AIエンジニアになるには？未経験から可能なのか解説
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この記事では、AIエンジニアになるにはどのようなスキルが必要なのかを解説するとともに、現在の職種からキャリアチェンジするための方法をケース別で詳しくご紹介します。
この記事を読むことによって、AIエンジニアに求められるスキルを理解し、対策が取れるようになるでしょう。
AIエンジニアとは？仕事内容について
AIエンジニアとは、AIモデルを活用した処理を実行するAIシステムの開発、運用、保守などを担当するエンジニアのことを指します。厚生労働省の統計によると、AIエンジニアは全国に207,400人で、平均年齢は40.8歳、平均年収は534.6万円とされています。
参考：AIエンジニア｜就業情報提供サイトjobtag
AIエンジニアの主な仕事は、データの分析（アナリティクス）とプログラミングの2種類に分類できます。
データの分析をメイン業務とするAIエンジニアは、いわゆるデータサイエンティストのような役割を担っており、AIシステムの基盤となるAIモデル作成のためにデータ分析を行います。さらにAIモデルとそれに要求されるデータや結果を理解したうえで、実装や運用に取り掛かるのが主な仕事内容です。
プログラミングをメイン業務とするAIエンジニアは、AIシステムにおけるプログラムの実装や運用が業務の中心になります。データサイエンティストの提供するAIモデルに基づいて、顧客の要望に合わせたアプリケーションの実装や運用を行います。
参考：AIエンジニアはやめとけ？
未経験でもAIエンジニアになれるか？
AIエンジニアは非常に需要が高く魅力的な職業ですが、全くの未経験からこの分野への転職を成功させるのは困難です。未経験者がAIエンジニアとして働くためには、基礎的なスキルを体系的に学習し、実践的なプロジェクトを通じて経験を積むことが求められます。未経験者が習得すべき基本スキルとしては、プログラミングスキル、特にPythonやRの習得が挙げられます。またAI技術は数学と統計の知識に深く根ざしているため、線形代数や確率論、統計学の基礎を理解する必要もあるでしょう。
さらに、データサイエンスの基本や機械学習の基礎知識を理解することも求められます。具体的なツールとしては、Pandas、NumPy、Matplotlib、Scikit-learnやTensorFlow、PyTorchなどのライブラリやフレームワークを使いこなせるスキルが必要です。
参考：ITエンジニアになるには？未経験から可能なのか
AIエンジニアになるには？求められるスキル
これからAIエンジニアを目指す人に求められる具体的なスキルについて見ていきましょう。確率・統計の知識
AIエンジニアに求められるスキルの1つ目は、確率・統計に関する知識です。もともとAIは確率・統計による数学的な理論が根幹にあり、扱うためには数学的な基礎知識が必須と言えます。たとえば母集団や標準偏差、正規分布、標準化など、いわゆる統計学の基礎知識をしっかり習得するようにしましょう。
これらの理解が浅いままAIエンジニアになってしまうと、いざ分析を行う際に必要となるデータ総量やデータの偏りを適切に判断できなくなる可能性があります。
Pythonの知識
AIエンジニアに求められる2つめのスキルは、プログラミング言語Pythonに関する知識です。Pythonは読みやすさ・習得しやすさに優れた動的型付けのオブジェクト指向言語で、汎用的かつ実用的、かつ高い拡張性を備えているという特徴を持っています。
プログラミング言語の人気ランキングTIOBE Indexによると、Pythonの順位は1位となっており（2024年1月現在）、その人気の高さがうかがえます。
参考：TIOBE Index
Pythonがこれほどまでに人気の理由は、多くの数値計算・機械学習ライブラリが提供されていることに他なりません。特に著名なライブラリにはNumPyやScikit-learn、Pandasなどがあり、フレームワークとしてTensorFlowやPyTorchなどもよく利用されています。
参考：Pythonスクール
参考：Python勉強
アプリケーション開発スキル
3つ目に必要なスキルは、アプリケーション開発スキルです。データサイエンティストやAIエンジニアが構築したAIモデルは、顧客が利用できるアプリケーションとして実装する必要があります。このためAIエンジニアには、アプリケーションを構築・開発・運用するためのスキルが求められるのです。
参考：アプリ開発スクール
具体的には、以下のような幅広いスキルが必要です。
- サーバーやデータベースに関する知識
- 実際に処理を行うサーバーサイドのプログラミング知識
- データの入出力を行うフロントエンドのプログラミング知識
- ネットワークの知識
IoTアプリケーションスキル
AIエンジニアに求められる4つめのスキルは、IoTアプリケーションに関する知識です。一般的にAIシステムでは、センサーの値を取得したり、静止画・動画を撮影するカメラ、音声を録音するマイクなどを利用する機会が多くなります。このため実装するAIモデルによっては、IoTアプリケーションに関する知識も必要になるのです。
たとえば監視カメラにAIシステムを搭載する場合、監視カメラが捉えた映像から人物や事象を特定し、識別するという仕組みが必要になり、IoTアプリケーションスキルが役立ちます。もちろんIoTアプリケーションスキルがなくてもシステム構築はできますが、知識を持っていることで、課題解決に至る方法を幅広い選択肢の中から考えられるようになるでしょう。
コミュニケーションスキル
最後に求められるスキルは、コミュニケーションスキルです。AIシステムは、AIエンジニアだけで構築しているわけではありません。顧客との関係を基盤として、プロジェクトマネージャー（PM）やプランナー、データサイエンティストのほか、インフラエンジニアやフロントエンド、バックエンドエンジニアらと必要に応じて連携し、業務を遂行していく必要があります。
このため、さまざまな職種の人々と円滑に連携していけるスキルが必須と言えるのです。
会社やプロジェクトによって関わる人数や規模は異なりますが、コミュニケーションスキルの高いAIエンジニアは、どこの現場に行っても重宝されるでしょう。
AIエンジニアに向いている人
ここでは、AIエンジニアに向いている人の特徴について詳しく見ていきましょう。理論立てて考えられる人
AI技術は人々の生活や社会に大きな影響を与える可能性があることから、それを専門的に扱うAIエンジニアには理論的な視点を持って技術を開発することが求められます。このため、理論立てて物事を考えられる人が向いていると言えるでしょう。また、AIエンジニアは複雑な問題を解決する必要があり、既存の知識や技術を組み合わせ、新しいアプローチを考え出す創造性も必要です。たとえば、機械学習アルゴリズムの選定やチューニング、モデルの評価などの業務においては、論理的な思考力が問題解決として役立ちます。
参考：データサイエンティストになるには？
知的好奇心が強い人
日々新しい技術や手法が開発されているAI分野においては、最新の情報に対して常にアンテナを張り巡らせ、最新の技術動向をキャッチし続けることが求められます。このためAIエンジニアには、知的好奇心が強い人が向いていると言えるでしょう。知的好奇心が強い人は、自ら進んでAI関連について勉強し、最新の研究論文を読み、新しいツールやライブラリを試してみるなど、継続的に学習することが苦になりません。また、既存の知識に満足せず、常に「なぜ」「どうして」と問い続けることができるため、新しい発見や革新的なアイデアを生み出すことも可能になるのです。
問題解決能力が高い人
AIエンジニアにとって、問題解決能力は不可欠です。エンジニアという職業柄、日々の業務では多くのエラーや課題に直面しますが、AIエンジニアが直面する課題は他の分野のエンジニアが扱うものよりもさらに複雑で多岐にわたることがあります。さらにAIエンジニアは比較的新しい職種であり、他のエンジニアリング分野と比べて人数が少ないことから、誰かに頼ることなく自分ひとりの力での問題解決を迫られる可能性もあります。
こうした状況においては、問題解決能力を駆使して原因となる事象を特定し、解決策を模索するロジカルな思考と柔軟な発想が必要です。さらに独自の解決策を見つけるためには、最新の研究や技術を活用し、実験的なアプローチを取ることも求められます。
AIエンジニアには資格は必要？
AIエンジニアには必ずしも資格が必要なわけではありません。未経験からAIエンジニアを目指すのであれば、まずは基本的なスキルを習得することから始めるのがおすすめです。一方で、スキル習得の分かりやすい目標として資格取得を目指すというのも一つの方法と言えるでしょう。資格を持っていることで転職や案件獲得に有利に働くこともあります。
AIエンジニアを目指す人におすすめの資格としては、以下のようなものがあります。
- G検定
- 統計検定
- AI実装検定
未経験からAIエンジニアになるために必要な行動
ここでは、未経験からAIエンジニアになるために必要な行動について見ていきましょう。独学する
未経験からAIエンジニアになるためには、独学することが非常に有効です。AIの基本的な理論やアルゴリズムについて説明している教材、Pythonなどのプログラミング言語を学べる教材などを利用して、ひとまず基礎知識を固めましょう。自分の理解しやすい教材を利用することで、ペースを保って柔軟に学習を進められます。利用する教材としては、書籍や有料・無料のオンライン教材、YouTubeや他の動画プラットフォームなどが挙げられますが、忙しくて独学の時間をなかなか作れないという人にはオンライン教材がおすすめです。自分の都合に合わせて学習を進めることができるため、仕事や家事・育児、介護などともうまく両立できるでしょう。
参考：AIの勉強
スクールに通う
未経験からAIエンジニアを目指すため、スクールに通うことも非常に効果的な方法です。専門カリキュラムに沿ってプロの講師から直接指導を受けながら学ぶことで、独学では得られない深い理解を得られ、短期間で効率よくスキルを習得できるでしょう。またスクールでは最新の技術やトレンドにも触れられるため、実践的な知識を習得できます。就職や転職、副業のサポートを提供しているスクールが多いのも魅力です。履歴書の書き方や面接対策、求人情報の提供など、キャリアアップに必要な支援が充実しており、未経験者でも安心して新たな一歩を踏み出せます。
また同じ目標を持つ仲間と一緒に学ぶことにより、互いに励まし合い、学習のモチベーションを高められるのもメリットです。さらにこのような繋がりから情報交換やコラボレーションが生まれ、新たなビジネスチャンスを掴むことも可能になるでしょう。
参考：AIスクール
AIエンジニアになるためにおすすめのデータサイエンススクール
ここでは、AIエンジニアを目指す人におすすめのデータサイエンススクールをご紹介します。データラーニングスクール
一人ひとりに沿った目標設定から始まり、演習問題中心の課題によって実践的なスキルを習得できるカリキュラム。ポートフォリオの作成から転職までトータルでサポートしてくれるので、未経験からでも即戦力となるAIエンジニアを目指せるでしょう。
- 20代 男性
- メーカー/製造業
- 在籍生
★★★★★
4.0
私自身未経験でも、半年で社内のプロジェクトで成果物だす事ができたので、興味を持って取り組める人であれば、おすすめしたい。詳細をみる
- 30代 女性
- サービス業
- 在籍生
★★★★★
5.0
分からないことがあればメッセージでの質問にも対応してくださったので未経験でも学習を進めやすかったです。詳細をみる
Aidemy Premium(アイデミー)
- AIアプリ開発講座: 機械学習を用いてWebサービスを作成する講座
- データ分析講座: データ解析スキルを身につける講座
- 自然言語処理: 機械学習、ディープラーニング、自然言語処理を学ぶ講座
- E資格対策: JDLA認定プログラムとして、E資格試験の対策を行う講座
- ビジネスAI活用: ビジネスを機械学習の基本的知識に基づいて解決するための講座
- 組織を変えるDX: DX（デジタルトランスフォーメーション）におけるAI活用に焦点を当てた講座
一部の講座は厚生労働省の教育訓練給付制度と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の対象となっているため、負担をそれほどかけずにAIスキルを習得できるでしょう。
- 30代 女性
- 情報
- 在籍生
★★★★★
5.0
講師の方々の技術指導力はもちろんのこと、コミュニケーションスキルが高く、安心して質問・相談できて心強かったため。詳細をみる
- 40代 男性
- フリーランス
- 在籍生
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5.0
テキストの質もよく、チャプターごとに内容が進むので、体系だった学習ができることで知識がしっかりと定着すると感じます。またカウンセリングやバーチャル自習室等で気軽に質問もでき、回答も早いため、円滑に学習も進みました。詳細をみる
.Pro（ドットプロ）
.Pro（ドットプロ）は、PythonでAI技術を自身の武器にする『AIリスキリングコース』を提供するプログラミングスクールです。
助成金活用後クラスの料金水準でAIを対面指導で学べる点が特徴であり、一括払いでも228,000円（税込）というリーズナブルな価格で受講できる点が魅力。
なお学習期間は4ヶ月間となっており、対面型講義を通じて講師と十分にコミュニケーションを取りながら学習に取り組めるとのこと。もちろん講師は現役エンジニアが登壇します。なお、ポートフォリオの作成も講師がサポート。さらに転職に関してもサポート制度を設けているため、学んだスキルを活かし、実際の仕事にすることもできるでしょう。
4ヶ月の学習期間に不安を感じる人には、5ヶ月コースや6ヶ月コースも用意されています。
学習ペースや目的に応じて学習期間を選べるのも嬉しいポイントと言えるでしょう。
- 30代 女性
- 情報
- 卒業生
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5.0
文系で知識ゼロのところから始めたのですが、スクールで学んだ知識が、今まさに仕事で役立っています。 あのまま独学で続けていたら、早々に諦めてしまっていたと思います。 ドリル的にカリキュラムをこなすのではなく、講師の方の補助輪付きではありますが、卒業制作として自分で企画〜実装まで経験できたことは本当に有難かったです！詳細をみる
- 40代 男性
- フリーランス
- 卒業生
★★★★★
5.0
私はおすすめしたいです。 まず、講師の方々のコミュニケーション力が高く、授業中に様々な知識を吸収できたことは、とても大きかったと思います。 対面で学べたこともとても良かったです。 最初はオンラインでも良いと思ってましたが、実際にドットプロに通い対面で学べてとても良かったと感じています。詳細をみる
忍者CODE
その理由として、忍者CODEには、「Python」に特化したコースが用意されており、集中的にAIエンジニアに必要なPythonスキルを身に付けていくことができるからです。なお、忍者CODEでPythonを学ぶ場合、平均で2〜3カ月、最短で1カ月で受講を終えられるとのこと。他にも様々な知識習得に励まなければならないAIエンジニアにとって、短期間で学習を終えられる点は嬉しいポイントと言えるでしょう。
また、忍者CODEでは、「独学プラン」「案件獲得保証プラン」「転職支援プラン」の3つのプランの中から、自分の目的や予算にピッタリのプランを選択します。コースとプランを掛け合わせることで、自分に最も合った学習スタイルでスキル習得に励めたり、必要サポートを受けられたりする点も魅力です。
- 30代 男性
- 情報
- 在籍生
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5.0
初心者にわかりやすい教材になっていて、かつ実務レベルの内容が盛り込まれてる。また、わからないことやエラーが出た時に質問をすることができる環境だから自己投資をしたことがない人には非常に良いと思ったからです。詳細をみる
- 20代 男性
- 障害者のため事業所に通っている
- 在籍生
★★★★★
4.0
半永久サポートに加えて、ちゃんと寝ているのかなと思わせるチャットの即レス更に偶にある受講セールなどおすすめできる事は色々あります。 逆におすすめできないかなって部分は動画を収録してるのが3年前？とかなので一部情報が古かったりするのであんまり、自分で調べたりしない方にはおすすめできないです。 調べないで学習する方はあまり居ないと思いますが。詳細をみる
テックアイエス
テックアイエスは、IT企業で活躍している現役エンジニアによって、実践的なスキルや現場で役立つテクニック、考え方を学べるプログラミングスクールです。スキルを学ぶだけでなく「自立する」ことに重点を置いており、就業や副業ができるようになるまで専門スタッフが徹底的にサポートしてくれます。コースは目的によって以下の3つに分かれています。
- 長期プロコース：未経験からWebエンジニアに転職を目指す方向け
- 副業コース：プログラミングで副業収入を得たい方向け
- データサイエンスコース：未経験からデータサイエンティストになりたい方向け
未経験からAIエンジニアを目指すのであれば、データサイエンスコースがおすすめです。前提知識がゼロからでもデータサイエンスやPythonに関する実践的なスキルを身につけられるでしょう。
- 20代 男性
- 学生
- 在籍生
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5.0
・プログラミングがスキルはもちろん向上したが、一番おすすめできる理由として挙げたいのはは頑張れるコミュニティがあること詳細をみる
- 30代 男性
- メーカー/製造業
- 卒業生
★★★★★
5.0
何を目的とするかにもよるかと思いますが、スキルを習得することで環境を変えたい、収入を増やしたいなどのある程度明確な目的を持っている方にはかなりオススメできると思います。理由としては、学習におけるサポート体制の充実度です。わからないことがあったときの質問対応が５分以内にzoomにて接続できるため、どれだけ苦手意識があっても挫折すること無く、学習を進めることができました。仕事を辞めてから学習というのは年齢的にもリスクが高くなってしまうため、働きながらの学習となりましたが、それでもきちんと数社から内定をいただくまでに成長することができました。詳細をみる
- 50代 女性
- メーカー/製造業
- 在籍生
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5.0
講師やスタッフの皆さんが、暖かい人が多くて、フルオンラインで勉強していますが、卒業生、在校生、講師が自由に参加できる、zoomのイベントが月に何度か行われていて、メンタル面やモチベーションアップができています。 リアル講師の対応がない日も、AI講師が導入され、小さな恥ずかしい質問はAI講師、ガッツリ聞きたい時はリアル講師と使い分けれて、勉強が進めやすいです。詳細をみる
- 20代 女性
- 商社
- 卒業生
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4.0
初めのカウンセリングからすごい親身に対応していただき通う前から安心して受講出来ました。詳細をみる
DMM WEBCAMP
プログラミングやWebデザインなど幅広いスキル習得のコースがありますが、AIエンジニアを目指す人には「AIコース」がおすすめ。AIの歴史や概要、実際の活用事例を学び、理解を深めた上で、文章やテキストを解析する仕組み（自然言語処理）や画像を解析する仕組み（深層学習）の実装などについて深く学べるでしょう。
- 20代 男性
- サービス業
- 卒業生
★★★★★
5.0
・カリキュラムが体系的にまとめられていてわかりやすい ・メンターの質が高く、質問に答えてくれるだけではなく、メンティーの成長を考えてくれている ・運営のレスポンスが早く安心して受講できる詳細をみる
- 20代 男性
- 建設
- 在籍生
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4.0
エンジニアとして企業の業態を選ばない人になら学習はしっかりできるので勧めたい。詳細をみる
- 20代 女性
- 百貨店/小売
- 卒業生
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4.0
確実に力がついた、結果的に満足のいく転職ができたから、充実した学習期間だった詳細をみる
- 20代 女性
- 金融
- 卒業生
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5.0
未経験業界・業種での転職活動だったため、何から始めたら良いのか、どういった企業があるのか、など右も左もわからない状態でした。その中でライフコーチの方やキャリアアドバイザーの方が将来の目標のために寄り添ってくださる環境が心強く感じました。 そのため、特に未経験業界である方にはおすすめしたいと思います。詳細をみる
キカガク
キカガクは、AI技術やデータサイエンスなど、最新のAIエンジニアスキルを学べるプログラミングスクールです。
業界大手であるdodaと連携した転職支援が強みであり、受講後は学んだスキルを生かせる業界・職種への転職支援を受けられます。
また、受講期間中も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、同期との交流など、手厚いサポートを提供。加えて、経験豊富な講師が学習目的や理解度に合わせて最適な指導を実施してくれます。そのため、全くの未経験からであっても最後まで躓くことなく、スキルを習得できるでしょう。
なお、提供される動画教材は、卒業も半永久的に見放題可能とのこと。
技術流動が激しい業界ですが、卒業後も最新技術を学べる点は、AI技術者にとって嬉しいポイントです。
- 40代 男性
- メーカー/製造業
- 卒業生
★★★★★
5.0
プログラミング経験やAI知識がほとんどない方には「AI人材育成長期コース」はとてもオススメです。やはりプログラミングは内容が難しく、習得する内容も多岐に渡ります。私はプログラミング経験がなかったため、特にそのように感じました。本コースは短期間で詰め込むのではなく、長期間かけて知識や技術を自分に落とし込むことを目的としているので、初学者向きだと思います。ただ、内容はかなり本格的でデータ取得からAIアプリ作製までの一貫の流れを学ぶことができ、プログラミング経験がない私でも最終的に実装する力を身につけることができました。途中で詰まってしまった場合でも、Slack上で質問したり、「オンライン講義」で講師と1対１で相談したりできたので、無理なく受講することができました。また受講期間終了後もコミュニティサイトで定期的にイベントが開催されますので、他の受講者の方と一緒にコンペに参加したり、資格や転職について情報交換したりできる点も魅力的です。詳細をみる
- 20代 男性
- アルバイト・接客業
- 卒業生
★★★★★
5.0
能動的に参加できる方であればお勧めできます。目標次第で満足度は変わるかと思いますが、「自分で基礎は何とかするからAIの面白いこと、より面白くするアイデアを教えて！」位の気概がよいかと思います。半年といってもやはりゼロからのスタートだと誰でも大変だと思います。実力と、どれだけ時間の確保ができるかだと思います。質問チャンネルや質問を講座の前に丁寧に質問すれば、ちゃんと把握した先生が回答してくださる印象です。講座開始直前になって難しい質問をすると質問ルームが埋まっていたり、分野に詳しい先生が先約で対応できなかったりするので注意は必要かと思います。 講座の内容は３カ月が目安ですが事前に受付を早くすませば、予習期間として早めに勉強できます。カリキュラムよりも予定が遅くなればモチベーションが低下すると感じ、10月スタートの講座を9月から毎日2h前後勉強し11月に終わるくらいでした。早めの学習が持続できたコツかなと感じます。独学の勉強でpython基礎、機械学習の操作はさっさと攻略して、実践的な操作にはつまずきつつ、質問を利用して実践的な内容に取り組む時間に当てるくらいがちょうど良かったです。詳細をみる
【ケース別】AIエンジニアになるためのキャリアチェンジ方法
ここでは、これからAIエンジニアになりたいと考えている人のキャリアチェンジ方法について、ケース別に詳しく見ていきましょう。学生からAIエンジニアへ
現在学生の人がAIエンジニアを目指す場合には、新卒採用でAIシステム開発企業へ就職するのが近道でしょう。アプリケーション開発に関する実績はなくても、確率・統計や数学に関する専門知識を持っていれば、就職できる可能性は高まります。AIエンジニアを目指しやすい専攻科目としては、工学やコンピュータサイエンスを専門的に学べるコースがおすすめです。具体的には、以下のようなものが挙げられます。
- 統計
- 数学
- 情報工学
- プログラミング
- 機械学習・深層学習
就職活動に向けて、AIエンジニアに有利とされるデータサイエンスに関する資格を取得するのもおすすめです。統計検定やJDLA（一般社団法人日本ディープラーニング協会）の実施するG検定・E資格などを取得しておけば、実際に就職してからも役立つでしょう。
参考：大学生向けプログラミングスクール
ITエンジニアからAIエンジニアへ
すでにITエンジニアとしてのキャリアを持っている人であれば、AIスキルを習得することでAIエンジニアの道が開けます。具体的には、以下のような方法があるでしょう。- 自社のAIプロジェクトへ参加する
- 自社向けにAIシステムを提案する
- AIシステム開発企業へ転職する
AIプロジェクトやAIシステムといっても、AIモデルを利用するという違いがある以外は、通常のシステム開発とそれほど大きな違いはありません。専門的なAI知識がなくても、自社内でAIスキルを磨ける土台があれば、AIエンジニアとしての一歩を踏み出しやすくなります。
一方で、今の会社ではAIに関われないというエンジニアもいるかもしれません。その場合、AIシステムの自社開発などを行っている企業への転職を検討すると良いでしょう。
参考：AIが学べるプログラミングスクール
AI(人工知能)が学べるプログラミングスクールランキング10選!1位「SAMURAI ENGINEER （侍エンジニア）」2位「DMM ...
https://coeteco.jp/campus/ranking/categories/programming-school/feature/artificial-intelligence >
非ITエンジニアからAIエンジニアへ
社会人だがITエンジニアではなく、まったくの未経験からAIエンジニアを目指すという人は、AIプログラミングやアプリケーション開発のスキルを習得したうえで、AI開発企業へ転職するのがおすすめです。AIプログラミングやアプリケーション開発のスキルは、主に以下の2つの方法によって習得できます。
- 独学でAIを習得する
- プログラミングスクールで習得する
独学の場合、教材費のみでスキル習得できるのがメリットですが、一人で黙々と勉強を進めることになるため、モチベーションを維持して勉強し続けられるかが大きなカギになります。
一方のプログラミングスクールは受講料や教材費などで多額のコストがかかりますが、短期間で効率的にスキル習得できるというメリットがあります。またスクールによってはサポートなどが充実しているところもあり、転職活動も支援してくれます。
独学、プログラミングスクールいずれの方法を選択するにしても、AIエンジニアは転職前・転職後も新しい技術や知識を学び続けなければなりません。継続して学習を続けるために、自分にとってどちらが適切な手段かを考えて選択するとよいでしょう。
参考：データサイエンススクールおすすめ
AIエンジニアの主な就職先
AIエンジニアの主な就職先としては、AI（人工知能）開発のベンチャー企業、研究所、IT企業、大手メーカーなどが挙げられます。これらの職場は、主に東京、大阪、名古屋といった都市部に拠点が集中しているのが特徴です。ベンチャー企業は斬新なアイデアを基に新しい技術を開発しようとする風潮が強く、就職すればAI技術を活用して新しいサービスや製品を生み出す場面に立ち会えるかもしれません。
大学や民間の研究機関では、AI技術の基礎研究から応用研究まで幅広い分野での活躍が期待されており、就職することで学術的な視点から技術を探求する機会を得られるでしょう。
グローバル企業や国内のIT企業でもAI技術の需要が高まっていることから、就職すれば大規模なデータを扱うプロジェクトや、AIを活用したサービスの開発に参画できるでしょう。
さらに自動車メーカーや家電メーカーなど、多様な分野でAI技術の応用も進んでいます。製造業においては、生産効率の向上や品質管理、製品開発にAIが利用されており、AIエンジニアとして技術革新の中心的な役割を担うことが期待できます。
参考：AIエンジニア｜職業情報提供サイトjobtag
AIエンジニアの平均年収
最後に、 AIエンジニアの年収についても見ておきましょう。厚生労働省が2023年に実施した調査によると、AIエンジニアの平均年収は534.6万円となっています。スキルレベルや役職によって、420万円～1,000万円までの大きな幅があることが分かります。
参考：「IT・デジタル人材の労働市場に関する研究調査」における個人アンケート調査について｜厚生労働省
なおスキルレベルとは、IPA（独立行政法人 情報処理推進機構）の「ITスキル標準(ITSS)」に基づき７区分で調査を行った際の指標であり、集計時には「レベル１～２」「レベル３」「レベル４」「レベル５以上」として表示されています。
参考：エンジニアの年収
未経験者AIエンジニアになるにはスキルを身に着ける必要がある
AIエンジニアになるには、確率・統計の知識やPythonプログラミングスキル、アプリケーション開発スキル、IoTアプリケーションスキル、コミュニケーションスキルなどが必要です。将来のキャリアをしっかりと見据え、求められるAIスキルを磨いてAIエンジニアを目指しましょう。WRITERこの記事を書いた人
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