AIエンジニアの年収は？稼げる？2000万円も可能なのか徹底解説

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアは、人工知能（AI）を専門的に扱うエンジニアです。

機械学習やディープラーニング（深層学習）における画像認識や音声認識、自然言語処理（NLP）、レコメンド処理などを行うための学習モデルを構築し、アルゴリズムによってシステムを実現する役割を担っています。

日本のエンジニア業界において、AIエンジニアは数年前までほぼ存在していなかったと言ってもいい職種です。しかしAI技術が飛躍的に進化し一般化しつつある現在、多くの企業が自社サービス内にAIの機能を導入するようになったことを受け、大きく注目されるようになりました。

AIエンジニアになるためには、微分や線形代数、確率統計などの数学の知識が最低限必要になります。また、プログラミング言語Pythonの活用スキル、データ分析や機械学習用ライブラリの知識、海外論文を読解・解析するための英語力など、通常のITエンジニアよりも高度なスキルが求められます。

AIエンジニアの平均年収は？

厚生労働省の職業情報提供サイト「job tag」によると、AIエンジニアの年収は全国平均558.3万円、平均年齢は40歳です。
高度なスキルが求められるAIエンジニアは、年収水準が一般的に高い傾向を示すようです。

比較として、国税庁の調査による日本の平均給与は460万円であることから、一般的な年収と比較して高い水準にあると言えるでしょう。

参考：令和５年分　民間給与実態統計調査｜国税庁
参考：職業詳細（AIエンジニア）｜job tag

海外なら1,000万円や2,000万円以上を目指すことも可能

海外に目を移してみると、アメリカのAIエンジニア（機械学習エンジニア）の年収は$125,000〜$194,000で、日本円にすると約1,852〜2,839万円です。日本と比較して倍以上になっているというから驚きです。
参考：How much does an AI Engineer make?｜Glassdoor

AI先進国であるアメリカでは、GAFAMをはじめとする世界的ITテクノロジー会社が高度な技術を競い合っています。このため、先端技術を有するAIエンジニアの需要は非常に高く、海外のAIエンジニアの場合は1,000万円、2,000万円以上という高水準の年収を狙うことも可能になっているのです。
参考：エンジニアの平均年収

AIエンジニアの将来性は？

平均年収を見て分かるように、AIエンジニアは次世代の仕組みを作る重要な役割を担っているため、将来性は非常に高いと言えるでしょう。特にAI時代と呼ばれる昨今、AI技術の開発競争は激化しており、多くの企業ではAIエンジニアの奪い合いのような状況が続いています。

一方政府では、AI時代を念頭に置いた未来社会構想「Sosiety5.0」を早々に打ち出し、AIの利活用や共生、AI人材の育成に取り組んでいます。合わせて、将来のAIの担い手を育てるための教育改革、社会人の学び直し（リカレント教育）やリスキリングの推進なども進んでいます。

出典：Society 5.0｜内閣府

AI技術はこの先さらに加速度的に進化することが予想されており、AIエンジニアやAI人材の存在感もさらに増していくことになるでしょう。
参考：AIエンジニアはやめとけ？

 雇用形態別！AIエンジニアの平均年収は？

ここでは、雇用形態別にAIエンジニアの平均年収を紹介します。

アルバイトAIエンジニア

アルバイトとしてAIエンジニアの業務に携わる人の平均時給は1,187円です。

出典：求人ボックス

アルバイトの場合、データ収集や簡単な分析・プログラミングが業務の中心になることから、1,200円程度の時給になると想定されます。中には1,500円以上の時給を得ている人もいることから、アルバイトであっても高収入を目指せる環境があると言えるでしょう。

派遣社員AIエンジニア

即戦力を求められる派遣社員の場合、平均時給は1,898円にまで跳ね上がります。

出典：求人ボックス

派遣社員の平均時給は全国で1,500円弱といわれているため、本数値からは専門性の高さが見込まれ、高時給が提示されている様子が伺えます。またアルバイトAIエンジニアと比較すると時給がかなり高くなっていることから、派遣社員の場合アルバイトよりも高いスキルが求められるようになると考えられます。

ある程度のスキルや技術が求められますが、相応の還元を受けることができるでしょう。
関連記事：派遣エンジニアはやめとけ？
関連記事：ITエンジニア向け派遣会社おすすめ3選

フリーランスAIエンジニア

フリーランススタートのデータによると、フリーランスAIエンジニアの月額単価相場は76.8万円であることが分かります。

出典：フリーランススタート

中央値単価も75万円と平均単価と大きな差異が生じていないことから、1つひとつの案件単価が総じて高額であることが分かります。

具体的な業務内容は生成AIサービスの開発やAIプラットフォームの開発など。
高い実務スキルが求められますが、一方でフリーランスエンジニアはスキルや経験を活かし高収入を叶えることができる職種であると言えるでしょう。
参考：AIエンジニアでフリーランスになれる？

AIエンジニアの年収をあげる方法

AIエンジニアとして年収を上げるためには、何をすればよいのでしょうか。ここでは、AIエンジニアが具体的に年収を上げる方法について見ていきましょう。

海外企業に転職する

AIエンジニアが年収を上げる方法の1つ目は、海外企業に転職することです。お伝えしている通り、日本に比べて海外のAIエンジニアの年収水準は高く、海外進出することで年収を飛躍的にアップすることも可能になるでしょう。

一方で、海外企業への転職を考える際には、世界トップクラスのエリートエンジニアたちと競い合うための高い語学力が必須です。AIに関連するスキルだけでなく、英語を初めとする語学力を磨く必要があります。
参考：ITエンジニア向け転職エージェント

フリーランスエンジニアになる

会社に属して働いているAIエンジニアであれば、フリーランスエンジニアとして独立することで年収を上げられるでしょう。

一般的に、会社員エンジニアよりもフリーランスエンジニアのほうが高い年収を狙えます。会社員の場合は基本的に会社から受け取れる給与額が決まっていますが、フリーランスは自ら価格交渉をして単価を上げられるので、同じタスクをこなすとしても高い年収を得ることが可能になるのです。

ただしフリーランスとして独立した場合、これまで会社の経理部門が処理してくれていた税金や保険などをすべて自分で行う必要が出てきます。確定申告やインボイス制度への対応など、会社員時代には考えなくて良かった事務処理が必要になる点には注意しておきましょう。
参考：エンジニアで独立

業務経験を積んで市場価値を高める

転職や独立といった過程を踏まなくても、AIエンジニアとして年収を上げる方法があります。それが、業務経験を積み専門性を磨くことで、自らの市場価値を高めるという方法です。

すでにお伝えしている通り、AIエンジニアは世界的に注目されており、今後さらに需要が高まっていくと予想されています。このため、機械学習・データサイエンス・自然言語処理・画像認識・ロボットなど、特定の分野で専門性を磨きスキルアップを図ることで、自らの市場価値を高めていくことが可能です。

またAIエンジニアとして要件定義や基本・詳細設計、開発・テスト、運用・保守まで、いわゆる上流工程から下流工程までの一連の流れを経験し、広く対応できるようになることでも、市場価値は高まっていくでしょう。

資格を取得してスキルアップを目指す

AIエンジニアの年収を上げる方法として、資格を取得してスキルアップを目指すという方法もあります。

AIエンジニアとしての高いスキルや知識を証明するのは難しいものですが、それを目に見える形で示してくれるのが認定資格です。企業によっては資格手当が受け取れたり、昇進・昇給、転職の際に有利に働くこともあります。

資格取得に向けて勉強することで新しい知識や技術も身に付けられるので、AIエンジニアとしてさらなるキャリアアップを目指す人におすすめです。
参考：AIの勉強

AIエンジニアになるために必要なスキル

これからAIエンジニアを目指す人には、どのようなスキルが必要になるのでしょうか。AIエンジニアに求められるさまざまなスキルについて、具体的に見ていきましょう。
参考：AIエンジニアになるには

機械学習・ディープラーニングの知識

機械学習は、コンピュータに学習をさせることによって、人間と同じような認識・判断を行わせる人工知能の手法の一つです。「学習処理」と「判定処理」を繰り返すことにより、再現率と精度を高めていきます。

そしてディープラーニングは機械学習の一部であり、「ニューラルネットワーク（人間の脳の仕組みを模倣したネットワーク構造）」を多層化することによって、データをより段階的に、より深く学習する手法です。より人間の思考に近い学習方法であり、結果を導き出すまでの過程がブラックボックスになっているという特徴があります。

機械学習やディープラーニングは、AIエンジニアのアルゴリズム構築において基盤となる知識と言えるでしょう。

プログラミングスキル

AIエンジニアは、プログラミングのスキルが必要です。特にAI開発の分野においては、プログラミング言語Pythonのスキルとともに、機械学習ライブラリNumPy、Pandas、scikit-learn、TensorFlowなどの幅広い知識が必要です。

Pythonは、文法や構成が分かりやすい汎用的なオブジェクト指向言語であり、Webアプリケーションやデータ解析、AI開発など、さまざまな分野で活用できます。とくにAI開発の分野においてPythonは最も人気が高く、AIの実装に必要なライブラリやフレームワーク、AIの学習に必要なデータセットなどが充実しています。

データベースの知識

プログラミングスキルと合わせて、AIエンジニアにはデータベースに関する知識も必要です。

AI開発においては膨大な量のビッグデータを活用するため、データを適切に利活用するための知識が欠かせないのです。 SQLを用いたデータの抽出や管理はもちろん、データベースの設計、開発、運用、チューニングなどのスキルが求められます。

AIプラットフォームの知識

AIプラットフォームとは、ビッグカンパニー各社がクラウドサービスとして提供しているAIサービスであり、自社のサポートするAIライブラリを使って学習させたものです。

AIプラットフォームにはさまざまな種類がありますが、代表的なものを以下に挙げてみましょう。

• Google Cloud AI
• Microsoft Azure AI
• Amazon SageMaker
• IBM Watson
• Apple Core ML
• Salesforce Einstein AI

それぞれのAIプラットフォームで特徴が異なりますが、どのような内容であるかを素材として知っておくことで、業務に活用しやすくなります。
参考：AIのプログラミング言語

数理の知識

AIエンジニアには、微分や線形代数、確率統計など、高度な数理の知識も必要です。

AI開発の現場において、AIエンジニアはより効率的に学習を進められるデータセットを探し、あるいは独自のツールによってデータを準備し、各診断によって判定の内容や速度を確認し、微調整を行うことで精度を高めていきます。

このような作業においては、幅広い数理や統計学の知識が必要になるのです。
参考：データサイエンスが学べるスクール

英語力

AIの研究や開発が盛んな海外の情報を効率的に収集する場面では、英語力も必要になります。

最新情報や論文など、AIに関する情報はほぼすべてが英語で発信されます。近年は翻訳ソフトなども高機能になってきてはいますが、英語力の高い方がより効率的に業務を遂行できるでしょう。

オフショア開発が増えている昨今、海外エンジニアとやり取りをする機会は多く、英語力によってスムーズなコミュニケーションが可能になります。
参考：英語コーチング

コミュニケーションスキル

AI開発はチームで行われるのが一般的です。そのためAIエンジニアには、コミュニケーションスキルも必須と言えるでしょう。

使い勝手の良いシステムを構築するためには、チームメンバーでの情報共有はもちろん、非エンジニアとの打ち合わせや意見交換も欠かせません。

そのため、開発に関わるメンバーと適切なコミュニケーションをはかれる人材は、高く評価される傾向にあります。

高年収AIエンジニアを目指せるおすすめスクール7選【未経験向け】

ここでは、高年収AIエンジニアを目指せるおすすめのAIスクールをご紹介します。

Aidemy

Aidemyは、DX時代の新スキルとも言うべきAIスキルを未経験から使いこなせることを目指すスクールです。AIの基礎として、プログラミング言語Pythonに特化したさまざまなカリキュラムが用意されています。

主な講座は以下になります。

• データ分析
• AIアプリ開発講座
• 自然言語処理
• E資格対策
• ビジネスAI活用
• 組織を変えるDX

このうちAIエンジニアを目指せるのは、AIアプリ開発講座です。受講期間は3ヶ月・6ヶ月・9ヶ月で、画像認識を利用した機械学習を用いてWebサービスを作成する講座になっています。費用は3ヶ月で528,000円、6ヶ月で858,000円、9ヶ月で1,078,000円ですが、いずれも教育訓練給付制度の対象講座となっているため、最大70%オフで受講が可能です。

気になる人は無料の個別相談が用意されているので、スキルアップに向けた思いを相談してみると良いでしょう。

データラーニングスクール

データラーニングスクールは、未経験からデータサイエンティストを目指す人におすすめのスクールです。カリキュラムのうちデータエンジニアリング講座でPythonのプログラミングやライブラリを使用した学習を行うため、データサイエンスとAIプログラミングの両方を学ぶことができます。

経験豊富な現役データサイエンティストによる個別メンタリングを受けられるほか、オンラインコミュニティによる交流や手厚い転職サポートも提供されており、未経験からでもAIエンジニアに必要なスキルの習得が可能です。

コーチング+グループメンタリングプラン、コーチング+個別メンタリングプランは、経済産業省の第四次産業革命スキル習得講座、および厚生労働省指定の専門実践教育訓練給付金制度の対象講座に認定されています。条件を満たすことによって、受講料の最大70%が教育訓練給付金として支給されるため、費用が高すぎて受講をためらっている人にも安心です。

DMM WEBCAMP AIコース

DMM WEBCAMP AIコースは、AIスキルの基礎となる自然言語処理やディープラーニングについて学ぶとともに、Pythonプログラミングを通じてAIデータ処理について実践的に学習できるコースです。

学習中に疑問点が生じた際には、現役エンジニアにすぐに質問できるサポート体制が整っています。また週に2回メンタリングのサポート時間が設けられており、1週間の学習の振り返りはもちろん、学習方法のレクチャーや疑問の解消、モチベーションの維持・向上に関する相談なども受けられます。一人ひとりに合わせたサポートをしてくれるので、不安に感じることがあれば都度相談できるのは嬉しいところですね。

プランは4週間、8週間、12週間、16週間から選択可能で、4週単位で延長することも可能です。学習が早く終了した場合には返金保証が付いているほか、経済産業省のリスキリングを通じたキャリアアップ支援事業に認定されているため、受講料の最大70%が還キャッシュバックされます。興味のある人は、無料相談に申し込んで詳しく聞いてみると良いでしょう。

侍エンジニア

侍エンジニアは、受講生1人ひとりの希望に合わせて必要なプログラミング言語を選定しオーダーメイドカリキュラムを作成してくれるプログラミングスクールです。無駄な学習を完全排除できるため、最短距離で目指すエンジニアへと成長できるでしょう。さらに、入学から卒業まで現役のエンジニアがインストラクターとして、作りたいものや夢に向けて伴走型のマンツーマン指導を提供してくれるため、挫折せず最後まで学び続けられる環境があります。

そんな侍エンジニアには、機械学習や深層学習など高度なデータ分析スキルを習得できる『AIアプリコース』が用意されています。
未経験でも基礎から実践まで4つのステップでスキルや知識を学べるカリキュラムが提供されているため、AIエンジニアを目指す人はぜひ受講を検討してみてください。

忍者CODE

出典：忍者CODE

忍者CODEは、未経験からでも体系的に必要スキルを習得できるプログラミングスクールです。
基本は動画教材を視聴し学ぶスタイルですが、現役エンジニアが伴走型の学習支援に徹してくれたり、チャットサポートを用いて24時間質疑応答してくれたりするため、最後までしっかり学び通すことができるでしょう。

なお、動画教材は、半永久的に視聴可能。
さらに24時間チャットサポートも無期限で利用できるため、卒業後も疑問や課題に直面したとしても迅速に解決できるでしょう。

AIエンジニアを目指すのであれば、Pythonスキルを集中的に学べる『Pythonコース』がおすすめ。プランも目的に合わせて下記3種から選択できます。

• 転職支援プラン
• 案件獲得保証プラン
• 挫折させない独学プラン

コースとプランを組み合わせることにより、自分オリジナルの学習計画のもと必要スキルを目的に応じたサポート受けながら最短で習得できます。

DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース

出典：DMM 生成AI CAMP 生成AIエンジニアコース

DMM 生成AI CAMPが提供する「生成AIエンジニアコース」は、プログラミング未経験者でも最短1か月でPythonの基礎から生成AI技術を用いた開発まで網羅的にスキルを習得できるコースです。Pythonの基礎からOpenAI API、RAG、AIエージェントなど、生成AI開発に必要なスキルを体系的に学べる点が特徴であり、最終的にはニーズの高い生成AI開発を自走できるエンジニアへと成長を目指します。

学習にあたっては、生成AIアプリケーション開発を熟知したメンターがマンツーマンで学習をサポート。一つひとつの課題に対して現役で活躍するエンジニアが個別にフィードバックしてくれるため、即時疑問を解消し、即戦力となるスキルを身につけていくことができるでしょう。

カリキュラムの最後には、実際のビジネスシーンを想定した開発課題に挑戦します。学習工程の中でポートフォリオ開発もできるため、AIエンジニアへのジョブチェンジを目指す人にもおすすめです。

キカガク

出典：キカガク

キカガクは、AI・データサイエンスに特化したオンラインプログラミングスクールです。AIエンジニアを目指す人は、「AI・データサイエンス人材育成コース」でAI・データサイエンスの基礎から実践までを学べます。

キカガクの魅力は、未経験者を挫折させない仕組みが整っていること。受講者には現役講師によるリアルタイム解説や、1対1メンタリングなどのフルサポートが提供されます。

座学の後は実務を見据えたオリジナルアプリ開発や分析レポート作成のカリキュラムがあり、アウトプットも非常に充実。インプットとアウトプットをバランスよく繰り返すことで、未経験からでも確実なAI知識の定着とITスキルの向上を実現できます。

また本サービスは転職支援サービス「doda」と提携しており、転職についてもきめ細かな支援を受けられる点も見逃せないポイント。転職サポートは受講後も続くため、AIエンジニアとしての新たなキャリアをスムーズにスタートさせることが可能です。

高年収AIエンジニア転職におすすめのエージェント6選【エンジニア経験者向け】

市場ニーズの高いAIエンジニアになれれば、転職により高年収を得ることも可能です。理想のキャリアを実現したい人におすすめの、エンジニア転職エージェントをご紹介します。
参考：AIエンジニアに強い転職エージェント

マイナビITエージェント

出典：マイナビITエージェント
マイナビITエージェントは、「株式会社マイナビ」が運営する、IT・Web業界特化型の転職エージェントです。AIエンジニアはもちろん、システムエンジニア・インフラエンジニアなど、多彩なITエンジニア求人がそろっています。

転職エージェント「マイナビ」との違いは、エンジニア転職に深い知見を持つIT業界専任のキャリアアドバイザーが在籍している点です。求職者の市場価値はITスキルや実績に基づいて適切に判断されるため、求人紹介のミスマッチが起こりにくい・キャリアアドバイザーと信頼関係を構築しやすいなどのメリットがあります。

求職者が求人に応募する際は、書類添削から面接対策まであらゆるフェーズでサポートを受けられる仕組みです。内定獲得後も支援は続き、年収や待遇の面で不利になる心配がありません。

求職者のライフスタイルや条件に合った求人紹介・転職サポートにより、マイナビITエージェントでの転職者の定着率（90日）は「97.5%」という高い数値が出ています。
参考：マイナビITエージェントの評判・口コミ

Findy

出典：Findy

Findyは、自身の技術力を活かして、転職したいと考えるITエンジニア向け転職エージェントです。

同サービスの特徴は、GitHubの開発履歴をもとに、スキル偏差値を算出し、最適年収を可視化してくれる点。

自身のスキルレベルに見合った年収を知れるため、相場に見合った年収提示を受けることができるでしょう。

そのため、今在籍する企業の年収に不満を感じている人も、納得感のある転職を実現できるのではないでしょうか。

また、Findyでは、自身の技術力を評価する企業からスカウトを受け取ることもできます。

自分でマッチ度の高い企業やポジションを探す必要がないため、転職活動の効率化を図りたいと考える人にもピッタリ。

自身の市場価値を知りたい人や、少しでも転職に興味がある人は、まずは登録から始めてみてはいかがでしょうか。

参考：Findyの評判・口コミ

MyVision

出典：MyVision
MyVisionはコンサル業界に特化した転職支援サービスとして知られていますが、実はAIエンジニアをはじめとした技術職の転職にも強みを持つエージェントです。ITや製造業、ヘルスケアなど多様な業界のエンジニア支援実績があり、キャリアの可能性を広げたい技術者にとって心強い存在となるでしょう。

特に、戦略・IT・総合系など200社以上のファームとの強力なコネクションを活かし、AIやデータ活用に注力する企業への紹介も可能。元コンサルタントによる模擬面接や、選考通過率を高める独自の面接対策資料も好評です。初めての業界でも理解しやすい説明と中長期の視点でのキャリア提案により、転職の「今」だけでなく「これから」も見据えた支援が受けられます。
参考：MyVisionの評判・口コミ

レバテックキャリア

出典：レバテックキャリア

レバテックキャリアは、IT領域で人材事業を展開する「レバテック株式会社」の転職エージェントです。生成AIを使ったアプリケーション開発や機械学習モデリング業務など、AIエンジニアが活躍できる求人がさまざまあります。

レバテックキャリアを利用するメリットは、内定率が高いことです。レバテックキャリアは求人企業と定期的なヒアリングを行っており、企業ニーズ・現場の状況について詳細な情報を持っています。求人紹介は企業側・求職者側のスキルや実績を厳密に測った上で行われるため、ミスマッチが起こりにくい仕組みです。

また求職者が求人に応募する際は、職務経歴書の添削や企業ごとに最適化された面接対策支援を受けられます。書類審査通過率・面談通過率は高く、ライバルよりも有利に転職活動を進められるのがメリットです。
参考：レバテックキャリアの評判・口コミ

クラウドリンク

出典：クラウドリンク

クラウドリンクは、IT/Webや機械業界に特化した転職エージェントです。
リモート求人を豊富に保有している点が特徴であり、フレキシブルに働きたい・自由度の高い働き方を実現したいと考える人にピッタリ。

また利用者の8割以上が年収アップしており、平均して年収58.3万円アップを実現しているとのこと。有名どころの企業からの案件も多数保有していることから、高年収を目指す人にもおすすめです。

さらに転職決定の速さにも定評があり、登録から僅か2週間程度で転職が決まる人も多いようです。
どのような案件を取り扱っているのか気になる人は、一度公式サイトから案件をチェックしてみるのも良いでしょう。
参考：クラウドリンクの評判

TechStars Agent

TechStars Agentは、ITサービス事業を展開する「株式会社TWOSTONE&Sons」のエンジニア特化型転職エージェントです。取引社数は1,300社以上と多く、機械学習やデータサイエンティスト求人も豊富に扱っています。年収1,000万円以上の求人もさまざまあり、スキル・実績のあるエンジニアには魅力の大きいサービスです。

TechStars Agentに登録すると、元ITエンジニアや大手人材エージェントが転職活動を伴走します。登録すると最短即日に面談が行われ、求職者の条件にマッチした求人が紹介される流れです。

転職者支援には面接対策が含まれており、面接が苦手な人もしっかりと準備できます。内定獲得後は年収アップ交渉・退職交渉の代行も依頼でき、転職の負担を低減できるのがうれしいポイントです。

高年収を目指すAIエンジニアにおすすめの資格

AIエンジニアとして高年収を目指す人におすすめの資格をご紹介します。

G検定

G検定とは「ジェネラリスト検定」のことで、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための検定試験です。ディープラーニングを初めとするAIに関連するさまざまな技術的手法やビジネス活用のための基礎知識を有しているかどうかを証明できます。

G検定を取得すれば、体系的にAIやディープラーニングについての理解を深められます。また、「AIで何ができて、何ができないのか」「どこにAIを活用すればよいか」「AIを活用するためには何が必要か」が理解できるようになり、DX人材としての市場価値の高さを証明できます。さらにAIをビジネスにおけるデジタル施策やDX推進の手段として役立てられるようになるでしょう。
関連記事：G検定の勉強法

統計検定

統計検定は、一般社団法人日本統計学会が認定する、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。後援として総務省・文部科学省・経済産業省・内閣府・厚生労働省が名を連ねており、国際的に通用する統計活用能力があることを証明できます。

検定の種別としては、統計検定1級・準1級・2級・3級・4級・統計調査士・専門統計調査士と、DS基礎・発展・エキスパートに分かれています。統計検定に向けて統計学の基本的な知識を学習することにより、データの定量的分析方法やアプローチの方法、結果の解釈などを適切に行えるようになるでしょう。

AI実装検定

AI実装検定は、AI実装検定実行委員会（AIEO）が認定する、ディープラーニングに関する実装能力と知識について問われる検定試験です。AI実装検定を取得することで、AI技術者としてビジネスで活躍できる知識と実装力を有していることを証明でき、合格者には「ディープラーニング実装師」の称号が付与されます。

認定レベルは「B級」「A級」「S級」の3つに分かれており、AIに関する難関資格と言われるG検定やE資格を意識して設定されているのが特徴です。B級はAIに興味がある入門者が挑戦するレベル、A級はディープラーニングの実装について数学、プログラミングの基本的な知識を有している人向け、S級はAIの実装力だけでなく画像処理をメインとした実践的な力を持っている人向けの最難関レベルとなっています。

高年収のAIエンジニアを目指す人によくある質問 

ここでは、高年収のAIエンジニアを目指す人によくある質問を紹介します。

未経験からAIエンジニアを目指すことは可能？

未経験からAIエンジニアに転職することは可能です。
ただしAIエンジニアは、エンジニアスキル以外にもAIに関する専門的な知識が求められます。さらに統計学や数学に関する知見が求められることもあるでしょう。そのため、完全未経験からいきなりAIエンジニアのへの転職は、かなりハードルが高いと思われます。

転職するにあたっては、AIエンジニアに必要な基礎的な知識の習得とエンジニアに関する実務経験を積み重ねていくことが転職成功への近道となるでしょう。

AIエンジニアが「やめとけ」といわれる理由は？

インターネットなどでは、AIエンジニアになるのは「やめとけ」といった口コミを見かけることもあるでしょう。
AIエンジニアが「やめとけ」と言われる理由として、必要スキルの習得難易度が高い点が挙げられます。簡単に習得できるスキルではないことから「やめとけ」と考える人がいると考察できます。

またAIエンジニアをとりまく技術は常に変化しており、AIエンジニアとしての活躍を目指すのであれば、最先端技術を学び続けなければなりません。職種がら常に新しいスキルや技術を身に付けていかなければならない環境があるのも「やめとけ」と言われる要因の1つと言えるでしょう。

さらに、近年の急速なテクノロジー技術の発展により、AI人材は著しい不足状態が続いています。業務が忙しくなりがちな点もやめとけと言われる理由と考えられるでしょう。
参考：AIエンジニアはやめとけ？

AIエンジニアに向いている人の特徴は？

AIエンジニアは、職種の性質から、以下の特徴を持つ人に向いていると言えるでしょう。

• 論理的思考力に長けた人
• 数字を扱うことが好きな人
• プログラミングスキルを持つ人
• 最新のテクノロジー技術や情報に興味を持つ人
• 課題や問題解決に達成感を感じる人

AIエンジニアは、アルゴリズム設計や機械学習モデルの構築がメイン業務となります。論理的思考力が求められるため、高い能力を備えた人は重宝されるでしょう。また業務の特性上、数字を扱ったりプログラムを組むことが多いため、数字を扱うことやプログラミング業務に対し苦に感じない人が適しています。

AIエンジニアをとりまく技術環境は常に変化しています。必要な技術を自らキャッチアップできる人でないと、現場から取り残されてしまうでしょう。さらにAIエンジニアの本職は、AIを活用して社会やビジネスの課題を解決することです。課題解決というゴールにやりがいや喜びを感じられる人は、AIエンジニアに必要な素養を備えていると言えるでしょう。

AIエンジニアの年収まとめ

AIエンジニアは、年収、将来性ともに高く、次世代においても需要の高い職種ですが、機械学習やディープラーニング、プログラミング、数理、英語力などのスキル習得が必要です。AIエンジニアに必要な幅広いスキルを習得し、より高いキャリアを目指してみてはいかがでしょうか。