AIエンジニアになるには？業務内容や役立つスキル、取得したい資格も解説
画像生成AIや動画生成AIの登場が話題を博し、AIをビジネスシーンに活用する企業は少なくありません。
AI技術の目覚ましい発展を背景に、IT業界ではAIエンジニアと呼ばれる新しい職業が登場しました。AIを用いたシステム開発や効率化、自動化の潮流は今後ますます顕著になるでしょう。
本記事ではAIエンジニアの業務内容や求めるスキル、役立つ資格を中心に解説します。
「10年先も20年先も使えるスキルを身に付けたい」「先進的な領域で働きたい」という考えがある方はぜひご一読ください。
目次
AIエンジニアとは
AIエンジニアはAIを用いたシステムやアプリの開発、データ分析や検証を担う技術職です。与えられたデータをAIが自動で学習してルールやパターンを見出す機械学習の仕組みを活用します。
また強化学習と呼ばれる、データの供与なくしてAI自身の試行錯誤を通じて規則性を見出す方法もあります。
主に企業ごとに独自のモデルを実装する機械学習エンジニア、データのクレンジングや分析をメインに扱うデータサイエンティストやデータアナリストといった職種もAIエンジニアの一種です。
プロジェクトや与えられた役割しだいでは、ビジネスに役立つ知見の抽出や解決策の提案を担う場合も珍しくありません。
AIエンジニアの平均年収をみると、厚生労働省の2024年賃金構造基本統計調査では6,289,000円でした。
AIをビジネスに取り入れる動きは医療や自動車、工業、IT業界を中心にトレンドを迎えています。AIエンジニアは高年収が期待でき、将来性も高い職業です。
AIエンジニアの業務内容
AIエンジニアの仕事は主にAI開発、データの分析と処理、学習と進化の3つです。
それぞれの業務は密接に関連しており、AI技術の進化に欠かせない役割を果たしています。
また、これらの業務は常に新しい技術を追い求める姿勢が求められます。
AI開発
AIを活用したシステム開発はAIエンジニアのスタンダードな業務の一つです。設計や企画からアルゴリズムの実装、モデルのトレーニングやテスト、運用保守にいたる一連の工程を担当します。
エンドユーザー向けのシステムやアプリの開発には、さまざまな使用環境を意識した設計が必要です。AI開発に使用する主なプログラミング言語はPythonやC++、Rです。
AI開発で使われるPythonの主要なライブラリはTensorFlowやPyTorch、Kerasが挙げられ、パッケージを導入した効率的な開発も活発に行われています。
データの分析と処理
開発した独自のAIモデルに大量のデータを学習させ、業務に必要な知見を得る分析と処理の工程です。学習の進捗状況をチェックして、エラー率や正解率が目標の水準に達するまでテストを繰り返し実施します。
多くの場合、AIエンジニアは学習データの収集や作成から取り組み、分析に適した状態に加工を施すクレンジングも重要な役割です。
AIの学習を促進してシステムの機能性を高めるためには、読み込ませるデータの特定が大切です。必要に応じて余計な情報をそぎ落としたり、与える情報を増やしたりと適宜調整が求められます。
学習と進化
AI領域の進歩や発展は目覚ましく、昨今では学習した成果に基づき、将来や未知の状況を予測するディープラーニングが登場しました。
大量の入力データから規則性を特定して正解を導き出すのではなく、目の前の課題に対応するために自ら仮説を構築して実行します。この過程では統計的に確率が高い方法を特定し、一から解決策を立案します。
AIが分析可能なデータは多種多様です。音声や文書、画像だけでなく人間の生体情報や心電図の図面なども含まれます。
AIエンジニアになる方法
AIエンジニアになるために必須の資格や学位は存在せず、 2025年6月現在特段明確な基準はありません。しかし先進的かつ高度な知見が求められるため、難しい仕事といえます。
AIエンジニアを目指す際の効果的な道のりは次のとおりです。
情報科学などの科目を修めておく
現場で活躍するAIエンジニアは大学院で情報科学や工学、理学部の修士や博士号の取得者が多数を占めています。
その他の方々も大学の関連学部で学んだり、高等専門学校で関連した技術を学んだりしているため、今から目指す方は上記の専門分野の学習を検討した方がよいでしょう。
研究や論文の保有や国際的な学会での発表、AI関連のコンペティションの入賞経験は新卒者の就職を有利に運ぶ材料です。
さらに画像処理や自然言語処理、音声処理の特殊な技能、医学や農学などの特殊な領域の専門的な知見は転職を成功に導く大きな武器です。
社内のデジタル部門やDX部門に異動する
AIエンジニアになる効果的な方法は、現在の勤務先でデジタル部門やDX（デジタルトランスフォーメーション）部門に異動を申し出ることです。転職で職場を変える手間がなく、リスクを抑えて希望のキャリアを叶えられます。
DX化はIT業界に限った現象ではなく産業全体の潮流といえます。デジタル部門やDX部門を新設して新たなニーズに応える体制を整備している企業は少なくありません。
ただし畑違いの未経験者が現場で即戦力にカウントされるためには、AI関連の知識を自主学習で身に付ける必要があります。
PythonやR言語など開発の主流の技術を習得して、同時にビッグデータの解析に役立つ統計学の知見を伸ばしましょう。
転職エージェントを活用する
社内移動では該当のポジションが見つからない場合は、エンジニアに特化した転職エージェントの活用が効果的です。
AI開発やデータ分析に携わる機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、データアナリストの求人は増加中です。
就職先はAIスタートアップやベンチャー、IT企業（Web制作以外）、大手メーカーが挙げられます。特に都心部に集中する傾向が顕著にみられ、大学や研究機関との共同開発や東京都内の会社が中心です。
AIエンジニアの開発事例
AIの活用が積極的に進められている事業や産業の領域は次のとおりです。
近年、AI技術は様々な業界で革新をもたらし、効率化や新たな価値創造を実現しています。
特に、自動運転や、検索エンジン機能の向上などAIによるデータ分析や予測、オートメーションが急速に導入されており、ビジネスの競争力を高めています。
自動車の自動運転化
機械学習で強化した画像認識機能や音声認識機能を用いて、通行人や対向車、信号や標識を認識して自動車の運転を自動化する技術です。
人間が見落とす軽微な障害物を認識でき、事故の減少や事態の発展を防ぐ効果が期待されています。
技術はかなり進歩したものの2025年6月時点では実用化にいたっていません。車両搭載のセンサーがあらゆる事象の予測や検知ができないとするAIの不完全知覚問題を乗り切れず、停滞を余儀なくされています。
現在はAIが事故につながる危険を認識した時点で人間のドライバーに引き継ぐ技術水準にとどまっています。
検索エンジンの機能向上
検索エンジンのアルゴリズムは、すでにAI判定の機能を導入して機能の向上に取り組んでいます。
キーワードの含有量や日本語の不自然さ、文字数などを自動でチェックし、コピーコンテンツや有害コンテンツを取り締まる活動です。
また検索エンジンはAIを用いて大量生成された記事コンテンツを評価の対象とせず、データベースから除外される仕組みを搭載しています。
特定のキーワードでは検索されず、低品質なコンテンツを排除して、ユーザーに役立つものを表示する機能の実現に役立っています。
クレジットカード不正利用自動探知
クレジットカードの不正利用を探知し、必要に応じてユーザーに通知を出す機能の実用化にAIが使われています。
事前に学習したパターンや過去の利用履歴に基づき、特定したパターンにマッチしないときは本人以外の方がカードを使用したとみなして警告を発します。
不正利用を検知した場合は自動的にカードが利用停止になる仕組みです。人間の手を介さずに被害の発展を防げるため、カード会社の業務効率化にも大きな貢献を果たしました。
ただし一時的に利用金額が増加しただけで通知を発出するため、不正利用でないケースの誤検知が確認されています。
コールセンターオペレーション
AIはコールセンターのオペレーションの効率化や自動化にも導入され、スタッフの人員削減に一定の効果を発揮しました。過去の会話データをモデルに読み込ませることで人間の手を介さずに質問に対する的確な回答を生成します。
オペレーター不足の解消とクレームの減少、顧客満足度の向上をはじめ、コールセンターの現場に著しい変化をもたらしました。
複雑な問い合わせは人間のオペレーターにエスカレーションするケースが多数です。AIとの協業による効率とパフォーマンスの向上を実感できます。
現在の性能が向上した言語処理システムは流暢な会話にも対応可能なレベルにまで進化しています。
AIエンジニアに役立つスキル
AIエンジニアは多様なスキルセットが求められ、一つひとつの分野の専門性も求められる仕事です。
現在フロントエンドやバックエンドの仕事に就く方は「自分になれるだろうか？」と不安を抱かれるでしょう。
しかし一つひとつ順番に習得すれば、未経験からでも就職は可能です。AIエンジニアに役立つスキルを丁寧かつ具体的に解説します。
数学的スキル
確率や統計、線形代数、微分積分といった数学の知識が必要です。なぜなら与えたデータをベースに、課題の特定や解決策の立案に役立つアルゴリズムを組む、基礎となるスキルのためです。
数学の知識はAIを用いたシステムの開発やデータの解析、クレンジングなどいろいろな局面で役立ちます。また論理的思考力や数学的な思考力が問われます。
与えられた条件に基づき、知識を総動員して間違いのないロジックを組み立てる際の土台となるスキルです。
Python
AI開発の主力のプログラミング言語であるPythonを一通り使いこなす人材が必要です。入出力や条件分岐、ループ処理などの基本を押さえるとともに、関数やフレームワークを駆使できるスキルを習得しましょう。
著名かつ利用頻度が高いライブラリはビッグデータの解析に役立つPandas、分析の結果を表やグラフで可視化できるMatplotlib、ディープラーニングに特化したTensorFlowです。
Pythonは基本的な操作や簡単なアプリの開発に使用する際は短時間で習得できる反面、AI開発を担うほどの高度なスキルを身に付けるには深い理解が求められます。
より一層スキルを磨きたい、あるいは新たなキャリアステージを目指しているなら、テクニケーションでのキャリアが理想的です。
私たちテクニケーションでは、案件選択制を導入しており、エンジニア一人ひとりのスキルに合った案件を自由に選ぶことができます。また、単価給与連動制により、あなたの努力がしっかり報酬に反映されるため、モチベーション高く働くことが可能です。
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クラウドライブラリ
AWSやGCP、Azureなどクラウドプラットフォームの仕組みやライブラリの知識も大切です。
AIを用いたシステムやアプリケーションはセキュリティやスケーラビリティ（拡張性）の観点から物理的なサーバーではなくクラウド上に設置するケースが多いためです。
各プラットフォームでは、マイクロサービスを組み合わせて業務やプロジェクトに固有の環境を構築します。したがってAWSやGCP、Azureの仕組みを押さえた一定の業務経験を有した人材がいないと、仕事が前に進まない可能性が高いです。
ディープラーニングや機械学習
AIエンジニアは、機械学習やその代表的な手法のディープラーニングの専門的な知見が求められます。AI開発やデータの分析、学習や進化を担う際には予測の精度が重要です。
顧客情報やAI自身が学習した成果や経験よりも、構築した予測モデルが高い予測性や妥当性を備えているかが問われます。機械学習と統計学を混同して考える方も珍しくはありません。
両者には明確な境目はなく重なり合う領域も多く、強いていえば目的が異なります。統計学は算出の根拠や仮定に重点を置き、データの説明に役立ちます。
一方の機械学習はAIによる成果物のパフォーマンスを維持するために利用する知識です。
新しい事例や技術のリサーチ力
成長著しい領域に身を置くAIエンジニアは、新しい知識の習得を目的にリサーチに励む必要があります。英語で書かれた論文を原文のまま解釈を迫られる場面も少なくありません。
常日頃からニュースやネット記事、論文掲載サイトを隈なく確認する習慣がないと務まらないでしょう。業務を平行して取り組むと考えると、リサーチは限られた時間で素早く行う必要があります。
ただし、新しい事例や技術のリサーチはAIエンジニアに特有の求められるスキルではありません。
フロントエンドやバックエンド職にも通じるスキルのため、現時点で論文やニュースの収集に慣れている方は特段意識しなくてもよいでしょう。
AIエンジニアに向いている方
性格や特性の観点からAIエンジニアに向いている方の特徴は次のとおりです。
・好奇心が強い方
・論理的思考力がある方
・学習意欲が高い方
特に論理的思考力は重要度が高いスキルです。顧客の要望に沿うシステムの企画や構成、解析アルゴリズムの構築、ビッグデータの対象の特定に力を発揮します。
獲得したデータを根拠にビジネスに有用な知見を導き出そうと考えれば、物事の筋道を冷静に理論立てて構造化できる力が重要だといえます。
論理的な思考力の鍛え方は日頃から起きた事象の原因と結果の因果関係を突き止めて考えることです。また、AIエンジニアの重要スキルの一つの数学的スキルは、論理性が重要なキーワードです。
公式や導き出す解はすべて論理的なプロセスに基づいて算出されます。
また好奇心の強さは変化が激しく、日進月歩の先進領域に身を置く人間として極めて重要なスキルです。
テクニケーションでは、案件選択制を導入しており、自分の得意分野や興味に応じてプロジェクトを選ぶことができます。
これにより、あなたの論理的思考力や学習意欲を存分に活かし、スキルアップしながらキャリアを築けます。
さらに、チーム制により、経験豊富なエンジニアとの協力を通じて新しい知識を吸収することが可能です。
もし、あなたがAIエンジニアとしてさらに成長し、理想的なキャリアを目指しているのであれば、まずはテクニケーションの専門アドバイザーと無料相談でお話ししませんか？あなたのキャリアビジョンをお聞かせください。
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AIエンジニアのやりがい
AIエンジニアの価値は下記のとおり多岐にわたり、極めて魅力的な仕事です。
・高年収の期待がもてる
・先端技術に触れる機会が多い
・大手の案件や世界的に注目を浴びるプロジェクトに携われる
・変化が激しいため自身の成長を実感しやすい
・他種のエンジニアに比べて新しいテクノロジーの情報を得やすい
各所から注目を浴びるAI技術を高レベルで扱えるエンジニアは、企業視点ではのどから手が出るほど欲しい人材です。保有スキルや経験しだいでは年収10,000,000円近いオファーを得られるケースも珍しくありません。
国を挙げてAI技術の普及促進に励む我が国では業種の垣根を越えて需要が高い仕事といえます。官公庁や大企業の案件もほかの領域に比べて多い傾向がみられ、日本の変革に携わる実感をもてるでしょう。
AIという先進的な領域で日常的に論文やニュースに接していると、通常知り得ない情報を得られます。知識のアップデートとテクノロジーのキャッチアップに励むうちに、自然と成長を実感できる魅力的な環境です。
AIエンジニアになるために取得したい資格
AIエンジニアを目指したくても何から手をつければよいかわからず、右往左往する方を見かけます。
無駄な時間を過ごさないためにも、業務に使用する知識が効率的に身に付く資格を紹介します。
G検定
G検定はディープラーニングの基礎知識を備え、事業の推進に活かせる人材の育成を目的とした資格です。AI（人工知能）や機械学習の知識を体系的に学ぶことで、データに基づく課題の発見やアイデアの立案が可能になります。
G検定の合格率は例年60〜70％程度を推移していて、難易度は中程度です。
AIを利用した生成物の著作権侵害をはじめ法律や論理を学べることから、仕事でAIに携わる方はエンジニアに限らず取得を推奨します。
どちらかといえばジェネラリスト向けの資格のため、マーケターやIT営業、カスタマーサクセスの方にも有用です。
なおG検定の合格者はDX推進パスポートの提供や合格者CDLEの参加特典の恩恵を受けられます。
E資格
E資格はディープラーニングの基礎を習得して現場で使いこなす実践力が身に付く検定試験です。合格率は例年60〜70%と前述したG検定と同じです。
しかしＥ資格はPythonのプログラミング問題が出題され、試験時間120分に対して問題数が100門と多めのため、難易度は高いと考えましょう。
また受験資格があり、JDLA認定プログラムを試験日2年以内に終了した方のみ対象です。初学者が何も知識がない状態からE検定の取得を目指しても、道のりが長く険しすぎて途中で挫折する可能性があります。
まずはＧ検定を取得して土台を整備した後にＥ資格に取り組むという順を追った対策が求められます。
統計検定
統計検定は、データ分析の根っこをとらえるというキャッチコピーのとおり、データを客観的に分析して化学的に問題解決を図るスキルを習得する資格です。
難易度ごとに以下の5つのカテゴリに分かれ、転職や就職のアピール材料を得るには準1級以上の取得が必要です。
・1級：大学院レベル
・準1級：大学の専門課程レベル
・2級：大学の教育課程レベル
・3級：高校卒業レベル
・4級：中学卒業レベル
データの構造や意味を正しく理解して分析力を高め、素晴らしい成果を目指すうえで重要な知識を学びます。経済産業省や文部科学省、内閣府などの国家機関の証明が得られる全国的にも信頼性が高い検定試験です。
Pythonエンジニア認定試験
Pythonエンジニア育成推進協会は次の2種類のPythonに関わる資格を運営しています。
・Python3 エンジニア認定基礎試験：基本的な文法の知識が問われる
・Python3 エンジニア認定データ分析試験：データ分析のライブラリや数学の知識が問われる
フロントエンドやバックエンド職なら基礎試験で十分ですが、AIエンジニアを目指す方は後者の取得を奨励します。データサイエンスの領域で頻繁に登場するpandasやNumPyの問題が出題され、実践力の養成を期待できます。
基礎試験の合格率は例年70～80％程度に対して、データ分析試験は平均50％を下回る水準です。難易度が高い分現場で使える力が伸ばせるうえ、資格手当を支給している企業も珍しくありません。
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AIエンジニアと他業種との違い
AIエンジニアとその他のエンジニアとの決定的な違いは、開発や構築の対象です。フロントエンドやバックエンド職はシステムやアプリ、Webサイトの設計や実装を担います。
一方AIエンジニアは対象を限定していません。例えば医療分野では病気の早期発見、教育分野では個別の環境に応じた勉強機会の確保、自動車業界では自動運転技術の実現に向けたモデルやシステムの開発を担います。
またコードを記述するプログラミング以外にもデータ分析が伴うのも特徴です。データのクレンジングと呼ばれる、欠損値の特定や異常値の除去、重複の排除といった独特の工程が伴います。
またAIにデータを取得させ、教師あり学習や教師なし学習に励む必要があります。
他部署との調整やクライアントとの調整、ビジネス上の課題とのすり合わせといった共通作業以外にも、上記で列挙した特殊な仕事に携わることは大きな特徴です。
別の職種のエンジニアは、AI領域のキャリアパスを検討した方が成長機会を確保できるはずです。
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AIエンジニアとして年収アップやスキルアップを狙おう
AIエンジニアとしての年収や将来性、必要なスキルについて、解説しました。AIエンジニアは日々移り変わりが激しい刺激的な環境で、他では経験できないようなキャリアを積むチャンスが広がっています。
目指そうと決断したけども何から始めればわからない方は、資格の取得が第一歩です。同時にAI案件を物色して応募できるプロジェクトがないか探すとよいでしょう。
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また、エンジニアの成長を支えるチーム制を導入しており、経験豊富なベテランエンジニアと一緒に働くことで、常にサポートを受けながらスキルアップが可能です。
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