AIエンジニアに向いている人の特徴は？仕事内容や必要なスキル、将来性を解説
AI技術の進化により、エンジニアのキャリアの選択肢はますます広がっています。
なかでもAIエンジニアは、今後の成長が期待される分野として注目を集めている職種の一つです。
SES企業で働く正社員エンジニアの方にとっても、AI領域への挑戦はスキルアップや市場価値の向上につながる可能性があります。
そこで本記事では、AIエンジニアの仕事内容や必要なスキル、向いている方の特徴などを詳しく解説しているので関心のある方はぜひ参考にしてみてください。
目次
AIエンジニアの主な仕事内容
AIエンジニアの仕事は、モデルを作るだけではなく、課題解決のために必要な工程を一通り担うことが特徴です。
まずは、解決したいテーマに応じて適切なデータを収集し、分析に使える形式へと整える前処理を行います。
特にデータには欠損やノイズが含まれていることも少なくないため、クリーニングや形式の統一など細かな調整が欠かせません。
次に、目的に合ったアルゴリズムを選定し、モデルの設計・学習・評価を繰り返して精度を高めていきます。
さらにシステム導入後は継続的に改善を行い、より高い成果を目指して運用を支えることも求められます。
このように、AIエンジニアはデータの扱いからシステム実装、運用改善まで幅広く関わりながら現場の課題を解決していく職種です。
AIエンジニアに向いている方の特徴
AIエンジニアに興味はあるものの、自分に向いているかどうか不安を感じている方もいるのではないでしょうか。
実際に、AI領域では専門性が求められる場面もあり、資質や適性が重要な要素となります。
ここでは、AIエンジニアに向いている方の特徴を具体的に紹介しているので、ぜひ自分に当てはめてみてください。
最先端の技術やAIに興味がある方
AI分野は日々進化しており、新しい技術や手法が次から次へと登場しています。
そのため、新しいトレンドに興味を持ち、積極的に情報をキャッチアップできる方は大きな強みになります。
例えば、生成AIや強化学習など新しい技術に触れることで、より高度な課題にも対応できるようになるでしょう。
また好奇心が原動力となり、学び続ける姿勢が自然と身につくことも、AIエンジニアに向いているポイントの一つです。
問題解決が得意な方
AIエンジニアは、現場の課題を技術で解決する役割を担っています。
そのため、問題の本質を見極め、適切なアプローチを素早く導き出す力が欠かせません。
例えば、精度の低いモデルに対して原因を分析し、データの質やアルゴリズムの選定を見直すなどの対応が必要になる場面もあります。
こうした課題に対して粘り強く取り組める方は、実務でも高い成果を出しやすいでしょう。
論理的思考ができる方
次にAIエンジニアには、物事を筋道立てて考え、構造的に整理できる論理的思考力が常に求められます。
なぜならAIの開発では、複雑な処理や条件分岐を扱う場面が少なくないためです。
例として、モデルの構造を設計する際には、入力と出力の関係や処理の流れを明確にする必要があります。
そのため、モデル設計やアルゴリズム開発などで、体系的な思考ができる方はAIエンジニアに向いているでしょう。
数学・統計など理数系分野が得意な人材
AI技術の根幹には、数学や統計の知識が深く関わっています。
特に、機械学習アルゴリズムの理解やモデルの評価には、確率・線形代数・微分などの基礎知識が必要です。
例えば、過学習の判断や正則化の調整など数式ベースの理解が求められる場面もあります。
理数系に強みがある方は技術的な壁にぶつかったときも冷静に対応できる可能性が高いため、AIエンジニアはおすすめ職種です。
粘り強く試行錯誤できる人材
AI開発では、一度で理想的な結果が得られることはほとんどありません。
モデルの精度が思うように出なかったり、データの偏りに悩まされたりと、壁にぶつかるケースが多くあります。
そうした状況でも、原因を探りながら地道に改善を重ねていける粘り強さがとても重要です。
試行錯誤を前向きに楽しめる方は、AIエンジニアとして着実に成長していけるでしょう。
AIエンジニアに向いている特徴を読んでみて、自分にも当てはまるかもと感じた方が、次に考えるべきはどのような環境でその力を活かせるかです。
私たちテクニケーションでは、AI関連を含む多様な案件のなかから、自分の興味や得意分野にあわせて選べる案件選択制を導入しています。
また開発はチーム制で進められるため、ベテランエンジニアのサポートを受けられるだけでなくチームメンバーと情報共有してスキルアップもできます。
資格取得支援制度もあるので数学や統計の知識をさらに深めたい方にもぴったりの環境です。
さらに案件単価に応じて報酬が決まる単価給与連動制を採用しているため、納得感を持って働けます。
自分の強みがどのような分野で活かせるのか、どのような働き方があっているのか知りたい方は、ぜひ私たちテクニケーションの専門アドバイザーによる無料相談でご相談ください。
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AIエンジニアに向いていない方の特徴
AIエンジニアという職種には、先進的な技術に触れられる魅力や高い専門性など、華やかなイメージを持つ方もいるかもしれません。
しかし、実際の業務では地道な作業や継続的な学習が欠かせず、向き不向きがはっきりと現れる場面もあります。
そこでこのトピックでは、AIエンジニアに向いていない方の特徴を紹介します。
学び続けることを苦痛に感じる方
AI技術は進化のスピードがとても早く、数年前の知識がすぐに古くなってしまうことも珍しくありません。
そのため、AIエンジニアには日々の業務に加えて新しい手法やツールを学び続ける姿勢が求められます。
もし、そうした学習を負担に感じてしまう場合は、技術のキャッチアップが遅れてプロジェクトでの貢献度が下がる可能性が高いです。
学びを前向きにとらえられない方にとっては、AIエンジニアの環境はストレスになりやすいかもしれません。
一人で作業をしたいと思っている方
AI開発は専門性が高い分、個人作業のイメージを持たれがちですが、実際にはチームでの連携がとても重要です。
データサイエンティストやインフラエンジニア、業務担当者などと協力しながら、課題を共有して成果をつくりあげていく必要があります。
特に一人で黙々と作業したいという思いが強すぎると、コミュニケーション不足によって要件の理解が浅くなり、成果物が現場のニーズとずれてしまう恐れもあります。
以上のような特徴を備えている方は、AIエンジニアにはあまり向いていない可能性があるので注意しましょう。
AIエンジニアに必要な知識・スキル
AIエンジニアを目指すにあたって、どのようなスキルが必要なのかわからず、何からスタートするべきなのか迷っている方も多いのではないでしょうか。
実際に、AIエンジニアとしてしっかりとしたキャリアを築くためには、専門的な知識やスキルが必要とされる場面もあります。
そこでこのトピックでは、AIエンジニアに必要な知識やスキルをいくつか紹介します。
プログラミングスキル
AIを動かすには、コンピュータに何をどうしてほしいかを指示しなければなりません。そこで必要になるのがプログラミングです。
例えば、画像を分類するAIを作る場合でも画像の準備から学習の流れまで、すべてプログラムで制御します。
実務では、こうしたデータの読み込みやAIの学習手順の構築など、さまざまな場面でコードを書く力が求められます。
そのため、初めは簡単な計算やデータ処理から始めて、徐々にAIの仕組みを組み立てる力を身につけていくようにするとよいでしょう。
データ分析のスキル
AIはデータをもとに学習するため、それらの分析力がとても重要です。
ここでいうデータ分析とは、数字や情報の中から意味のある特徴を見つけ出し、課題の解決につなげることです。
例えば売上データからどの商品がよく売れているか、どの時期に需要が高まるかなどの傾向を読み取る力があれば、AIにとっても有益な情報を与えることができます。
まずはデータから何がわかるかを考える習慣をつけることが、分析力を高める第一歩になるでしょう。
ディープラーニングの知識
ディープラーニングは、AIが自分で特徴を見つけて学ぶ技術のひとつです。
人間が「これは猫です」と教えなくても、猫の画像をたくさん見せることで、AIが自分で猫の特徴を覚えていくような仕組みのことです。
ディープラーニングと聞くと少し難しく感じるかもしれませんが、基本的な考え方を知っておくだけでも、AIの仕組みが理解しやすくなるでしょう。
統計学・数学的モデリングの知識
AIの判断は、数字のなかにあるパターンを見つけることで成り立っているため、統計学や数学的な考え方が土台として必要になります。
平均やデータのばらつき、関係性の分析など、基本的な知識があるとAIの動きを理解しやすくなります。
例えば、この商品は雨の日によく売れるなどの関係を見つけるためには、数字の傾向を性格に読み取るスキルが欠かせません。
また、AIが間違った判断をしていないかをチェックする場面でも、統計の知識が役立つためぜひ習得しておきましょう。
コミュニケーションスキル
AIエンジニアは、技術者でありながら、ほかのメンバーや依頼者と連携する場面が少なくありません。
特に課題のヒアリングや成果の説明など、相手にあわせた伝え方ができる力が求められます。
専門用語を使わずに「このAIはこういう仕組みで動いています」と説明できる力があると、相手の理解が深まりプロジェクトもスムーズに進みます。
そのため、日頃から他人とコミュニケーションをとり、仕事に関する話をする際はなるべくわかりやすい言葉づかいで表現するように心がけましょう。
AIエンジニアに役立つ資格
AIエンジニアを目指すうえで、資格を取得することは有効な手段の一つです。
AI関連の資格は複数ありますが、どの資格が自分のキャリアに役立つのかを見極めるためには、それぞれの内容や活用場面を理解することが欠かせません。
ここでは、AIエンジニアに役立つ代表的な資格を詳しく解説しているので、資格取得を検討している方はぜひ参考にしてみてください。
基本情報技術者試験
AIに限らず、IT業界で働くならまず押さえておきたいのが基本情報技術者試験です。
これは、プログラミングやアルゴリズム、データベースなどITの基礎を幅広く学べる国家資格です。
特に、転職活動ではITの基礎がある方として評価されやすく、SES企業などでも案件の選択肢が広がるきっかけになるでしょう。
資格を取得したいけれど何の資格をとればよいのかわからないと悩んでいる方は、まずはこの試験に挑戦してみるとよいかもしれません。
G検定（ジェネラリスト検定）
次にG検定は、日本ディープラーニング協会が運営する資格で、AIの理論や活用事例を体系的に学べる入門的な試験です。
特にディープラーニングや機械学習の仕組みを理解することで、AI技術の全体像をつかむことができます。
そのため、AI分野に興味があるけれどまだ実務経験がないという方にとって、G検定は初めのステップとしてとてもおすすめです。
E資格（エンジニア資格）
G検定で理論を学んだ後、実際にAIを作れるようになりたいと感じたら、次に目指したい試験がE資格です。
この資格も日本ディープラーニング協会が運営しており、AIモデルの設計や学習手法など、より専門的な内容が問われます。
G検定とは異なり、試験は指定会場での受験となり、受験には認定講座の修了が必須です。
また受験料は約3万円と高額ですが、その分AIエンジニアとしての技術力を証明する強力な武器になります。
オファー率はG検定と同程度ですが、試験内容の難易度はかなり高く、しっかりとした準備が必要です。
統計検定
データを正しく読み解くためには、統計の知識が欠かせません。
そのうえで統計検定は、統計に関する知識や活用力を測る試験で、データサイエンティストやAIエンジニアにとって有効な資格の一つです。
検定は4級から1級まで幅広く、初心者から上級者まで段階的に学べる構成になっています。
特に2級以上になると実務でも通用するレベルの統計力が求められるほか、1級では論述式となり難易度はかなり高まりますが、取得できれば高度な分析力を持つ人材として評価されるでしょう。
AI実装検定
AI実装検定は、AIを100万人が学ぶことを目標に設立された資格で、この試験でもディープラーニングの実装に必要な数学・プログラミング・理論の知識が問われます。
試験は自宅でオンライン受験が可能で、受験料もほかの試験と比較すると抑えた価格になっているところが特徴です。
また試験はS・A・Bの3段階に分かれており、A級はE資格へのステップとしても位置づけられています。
現場での即戦力を示す資格として、SES企業や開発現場でも注目されているので、AI学習に関する基礎知識を体系的に学習したいと考えている方におすすめ資格です。
私たちテクニケーションでは、こうしたAI実装検定やE資格などの取得を後押しする資格取得支援制度が整っており、学習と並行して実務経験を積める環境が用意されています。
加えて、案件選択制によりAI関連のプロジェクトを自ら選んで参画できるため、学んだ知識をすぐに現場で活かすことが可能です。
自分で自由に案件を選択できるため、自分の得意な分野や興味のある分野に挑戦できます。
また、チーム制により経験豊富なベテランエンジニアからのサポートやチームメンバーとの情報共有で安心感を持って働くことが可能です。
資格を取った先にどのようなキャリアがあるのか疑問に感じているなら、ぜひ一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーによる無料相談で、話してみてはいかがでしょうか。
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AIエンジニアの将来性
ここまでAIエンジニアに関して詳しく解説してきましたが、その将来性はどうなのでしょうか。
なかには「AIは今だけの流行なのでは」などのような意見を聞くこともあるかもしれません。
たしかに、ここ数年でAIという言葉は急速に広まり、ある種のブームのような印象を受けることもあります。
しかし、実際にはAIは一過性の技術ではなく、社会の根幹を支えるインフラとして着実に定着しつつあります。
日本国内でも製造業・医療・金融・物流・教育など、あらゆる業界でAIの導入が進んでおり、単なる実験的な取り組みから業務の中核を担う存在へと変化していることは明らかです。
例えば、製造業では不良品の検出にAIが活用され、医療現場では画像診断の補助として導入が進んでいます。
こうした背景から、AIエンジニアの需要は今後も高まる可能性が高く、その役割もますます重要なものになっていくでしょう。
AIが社会の中核を担う技術として定着しつつある今、エンジニアとしてどのような環境で働くかは、将来のキャリアに直結します。
私たちテクニケーションでは、AI関連を含む多様な業界の案件を扱っており、社会的意義の高いプロジェクトにも携われます。
また、案件はエンジニア自身が選べる案件選択制を採用しているため、興味のある分野に絞って挑戦することが可能です。
案件単価に応じて報酬が決まる単価給与連動制を採用しているため、納得感を持って働けます。また、会社間の単価はエンジニアに開示しているため、透明性のある評価体制が整っています。
加えて、業務はチーム制で進められ、ベテランエンジニアのサポートを受けながらスキルを磨ける環境も整っているのも魅力の一つです。
スキルアップしたいという方は、ぜひ一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーによる無料相談でご相談ください。
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AIエンジニアのキャリアパス
AIエンジニアの代表的なキャリアには技術を深める専門特化型、チームを率いるマネジメント型、企業の課題解決を支援するコンサルティング型などが挙げられます。
1つ目の専門特化型では、画像認識や自然言語処理など特定分野に精通し、高度なアルゴリズム設計や研究開発などに携わります。
一方、マネジメント型はプロジェクト全体を俯瞰し、進行管理や人材育成を通じて成果を導くことが主な役割です。
コンサルティング型では、業務分析からAI活用の提案までを担い、技術と業界知識の両方が求められます。
このようにAIエンジニアにもさまざまなキャリアがあるため、自分の目標にあった道を見極めて、将来像を具体的に描けるようにすることが重要です。
AIエンジニアの年収の目安
AIエンジニアの年収は、現場での経験やITスキルの有無などによって大きく変わります。
厚生労働省のデータでは平均年収は約6,290,000円とされており、IT職種のなかでも高い水準です。
未経験や若手の場合は4,000,000〜5,000,000円台からスタートすることが一般的ですが、PythonやAI関連の技術を身につけることで、早い段階で年収アップが期待できます。
中堅層になると6,000,000〜8,000,000円台が一般的な目安となり、上級者や専門性の高い人材は10,000,000円を超えるケースもあります。
このように、スキルや経験次第で収入が大きく異なるところがAIエンジニアの特徴です。
だからこそ、今の自分にどれくらいの価値があるのか、どのような案件でどれだけの報酬が得られるのかを知ることが重要なポイントになります。
私たちテクニケーションでは、案件単価に応じて報酬が決まる単価給与連動制を採用しています。単価給与連動制によりエンジニアへの高還元が実現しています。
また、会社間の単価はエンジニアに開示しているため、モチベーションを保ちながら納得感を持って働けるのも魅力です。
さらに、案件選択制により自分の得意な分野や興味のある分野に挑戦できます。
チーム制によって経験豊富なベテランエンジニアからのサポートやチームメンバーとの情報共有でスキルアップできる環境が整っています。
スキルアップしたい方や自分のスキルに合った職場で働きたい方は、ぜひ私たちテクニケーションの専門アドバイザーによる無料相談でお話ししましょう。
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AIエンジニアへの転職の現状は？
これまでにも解説してきたとおり、AI技術の進化に伴い、AIエンジニアの需要は世界各国で年々高まっています。
しかし、求人数の増加だけを見て、未経験でも簡単に転職できると誤解してしまうケースも少なくありません。
実際に、オファー条件や雇用形態の変化、企業の選考基準の高度化など挑戦するうえで押さえておくべきポイントは多くあります。
そこでここでは、転職市場の実態を整理し、未経験者やSES経験者がどのように戦略を立てて挑むべきかを解説しているのでぜひ参考にしてみてください。
AIエンジニアの求人数
AIの需要拡大からもわかるとおり、AIエンジニアの求人数は、国内外ともに増加傾向にあります。
特に日本ではIT人材不足が続いており、なかでもAI・クラウド・セキュリティなどの分野では企業が人材確保に苦戦している状況です。
求人サイトや転職エージェントのデータを見ても、AI関連職種の掲載数は右肩上がりで、スタートアップから大手企業まで幅広い業種で募集が行われています。
ただし、求人数が多いからといって誰でもオファーされるわけではなく、企業が求めるスキルや経験に合致するかどうかが重要です。
AIエンジニアの雇用形態と採用条件の傾向
AIエンジニアの雇用形態は、正社員だけでなくフリーランスや業務委託など多様化しています。
特にスタートアップやDX推進企業では、柔軟な働き方を前提としたオファーが増えており、フルリモートや副業可などの条件も珍しくありません。
一方で、オファー条件は年々高度化しており、Findyの調査によると約7割の企業が今後オファー要件が変化すると回答しています。
実際にAIツールの活用経験を選考基準に含める企業も増えており、単なるプログラミングスキルだけでなく、論理的思考力や言語化能力なども重視される傾向があります。
こうした変化を踏まえ、応募者側も何が評価されるのかを理解したうえで準備を進める必要があるでしょう。
AIエンジニアとして活躍したいなら
AIエンジニアとしてのキャリアに興味はあるものの、どのような環境を選べば成長できるのかわからないと感じている方はいるのではないでしょうか。
技術の進歩が早い分野だからこそ、働く環境の選択は将来を左右する重要なポイントです。
私たちテクニケーションでは、AI関連を含む多様な案件のなかから、自分の得意分野にあったものを自由に選べる案件選択制を導入しています。
そのため、画像認識や自然言語処理など特定の領域に挑戦したい方も、希望に沿った案件に参画することで着実にスキルを磨くことが可能です。
また、報酬は会社間の単価に連動する単価給与連動制を採用しており、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。
単価情報はエンジニアに開示されるため、納得感を持って働ける点も大きな魅力です。
加えて業務はチーム制で進められ、ベテランエンジニアによるサポートを受けられるため、日々の業務のなかでも着実にスキルアップできるでしょう。
さらには資格取得支援制度も充実しており、AI関連の認定資格などを目指す際にも、会社がしっかりとバックアップしてくれます。
AIエンジニアとしてキャリアアップを目指す方にとっても、働きやすい環境が揃っています。少しでも興味のある方は、ぜひ一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーにご相談いただき、今後の働き方についてご相談ください。
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