AIエンジニアに転職するには？将来性や活躍するための必要スキルを紹介

AIエンジニアに転職する方法

AIエンジニアへの転職は経験の度合いにより方法が異なります。一般的な4つのパターンについて見ていきましょう。

エンジニア未経験の人

全くの未経験者であればプログラミングスクールに通うのがおすすめです。

AIエンジニアになるにはプログラミングの知識が必須のため、まずはプログラミングから学ぶ必要があります。一般的にプログラミングスクールは未経験者を対象にしていることが多く、転職支援も行っているため、効率よく転職が可能です。

したがって、経験からAIエンジニアに転職したい人にとっては近道だと言えます。。

エンジニアとして開発経験がある人

実際にプログラミング言語を使用した経験がある人は、AIエンジニアに必要なプログラミング言語を身につけることで転職しやすくなります。身につけるべきプログラミングには次のようなものが代表的です。

• Python
• JavaScript
• C++

AI開発の技術を持っている人

すでにAI開発の技術が身についている人は、転職エージェントなどを通じて転職活動をすると早く見つかる可能性が高いです。転職エージェントは多くの求人を保有しており、より自分の希望に沿った仕事が見つけやすいのが特徴です。さらに、未公開求人などもあるため、自分では探しにくい求人を紹介してもらえることも少なくありません。

AIエンジニアとしての実務経験がある人

AIエンジニアとして実際に実務経験がある場合は、資格を取得して自分の市場価値を高めると転職に有利です。さらに、スカウト型の転職サイトに登録するなどで、より高い報酬を得られる仕事が見つかる可能性があります。

また、転職エージェントに相談して、自分の条件にあった求人を探してもらうのもよいでしょう。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事はプロジェクトなどによって内容や作業領域は異なります。しかし、基本的な業務は共通しているのが特徴です。主に3つの分野に分けられるので、それぞれの仕事内容について解説します。

AI開発

AIエンジニアの仕事の中で「AI開発」は、人工知能を設計・構築し、実際に動作させる業務です。最高のパフォーマンスが出るようにテストを繰り返し、使いやすくするのもAIエンジニアの重要な役割です。

AI学習

AI学習は、コンピューターにさまざまなパターンのデータを覚えさせて、分析させる技術のことです。AIエンジニアは、覚えさせるデータの収集や作成を行います。。さらに、AIに大量のデータを処理させ、複雑なパターンを覚えさせることで実際に使えるレベルまでコンピューターを教育していくのです。

AI分析

AI分析はAIが自動的に抽出したものを検証し、改善点や問題点を洗い出す作業です。AI分析で扱うデータは音声や文章、画像をはじめ、自動車の運転など多岐に渡り、データの検証や改善、最適化など幅広い内容の仕事です。

AIエンジニアの転職需要

AIは、私たちが日々利用しているさまざまな製品やサービスに活用されており、AIの分野は今後も発展していくと考えられています。したがって、AIエンジニアは転職需要のある職業だといえるでしょう。ここからは、将来性や年収について解説します。

AIエンジニアの将来性

AI技術は新しい技術を開発していく仕事のため、業務が減っていくことは予想されにくい職種なので、注目度が高く今後も需要が見込まれます。一方で、エンジニアは不足しており、年収面でも将来性が見込めます。

経済産業省の「IT人材供給に関する調査」によると、2030年には約24万人が必要とされているのです。

AIエンジニアの平均年収

国税庁の「民間給与実態統計調査」によると、2021年の平均年収は443万円です。一方、AIエンジニアの年収は598万円（求人ボックス調べ）となっており、給与水準が高いことがわかります。

あくまでも平均値なので、スキルによってはさらに収入をアップさせることが可能です。

フリーランスAIエンジニアの案件報酬の相場

転職ではなく、フリーランスとして独立するという選択肢もあります。仕事はフリーランス向けのエージェントや求人サイトでを見つけることが可能です。

IT専門の求人サイト「フリーランススタート」を見てみると、案件の報酬相場は、月額60万円〜90万円となっています。

AIエンジニアに求められるスキル

AIエンジニアは、機械学習などAI関連の幅広いスキルが必要です。仕事内容によって必要スキルは異なりますが、全てに共通する4つのスキルを解説します。

プログラミング知識

AIエンジニアはプログラマーと違い、設計がメインだと思われがちですが、プログラミングは必須です。中でも、PythonはAI開発やデータ解析で使うため、最低限身に付けておくべきスキルといえます。

そのほかにも、統計解析向けのR言語やJavaScript、C++言語を習得すれば有利です。複数のプログラミング言語をマスターすることで、多方面で活躍できる可能性があります。

数学や統計の知識

AIエンジニアは、データを分析することが多くあります。AI学習で大量のデータを集め、結果を導き出すときに数学的な思考が必要になるのです。そのため、数学的知識や統計の知識は不可欠となります。

確率論や統計学、微分積分、線形代数などの最低限の知識は押さえておきましょう。

機械学習や深層学習の知識

ディープラーニングはAIのひとつの分野で、膨大なデータの中から正解を導く方法や、数値などをもとに答えを導き出す方法は、機械学習の基本になります。AIエンジニアにとって、開発に必要な機械学習やディープラーニングのスキルは必須です。

データベースの構築・運用知識

AIはデータベース上にある膨大なデータを自動的に判断します。そのデータベースはSQLという言語が使われているため、SQLのスキルが必要です。また、データベースの全体像や仕組みを理解しなければ構築や運用は難しくなります。

まとめ

 AIエンジニアはこれから、ますます需要が増えるので将来性があり、人材が不足しているので売り手市場です。ただし、エンジニア職の中でも高度な技術的知識が必要なため、未経験からの転職は難しくなります。

そのため、プログラミングスクールに通うなど入念な事前準備が必要です。逆に言えば、AIエンジニアになるために必須の資格や試験はないため、知識やスキルを身につければ未経験でもAIエンジニアになれます。

ぜひ、スキルを身につけて転職を成功させてください。

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