学習を専門の研究で使った経験のある学生が多い。それ以外の分野では、バイオインフォマティクス（生命情報科学）、マテリアルズインフォマティクス（材料開発情報工学）、計量経済学などで機械学習を使った経験があって入ってくる学生もいる。

以前は圧倒的に東大出身者や海外名門大のコンピュータサイエンス学科卒が多かったが、AIエンジニア人口が増えたため、最近は多様な大学出身者がいるという。

中途採用

専門知識が重視されるため、分析で用ることの多いプログラミング言語のPythonや、機械学習のライブラリ（再利用できるプログラムの集合体：PyTorchやTensorFlowなど）を使いこなす技術が問われる。統計学・数学の知識も必要だ。

ただ、上記したような機械学習用のライブラリが充実してきたこともあり、ソフトウェア開発の基礎があれば勉強次第で転身は可能。eラーニングの教材も充実してきており、Kaggle（データサイエンティスト・AIエンジニアのプラットフォームの一つ）で行われるコンペのようなエクササイズを解く機会も増えたことで、独学はしやすくなった。

AIエンジニアのキャリアパス（前職・転職先）