将来性抜群！AIエンジニアの年収は高い？

他の職種と比較した場合、AIエンジニアの年収は高い傾向にあります。年収が高い理由のひとつは業界全体が人材不足であることです。

AIエンジニアの年収は世界全体でも高めとなっており、海外での高年収の獲得も期待できるでしょう。ここでは、AIエンジニアの需要が高い理由や平均年収を解説します。

人材不足のAIエンジニア

AIエンジニアは需要拡大の状況が続いており、年収が高くなる傾向にあります。経済産業省が発表した「IT企業の人材需給に関する調査」によると、2018年時点でのAIエンジニアの不足は約3万4,000人です。将来的にこの数字は大きくなると考えられており、2030年には14万5,000人に増えるとの試算もあります。

一方、世界全体で必要とするAIエンジニアの数は100万人との分析もあるようです。世界的にAIエンジニアは不足しており、企業間で人材を奪い合う構図になる可能性は高いでしょう。政府は今後の需要を見込んでAIエンジニアの育成に力を入れていますが、AIは歴史の浅い分野であるために教育する人材も育っていないのが現状です。

車の自動運転をはじめ、金融、医療、輸送業、農業などのさまざまな分野でAIが活用されつつあります。多方面での需要拡大に伴いAIエンジニアの収入は増えるでしょう。

参考： 『IT 人材需給に関する調査｜経済産業省』https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf

海外のAIエンジニアの平均年収はかなり高額！

海外のAIエンジニアの場合、他の職種よりも平均年収が高い傾向にあります。博士号を取得したアメリカのAIエンジニアの平均年収は3,000万円以上で、年収5,000万円を超えるケースもあるようです。

サンフランシスコのシリコンバレーでは、新卒のAIエンジニアに2,000万円以上の年収を提示する企業があるといわれています。トップクラスのAIエンジニアの場合、さらに高額の年収を期待できるでしょう。

AIエンジニアの年収はアジアでも高い傾向にあります。中国でも年収3,000万円を提示する大手企業もあり、高年収での就職が可能です。中国ではアメリカなどの外国企業への依存を減らして、自国内で優秀な人材を確保する動きがあり、年収は今後も増え続ける可能性が高く、非常に夢のある職業といえます。

日本のAIエンジニアの平均年収は？

日本のAIエンジニアの年収はアメリカと比較すると低い傾向にあります。ただし、他の職種と比較すると高めであり、今後も平均年収は増えると予想されます。

日本国内のAIエンジニアやAIアナリストといったAI人材の平均年収は650万円程度と推測されています。一方、国税庁による令和元年の「民間給与実態調査」では、日本人の平均年収は436万円です。平均よりも200万円ほど高いと考えると、AIエンジニアの年収は他の職種に比べて高水準といえます。

平均年収は取り扱うプログラミング言語によって異なります。2017年の「スタンバイ」の調査によると、大手金融機関のシステムやAndroidアプリでの開発で使用するJavaの場合、平均年収は552万円です。iPhoneやiPadなどのiOSアプリを動かすときに使うSwiftは、平均年収が562万円となっています。

一方でAIの分野で人気の高いPythonの場合、平均収入が601万円です。日本でのAIエンジニアについても、需要の割に適切に扱える人材が少ないので年収が高い傾向にあります。高年収を目指すならAIエンジニアへの転職はおすすめといえるでしょう。

参考： 『令和元年分　民間給与実態統計調査｜国税庁』https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan/gaiyou/2019.htm#a-01

参考： 『スタンバイ』https://jp.stanby.com/

AIエンジニアの年収が他のエンジニアに比べて高い理由

AIエンジニアの年収が他のエンジニアに比べて高いのには理由があります。AIエンジニアが高年収である理由は、高いスキルが必要であること、実務経験が求められること、人材不足であることの3つです。以下でそれぞれ詳しく解説します。

高度なスキルが必要

AIエンジニアに求められるスキルとは、AIの知識、AIを使う知識、AIを作る能力のことです。計算科学や機械学習・深層学習など情報工学系大学の修士・博士レベルの知識が求められます。

AIを作るにはプログラムやデータに関する知識も欠かせません。AI開発で使われる言語の習得や、データベースを運用するためのスキルも求められるでしょう。また、AIを作るためには新たなアルゴリズムを開発する能力も必要になります。

AIエンジニアになるには専門性の高い知識を多く学ばなければならず、時間やコストがかかるでしょう。そのため、他の職種よりも年収が高くなると考えられます。

高いレベルでの実務経験が必要

AIエンジニアには高いスキルと知識が欠かせません。さらに、実用レベルでのAIのシステムを開発してプログラムを改善・運用していくというプロセスにおいては、豊富な実務経験が求められるでしょう。

未経験でAIエンジニアの世界に飛び込むのはハードルが高く、実務経験を持ったエンジニアのほうが就職では有利です。AIの知識やスキルだけではなく、豊富な実務経験を有している人材となれば年収も高くなる傾向にあります。

AIエンジニアでの就職を有利にする実務経験はシステムエンジニア、プログラマー、Webアプリやスマホアプリの開発、インフラ系エンジニアなどです。

高まる需要と人材不足

AIという言葉が誕生したのは1956年に開催されたダートマス会議といわれています。AIが科学者たちの間で認知されるようになり、1960年代にはさまざまなAIが開発されました。しかし、多くの企業で需要の高まりを見せたのは2000年代に入ってからのことです。

近年ではディープラーニングが登場し、画像認識や音声認識などの技術が発達しました。自動運転や自動翻訳などの新しい活用法が生まれ、AIを扱うことのできるエンジニアの需要も拡大しています。

このように、AIの技術は急速に進化しましたが、AIエンジニアの育成は追いついていないのが現状で、世界中で優秀なAIエンジニアを奪い合う状況が続いています。

AIエンジニアの仕事内容って？

AIエンジニアの役割は理解しているものの、具体的な仕事内容は知らないという方もいるのではないでしょうか。AIエンジニアの仕事は、大きく分けるとAIの学習、モデルの構築・実装、データ分析、アルゴリズムの開発、最新の研究や論文のリサーチがあります。ここでは、AIエンジニアの6つの仕事を詳しく解説します。

AIの学習

AIエンジニアの仕事の1つ目は、さまざまなデータをAIに与え、それらを処理できる能力をAIに学習させることです。AIが搭載されている製品は次々と生み出されており、最近ではエアコン、テレビ、冷蔵庫、洗濯機などにAIを組み込むケースもあります。

飲食店では画像認識により自動会計システムの導入が進んでおり、人件費の削減や回転数のアップが可能になりました。最近では医療現場でも画像認識システムなどのAI製品を使用しているケースもあります。

このようなAIが搭載された製品のプロジェクトの企画や設計から携わり、目的に応じてデータを与え学習させます。

モデルの構築

AIエンジニアの仕事の2つ目は、機械学習を使ったモデルを構築することです。データの準備、データ前処理、モデル作成、モデルの評価という流れで、開発構想に応じて必要な条件を満たす仮モデルを用意します。

構築した仮モデルのデータ量、精度や速度などに問題がないかを検証し、モデルに必要な要件を満たすまで十分に精査し、最適化します。

モデルの実装

AIエンジニアの仕事の3つ目は、実際に運用する本番環境でモデルを実装することです。稼働させた際に実務で活用できるか、問題点がないかをチェックし不具合があった際は調整します。

データ分析

AIのデータ分析の導入により企業の生産性を向上させることもAIエンジニアの仕事です。最近では多くの企業が利益アップやコストダウンを実現させるためにAIを導入しています。

例えば、AIによる店舗解析サービスを利用すれば、顧客の動きを数値化してリピーター率や再来店数の把握が可能です。店内における客の動きや流れや滞在時間も把握できるので、売上アップのための分析ができるでしょう。

さらに、経営分析のサービスを利用すれば、自社の会計データによる他社の業績との比較が可能です。このようにデータを収集・分析した結果、改善点を把握し課題解決につなげます。

アルゴリズムの開発

開発構想を実現するために必要なアルゴリズムが既存アルゴリズムでは実現できない場合、アルゴリズムを開発したり、既存アルゴリズムを改善したりする必要があります。さらにアルゴリズムを開発するだけでなく、それらをどのようにサービスにつなげるかを考えることも大切です。

最新の研究・論文のリサーチ

AIの分野は日々新しい技術が次々と生み出されています。最新の研究や論文をリサーチし、それらの情報をモデルの構築に活かしていくこともAIエンジニアの仕事のひとつです。

AIエンジニアになるために！転職に有利なスキルは？

AIエンジニアになりたいと思ったものの、どのようなスキルが必要なのか分からないという方もいるのではないでしょうか。AIエンジニアになるには、プログラミング言語のスキル、数学の知識、情報を適切に扱う能力、機械学習の知識などが求められます。以下で紹介するスキルや経験がある方はAIエンジニアの転職に有利です。

Python言語

AIエンジニアになるにはプログラミング言語のスキルが求められます。さまざまな言語が存在しますが、Python言語を習得すればAIエンジニアとして活躍できるでしょう。

Python言語の特徴はシンプルな点です。誰にでも読みやすい文法で構成されており、他の人が作成したプログラムでも不具合やバグの原因を突き止めやすいというメリットがあります。さらにソースコードが少ないので、簡単なプログラミングならば短時間での作成が可能です。

AI分野においてはPython言語が高い実績を誇っているため、早めの習得を目指しましょう。

数学や統計学

プログラムを作成するだけの場合は、プログラム言語の習得だけで十分です。ただし、プログラムの結果に基づいたアルゴリズム分析をするには数学や統計学の知識が必要になります。

システムでエラーが出た際、原因を突き止めなければなりません。数学や統計学を学ぶことでAIが導き出した結果が最善なのか判断が可能です。また、エラーの原因を論理的に分析できるというメリットもあります。

AIエンジニアになるには微分積分や線形代数などの知識が必要です。微分積分とは関数の接線の傾きを求める計算式で、AIでは正しいデータと推定したデータの誤差を求められます。線形代数とは、さまざまなデータをまとめて計算する計算式のことで、大量のデータを扱う際に使用します。

データベースの運用スキル

データベースとは蓄積や検索ができるように整理した情報の集まりのことです。データベースを用意しておくと、新しい情報を簡単に追加したり、古い情報を新しい情報に更新したりできます。情報に誤りがある場合でも、簡単に修正や破棄ができるでしょう。

AIのプログラムでは単にプログラムを動かすだけではなく、情報をデータベースにまとめ直し、AIのシステムに学習させなければなりません。より正確な回答を得るためにもデータベースの運用スキルは重要です。

また、セキュリティや障害対応などを考えてデータベースが最適な状態になるよう維持・監視する管理スキルも必要です。MySQLやPostgreSQLなどのデータベースソフトの知識も求められるでしょう。

機械学習の知識

機械学習とはコンピューターにデータを読み込ませて、アルゴリズムに基づいて分析させる手法のことです。重要なデータを反復して読み込ませることで、パターンや傾向などをAIに見つけ出させます。AIが特徴をつかむことができれば、新しいデータ分析が可能です。

例えば、将棋や囲碁には定石が存在します。定石とは、過去の対局に基づいた最善とされる打ち方のことです。AIを使用すれば、膨大な過去のデータを用いてさまざまな場面での定石を理解できます。販売やサービスなどのビジネスで用いれば、商品を売るための方法や質の良いサービスを提供するためのコツが分かるでしょう。

機械学習ではニューラルネットワークやロジスティック回帰などの手法が存在します。機械学習のスキルを磨くには、さまざまな手法を知っておくとよいでしょう。

データ解析の知識

AIエンジニアはビッグデータの解析をするスキルが求められます。ビッグデータとは名前の通り巨大で複雑なデータ集合のことです。従来のデータ管理システムでは記録や保管が難しいデータを指しています。

ビッグデータは医療や教育などの現場で利用されており、これからもさまざまな分野で利用されるでしょう。ただし、ビッグデータはただ収集するだけでは意味がありません。ビッグデータを適切に扱うには、データを適切に扱えるAIエンジニアが必要です。

例えば、ビッグデータの中には形式が統一されていないデータが含まれており、いつでも簡単に取り出せるより整理しなければなりません。また、必要な情報のみを引き出すための解析のスキルも必要です。

AIエンジニアへ転職する方法は？

未経験からでもAIエンジニアに転職することは可能です。ただし、AIエンジニアとして求められるスキルは高く、知識や技術を有していることの証明ができないと転職は難しいでしょう。

スムーズな転職を目指すにはこれまでのスキルを生かしてキャリアアップしたり、実装できる技術を習得したりすることが不可欠です。ここでは、AIエンジニアへ転職する方法を3つ紹介します。

エンジニア経験者やSEからキャリアアップとして転職

Webエンジニアやシステムエンジニアなどのエンジニア経験者は、コンピューターの知識やプログラミングスキルを有しているのを証明できるので転職しやすいでしょう。

WebエンジニアならWebアプリやスマホアプリのアプリケーション開発のスキルを持っており、AIエンジニアに求められるITの基本的な技術を習得できます。システムエンジニアについても、システムの設計や構築に携われる仕事なので実務経験としてのアピールが可能です。

AIを実装できる技術を習得する

実装とは設計した機能を実際に動作させるように具現化させることです。実装できる技術を有していることを証明できれば、即戦力として採用される可能性が高まるでしょう。

AIを実装するために求められる主なスキルはプログラミングスキル、数理統計や機械学習などに関係する数学の知識、フレームワークを使いこなせるスキル、現行の課題に対して解決のためのアイデアを出す能力の4つです。

難易度は高く習得するまでに時間がかかりますが、質の高い実装ができれば転職の可能性が高まります。

まずはプロダクトマネージャーとして経験を積む

AIの素養があるプロダクトマネージャーとして経験を積んだのちに、AIエンジニアにチャレンジするというキャリアプランもおすすめです。

プロダクトとは企業が顧客に販売する製品のことを指しています。プロダクトマネージャーは製品の開発・販売プロセスのマネジメントを担い、利益を最大化する仕事です。利益を得るには顧客満足度を高める、有効な販売方法を考えるなどのマーケティング戦略が不可欠でしょう。

プロダクトマネージャーになるには、開発や構築作業を円滑にするスキルが求められます。計画したプランに対してしっかりと説明できる能力やテームとして動くためのコミュニケーション能力が大切です。

注目度大！将来性の高いAIエンジニアは転職におすすめ

AI技術は生活のあらゆる面で取り入れられており、AI開発に乗り出す企業も増加傾向にあります。一方、日本ではAIエンジニアの人材が不足している状態です。政府は2019年3月29日に「AI戦略」を発表しており、AI技術における世界の後れを取り戻すための計画が政府主導で進んでいます。

近年では、少子高齢化による人手不足が問題となっています。AI技術をあらゆる産業で取り入れることにより、労働の負担の減少や生産性の向上などの効果が期待できるでしょう。

一方で、AIエンジニアとして活躍するにはスキルを磨かなければなりません。AIは日進月歩で技術が進化しており、最新の知識や技術を身に付ける必要があるでしょう。エンジニアとしてさらなるキャリアアップを目指す方にもおすすめの仕事です。

まとめ

AIエンジニアは人材不足の状態が続いており、年収も高い傾向にあります。AIエンジニアになるには他のエンジニアや、プロダクトマネージャーからのスキルアップを目指すのがおすすめです。

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