AIプログラマーの仕事内容と年収！キャリアチェンジも徹底解説

AIプログラマーの仕事内容

AIプログラマーの主な仕事内容は、AIエンジニアが設計したAIモデルやアルゴリズムを実際のシステムやアプリケーションに組み込むことです。

具体的な仕事内容は次のようなものになります。

• AIモデル実装：機械学習や深層学習のモデルをプログラミング言語（主にPython）を用いて実装する
• データ前処理：モデルの学習に必要なデータを収集・加工し、適切な形式に整える
• モデル評価と改善：実装したモデルの性能を評価し、必要に応じてチューニングや改良を行う
• システム統合：開発したAIモデルを既存のシステムや新規アプリケーションに統合し、動作確認を行う
• ドキュメント作成：開発プロセスやモデルの仕様、使用方法に関するドキュメントを作成する

このような業務を通じて、AIプログラマーはAI技術を実際のサービスや製品に適用し、社会に価値を提供しています。

AIプログラマーの年収相場

AIプログラマーの年収は、雇用形態や経験、スキルセットによって大きく異なります。

正社員のAIプログラマーの場合、平均年収は約680万円です。

年収幅は約400万円から1,600万円まで幅が大きく、高度な専門性を有していれば高い年収が期待できます。

関連記事：AIエンジニアの年収は？稼げる？2000万円も可能なのか解説

一方、フリーランスAIプログラマー（AIエンジニア）の場合、月の平均単価が73.9万円となっており、1年間に単純換算すると年収は886.8万円となります。

関連記事：AIエンジニアがフリーランスになるには？案件や単価相場も解説

これらの数値はあくまで平均であり、実際の年収は個人のスキルや経験、担当するプロジェクトの規模や内容によって変動します。

またAI技術の進化と需要の高まりに伴い、今後さらに高い報酬が期待できる可能性もあります。

未経験からAIプログラマーを目指すのが可能な理由

未経験からAIプログラマーを目指すのは十分に可能です。その背景には、IT業界全体の人材不足とAI技術の急速な進化があります。

現在、IT業界では深刻な人材不足が続いており、特にAI分野における新しい技術や手法に対応できるエンジニアやプログラマーが求められています。

AIは画像認識や自然言語処理、自動運転など幅広い分野で活用されているにもかかわらず、専門性の高いAIエンジニアやAIプログラマーはまだ少ないのが現状です。

このギャップを埋めるために、未経験者でも学びながら業界に参入できる可能性が広がっています。

AI学習環境の整備も未経験者の挑戦を後押ししています。

PythonをはじめとするAI開発に適したプログラミング言語の普及や、KaggleやGoogle Colabのような無料で使える学習プラットフォームの台頭により、専門知識がなくてもAIの基本を学びやすい環境が整備されるようになりました。

オンライン学習サービスや認定資格も充実しており、自宅にいながら手軽に学習を始められます。

未経験からスタートする場合でも、基礎的なプログラミングスキルや数学の知識から学び始めることで、AIプログラマーとしての道を切り開けるでしょう。

関連記事：プログラマーになるには？未経験からプログラミングを身につける方法も解説

AIプログラマーになるために効率的にスキルを身につける学習ステップ

AIプログラマーを目指すには、段階的にスキルを習得することが重要です。

ここでは、未経験者でも無理なく進められる学習ステップを紹介します。

STEP1：プログラミングと数学の基礎

初めに、AIの開発に必要なプログラミングスキルを身につけましょう。おすすめの言語はPythonです。

Pythonはシンプルな文法で初心者にも学びやすく、AIや機械学習に適した豊富なライブラリ（NumPy、Pandas、TensorFlowなど）が揃っています。

公式ドキュメントや参考書、オンライン教材などを活用し、基礎的なプログラミング技術を学びましょう。

関連記事：Pythonを学べるプログラミングスクール

並行して、数学の基礎を押さえることも重要です。AI開発では線形代数や確率統計が頻繁に使われるため、入門書や動画教材などで基本的な概念を理解すると、学習がスムーズに進みます。

最初からすべてを完璧にする必要はありませんが、基礎力を固めることが後の学習の効率化に繋がります。

関連記事：AIを学べるプログラミングスクール

STEP2：データ処理と機械学習の基礎

プログラミングと数学の基礎を学んだら、次にデータ処理と機械学習の基礎に進みます。

AIモデルを構築する上で、データの前処理や分析は不可欠なスキルです。

PythonのライブラリであるPandasやNumPyを使い、データを読み込む方法、欠損値を補完する方法、統計的な分析手法を学びましょう。

また、データの可視化にはMatplotlibやSeabornが役立ちます。

機械学習の基礎では、分類や回帰、クラスタリングといった基本的なアルゴリズムを理解することから始めます。

具体的には、Scikit-learnというライブラリを使用して簡単なモデルを作成・評価する経験を積むとよいでしょう。

関連記事：データサイエンスが学べるスクール

STEP3：実践を通じて経験を積む

基礎を学んだら、簡単なAIアプリケーションを作り、実践を通じてスキルを定着させましょう。

学んだ知識を活用し、自分でAIモデルを構築するプロジェクトに挑戦することが重要です。

またGitHubを活用して、自分のコードやプロジェクトを公開することをおすすめします。

ポートフォリオとして実績を残せるだけでなく、他の開発者からのフィードバックを受け取ることでスキルアップにつながります。

さらに、Kaggle（※）のコンペ参加などによって現実のプロジェクトに触れることで、理論だけでは分からない課題解決の能力が磨かれます。

副業やインターンシップを通じて実務に近い経験を積むことも、大きな成長に繋がるでしょう。

※Kaggle（カグル）とは、データサイエンスや機械学習の競技プラットフォームで、世界中のユーザーがデータ分析やモデル構築のスキルを実践的に学べる場です。

ステップ4：資格の取得

AIプログラマーとしてのスキルを証明し、就職や転職の際にアピールするためには、資格の取得が有効です。

自分の知識やスキルを客観的に証明する手段として、学習のモチベーションアップにもつながります。

また、資格取得の過程で得られる知識や経験は、実際の業務にも役立ちます。

AIプログラマーを目指す方におすすめの資格として、次のようなものがあります。

• G検定
• E資格
• Pythonエンジニア認定試験
• 統計検定

このような資格は基礎から応用まで幅広いスキルを網羅しており、キャリア形成に大いに役立ちます。資格取得を目指して学び、実践力と自信を高めましょう。

関連記事：E資格は意味ない？
関連記事：E資格認定プログラムおすすめ講座比較

ステップ5：ポートフォリオの作成

AIプログラマーとしてのスキルを効果的にアピールするには、ポートフォリオの作成も欠かせません。

ポートフォリオは学習の成果やプロジェクト経験を視覚的に示すもので、就職や転職活動で大きな武器となるだけでなく、自己成長の記録としても役立ちます。

ポートフォリオには、以下のような内容を盛り込みましょう。

• プロジェクト概要：取り組んだ課題や目的
• 使用した技術・ツール：PythonやTensorFlow、Scikit-learnなど具体的な技術
• 成果物：コードやモデルの出力結果、グラフや画像など
• 工夫したポイント：課題解決のために工夫した部分

GitHubやポートフォリオサイトを活用してオンライン上に公開すると、多くの人に見てもらえる機会が増え、信頼性も高まります。

実績を形にすることで、AIプログラマーとしての実力を確実に示せるようになるでしょう。

AIプログラマー転職におすすめのエージェント3選

未経験からAIプログラマーに転職したいのであれば、エージェントの活用がおすすめです。

エージェントを活用すれば、効率よく転職活動を進められます。

エージェントごとに特徴や魅力が異なるため、自分に合うサービスを選ぶのが大切なポイントです。

関連記事：AIエンジニアに強い転職エージェントおすすめ

マイナビ転職IT AGENT

IT・Webエンジニア転職に特化したマイナビ転職IT AGENTなら、豊富なAIプログラマーの中から自身に合う求人を見つけやすいでしょう。

さまざまな業界の転職市場に精通したキャリアアドバイザーが在籍しているため、未経験からの転職でも心配いりません。

求人紹介だけでなく、応募書類の添削や面接対策など、一貫してサポートしてもらえます。

夜間や土曜も相談でき、お仕事が忙しい方でも無理なく転職活動を進めやすいのもうれしいポイントです。

面接日程のスケジュール調整や給与の条件交渉なども代行してもらえるため、かける手間や労力が少なく済みます。

登録しなくても公開求人は閲覧できるので、気になる方は公式サイトをチェックしてみてはいかがでしょうか。

好条件や高単価が期待できる非公開求人を紹介してもらいたいのであれば、無料登録が必須です。

参考：マイナビ転職IT AGENTの評判

FIndy

GitHubを普段から利用されている方には、FIndyがおすすめです。

ハイスキルなエンジニアと企業をマッチングするサービスで、GitHubの開発履歴をもとに企業からスカウトを受けられます。

GitHubを解析してスキル偏差値として数値化できるため、より精度の高いマッチングが可能です。

Findy独自のスコアリングアルゴリズムに基づきユーザの発信力スコアを算出しており、他にはない強みと言えます。

技術知識を持ったキャリアアドバイザーによるユーザーアクセス面談が行われているから、転職先探しだけでなく、情報収集やキャリア相談なども一貫してサポートしてもらえます。

参考：FIndyの評判

DIrect type

DIrect typeは、IT特化型かつスカウト型の転職エージェントです。

求人サイトにありがちな機械的なスカウト配信ではなく企業の担当者が直接アプローチしているため、精度の高いスカウトを期待できます。

求人は、さまざまな言語や希望条件に対応しており、フルリモート案件が豊富なのが特徴です。

フルリモート求人は600件以上あり、柔軟な働き方を実現したいAIプログラマーに向いています。

年収アップ率は127％を誇っているため、転職により年収を上げたい方にもおすすめです。

DIrect typeなら、独自のテンプレートを使って職務経歴書もラクラク登録でき、効率よく転職活動を進められます。

AIプログラミングスキルを身につけたい方におすすめスクール3選

AIプログラミングスキルを身につけてから転職したい方は、スクールを活用してみてはいかがでしょうか。

スクールを活用すると、現場で即戦力となれるレベルのスキルを効率よく身につけられます。

スクールごとに学べる内容やサポート内容が異なるため、自分に合うスクールを探してみるのがおすすめです。

気になるスクールがあれば、無料体験や無料相談などを利用してみてください。


参考：AIが学べるプログラミングスクール一覧

侍エンジニア

侍エンジニアは、オーダーメイドカリキュラムとマンツーマンレッスンにより、効率的にAIプログラマーを目指せるスクールです。

一人ひとりのなりたい姿やスキル習得の目的をヒアリングして、唯一無二のカリキュラムが作成されています。

入学から卒業までは、現役エンジニアがインストラクターとしてマンツーマンでサポート。

レッスン時間以外も直接質問できる環境で、さまざまな悩みや疑問に寄り添っています。

専属のインストラクターに加えて学習コーチとQAサイトのサポートもあり、最短で目標達成しやすいでしょう。

いくつかのコースがありますが、転職を視野に入れているのであれば、転職保証コースがおすすめです。

転職保証コースは、全額返金保証付きなので、転職活動をしたのに内定がもらえなかった場合には受講料が全額返金されます。

気になる方は、無料で相談してみるとよいでしょう。

キャリアを直接相談できるだけでなく、非売品の独学メソッドを受け取れます。

参考：侍エンジニアの評判

忍者CODE

忍者CODEは、「挫折させない無期限サポート」を強みとするプログラミングスクールです。

「挫折率が高い」と言われているプログラミング学習ですが、以下のサポート体制や学習設計により、挫折リスクを下げて実践で戦えるスキル習得を手助けしています。

• 24時間質問できるチャットサポート（現役エンジニアが回答）
• 1対1のメンター相談（計10回～）
• 実践特化のカリキュラム
• ポートフォリオに活用できる課題
• 何度でも受けられるエンジニアからのフィードバック

「転職支援プラン」なら、面接対策や履歴書・職務経歴書の添削、キャリアの棚卸しなどのサポートも利用できます。

無料相談の予約は公式サイトから30秒ほどで完了するため、気になる方はぜひチェックしてみてください。

参考：忍者CODEの評判

Aidemy Premium

Aidemy Premiumは、AIを基礎から学べるPython特化型のプログラミングスクールです。

「未経験でも3ヵ月でAIを使いこなせる人材へ」と謳っており、マンツーマン学習サポートにより、受講生のAIスキルを企業施策レベルまで高めています。

わからない箇所はチャットで24時間質問できるため、つまずいても解消しやすく、効率てt気に学びやすい環境です。

転職相談も行われていて、スキル習得後のキャリアについても相談できます。

以下4つの講座が用意されているため、目的に応じて選ぶとよいでしょう。

• AIアプリ開発講座
• データ分析講座
• 自然言語処理講座
• E資格対策講座

受講を迷われている方は、無料のオンライン個別相談を受けてみてはいかがでしょうか。

キャリア相談をしたりAI知識を深めたりできる個別相談の満足度は高く、受けてみても損はないはずです。

参考：Aidemy Premiumの評判

AIプログラミング学習未経験者が注意すべきポイント

ここでは、未経験者が注意すべきポイントについても見ていきましょう。

数学や統計学の基礎は躓きやすい

未経験者がAIプログラマーを目指す際、数学や統計学の基礎で躓くケースがよく見られます。

特に、線形代数や確率統計などは高校や大学での学習内容が求められることもあり、苦手意識を持つ人も少なくありません。

これらはAI技術の根幹を支える重要な分野であり、避けて通ることはできません。

そのため、学習を進める中でわからない部分が出てきても、焦らず根気強く取り組むことが大切です。

短期間ですべてを理解しようとするのではなく、少しずつ進めていくことで着実に習得できます。

それでも難しいと感じた場合は、有料のデータサイエンススクールや専門講座を検討するのも一つの手です。

プロの講師による指導を受けることで、難しい内容も効率的に理解を深められるでしょう。

ツールやフレームワークに依存しすぎない

AIプログラミングでは、TensorFlowやPyTorch、Scikit-learnなどの便利なツールやフレームワークが多く存在します。

これらはAIモデルの構築や実装を大幅に効率化してくれる一方で、仕組みを理解せずに利用するだけでは本質的なスキルが身につきません。

ツールやフレームワークは、基礎的なアルゴリズムや数学の理解に基づいて初めて効果を発揮します。

たとえば、モデルを動かせても、なぜそのアルゴリズムが選ばれるのか、どのように最適化されるのかを理解していないと、応用力が欠けたエンジニアになってしまいます。

ツールに頼りすぎず、原理や仕組みを学ぶ時間を意識的に取り入れることが大切です。

インプットした知識はアウトプットして理解を深める

AIプログラミングの学習では、インプットした知識をアウトプットすることが理解を深めるカギとなります。

本や動画で学ぶだけでは「知っている」状態に留まりがちですが、実際に手を動かしてコードを書くことで「使える」知識に変わるためです。

例えば学んだアルゴリズムを使って簡単なモデルを構築したり、自分でデータを分析して結果をグラフ化するなど、実践的なアウトプットを行いましょう。

また、学んだ内容をブログやSNSで発信するのもおすすめです。説明する過程で知識が整理され、理解がさらに深まります。

アウトプットを意識することで、知識が定着するだけでなく、次に何を学ぶべきかも明確になります。

学んだらすぐに試す、このサイクルを繰り返すことで、AIプログラマーとしてのスキルが着実に伸びていくでしょう。

未経験からAIプログラマーの第一歩を踏み出そう

AIプログラマーを目指すのに、未経験はハンデではありません。

プログラミングや数学の基礎から始め、データ処理や機械学習、実践的なプロジェクトを積み重ねることで、誰でもスキルを身につけることができます。

AIプログラマーを目指して学んだ知識をアウトプットし、ポートフォリオを作成することで、未来のキャリアを切り開く第一歩を踏み出しましょう。