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最先端の技術職AIエンジニアとは? 仕事内容から将来性まで解説

最先端の技術職AIエンジニアとは? 仕事内容から将来性まで解説

ITエンジニアを目指してしいる人の中には「人工知能を作るAIエンジニアはどんな仕事をするのだろう?」「AIエンジニアになるためには何をしたらいいのか?」「どんなスキルや能力が必要なのか?」と疑問に思う方もいるでのはないでしょうか。

この記事では最先端技術の1つである人工知能を作るAIエンジニアについて、仕事内容から必要なスキル、さらにはAIエンジニアになるための求人情報の使い方まで紹介します。エンジニアを目指そうと考えいている人は、そのほかの職種についても触れているので、最後まで読んでみてください。

目次

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AIエンジニアの主な4つの仕事内容

人工知能(AI)とは一般的には「コンピューターが人間と同等の知能を持った技術」のことで、技術的な観点でいえば「データから得られた結果を学習して、そこから導き出された法則に従って動くプログラム」のことです。

AIエンジニアの仕事は主に「データ収集」「データクレンジング」「データ分析」「分析から答えを出すモデルの作成」の4つの工程に分かれ、最終的にはデータを分析して精度の高い解答を出せるモデルを作るのが目的です。

AIエンジニアの主な4つの仕事

ここでは、各工程でAIエンジニアがどのような仕事をするか紹介します。

①データ収集

人工知能を作るためには最初はデータが必要になります。精度の高い人工知能を作るためには目的の答えを出すのに適したデータであることに加えて、もちろん、質も量も必要です。

たとえば、ある商品の売上を予測するAIを作る場合に、過去の売上に対して、そのときの気温や季節、消費者の年齢など、商品が売れる要因になるデータが必要になるでしょう。

しかし、データは必ずしもまとまって存在するとは限りません。必要なデータがなければどうやってそのデータを取得するか考えなければなりません

また、データ取得のためには場合によってはプライバシーやセキュリティを考慮する必要があり、特に個人情報を扱う場合はどこまで使えるのか確認しなければなりません。エンジニアは開発などをするイメージがあるかもしれませんが、データがなければプログラムを作ることもできないため、データ収集はとても重要です。

②データクレンジング

収集されたデータを人間やプログラムが分析しやすいようにデータを整形することを「データクレンジング」と言います。収集されたデータは必ずしも完全なものとは限らないため、不要なデータを削除したり必要なデータをまとめたりします

たとえば、データの一部が欠けていたり、途中で文字化けしたりしているものは、分析には使えないため削除します。そのほかにも、飛びぬけてほかのデータと比べて値が大きかったり、小さかったりする場合も同様で、目的の答えを表すために必要ないデータは分析前に削除したり、別の値や文字列に置き換えます。

そのほかにも、必要なデータが別々のファイルに分かれている場合はファイルをまとめたり、データベースで使いやすいように、データの形式を変更したりします。データを整理できてはじめて次の分析に移れます。

③データ分析

データクレンジングで綺麗になったデータを使って、そのデータにどんな特徴があるか基礎分析をおこないます。

たとえば、値の分布を調べたり、データの関連性を調べたり、いろんな種類のグラフで可視化することで、特定の時間帯や、ある条件のもとで起こっている事象や傾向を確認します。そして、目的の答えを出すためにどんなデータを使っていくのが最適か決めます。

また、基礎分析はデータの特徴を抽出するためには非常に重要な作業です。データの特徴抽出は統計学に基づいておこなわれるため、精度の高いモデルを作るためには、基礎分析をしっかりおこなってデータを正確に把握する必要があります

④分析結果から答えを出すモデルの作成

基礎分析で得られた特徴量を使ってモデルを作ります。モデルの作成方法には主に「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つあり、目的に応じて作成方法が決められます。

たとえば、お店の売上の予測をしたい場合は、過去データから正解データと学習データを分けてモデルの精度を上げていく「教師あり学習」が使われたり、ゲームなどのように何かの選択をしていく場合は、選んだ結果によってどれだけ良い点だったかを学習させていく「強化学習」が使われたりします。

また、モデルの作成は一度作っただけでは終わらず、精度をあげるために「データ収集」「データクレンジング」「データ分析」の工程を何度も繰り返します。実用的なモデルを作るためには、それなりの大量のデータが必要になるため作成するのに何年もかかる場合があります。

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AIエンジニアの種類

AIエンジニアは主に「機械学習エンジニア」「データサイエンティスト」「データアナリスト」の3つの種類に分かれます。

AIエンジニアの種類

精度の高いモデルを作って活用するためには、効率的にビッグデータのような質も量も豊富なデータを収集して、データクレンジングや分析していかなければなりません。

そのため、プロジェクトが大規模になるにつれて、AIエンジニアも分業化の傾向にあります。ここでは、それぞれエンジニアがどんな業務をするか紹介します。

機械学習エンジニア

データ収集、データクレンジング、モデルの実装などを主におこないます。データ収集では、APIを使ってデータを取得したり、インターネットからデータを取得するためにWebスクレイピングをして、データクレンジングではプログラムが扱えるようなデータ形式に整形します。

モデルの実装では「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」などを使って、目的に応じたモデル作成のためにアルゴリズムの検証や実装をして、データベースも構築します

また、モデルは一般的にサーバー上に実装されて管理されていくので、モデルを作った後も運用や保守をします。

データサイエンティスト

データ収集、データクレンジング、データ分析を主におこないます。データクレンジングでは、機械学習エンジニアの場合はデータベースで扱えるためのデータ整形がメインであるのに対して、データサイエンティストの場合はデータの特徴を把握するための分析を目的としています。

たとえば、データをグラフにして可視化したり、データ同士の相関関係を調べたりして、データの特徴を割り出していきます。さらに、必要に応じてJSONやcsvなど処理しやすいようにファイル形式を変えたりして、データの整形と分析を何度もおこなっていきます

分析では、平均、変動、偏差など、基礎分析に必要な統計量を抽出するためのプログラミングもおこないます。

データアナリスト

データを分析して課題の洗い出しや解決の提案などを主におこないます。データサイエンティストがおこなうデータ分析よりも、広い視点での分析が必要になるため、コンサル色が強くなります。

データサイエンティストが、データから得られる情報を分析するのに特化しているのに対して、データアナリストの場合は、データとその背景にある課題や改善策について提案ができるまで分析します

特に、経営の方向性を決めたり大規模プロジェクトでデータを分析する場合は、与えられたデータの分析だけでなく、データの持つ意味を的確に判断して分析する必要があります。

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AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアにはデータを使って、そこから得られる情報を理解して課題を解決する能力が問われます。「データから何が見えるのか?」「どんな問題点があるか?」「何に活かせるか? 」などつねにデータ収集と分析を繰り返すので、データを解明する能力が必須になります。

AIエンジニアに向いている人の特徴

どのエンジニアにも人それぞれ向き不向きがあります。ここでは、AIエンジニアに向いている人の特徴について紹介します。AIエンジニアを目指している方は参考にしてみてください。

プログラミングが好きな人

プログラミングが好きで、何かの問題を解決するためにプログラミング言語を使いたいと考えている人には向いているでしょう。

AIエンジニアは日々たくさんのデータを処理するため、プログラミングスキルは必須です。大量のデータを取得して、整形して、人間やプログラムが扱いやすい形にして分析やモデル作成をするのもすべてプログラミング作業です

また、AIエンジニアには発想力も必要です。特にデータの収集やデータクレンジングでは定型作業はあまりなく「どうやったら、このデータを取得できるか?」「どんな形にしたら使いやすいか?」など自分で考えなければなりません。また、サーバー上でモデルを作る場合はデータベースとの連携も必要です。

探究心が高く勉強を続けられる人

技術の勉強にくわえて、幅広く知識を得たいと考えている人もAIエンジニアに向いています。

AIエンジニアとして業務を続けていくためには、幅広い知識と技術が問われます。AIの分野は常に世界中の企業や大学で研究がおこなわれており、常に発展の段階です。新しい技術を勉強して、便利なものはどんどん取り入れて分析やモデル作成のために活用していかなければなりません

特にモデル作成は結果の考察をして何度も検証が繰り返されます。技術的な手法でデータを数値だけで判断するのではなく、データの持つ意味も理解する必要があります。そのためにも、なぜその結果になるのか探究心をもって勉強しなければなりません。

データに基づいて数学的な思考ができる人

データを取るのが好きだったり、数値に対して何か考察をして問題や改善策を導くのが好きな人もAIエンジニアの業務に向いています。

AIエンジニアの業務ではデータを分析するため統計の知識は必須です。得られた数値から客観的に判断して、状況や問題について数理的なアプローチで課題を割り出して解決策を考えていかなければなりません

特に、時系列のデータを扱う場合は折れ線グラフや散布図などのグラフで可視化して、数値の変化に対する考察は必ずおこないます。変化に対する理由や理論付けを数値をもとに説明できる能力が必要です。

経営レベルでビッグビジネスに挑戦したい人

会社の経営や大きなプロジェクトでは、誰か特定のトップの個人的な考えや判断だけで方針が決まらないということもあります。その場合は、誰もが納得できるように数値を使ったわかりやすい説明ができるAIエンジニアの分析能力が必要になります。

何か大きな判断をして、人、モノ、金をたくさん動かすためにはそれだけの理由や理論付けができる説明が必要です。そのためにも、数値をもとに考察する能力と説明力があれば周囲を納得させて実行しやすくなります。

会社の経営や大きなプロジェクトなどで仕事の方針を決めたいと考えている人は数値を使った分析スキルが身につくAIエンジニアの勉強を始めるのも良いでしょう

AIエンジニアに必要なスキルと知識

AIエンジニアには「プログラミングやデータベースのスキル」「ITインフラの構築スキル」「Webの知識」など、フルスタックエンジニアとほぼ同等の知識や技術が必要とされます。

さらに、AIエンジニアの業務は調査とデータ収集から始まるため、どうやったらデータを集められるかという発想力も必要です。

AIエンジニアに必要なスキルと知識

AIエンジニアを目指そうと考えている人は、まずはこれから紹介する5つのスキルや知識を勉強してみることをおすすめします。

Pythonのプログラミングスキル

データの収集から、整形や分析、モデルの作成まですべてプログラミング作業でAIエンジニアの使うプログラミング言語はPythonがデファクトスタンダードになっています。そのため、Pythonの基本文法を理解してスラスラと書けるようになっておかなければなりません。また、プログラムはできるだけわかりやすくシンプルに、効率の良い処理ができるように書かなければなりません。

業務ではプログラムを書くだけでなく、誰かが書いたPythonのコードを読んでチェックする機会もあるので、プログラムのコードを読んで動作を理解していくための「トレース作業」は必須です

ここでは、Pythonの基本文法を理解した前提で必要最低限、身につけておきたいPythonのスキルについて紹介します。

プログラミングを身に付ける方法を知りたい人は、こちらの記事もおすすめです。

関連記事:プログラミングを独学で身につける方法とは|効率的な勉強方法を解説

①データの可視化

AIエンジニアの業務では、データをグラフで可視化して実態をわかりやすくする作業が頻繁におこなわれます。可視化したグラフは説明用資料の一部として使われるので、データの可視化スキルも必須です。

Pythonのライブラリでは「matplotlib(マットプロットリブ)」や 「seaborn(シーボーン)」を使ってグラフを作ります。これらのライブラリを使っていろんなグラフを作っていって、作成されたグラフを読み取るスキルも必要です。

また、グラフの種類によっては馴染みのないようなグラフもあります。データの可視化スキルに合わせてどんな種類のグラフが何を表すのかも合わせて勉強しておきましょう

②データの整形

収集されたデータは値が入っていない「欠損値」や、飛びぬけて高い値になっていたり低い値になっている「外れ値」が存在する場合があり、そういうデータは分析をはじめる前に削除したり、場合によっては別の値に置き換えたりします。

Pythonのライブラリでは「pandas(パンダス)」や 「numpy(ナムパイ)」を使ってデータを取り込んで整形しますが、それ以前にデータの形式が崩れていたり、一部が文字化けして読み込みができない場合もあります。その場合も、前処理という形でデータの形式をそろえる作業が必要です。

データの収集からデータクレンジングと言われるデータの整形はAIエンジニアの技術作業の中で最も時間のかかるところです。最悪、必要なデータを削除してしまうと、分析したときに間違った結果になってしまい、その後のモデル作成にも影響が出てしまいます。

③モデルのパラメータチューニング

整形後のデータから必要な特徴量を使ってモデルを作っていきます。モデル作成のためのPythonのライブラリはたくさんありますが、最初は「scikit-learn(サイキットラーン)」や「tensorflow(テンソルフロー)」を使いこなせるようになっておくと良いでしょう。

モデルにはそれぞれアルゴリズムが準備されており、AIエンジニアはそれらのアルゴリズムのパラメータを調整しながらモデルの精度を上げるための検証を何度もおこなっていきます。

また、アルゴリズムの選択とパラメータの組み合わせは無数にあるので、どの組み合わせがいいかは何度も検証して確認していくしかありません。モデルの精度は「データの質と量」「アルゴリズム」「パラメータ」の3つの組み合わせに左右されます

ITインフラの構築スキル

AIエンジニアの業務を始める前に、分析のためにPythonや各種ツールの準備が必要でこれらのインストールや設定は自分でできるようになっておかなくてはいけません。また、モデルを作ってサーバー上で動かしていくためにはデータベースのインストールも必要なので、その場合はITインフラの構築スキルも同時に必要になります。

たとえば、分析するための環境やデータベースをLinux上に作る場合はLinuxコマンドを実行できるようになっておかなければならず、仮想上に構築する場合は仮想環境の構築や設定についても知っておかなければなりません

プロジェクトによっては選任のインフラエンジニアがいて、環境を準備してくれるという場合もありますが、必ずしもそういうわけではないので、まずはITインフラについての構築スキルは身につけておきましょう。

関連記事:インフラエンジニアとは|ITインフラ全般を支えるエンジニア

     インフラエンジニアの仕事内容|やりがいから就活まで徹底解説

分析環境の構築

データを分析するためには分析環境の準備が必要になります。Pythonのインストールに始まり、分析に使うためのPythonライブラリ、データベース、そして、プログラムの構成や実行管理をするツールの準備が必要です。

簡単に基礎分析してモデルを作って動かすだけであればデータベースは必要ありませんが、ビッグデータなどの大規模データを継続的に扱ってモデルを動かしていく場合はデータベースは必須です

プログラムの構成や実行管理するためのツールはなくても分析はできますが、業務を進めていくためにはあった方が便利です。「Jupyter Notebook(ジュピターノートブック)」は人気があってよく使われます。

データベースの構築と操作

AIエンジニアの業務において大量のデータを効率よく処理するためにデータベースの構築や操作のスキルは必須です。特に、大規模なデータを扱って精度の高いモデルを安定して動かしていくためには、データベースをどのように構築していくかがポイントです。

データの型、制約、テーブル数の紐づけなど、どうやったら負荷を抑えながら安定したデータベースを動かせるか設計していかなければなりません

また、データベースは「SQLコマンドで実行や管理ができるリレーショナルデータベース」と「NoSQLデータベース」の2つに分かれます。大規模なシステムで大量のデータを読み書きするシステムになると、高速で大量のデータを扱える「NoSQLデータベース」が増えています。

ファイルの整理や構造化のスキル

データを収集する業務の場合は、収集された大量のファイルをどうやって管理していくかが重要になります。ファイルは必ずしも1つとは限らず複数のファイルに分かれて収集される場合がほとんどでしょう。そういった、ファイルをどうやって効率よく探し出して、必要なデータを抜き出して使えるようにするか考えなければなりません。

分析や調査のために取得されたデータは、最初からデータベースで使えるような綺麗な形式になっているとは限りません。場合によっては、文字コードやファイルの形式が違うデータを扱うこともあります。

どんな文字コードで管理するか、どんなファイル形式で扱うか、どんな階層にしてファイルを管理するか常にデータを効率よく使えるようにするにはどうしたらいいのか意識しましょう

統計全般の知識

分析業務では統計の知識は必須です。特に「平均値」「最小値」「最大値」「中央値」「平方和」「分散」「偏差」などの基本統計量は必ず使います。これらの値をもとにF検定、T検定など高度な統計解析をしていきます。

また、使用する統計手法によっては良い値になることもあれば、悪い値になることもあります。最悪、間違った統計手法を使って、間違った分析をしないためにも、技術的な手法だけでなくどんなときにどんな統計を取ったらいいかも合わせて勉強しておきましょう

Pythonでは統計のために「statsmodels(スタッツモデルズ)」というライブラリがあります。統計の計算は手作業では大変です。Pythonを使った統計手法を身につけておきましょう。

幅広いWebの知識

データを収集するにも、モデルを動かしていくにもWebの知識は必要です。

たとえば、インターネットからデータを集める場合は、サイトが提供したAPIやパブリックドメインとして公開されたデータを使う場合もありますが、それらがない場合はWebスクレイピングをして必要なデータを取得しなければなりません。Webスクレイピングをするためには、Web技術の知識やルールも理解しておく必要があります。

また、モデルをサーバー上で動かす場合もデータを継続的に取得していくためにも、何かのWebサービスとセットで組み込まれるケースもあるので、その場合もWebの知識は必要になります

AIエンジニアの将来性

AIエンジニアはITエンジニアの中でも最も将来性の高いエンジニアの1つです。AI技術は内閣府が発表したSociety 5.0の4つの柱の一つになっており、社会の発展にともなってAIエンジニアの必要性は今後増していくでしょう。

ここでは、これからAIエンジニアを目指そうと考えている人のために、AIエンジニアの将来性について紹介します。

企業のデータ利活用が増え需要は右肩上がり

総務省が発表した令和2年版の情報通信白書の「日本企業におけるデータ活用の現状」によると、5年間でほとんどの分野でデータの活用が進んでいるのがわかります。

日本企業におけるデータ活用の現状

参考サイト:令和2年版の情報通信白書|日本企業におけるデータ活用の現状

今後はさらに、データを利活用する企業は増えAIエンジニアの需要は高まっていくでしょう。また、データ利活用は主に大企業を中心に進んでおり、中小企業ではまだまだ導入が進んでいません。

データ利活用が重要視されている中で、今後は中小企業でもAIエンジニアの需要は増えるでしょう。

デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究

あらゆる分野でAIの導入が必要とされている

AIの導入率について、IPAが発表したAI白書2020によると、「利用に向けて検討を進めている」「これから検討をする予定である」「関心はあるがまだ特に予定はない」と回答した企業は全体の60%以上になっているように、AIの導入に興味がある企業が多数あるのがわかります。

企業におけるAIの利用率

しかし、AIの導入についてはAIについての理解不足や、人材不足などの回答があることからも、AIを導入する前に、AIについて理解している人材そのものが少ないことが問題となっているケースが多く見られます

このことからも、AIエンジニアの需要はますます増えて、スキル次第では経営レベルで大きなプロジェクトにかかわることも可能といえます。

参考サイト:人工知能(AI)の導入や活用に必要なAI人材(コラム)

日本人の平均年収より高い傾向にある

2022年6月2日時点で、求人ボックスの給料ナビによると、AIエンジニアの平均年収は545万となっており、国税庁が発表した令和2年の日本人の平均年収の433万円より高い傾向にあることがわかります

さらにデータサイエンティストで年収を調べると、2022年6月2日の時点で、求人ボックスの給料ナビによると平均年収は695万となっています。

データサイエンティストを含めAIエンジニアの平均年収は、全体的に日本人の平均年収と比べて高い傾向にあるので、AIの導入に興味がある企業が多数あったり、人材不足などを考慮すれば給与的な面においても十分将来性があるといえます。

未経験からAIエンジニアになるための4つの方法

AIエンジニアは幅広い知識や高度なスキルが必要なので簡単になることはできませんが、実務未経験であっても、日々勉強を続けて前向きに自己研鑽をおこなって、スキルを身につけておけば努力次第でなることはできます。

未経験からAIエンジニアになるための4つの方法

人材不足の影響もあるので、理系の大学などで専門に学んだ人でなくともスキルさえあればチャンスはあります。ここでは、未経験からAIエンジニアになるための4つの方法について紹介します。

①ポートフォリオを作成して企業の採用に応募する

AIエンジニアを募集している企業の中には、採用の過程でポートフォリオなどの成果物を確認してくれる企業があります。そのため、未経験からAIエンジニアになろうと考えている方は、「自分がどんなデータを使って」「どんな分析をして」「どんなモデルを作って」「どんな結果になったのか」など勉強の成果をポートフォリオとしてまとめておきましょう

また、成果物の確認できる企業はエンジニアを経験だけでなく技術的なスキルでも判断するため、未経験者であってもスキル次第で採用される可能性もあります。

そのほか、採用条件でポートフォリオを受け付けてなくても、自分の能力をアピールするために積極的にポートフォリオを提出して確認してもらうのも良いでしょう。

②Kaggleなどのコンテストで実績を積む

AIエンジニアは最終的にはどれだけ精度の高いモデルが作れるかが問われます。自分がどれだけ、精度の高いモデルを作れるかを証明するために、世界中でおこなわれているコンテストで実績を積むのも未経験からAIエンジニアになるための1つの手段です。

また、コンテストを企業が直接主催している場合もあります。優秀な結果を残すことができれば、たとえ未経験であっても企業から採用のオファーを勝ち取ることもできます。そのほか、AIエンジニアの求人の中にはコンテストの実績を資格と同様に採用で重視する企業もあります。

コンテストは基本的に無料で世界中で毎日おこなわれているので、勉強を兼ねて楽しく参加してみるのもいいでしょう。

参考サイト:データ分析/機械学習のコンペサイトまとめ

③DX関連のプロジェクトに参加する

会社の中でDXを推進しているプロジェクトがあればそれに積極的に参加するというのも1つの手段です。DXとはデジタルトランスフォーメーションの略で、DX推進を一言で言えば「デジタル技術をどんどん浸透させていこう」という考えです。

DXそのものが抽象的でAIにはすぐには直結はしませんが、DX化の過程で何かの最先端のデジタル技術を使うため、データ利活用や分析の業務がどこかで必要になってきます。そのときに、Pythonを使って基礎分析をしてモデルを作成できれば、AIエンジニアとして道が開けるようになるでしょう。

また、AIについて企業の理解不足が導入の遅れになっていることも考えれば、自分でAIを勉強して社内でDXのプロジェクトを起こすのも一つの方法でしょう。

④専門のスクールや大学に通う

AIエンジニアを育成するスクールも存在します。未経験の方で独学が苦手な方はスクールを活用するのも良いでしょう。スクールに行けば専門の講師がすべて教えてくれます。

また、エンジニア経験のある講師であれば、業界の情報も聞けたり、就職活動をするときにどの企業の採用に応募したらいいかなどを聞くこともできます

ただし、スクールで勉強するためには時間も費用もかかるというデメリットもあります。自分の今後の転職プランに合わせて選ぶと良いでしょう。エンジニアスクールには、転職サポート付で受講料が無料のものもあるので、一度調べてみるのもおすすめです。

AIエンジニアになるための求人の探し方

AIエンジニアになるために勉強してスキルを身につけても、まずは求人に応募して採用されないといけません。しかし、インターネット上にはたくさんの求人情報があるため、どの求人に応募したらいいか迷う方もいるのではないでしょうか。

AIエンジニアになるための求人の探し方

また、IPAの企業への調査結果からAIについては理解が足りていないという企業の割合も多く、求人の数が少ないというのも現状です。ここでは、AIエンジニアの効率的な求人の探し方について紹介します。

参考サイト:IPA 改善される状況と依然残る課題

キーワード検索を活用する

一番効率よくAIエンジニアの求人を探す方法は、Google検索でAIエンジニアに関するキーワードを入れることです。しかし、ここで「AIエンジニア 求人」で検索しても範囲が大きすぎて無駄にたくさんの求人が引っかかるため、できるだけ詳細に単語を絞って検索してみましょう。

たとえば、自分がpyhtonを使ってTensorFlowを使ったモデルを開発したい場合は「pyhton TensorFlow 求人」という単語で検索してみると良いでしょう。また、自分が勉強して具体的に使ってみたい技術や得意とするものがあれば検索ワードに入れて求人という単語をつけて検索してみましょう。より、詳細に単語を組み合わせて検索することをオススメします。

AIエンジニアの案件に特化した転職エージェントを使う

転職エージェントの中にそれぞれ得意とする分野があり、AIエンジニアの案件を専門に扱う転職エージェントもあります。

ただし、特定の案件にターゲットを絞ったエージェントの場合は、登録のためにスキルや能力を確認するために審査がある場合があります。逆に言えば、登録に審査が必要になるエージェントは、それだけ良い人材を確保して案件を紹介したいということの表れなので、それだけ優良な案件を準備しているということです。

そのほか、派遣会社に無料登録をしておいて、良い案件が出るのを待つのも一つの方法です。できるだけたくさんの転職エージェントに登録してたくさんの求人情報の中から絞ってみるのもいいでしょう

DXやデータ利活用の導入を積極的に取り入れてる企業の採用に応募する

DXやデータ利活用の導入を積極的に取り入れている企業は、社内でAIの人材を必要としている可能性が高いです。特に、データを積極的に活用するためには、AIエンジニアの持つ分析能力が必要不可欠です。

何よりも、社内の業務でAIエンジニアとして活動ができれば、業務を続けていくために外部から案件を受注し続けならないということもなくなるため、会社が存続すれば安定してAIエンジニアとして経験を積んでスキルアップの向上ができます

DXを推進している企業で面接の機会が与えられたら、AIエンジニアとして自分の描くキャリアパスにどれだけ近いか確認するために、具体的にどんな取り組みがおこなわれているか面接官に質問してみましょう。

AIエンジニアの求人に応募するときの注意点

はじめてAIエンジニアの求人に応募する人の中には、応募条件を満たしていても不採用になったり、または面接で求人情報に記載されている内容とは別のスキルが求められたという人もいるのではないでしょうか?

実際の業務内容や企業が欲しい人材は、求人情報に書かれている内容がすべてではないということはよくあります。ここでは、AIエンジニアの求人情報を確認するときの注意点について紹介します。

ITインフラやWebの知識は前提として必要になる

求人情報の必要なスキルの項目に、ITインフラやWebの知識の記載がなくても前提として必要になるため、Pythonを使って分析ができたり、モデルが作れる技術スキルが身についていても不採用になる場合があります。

たとえば、Pythonでデータ整形や分析をするための分析環境は自分で準備しなければならず、Linux上に分析環境を作る場合は当然Linuxコマンドを理解していなければなりません。そのほかにも、データベースの構築や操作能力も必要です。

また、必要なデータを集めるためにインターネット上のAPIを使う場合や、Webスクレイピングをする場合は、Webの知識は前提として必要です

未経験OKでも何かのエンジニア経験は必要とされる場合がある

求人情報に未経験OKと書かれていたので、応募したら不採用になった方もいるのではないでしょうか。AIエンジニアは未経験OKでも、Pythonを使った開発経験があればOKとか、データベースの構築経験があればOKという、何かAIエンジニアへのステップアップにつながる経験がある必要があり未経験OKと記載がある場合はほとんどです。

未経験から、AIエンジニアを目指そうと考えている方は、エンジニアとして経験を積むために、Pythonを使うWeb系エンジニアや、データベースに触れるインフラエンジニアになって、ステップアップの一つ前の経験を積んで挑戦するというのもいいでしょう

すべての案件でAIまで開発するとは限らない

AIエンジニアを募集している求人でも、必ずしもAIまで開発するとは限りません。AIは大量のデータを分析するプログラムです。AIを管理するためにはハイスペックなサーバーと大量の通信データを処理するためのネットワークが必要です。

しかし、大量の通信データを従量課金で支払って、スペックの高いサーバーを準備するための潤沢な資金を持っている企業はほとんどありません。また、AIの開発後はサーバー上で運用や保守をしなければならず、そのために人材を確保して維持するためにも人件費もかかります。

AIは発展段階で導入まで至らないケースもあるので、案件によっては分析用ソフトのBIツールを使ったり、基礎分析や統計解析をエクセルでおこなう場合もあります

Python以外のプログラミングスキルも必要になる

AIエンジニアの業務で使うプログラミング言語は必ずしもPythonだけとは限りません。特にデータを収集する場合はPython以外のプログラミングスキルも必要になります。

たとえば、PythonでWebスクレイピングをしてデータを収集する場合は、HTML、CSS、Javascriptを理解しておく必要があります。システムやネットワークの都合上Python以外にもTeraTermマクロやVBAを使ってデータを収集する場合も当然あります。

また、リレーショナルデータベースを扱う場合はSQLコマンドを理解しておく必要があるので、NoSQLのデータベースなら、そのデータベース専用のコマンドも理解しておかなければなりません。プログラミングやデータベース操作は幅広くできるようになっておかなければなりません。

AIエンジニアのスキルを身につけるために役立つ資格

AIエンジニアのスキルを身につけるためには資格取得を目指すのも一つの方法です。AIエンジニアにはプログラミングとデータベースの技術スキルが基本です。

プログラミングスキルについては分析用の言語はPythonがデファクトスタンダードなので、最初はPythonを使えるようになることを目指しましょう。

データベースもいろいろありますが、最初はSQL言語を使うリレーショナル型のデータベースから勉強を始めるのが良いでしょう。

ここでは、未経験からAIエンジニアを目指す方が最初に取得しておきたい資格について紹介します。

基本情報技術者試験

ITエンジニアを目指す方であれば最初に取得したい国家資格です。IT全般の基礎知識を固めるには良い資格なので、企業の採用においても国家資格が重要視されます。

IT系国家試験の一覧_基本情報

基本情報技術者試験は午前と午後の試験があり、午後の試験ではプログラミング言語を「アセンブラ」「表計算」「Java」「Python」の4つから選ぶことになっています。AIエンジニアを目指す方は、迷わずPythonを選んで合格を目指しましょう

また、未経験からITエンジニアを目指す方で基本情報技術者試験は少し難易度が高いと感じた方は、一つ下のグレードのITパスポートの合格から目指すというのも良いでしょう。

関連記事:ITパスポートの勉強時間はどのくらい?|効率的な勉強方法を解説

     基本情報技術者試験の攻略ガイド|日程から勉強方法まで完全網羅

Python 3 エンジニア認定データ分析試験:データ分析の基礎

Pythonエンジニア育成推進協会認定の資格で、Pythonのデータ分析の基礎固めに最適な資格です。内容はPythonの基礎文法に関する問題に加えて、統計に関する問題やPythonライブラリに関する問題も出題されます

Pythonライブラリの問題については、「numPy」「pandas」「matplotlib」「scikit-learn」について出題され、配点の割合も高くなっています。そして、この4つのライブラリは実務では必ず使われるので、確実にマスターしておきましょう。

また、経済産業省が定めたガイドライン「ITスキル標準(ITSS)」ではレベル1になっており、基本情報技術者試験と比べると難易度が低くなっています。合格のため全体の70%の正答率が必要です。

参考サイト:データ分析試験 – Pythonエンジニア育成推進協会

G検定:データサイエンティスト向け

日本ディープラーニング協会認定の資格なので、ディープラーニングに関する知識習得のために役立てることができます。試験時間は120分で問題数は200問以上で内容も広範囲で合格のためには相当な知識量が必要です。将来、データサイエンティストとして活躍したいと考えている方はぜひとも取得しておきたい資格です。

ディープラーニングは機械学習の手法の1つで、人間が特徴抽出をするための基礎分析もすべてコンピューターにさせてしまうという手法です。特に、特徴抽出するために複雑な処理が必要になる画像認識や音声認識、自然言語処理などで使われており、人工知能への応用が期待されています。

参考サイト:G検定とは

E資格:機械学習エンジニア向け

G検定同様に、日本ディープラーニング協会認定の資格です。試験時間は120分で問題数は100問程度となっています。

G検定はディープラーニングの理論や知識ベースの問題が多いのに対して、E検定は機械学習の基礎からディープラーニングまで技術に関する専門的な問題が出題され、E検定はG検定より難易度が高くなっています

また、受験資格としてJDLA認定プログラムのうちどれか1つを受講して修了する必要があり、未経験者からすぐに取得するのは難しいですが、将来は機械学習エンジニアとして活躍したい方はこちらの資格を取得を目指してみましょう。

参考サイト:E検定とは

      JDLA認定プログラム

ORACLE MASTER(オラクルマスター)

商用のオラクルデータベースの開発と販売をしているオラクル社のベンダー資格で、データベースエンジニアの登竜門的な資格となっています。

資格のグレードランクは「Bronze」「Silver」「Gold」「Platinum」の順で上がっていきます。未経験からデータベースを始める場合はBronzeの合格を目指しましょう。

データベースにはSQLを使うリレーショナルデータベースとNoSQLの2種類ありますが、オラクルデータベースはSQLを使うリレーショナルデータベースです。初めてデータベースに触れる人にとってはデータベースの基礎知識を固めるために有効な資格です。

関連記事:データベースエンジニアとは|仕事内容から必要なスキルまで徹底解説

参考サイト:オラクル認定資格制度

OSS-DB技術者認定資格

国内向けのLinuxの認定資格であるLinuCの運営しているLPI-Japanの、オープンソースデータベースの認定資格です。オープンソースデータベースにもいくつかありますが、主にPostgreSQLをベースに問題が出題されます。PostgreSQLはオラクルと同様にSQLで管理されるリレーショナルデータベースです。

資格のグレードランクは「Silver」「Gold」の順で上がっていき、最初は「Silver」の合格を目指しましょう。

参考サイト:OSS-DB

そして、AIエンジニアの業務では、リレーショナルデータベースやCSVファイルなどの縦横で構成された表形式のデータの作成や加工は、分析のために頻繁におこないます。

AIエンジニアを目指す方は、Pythonの勉強とセットで最初は縦横で構成された表形式のデータの扱いに慣れるようになりましょう

将来性のあるAIエンジニアになってステップアップしよう

人工知能はつねに発展段階で、社会のあらゆる場面で実用化が期待されているため、AIエンジニアへの期待や価値観も大きくなっています。今後もAIエンジニアの需要がますます増えるでしょう。

これから、ITエンジニアを目指そうと考えている方やすでにエンジニアとして活躍されている方も、次の大きなステップアップのためにAIエンジニアを目指しましょう。

転職に迷ったらやってみよう!【エンジニア診断】

記事の監修責任者

飯塚 寛也

エンジニアとして移行調整・NW更改作業・クラウドシステムの設計・構築等を手掛ける。 入社2年目でネットワーク最高資格であるCCIEの筆記試験に合格。 人材開発室にてCCNA/CCNPの勉強会を50回以上開催、100名以上の合格者を輩出し、スクール事業の礎となる。
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株式会社アプエンテ 職業紹介責任者(010-190717133-004) 情報処理技術者試験 ネットワークスペシャリスト試験(第NW-2021-04-00112号) Cisco認定試験 CCNP Enterprise 認定/CCNA

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