1.AIエンジニアの仕事内容

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この章では、AIエンジニアの仕事内容について解説していきます。

 

AI(人工知能)はスマートフォンの音声認識、自動車の自動運転、産業用ロボット、画像処理など多分野で活用されており、現在急速に発展している技術の1つです。

AIエンジニアは、最先端技術であるAI(人工知能)を開発したり、ビッグデータの解析を行ったりする、AI(人工知能)に携わるエンジニアを指します。

 

AIエンジニアの具体的な仕事は、学習モデル、アルゴリズムの開発、AI(人工知能)を使用したデータ解析・システム開発、精度向上のためのチューニング、学習用データの構造化・整理、AI(人工知能)技術の研究、海外論文などのリサーチなどを担当します。

なお、AIエンジニアに近い職業として、データサイエンティストや機械学習エンジニアがあります。

 

データサイエンティストは、大量のデータ(ビッグデータ)からビジネスに活用できる情報を収集・分析するエンジニアです。

 

機械学習エンジニアは、AI(人工知能)開発等の機械学習関連プロジェクトの統括役であり、Webアプリ・データセットとの連結やコーディングを行います。

データサイエンティストや機械学習エンジニアもAI(人工知能)に関する仕事を担当しておりますので、広義の扱いではAIエンジニアです。

 

 

 

 

2.AIエンジニアの年収

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この章では、AIエンジニアの年収を解説していきます。

また、AIエンジニアの最高年収、最低年収、フリーランスとして働く場合の年収、会社員として働く場合の年収についても比較していきます。

 

フリーランスのAIエンジニアの年収詳細です。

職種名	平均年収	最高年収	最低年収
AIエンジニア	951万円	2,400万円	240万円

 

AIエンジニアの平均年収が951万円、AIエンジニアの最高年収が2,400万円、AIエンジニアの最低年収が420万円です。(フリーランススタート 調べ/2021年7月時点)

フリーランスのAIエンジニアの年収詳細は下記フリーランスのAIエンジニアの月額単価を年ベースで算出したものです。

 

フリーランススタート AIエンジニアのフリーランス求人・案件 月額単価相場では、AIエンジニアの平均月額単価が79.3万円、AIエンジニアの中央値月額単価が75万円、AIエンジニアの最高月額単価が200万円、AIエンジニアの最低月額単価が20万円となっています。

doocy Job AIエンジニアのフリーランス求人・案件 時給単価相場では、AIエンジニアの平均時給単価が5,427円、AIエンジニアの中央値時給単価が4,640円、AIエンジニアの最高時給単価が25,000円、AIエンジニアの最低時給単価が2,220円となっています。(doocy Job(ドーシージョブ) 調べ/2021年7月時点)

 

会社員エンジニアの年収を見ていきましょう。

 

まず、会社員エンジニア全体の平均年収は469万円です。

会社員エンジニアの年収をもう少し詳しく見ていくと、以下のようになります。

 

次に会社員のAIエンジニアの平均年収を見ていきましょう。

会社員のAIエンジニアの平均年収は618万円と言われています。

 

会社員エンジニア全体の平均年収を比較すると会社員のAIエンジニアの方が高く、40〜50代の会社員エンジニアの平均年収内であることがわかりました。

また、フリーランスのAIエンジニアと会社員のAIエンジニアと比較してみると、フリーランスのAIエンジニアの方が303万円程(約1.5倍)年収が高いという結果が分かりました。

 

AIエンジニアとして活躍をするのであれば、会社員のAIエンジニアよりも平均年収が高く、かつ高年収が獲得しやすいフリーランスのAIエンジニアをおすすめします。

 

AIエンジニアとしてフリーランス求人・案件を早速ご覧になりたい方はこちらから↓

 

 

 

 

3.AIエンジニアの年収アップに必要なスキル

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この章では、AIエンジニアの年収アップに必要なスキルを解説します。

AIエンジニアとして必要なスキルを持ち合わせていることによって高年収を獲得することが出来る可能性が高まります。

 

また、今後AIエンジニアとして仕事に参画する方も参考にしていただき、是非高年収を獲得するためにお役立てください。

 

プログラミングスキル

AIエンジニアにとって年収アップに必要なスキルは、プログラミングスキルです。

AIエンジニアとして、PythonやC言語、C++、Java、JavaScriptなどのプログラミング言語を必要とします。

 

また、Pythonでよく使用されるDjango、bottle、Flask、Tornado、Plone、Tensorflow、Keras、Pytorch、web2py、Scikit-learn、Theanoなどフレームワークの経験/スキルも必要になってくるでしょう。

 

なお、ソース管理スキル、MySQL、Apache、Git、Spark、Hadoop、Dockerなどのミドルウェアのスキルや知識、Linux、Windows、Mac OSのOS知識、AWS、Azure、Google Cloud Platform(GCP)などIaaSの知識など、インフラ周りでシステム開発に必要な様々な経験やスキルがあると希少性が高まり、AIエンジニアとして高年収を獲得できる可能性が高まります。

 

 

機械学習・ディープラーニングの知識/スキル

AIエンジニアにとって年収アップに必要なスキルは、機械学習・ディープラーニングの知識/スキルです。

画像認識や自然言語処理など、AI(人工知能)には様々な目的があります。目的を達成するために、機械学習・ディープラーニングについての理解です。

 

機械学習とは、機械に大量のデータからパターンやルールを発見させ、それを様々な物事に利用することで判別や予測をする技術です。

ディープラーニングとは、十分なデータ量があれば、機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習のことです。

 

機械学習や深層学習特有の不確実性などについての知識を学ぶ必要があります。

また、決定木などの基本的なアルゴリズムから、パーセプトロン・ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなど代表的なアルゴリズムの使い方も求められます。

 

つまり、AIエンジニアにとって機械学習・ディープラーニングの知識/スキルは重要ということです。

そのためAIエンジニアにとって、機械学習・ディープラーニングの知識/スキルがあることにより年収アップしやすくなるでしょう。

 

 

コンピューターサイエンス、統計、数学、データ分析/解析の知識/スキル

AIエンジニアにとって年収アップに必要なスキルは、コンピューターサイエンス、統計、数学、データ分析/解析の知識/スキルです。

AIエンジニアとして、コンピューターサイエンスのほか、統計、数学、データ分析/解析の知識/スキルが必要です。

 

数学は微分積分学・線形代数学など学生から学ぶ知識が基本となっています。

それに加え、機械学習を活用するためにパターン認識、予測、精度などの評価手法や確率分布、確率モデルなどの統計の基本、データからの学習スキル、データ分析による未来予測などを知識として豊富に蓄えておきましょう。

 

AIエンジニアにとって、コンピューターサイエンス、統計、数学、データ分析/解析の知識/スキルがあることにより希少性が高くなり、年収アップしやすくなるでしょう。

 

 

コミュニケーションスキル

AIエンジニアにとって年収アップに必要なスキルは、コミュニケーションスキルです。

AIエンジニアは、現場で働く他エンジニアと密に連携をとることが頻繁に発生します。

 

つまり現場で働く他エンジニアとの常にコミュニケーションをとっていくことが必須になります。

AIエンジニアとして、年収アップを望むのであればコミュニケーションスキルを向上させることが必要です。

 

その他、自分から開発や分析について提案することもありますので、論理的に物事を考察し、説明できる論理的思考力や説明力もあると尚良いでしょう。

 

 

 

4.AIエンジニアの年収アップにおすすめの資格

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この章では、AIエンジニアの年収アップにおすすめの資格を解説していきます。

AIエンジニアになるためには様々なスキルが要求されるため、AIエンジニア関連の資格を保持していることで、自分のスキルを証明する材料となります。

 

G検定(ジェネラリスト検定)

G検定(ジェネラリスト検定)は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している資格試験です。

トヨタ自動車、Preferred Networks、NVIDIAなど世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛しています。

 

ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているか検定します。

AI(人工知能)・機械学習・ディープラーニングの基礎知識から最新動向、法律・倫理までが出題されており幅広い知識/スキルを習得できます。

 

そのため、AIエンジニアにおすすめの資格です。

 

 

E資格(エンジニア資格)

E資格(エンジニア資格)は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施している資格試験です。

トヨタ自動車、Preferred Networks、NVIDIAなど世界のAI技術を牽引する企業が監修・協賛しています。

 

E資格(エンジニア資格)は、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを検定します。

協会が認定したJDLA認定プログラムを過去2年以内に修了することが受験条件となっており、G検定(ジェネラリスト検定)と比較して、より専門的な内容になっています。

 

一般的なAI(人工知能)知識の他、応用数学、機械学習、深層学習の応用など深層モデルの構築、Pythonを使ったプログラミングなどの知識/スキルを習得することができます。

そのためAIエンジニアとして、取得しておきたいおすすめの資格です。

 

 

統計検定

統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が実施している統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。

統計検定は、4級、3級、2級、準1級、1級、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎の8区分の資格が公開されており、段階に応じて自分の統計のスキルを試すことができます。

 

データ分析や機械学習を実際に遂行するにあたって確率や統計学は必要な知識です。

そのためデータ分析や機械学習を活用するAIエンジニアとして、取得しておきたい資格の1つです。

 

 

 

5.フリーランス求人・案件数から見るAIエンジニアのニーズ

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この章ではフリーランス求人・案件数でAIエンジニアのニーズを解説していきます。

フリーランススタートで公開されている職種別求人・案件数を分析してみると、AIエンジニアは1,989件です。（※フリーランススタート調べ/2021年7月）

2021年7月時点でフリーランススタートが取り扱っているフリーランス求人・案件数は200,849件です。

 

AIエンジニアのフリーランス求人・案件を占有率は約1%ということが分かります。

また、機械学習エンジニアのフリーランス求人・案件数は1,184件で、データサイエンティストのフリーランス求人・案件数は772件です。

 

AIエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティストのフリーランス求人・案件数を合計すると3,945件あります。

上記結果により、AIエンジニアのフリーランス求人・案件と占有率は少なからず存在するため、IT市場にAIエンジニアのニーズがあると言えるでしょう。

 

 

 

 

6.AIエンジニアの将来性

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この章ではAIエンジニアの将来性について解説します。

AIエンジニアのニーズは今後も安泰または増加していくでしょう。

 

AIエンジニアのニーズが安泰または増加な理由として、フリーランススタートでAIエンジニアのフリーランス求人・案件が一定数存在することが挙げられます。

AIエンジニアのフリーランス求人・案件数は1,989件です。

 

フリーランススタートで取り扱っているフリーランス職種の中でもAIエンジニアのフリーランス求人・案件は一定数存在するため、ニーズがあることが分かります。

 

IT市場を分析し、AIエンジニアのニーズが安泰である理由を見ていきましょう。

 

アイ・ティ・アールの国内AI(人工知能)市場規模の予測によると、2018年度時点での市場規模は前年度比53.5％増の199億5000万円で、23年度には640億円(約3.2倍)に達する見込みです。

18～23年度の平均成長率(CAGR)は26.5％で推移すると予想しています。アイ・ティ・アールは、特に成長が見込まれる分野として画像認識や言語解析を挙げています。

 

画像認識分野の市場規模において、18年度は前年比2.3倍に急伸しており、19年度以降もその勢いが続くと予測しています。

また、株式会社グローバルインフォメーションのビッグデータの世界市場 - 2025年までの予測：経営、財務、マーケティング・営業の調査によると世界のビッグデータ市場規模は、2020年の1388億8600万ドルから2025年までに2294億2300万ドルに成長すると予測されており、予測期間中の年平均成長率(CAGR)は10.6％とのことです。

 

なお、AI(人工知能)やビッグデータ市場以外にも、IoT、5G、ブロックチェーン、xRなどによるIT業界の飛躍的な拡大やIT技術の急速な進歩、エンジニアの高齢化などの観点より、AIエンジニアを含むITエンジニアは人材不足に陥る可能性が高いです。

2030年まで79万人のITエンジニア不足に陥る可能性があるとも言われています。

 

上記様々な分析を考慮すると、AIエンジニアのニーズは短期的な視点から見て増加していく可能性が高く、また、中・長期的な視点から見てもニーズは安泰または増加していく可能性が高いと言えるでしょう。

 

 

 

7.まとめ

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今回はAIエンジニアという職種に絞り、AIエンジニア年収の詳細(平均年収や最高年収)、AIエンジニアの仕事内容、AIエンジニアの年収アップに必要なスキル、AIエンジニア年収アップに役立つ資格、フリーランス求人・案件数から見るAIエンジニアのニーズ、AIエンジニアの将来性について詳しく解説していきました。

 

AIエンジニアとして、明確な目標を立て常に学習し続けることが活躍をする上で大切となってくるでしょう。

明確な目標を立てることでやるべきことの方向性が定まり、自ずと年収もアップしてくるでしょう。

 

なお、AIエンジニアとして、高年収を獲得したい方はフリーランスとして独立することをおすすめします。

しかし、エンジニア未経験でフリーランスとして独立しても参画できるフリーランス求人・案件は少ないです。

 

まずは会社員として、AIエンジニアや機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストとしての実務経験を数年程積んだ後、フリーランスとして独立することを検討してみましょう。

AIエンジニアとして高年収獲得のため、第一歩を踏み出してみませんか。

 

 

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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。