AIエンジニアとデータサイエンティストの違いは？仕事内容や必要なスキルを解説
AIやデータ分析の分野は注目を集めていますが、AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを明確に説明できる方は少ないでしょう。
どちらもAI技術を扱う職種ですが、求められる役割や活躍の場は異なります。そのため、どちらの道を目指すべきか迷う方も少なくありません。
本記事では、両者の仕事内容や必要なスキル、将来性の違いを解説します。違いを整理することで、自分の興味や得意分野に合ったキャリアを見極めるヒントになるでしょう。
自分に合った学び方や進路を考える第一歩にしてみてください。
目次
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、AIを実際のサービスやシステムに組み込むための開発の専門家です。
研究者のように理論を追求するというよりも、現場で支えるAIを形にする実践的な役割を担っています。
AIを活用したアプリケーションやシステムの開発を通じて、企業の業務効率化や新しい価値創出に貢献します。主な仕事内容は次のとおりです。
- 機械学習や深層学習モデルの設計と実装
- データの収集と前処理
- アルゴリズムの開発と改善
- AIアプリケーションの開発
- クラウド環境での運用と保守
このようにAIエンジニアは、AIを実装して実際に動かすことが中心の開発職です。
理論よりも実践を重視するため、プログラミングやシステム開発の経験をもつ方にはスキルを活かしやすい分野でしょう。
データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストは、膨大なデータを分析して企業の意思決定を支援するデータ分析の専門家です。
データを扱うだけでなくビジネス課題をどのように解決するかという視点で分析を行い、経営戦略やサービス改善に活かす役割を担います。
AIエンジニアがモデル開発や実装に強いのに対し、データサイエンティストは、よりビジネス寄りの立場からデータを読み解く点が特徴で主な仕事内容は次のとおりです。
- データ収集と加工
- 統計分析と可視化
- 機械学習モデルの構築
- ビジネス課題の抽出と提案
- 経営層や関係部署へのレポーティング
このようにデータサイエンティストは、数字の裏にあるビジネスの意味を読み解くことが使命です。
データを通じて企業の方向性を導く仕事であり、論理的思考力とビジネス理解の両方が求められます。
AIエンジニアとデータサイエンティストの違いは？
AIエンジニアとデータサイエンティストは、どちらもAIやデータを扱うため、混同されやすい職種です。
しかし、実際には担う役割も活躍の場も異なります。AIエンジニアはAIをどのように作るか、データサイエンティストはデータをどのように活かすかに焦点を当てています。
開発寄りかビジネス寄りかという点が明確な分かれ目です。
それぞれの特徴を理解することで、自分の得意分野やキャリア思考に合った方向性を見極めやすくなるでしょう。
求められる役割の違い
AIエンジニアは、機械学習モデルの設計や実装を通じてAIを実際に動かすことが主な役割です。
システム開発やプログラミングに強く、技術的な課題を解決する立場です。
一方データサイエンティストは、企業が抱えるビジネス課題に対してデータ分析で答えを導く役割を担います。
統計学やデータ分析に基づいて意思決定を支援し、経営戦略に貢献します。
現場での関わり方の違い
AIエンジニアは、開発チームの一員としてモデルをシステムに組み込み、運用環境で機能させることが重要です。
一方データサイエンティストは経営層や企画部門と連携し、分析結果をビジネス改善へとつなげる橋渡し役を担います。
両者の違いは、AIエンジニアは作る職種、データサイエンティストは使う方向を導く職種という点です。
AIエンジニアとデータサイエンティストに求められるスキルの違いは？
AIエンジニアとデータサイエンティストは、どちらもAI技術を活用する専門職ですが、求められるスキルの方向性は異なります。
AIエンジニアはAIを実装して動かす力が中心で、プログラミングやシステム構築の知識が不可欠です。
一方、データサイエンティストはデータを分析して意味を導く力が求められ、統計学やデータ分析の知識を軸にビジネス課題を解決します。
どちらを目指すかは、技術開発に興味があるか、分析や課題解決に興味があるかによって判断するとよいでしょう。
AIエンジニアに求められるスキル
AIエンジニアには、Pythonのプログラミングスキルが必須です。
さらに機械学習や深層学習のフレームワークを使いこなす力が求められます。
また、AI開発やクラウドの知識も重要です。理論よりも動作方法や実装など実践的なスキルが重視されます。
データサイエンティストに求められるスキル
データサイエンティストには、統計学やデータ分析の基礎知識が欠かせません。
データを正しく読み解くための仮説検証力や可視化スキルも必要です。
また、機械学習モデルの結果をビジネスにどのように活かすかを考える理論的思考力と、ビジネス理解が求められます。
技術よりも分析結果を価値に変える力が重視される点が特徴です。
AIエンジニアとデータサイエンティストでどっちを選ぶ？
AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを理解しても、自分にはどちらが向いているのか迷う方もいるでしょう。
両者はAIを扱うという共通点があるものの、業務内容や求められる思考の方向性が異なります。
判断のポイントは、技術を使って活躍したいのか、データを使って課題を解決したいのかという軸です。
自分の興味や得意分野を踏まえて考えることで、より納得感のあるキャリアを選択できます。
AI技術を通して開発に関わりたい人はAIエンジニア
AIエンジニアは、機械学習モデルやAIシステムを実際に動かす開発職です。Pythonのプログラミングが得意で、技術を使って新しい機能を作りたい方に向いています。
AIを組み込んだアプリケーション開発や自動化システムの構築など、手を動かしながら成果を形にできるのが魅力です。
物作りが好きな方や仕組みを作ることが楽しいと感じる方に適しています。
データ分析を通してビジネスよりに進みたい人はデータサイエンティスト
データサイエンティストは、データをもとに企業の意思決定を支援する分析職です。
数字や統計に強く、論理的に課題を整理するのが得意な方に向いています。
売り上げ分析や顧客行動の可視化などを通じて、経営改善に貢献するのが主な役割です。
開発よりもデータから価値を生み出すことに魅力を感じる方におすすめです。
AIエンジニアにおすすめの資格
AIエンジニアを目指すうえで、どの資格を取れば実務や転職で評価されるのかわからず悩んでいる方もいるでしょう。
AI分野は急速に発展しており、幅広い知識と技術が求められるため、体系的に学ぶ指標として資格取得は有効です。
資格を取得することで、スキルを客観的に証明できるだけでなく、学習の筋道を明確にし自信をもってキャリアを進めることができます。
ここでは、AIエンジニアとしての実務力を高め、企業からの信頼を得るうえで有効な資格を紹介します。
E資格
E資格は、日本ディープラーニング協会が認定する実践的資格です。
ディープラーニングを中心としたAIモデルの構築と実装スキルが問われ、Pythonでの開発経験や数学的知識も重視されます。
受験にはJDLA認定プログラムの終了が必要で、体系的にAI技術を学ぶことができます。
E資格をもっていると理論を理解し、実務でAIを動かせる人材として評価されやすく、AIプロジェクトの開発担当者を目指す方に有効です。
G検定
G検定もE検定と同じくJDLAが主催する検定です。AIの基礎知識を幅広く学べる入門資格でE資格が実装寄りに対しG検定はAIの概念や活用事例、論理、法制度などの理解が中心になります。
文系出身者や未経験でも取り組みやすく、AI技術の全体像を把握するために適切なステップといえるでしょう。
この資格を通じてAIで何ができるのか、どのように業務に応用できるのかを理解できるため、エンジニアだけでなく企業やマネジメント職にも有益です。
まずAI分野の入口としてG検定を取得し、その後E資格へ進むという学習ルートもよいでしょう。
Professional Data Engineer
Googleが提供するProfessional Data Engineerは、世界的に認知度の高いクラウド系資格です。
AIモデルの開発だけでなく、データパイプライン設計や機械学習ワークフローの構築、ビッグデータ処理など実務に即したスキルを問われます。
特にクラウド上でAIシステムを運用する場面が増えている状況において、実践的なクラウドスキルを証明できる点が強みです。
海外企業やグローバル案件への挑戦にも役立つ国際資格として高く評価されています。
解説してきた資格はいずれも知識証明にとどまらず、AIエンジニアとしての実務力や信頼性を高める鍵です。
G検定で基礎を固め、E資格で理論と実装を身につけ、Professional Data Engineerでクラウド実務力を強化するなどステップアップを意識することで学習の方向性が明確になります。
資格取得を通じて自分のスキルを可視化し、AIエンジニアとして一歩を踏み出しましょう。
私たちテクニケーションでは、エンジニアが目指すキャリアに合わせて自由に案件を選べる案件選択制を採用しています。
スキルアップしたい分野や興味のある技術領域、自分の働き方のスタイルにマッチしたプロジェクトに参画できるため、無理なく着実に成長を目指せます。
私たち高還元SES企業のテクニケーションでは、単価に応じて給与が決まる単価給与連動制により、実力のあるエンジニアほど高収入を得やすい仕組みが整っています。
会社間の単価はエンジニアに開示しているため、透明性の高い環境でモチベーションを保ちながら働くことが可能です。
実務を通して開発経験を積みたい方や自分のスキルに見合った仕事をしたい方に適した環境です。
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データサイエンティストにおすすめの資格
データサイエンティストを目指す方のなかには、どの種類の資格をとれば評価されるのかわからない方もいるでしょう。
データサイエンス分野ではAIや統計、プログラミングなど幅広いスキルが求められるため、目的に合った資格を選ぶことが大切です。
資格は、自分の知識や分析力を客観的に証明する手段です。特に未経験からデータサイエンス職に挑戦する場合、資格を通じて学習の方向性を定めることで、スキルの土台を効率的に築けます。
ここでは、実務にも評価にもつながる一般的な資格を紹介します。
データサイエンティスト検定（DS検定）
DS検定は、データ分析の基礎からAIの応用まで幅広くカバーする総合的な資格です。
一般社団法人データサイエンティスト協会が主催しており、実務を意識した内容が特徴です。
データ活用の企画立案からモデル構築や成果のビジネスへの落とし込みまで、一連の流れを体系的に学べます。
企業でもデータ活用を推進する人材育成の指標として導入が進んでいるため、実務評価にも直結しやすい特徴があります。
統計検定データサイエンス発展
統計検定データサイエンス発展は、統計的思考を実務で活かす力を評価する資格です。
データ分析の目的設定や仮説検証、モデル評価など統計を使って論理的に課題を解決する力が問われます。
AIや機械学習を扱う前段階として、データを正確に読み解くスキルを身につけたい方に有効です。
特に、マーケティング分析や経営企画など、ビジネス課題の分析を担当する職種で高く評価される傾向があります。
Pythonを使った実践的な出題もあるため、実務を意識したスキルチェックとしても有効です。統計の基礎を固めたい段階の方には学びやすく実践に結びつけやすい資格です。
統計検定データサイエンスエキスパート
統計検定データサイエンスエキスパートは、大学専門レベルに位置付けられる上級資格で、データサイエンティストとしての実践力を証明します。
課題設定からデータ収集やモデルの構築、結果のビジネス応用までプロジェクト全体を統括できるスキルが求められます。
知識だけでなく、データ分析を通じて価値を生み出す思考力と説明力が問われる点が特徴です。
この資格を取得していると企業から即戦力として任せられる人材と評価されやすく、データ分析チームのリーダー職やコンサルタント色を目指す方に有利です。
これらの資格は、自分の得意分野を明確にし、キャリアの方向性を示す鍵となります。
DS検定で全体像を把握し、統計検定発展で分析の基礎を固め、エキスパートで高度な応用力を身につけるなどの順で学ぶとスキルを積み上げることが可能です。
私たちテクニケーションでは、AI技術を活用したプロジェクトをはじめ、さまざまな分野への参画機会を豊富に用意しています。
自ら案件を選べる制度を取り入れており、成長したい分野への挑戦も可能です。
チームでプロジェクトを進行するチーム制も採用しており、挑戦したい分野の経験が浅くとも諦めることなく参画できます。
メンバーのなかには、ベテランエンジニアもいるため、わからないことや疑問点を一緒に解決できるため不安なく業務を行えます。
エンジニア自身のスキルを高めつつ、理想のキャリア像を築く機会を整えているテクニケーションで可能性を広げませんか。
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AIエンジニアの将来性
AI技術が急速に発展するなか、AIエンジニアの今後の需要が気になる方もいるでしょう。IT業界では流行が移り変わり、さまざまな技術が一時的なブームで終わることもあります。
しかし、AIは一過性のトレンドではなく社会やビジネスの構造そのものを変革する基盤技術として位置付けられています。
特に生成AIの台頭により、AIエンジニアの役割はますます拡大しており、長期的に見ても需要が続くと考えられるでしょう。
ここでは、AIエンジニアが将来にわたって求められる理由を解説します。
生成AI市場の拡大により需要の高まり
AI技術のなかでも、特に注目を集めているのがChatGPTに代表される生成AIです。
文章や画像、音声、プログラムコードなどを自動生成できるこの技術は企業の業務効率化や新しいサービス開発に直結するため世界中で導入が進行中です。
日本国内でも大手企業が相次いで生成AIの導入を進めており、自治体や教育分野にも活用の波が広がっています。
こうした成長を支えるためには、AIモデルを構築や運用、改善できるエンジニアが不可欠です。
AIエンジニアは開発だけでなくAIを事業価値へと変換する橋渡し役として重要性を増しています。
幅広い産業での活躍の場の広がり
AIエンジニアの活躍の場は、IT企業にとどまりません。製造業では需要予測や顧客分析、医療分野では画像診断や創薬支援などさまざまな業界でAI技術が導入されています。
さらに金融では不正検知やリスク分析、農業では生育データ活用など、社会全体でAIを活用しているといえるでしょう。
このようにAIが関わる領域はシステム開発だけでなく、課題発見やデータ活用戦略の立案などにも広がっています。
特定の業界知識とAIスキルを組み合わせることで、より高い専門性を発揮できる点も魅力です。
AI技術がビジネスの基盤として定着していくほど、AIエンジニアは業界を問わず必要とされる職種へと進化していくでしょう。
AIエンジニアの人材不足
需要が増す一方で、AIエンジニアの供給は追いついていません。経済産業省の調査でも国内のAI人材は将来的に不足すると予測されています。
これはAI開発に必要なスキルを体系的に身につけたい人材がまだ少ないためです。
企業にとってAI導入は避けられない状況のなかで、社内に専門家がいないケースがあり、外部のAIエンジニアやコンサルタントへの依頼が増えつつあります。
つまり、AIスキルをもつ人材は引く手あまたの状態です。特にAIモデルを現場で使いやすい状態に落とし込めるエンジニアは、実務的な価値が評価されます。
このように、生成AI市場の拡大や産業のAI化、人材不足という3つの要素が重なりAIエンジニアの需要は今後も持続的に高まっていくでしょう。
AIは社会インフラに組み込まれる段階にあり、エンジニアとしてこの分野を選ぶことは短期的なトレンドに乗るのではなく、未来を支える技術に携わる選択です。
AIエンジニアは長期的に必要とされる職種であり、今から学び始めることがチャンスにつながります。
私たちテクニケーションでは資格取得支援制度が整っており、受験料や参考書代の補助を受けながら学べるため、挑戦しやすいでしょう。
また、案件選択制を採用しているため、あなたの目指すキャリアや興味など学びたい分野に合わせて希望の案件へ参画できる環境が魅力です。
そのため、資格の学習と並行して実務でも成長を続けられます。まずは、専門アドバイザーと無料相談でお話ししましょう。
お気軽にご相談いただき、自身のスキルアップに役立つヒントを見つけてみてください。
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データサイエンティストの将来性
AIやloTの発展により、さまざまな業界でデータ活用が進んでいます。マーケティングや製造、医療、金融など企業の意思決定には膨大なデータ分析が欠かせません。
その中心で活躍するのがデータサイエンティストです。テクノロジーの進化が早い分、自動化が進む事で仕事が減少するのではないかと感じる方もいるでしょう。
しかしデータサイエンティストの将来性は高く、今後も長期的に需要が続く職種です。
その理由は、ビッグデータ市場の拡大と人材不足、さらに教育機関や国を挙げた育成の動きにあります。ここでは、それぞれの観点から確認してみましょう。
ビッグデータ活用による需要の高まり
企業活動のさまざまな場面でデータ活用は重要です。特にAIの精度向上やクラウド技術の発展により、これまで扱えなかった膨大なデータをリアルタイムに分析できる環境が整いつつあります。
市場調査によると世界のビッグデータ市場は、今後も成長が見込まれる分野です。
企業は顧客行動の分析や需要予測、適切な製品開発など、経営判断の基盤としてデータ分析を活用しています。
特にDX推進の流れのなかで、データを扱える人材はどの業界でも必要不可欠な存在です。
分析だけでなく、ビジネス課題の発見から戦略提案まで担えるデータサイエンティストの価値は、ますます高まるでしょう。
人材不足により供給が追いついていない現状
需要が増える一方で、データサイエンティストの人材供給は追いついていません。
経済産業省の調査によれば、日本国内だけでもデータ分析人材が不足しており、企業では必要な人材が確保できていません。
この背景にはデータサイエンスが統計やプログラミング、ビジネス理解など複数の専門スキルを要することが挙げられます。
特にビジネス課題を理解したうえでデータを活用できる実践的な人材は限られており、経験を積んだデータサイエンティストの市場価値は高いでしょう。
今後のデータ需要拡大に備えてスキルを身につけることで、将来的にキャリアを築くことができます。
教育機関・国家の育成政策の動き
データサイエンティストの重要性は、企業だけでなく国や教育機関も認識しています。
日本政府はAIデータ人材の育成を国家的課題と位置付け、大学や専門学校でデータサイエンス教育を拡充している状況です。
実際にデータサイエンス学部や情報理工学部などの新設が相次ぎ、理系だけでなく文系学生にも統計やプログラミングの基礎教育が広がっています。
また企業側も社内研修やリスキリング制度を強化し既存社員をデータ活用人材へと育成する動きが広がっています。
社会全体でデータ人材を増やす流れが生まれていることは、データサイエンティストの将来性が一時的なものではなく、長期的な産業基盤の一部として定着している証です。
このような流れを踏まえると、データサイエンティストは今後も需要が続く職種です。
データサイエンティストのスキルは、業界を問わず通用します。知識を積み重ねるほど活躍の場は広がっていくでしょう。
私たちテクニケーションではチーム制を採用しており、ベテランエンジニアから常にサポートが受けられるため、不安なく業務に取り組めます。
また多彩な案件に参画することで、開発フロー全体を理解でき、各案件のリーダーを目指す機会も豊富です。
自分の強みや志向に合わせたアサインができ、方向性に迷いやすい方でも自然にスキルアップを図れます。まずは専門アドバイザーと無料相談でお話しましょう。
データサイエンティストとして専門性を磨きながら、将来を見据えた成長の道筋を、一緒に考えていきましょう。
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ITエンジニアとしてキャリアアップに悩んでいるなら
AIやデータ分野の新しい領域に興味はあっても、自分に向いている職種は何か迷う方も少なくありません。
そのような場合は、一人で悩まずに情報収集や相談を通じて視野を広げることが大切です。
私たちテクニケーションでは、エンジニアが自分で案件を選べる案件選択制や気軽にキャリア相談ができるカジュアル面談を実施しています。
あなたの経験やスキルを客観的に整理し、今後の方向性を見つけるための機会として活用してみませんか。
さらに、会社間の単価を開示している制度があるため、業務に対する納得感をもって働けるのも魅力の一つです。
単価給与連動制を採用しているため、透明性のある評価体制でモチベーションを保ちながら納得して働ける環境が整っています。
経験やスキルを積みながら、自分が望むキャリアの道をしっかり描くことができる環境です。
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