エンジニアにはさまざまな専門職が存在しますが、その中でも今回紹介する「AIエンジニア」は近年高い注目を集めています。実際にAIエンジニアとしてのキャリアを考えるにあたっては、「どんな仕事？」「平均年収はどのくらい？」などとさまざまなことが気になるものではないでしょうか。そこで本記事では、AIエンジニアの概要や平均年収などについて解説します。
特に以下の方には、この記事をご一読していただきたいです。
AIエンジニアとしてのキャリアを目指している学生や新卒者
AI技術を活用した業界転職を考えている現役エンジニア
収入アップやキャリアチェンジを模索している社会人
AIエンジニアの年収相場が気になっている方
目次
1.AIエンジニアとは
AIエンジニアは、AI（人口知能）を活用した開発を幅広く担う専門職です。
ビッグデータをベースとしたデータ分析の環境構築や前処理、AIモデル開発などを行います。AIに関するテクノロジーが飛躍的に進化したことで、ビジネスにAIを活用するケースが増えてきました。
AIに対する企業の注目度は高まっており、AIエンジニアが活躍する分野も広がってきていると考えられます。
2.AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの仕事内容を整理すると、おおむね以下の通りだと言えます。
データの前処理
データ収集・分析
データの可視化
機械学習モデルやアルゴリズムの構築
インフラ環境の設計
AIエンジニアは、データの分析からモデル構築まで幅広い業務を行う仕事です。AIに関する技術は常に進歩しており、AIエンジニアには柔軟にモデルやアルゴリズムを改良していく姿勢が求められます。
3.AIエンジニアの平均年収
厚生労働省の職業情報提供サイト「jobtag」によると、AIエンジニアの平均年収は558.3万円です。
以下で、AIエンジニアの年収を世代別で全体の平均年収と比較します。
年齢 | AIエンジニアの 平均年収 | 全体の 平均年収 |
|---|---|---|
20〜24歳 | 327.74万円 | 273万円 |
25〜29歳 | 420.08万円 | 389万円 |
30〜34歳 | 493.08万円 | 425万円 |
35～39歳 | 570.56万円 | 462万円 |
40〜44歳 | 641.79万円 | 491万円 |
45～49歳 | 695.97万円 | 521万円 |
50〜54歳 | 700.48万円 | 537万円 |
55～59歳 | 718.93万円 | 546万円 |
60〜64歳 | 508.28万円 | 441万円 |
出典：厚生労働省職業情報提供サイトjobtag「AIエンジニア」・厚生労働省「令和4年分民間給与実態統計調査」
上記の通り、AIエンジニアの年収は55〜59歳のときに718.93万円でピークになります。いずれの年代でも全体平均よりも年収が高い状態であり、AIエンジニアは十分に年収が高い職業だと判断可能です。
次に、フリーランスでのAIエンジニアの単価を見ていきましょう。フリーランス向け案件検索サイト「フリーランスボード」によると、月額平均単価は81.5万円で、年収換算で978万円です。（引用元：フリーランスボード）
会社員とフリーランスのAIエンジニアの年収を比較すると、フリーランスの方が約1.75倍高いことがわかります。AIエンジニアは、実力次第で高年収が十分に期待できると考えられるでしょう。
海外のAIエンジニアの平均年収は？
海外では、日本以上にAIエンジニアの平均年収が高い国も多々あると言われています。
たとえばアメリカはAI先進国であり、AIエンジニアの平均年収が2,000万円以上であるとの求人サイトの統計もあります（参考：CLASSDOOR「How much does an Ai Engineer make?」）。
国内ではもちろん海外にも目を向けることで、AIエンジニアとして年収を増やせるか王政はあるでしょう。
4.AIエンジニアに必要な知識やスキル
この章では、AIエンジニアに必要な知識やスキルを以下の通り解説します。
プログラミング能力
機械学習に関する知識
データベースに関する知識
AI開発に関する法律知識
コミュニケーション能力
プログラミング能力
AIエンジニアに必要な知識やスキルとしては、プログラミング能力がまず挙げられます。
AIモデルの構築には、プログラミング能力が必要です。具体的には、以下のようなプログラミング言語が求められるでしょう。
また、Djangoやbottle、FlaskなどPythonで使用されるフレームワークについては、一定の知識が必要だと言えます。高いプログラミングスキルがあれば、AIエンジニアとしての市場価値が高まる可能性は高いでしょう。
機械学習に関する知識
機械学習に関する知識も、AIエンジニアとして活躍するには重要です。
機械学習とは、コンピューターに学習させることで判断や認識を行えるようにさせる手法のことを指します。機械学習を繰り返すことで、判断の精度や再現率を高めることが可能です。
また、機械学習の一種である「ディープラーニング」についても、一定の知識が求められるでしょう。ディープラーニングとは、人間の脳の仕組みを真似した「ニューラルネットワーク」という構造を多層化することで、より深い学習を実現する手法のことです。
機械学習やディープラーニングは、AIエンジニアの業務には非常に重要だと考えられるでしょう。
データベースに関する知識
AIエンジニアにおすすめの知識としては、データベースに関する知識も挙げられます。
AIの開発においては、ビッグデータの活用が重要であるためです。AIモデル構築に利用するデータは、データベースやデータウェアハウスに保存されていることが多いと言えます。
SQLを利用したデータの抽出や管理、データベースの設計・開発スキルなどを持つAIエンジニアであれば、重宝される可能性は高いでしょう。
AI開発に関する法律知識
AI開発の仕事を受注する中では、関連する法律知識を持っておくことも重要です。
AI開発では、知的財産に関する法律知識が重要だと言えるでしょう。AI開発において重要なデータは知的財産であり、無断使用がトラブルにつながるケースは多々あります。
どんなに順調に開発が進んだとしても、知的財産に関するポイントをおろそかにしているとビジネス利用できなくなる恐れもあります。専門家のサポートを受けることはもちろん重要ですが、開発担当者としても基本的な法律知識は持っておくと良いでしょう。
コミュニケーション能力
AIエンジニアに求められる能力としては、コミュニケーション能力も欠かせません。
AI開発は、さまざまな立場の関係者とコミュニケーションを取って進めていく必要があるためです。開発チーム内でのコミュニケーションはもちろん、クライアントやその他の利害関係者とも適宜やり取りをしていく必要があります。
また、エンジニア以外の関係者に対しては、専門的な内容を分かりやすく説明するスキルも求められるでしょう。
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5.AIエンジニアになるには
AIエンジニアになるには、特別な資格や学歴が必要な訳ではありません。
しかし一般的には、大学院で情報科学を学んで研究機関やメーカーなどに就職するケースが多いと言えます。学部卒や高専卒からAIエンジニアになるケースや、データサイエンティストなど隣接分野のエンジニアから転身するケースなども考えられるでしょう。
文系出身であっても、スキルや適性次第では案件獲得や就職は可能です。
いずれにしても、大学や大学院で学ぶだけでなく自ら積極的に情報収集を続ける姿勢は大切だと言えます。
6.AIエンジニアはオワコン？将来性は？
AIエンジニアについて調べていく中で、「オワコン」「やめとけ」などと言われて心配になった方もいるのではないでしょうか。
しかし、AIエンジニアは決してオワコンでなく、十分に将来性がある職業だと考えられます。AIエンジニアの将来性が高いと言えるのは、以下のような理由からです。
AIに対する需要がさまざまな分野において高まっている
AI分野にはまだ改善・成長の可能性がある
AIエンジニアには高い専門性が必要である
AIは既にさまざまな分野で活用を進められており、今後も需要が高まっていくと予想されます。そして現在活用が進んでいない分野においても今後導入が進められる余地が十分にあり、専門家の必要性は高まっていくと考えられます。
AIエンジニアには高い専門性が必要であり、スキルや経験を持った人材の市場価値は今後も高い状態が続くと考えるのが自然でしょう。
7.AIエンジニアが年収1,000万・2,000万円を達成するためのポイント
この章では、AIエンジニアが年収1,000万・2,000万円を達成するために重要なポイントをお伝えします。
海外企業に転職する
AIエンジニアが年収を高めるための方法としては、海外企業への転職がまず考えられます。
国内企業以上に、海外企業ではAIエンジニアの需要が高いためです。その背景には、アメリカや欧州諸国などの先進国がAI技術に多額の投資を行っていることや、特に自動運転、医療、金融などの分野で高度なAI技術者が求められている状況が挙げられます。
さらに、AI分野の成長スピードが速いため、AIエンジニアのスキルに対する需要は急速に増加しており、グローバル市場では報酬も高騰しています。実力や経験次第であれば、年収2,000万円レベルの報酬を獲得することも可能です。
また、国内の企業であっても外資系企業の方が年収水準が高い傾向があるでしょう。海外企業や外資系企業ではスキルや成果をより厳しくみられる傾向がありますが、高収入を目指すのであれば選択の余地は十分にあります。
フリーランスエンジニアとして独立する
AIエンジニアとして高収入を目指すには、独立してフリーランスとして活躍する方法も考えられます。
フリーランスの場合収入の安定性は落ちますが、努力次第で上限なく収入を伸ばしていける可能性があるためです。先ほどお伝えした通り、AIエンジニア全体の平均年収が558.3万円である一方、フリーランスボードにおけるフリーランスの年収相場は978万円と1.75倍の高水準です。（引用元：フリーランスボード）
実力や経験が伴わなければ収入を落とすリスクはありますが、頑張り次第で年収を高められる点は大きな魅力でしょう。
資格を取得する
AIエンジニアが年収をアップさせる方法としては、資格の取得も挙げられます。
資格を取得することで、エンジニアとしての実力を客観的に示せるためです。AI開発に活かせる資格は多数あり、自分のキャリアプランや適性に合わせて挑戦することでキャリアアップにつなげられます。
また企業によっては資格手当が設けられていることもあり、就職後の年収アップや昇進にも資格取得は役立つでしょう。
業界での経験を積む
転職や資格取得をしなくても、業界で開発経験を積んでいくことで年収を上げることは可能です。
AI市場は近年になって急速に拡大している市場であり、経験豊富なエンジニアは大変貴重な存在だと言えます。さまざまな案件に参画しつつ自己研鑽を続けていくことで、自らの市場価値を高めていけます。
特定分野のスキルを磨きスペシャリストとして重宝される存在を目指したり対応できる業務の幅を広げたりと、さまざまなキャリアパスが描けるでしょう。
8.AIエンジニアの年収アップにおすすめの資格
この章では、AIエンジニアが年収アップするためにおすすめの資格を以下の通り紹介します。
G検定
データサイエンティスト検定リテラシーレベル
画像処理エンジニア検定
Python3 エンジニア認定基礎試験
G検定
G検定は、ディープラーニングの基礎知識や事業に活用する能力を測る資格試験です。
日本ディープラーニング協会が運営しており、AI分野の需要が高まるとともに近年高い注目を集めるようになりました。検定合格に向けた勉強の中で、AIについてやAI領域における技術手法、産業活用の例などさまざまな知識を身につけられます。
また、G検定より専門性の高いエンジニア向けの資格である「E資格」も用意されているので、自分のレベルや今後の目標に合わせて挑戦すると良いでしょう。
G検定の詳細はこちらからご覧いただけます。
データサイエンティスト検定リテラシーレベル
データサイエンティスト検定リテラシーレベルは、データサイエンスに関する知識や能力を問われる検定試験です。
具体的には、データ分析や機械学習、ディープラーニング、データ可視化などに関する基礎知識が問われます。G検定よりはビジネスサイドの知識を問う試験ですが、データサイエンスに関する学習の一環として挑戦する意義は十分にあるでしょう。
取得することで、AIエンジニアとしての活躍の場が広がる可能性は高いと言えます。
データサイエンティスト検定リテラシーレベルの詳細はこちらからご覧いただけます。
画像処理エンジニア検定
画像処理エンジニア検定は、画像処理分野における開発や設計に関する知見を証明できる検定試験です。
近年ではAIを活用した画像生成ツールも多数存在しており、AIエンジニアとしても取得の意義は高い資格です。画像処理エンジニア自体への注目度も今後高まっていくと考えられるため、キャリアの幅を広げるきっかけになる可能性もあります。
「ベーシック」と「エキスパート」の2種類のレベルがあり、自分のレベルに合わせて挑戦してみると良いでしょう。
Python3エンジニア認定基礎試験
Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonに関する基礎知識や正しい利用方法のノウハウなどを問う資格試験です。
AI開発に使用されるプログラミング言語としては、Pythonは代表的だと言えます。そのため、Pythonの基本学習を進める過程の中で、Python3エンジニア認定基礎試験に挑戦する意義は十分にあるでしょう。
また、より高い専門性を問われる上位試験として、「Python3エンジニア認定データ分析試験」もあります。
Python3エンジニア認定基礎試験の詳細はこちらからご覧いただけます。
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9.まとめ
AIエンジニアは、AI（人工知能）を活用した開発を担う近年注目の専門職です。AIの活用分野は近年急速に広がってきており、AIエンジニアの重要性も高まってきていると考えられます。
AIエンジニアの年収は一般的な水準と比較しても高く、年収1,000万円や2,000万円も十分に目指せる職業でしょう。エンジニアとしてのキャリアパスとして、AIエンジニアになる道を描いてみてはいかがでしょうか。
本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。