【2023年最新】AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストの違いを役割・スキル・年収で比較

2023.04.10(公開: 2023.03.10)

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AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストの仕事内容の違いは？

AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストは、どちらもAIやIoTが普及する中で必要な人材です。しかし、両職種の仕事内容の違いについて分からないという人は多いのでしょう。

この記事では、AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容の違いについて紹介します。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストの仕事内容の違い

AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストの仕事内容に共通する点は、どちらもデータの分析を扱う事です。一方で、分析したデータをどのように生かすかという点や、活躍する分野に大きな違いがあります。

AI（人工知能）の開発・システムを構築するエンジニアをAIエンジニアと呼びます。AIエンジニアは、AIを活用したアプリケーションの開発や、AIに組み込むデータの解析や整理まで行います。

AI開発や解析には、膨大なデータを分析し、応答する答えを正確にはじき出すための機械学習のスキルが重要です。

一方でデータサイエンティストはデータ分析が中心の職業です。AIなどを駆使して抽出したデータをどのように活用するのかを考え、ビジネスをサポートします。

例えば、監視カメラなどに映る人物を、コンピューター上で自動で判断できるようなモデルを構築する業務や、企業の売上データを分析し「このような商品が売れるのでは？」という提案をするのも、データサイエンティストの業務です。

データサイエンティストは、顧客の悩みに寄り添い改善するという点では、どちらかといえばコンサルタント業に近い職種といえます。データについての知識がないクライアントに対し、噛み砕いて説明して理解してもらうスキルも必要です。

また、両職種は納期や成果物についても少し異なります。AIエンジニアは学習済みのモデルや、学習前の生データなどが成果物として認められる事が多く、データサイエンティストは、納期までにできる限りの分析結果をアウトプットし、クライアントに提供する場合が多いです。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）の仕事内容

ここでは、AIエンジニアの主な仕事内容について説明します。

要件定義・仕様書・企画書の設計

AIエンジニア（機械学習エンジニア）はクライアントから要望をヒアリングし、要件定義書や仕様書、企画書の設計のようなシステム開発の上流工程を担当します。その点では、システムエンジニアと業務内容が似ているといえます。

一方で、AIエンジニアは実際に機械学習のモデルをシステムに組み込む業務も行うため、その周辺知識を踏まえた上でフレームワークを使用できるか考える点では、システムエンジニアと異なります。

要件定義では、クライアントの要望をまとめつつ、どのような機能が必要なのかを見極め、機械学習の品質や期間を設定します。そして案件定義書をもとに、具体的にどのようなデータを学習すべきかを仕様書に落とし込みます。

AI開発

総務省の「AI開発ガイドライン」によると、まずはAIを活用する目的を設定した後、必要とするデータの収集やモデルの構築を行い、システムに組み込んで利用可能な状態にする事がAI開発の流れと定義しています。

AI開発は一般的なシステム開発と比べて、製品をリリースする事が目標ではなく、その後の運用に比重を置いています。

AI学習の精度向上

リリースしたAIは、運用を重ねることでクライアントが求める要求を達成できているかを検証します。クライアントの要求に売上向上があれば、AIを導入したことで実際に売上は伸びたのかを分析しつつ、AIが安定的に稼働しているか、機械学習モデルの精度は要求を満たしているか確認し、改善点があれば適宜チューニングを行います。

AIの運用保守には高いデータ解析スキルやプログラミングスキルが必要になるため、ベテランの機械学習エンジニアが担当する場合が多いです。

データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストとは、主にデータを使用してビジネスの課題を解決する職業です。ここでは、データサイエンティストの仕事内容について説明します。

課題抽出と課題定義

手元にあるデータを分析する前に、まずはクライアントがどのような課題を解決したいのかを考え、目標を決めるのがデータサイエンスの最初のフェーズといえます。

例えばクライアントのKPI（重要業績評価指標）が売上向上だとします。すると、キャンペーンを打ち出す時期を定めるには売上が伸びる時期の予測が必要だったり、効果的なキャンペーンを打ち出すためにユーザー傾向の分析が必要だったりと、課題を抽出しやすくなります。

課題抽出ができたら、解決するために必要なデータのマッピングを行います。

データの収集、分析

手元にあるデータの出所を調査したり、データを提供するクライアントが所属する業界や職種について調査することで「クライアントは、このデータを用いて何をしたいか」を分析し、アウトプットします。

データを分析に注力して内容を理解できる瞬間が訪れた時、データサイエンティストという仕事にやりがいを感じる方は多いでしょう。

データのクレンジング、加工

データクレンジングとは、データの細かい不備を補正し、分析した時の正確性を高める作業を指します。例えば同じ「1」でも、データの中に「一」や「I」が混在している場合は、ツールで正確に収集できない可能性があります。つまり、データのクレンジングをしてから加工する事は、データ分析の結果を左右する重要な作業といえます。

データクレンジングの主な作業は、先述したようなデータのタイプミスを統一させたり、無関係なデータや重複したデータの削除、不足データの補充などが挙げられます。

分析内容との照合

データサイエンティストは、分析して得た情報と仮説を照合します。例えば、「天気が悪い時に売上が落ちる」と仮説を立てた場合、天気の良い日と悪い日で各商品の売上データを分析し、天気が悪い日にも売上が伸びるような商品は何があるかを提案していきます。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストのスキルに大きな違いはない？必要なスキルを紹介

AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事内容について説明してきましたが、それぞれ業務を行う上で必要なスキルに差はあるのでしょうか。ここでは共通するスキルや、それぞれに求められるスキルについて紹介します。

共通して求められるスキル

AIエンジニアとデータサイエンティストに共通して求められるスキルは、主にプログラミングスキル、データベースの知識、マネジメント能力の3点です。

Pythonなどのプログラミングスキル

Pythonはデータサイエンスの中でも有名なプログラミング言語です。1つの命令に対して記述するコードが短く、汎用性が高いため、主にアプリケーション開発に重宝されています。

また、Pythonは機械学習や計算に特化したライブラリに多く対応している為、AI開発やデータ分析の際にとても便利です。例えば、AI開発であればGoogleのディープラーニングライブラリであるTensorFlowや画像処理に使われるOpenCV、データサイエンティストであれば並列計算ライブラリDaskや、統計をとるためのScipyなどが業務の中で多く使われます。

データベース知識

データベースとは収集したデータを専用の管理プログラムによって整理し、必要に応じて取り出せるようにした状態を指します。データベースはAIエンジニアやデータサイエンティストの業務の土台となるため、扱うには深い知識が必要です。

データベース管理プログラムはDBMSと呼ばれ、DBMSを扱うためにはデータベース言語が必要です。データベース言語でよく使われるのはSQLで、特にMySQLは拡張性の高さや検索スピードの速さに加え、OSを問わず利用できるため、世界中で多く利用されています。パフォーマンスやサポートが充実しており、複雑な処理を得意とするので、機械学習の際によく利用されます。

AIエンジニアもデータサイエンティストもSQLを利用しますが、SQLを用いてソフトウェア開発を行うのがAIエンジニア（機械学習エンジニア）、SQLを利用してビジネスサイドで活躍するのがデータサイエンティストといえます。

マネジメント能力

AIエンジニアやデータサイエンティストとして経験を積んでいくと、プロジェクトやタスク管理のようなマネジメント業務も任されるようになります。どちらの職種も1人で完結せず、チームで業務をこなさなければならないため、人を動かす能力は必要です。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）に求められるスキル

AIエンジニアに求められるスキルは、主にLinux開発経験や機械学習ライブラリの活用、クラウドの知識です。

Linux

LinuxはOSの1つで、PCを選ばずに操作でき、コマンド1つで様々な操作が行える上、セキュリティ性が高いというメリットがあります。また、ライブラリが充実しているので開発の自由度が高く、多くのAIエンジニアがLinuxを使用して開発を行っています。

Linux開発のスキルを伸ばすには、まずはLinuxを操作するコマンドを覚える必要があります。

機械学習ライブラリの活用

AIエンジニアがよく使う機械学習ライブラリには、GoogleのTensorFlowが有名です。

ディープラーニングを行う際に細かなカスタマイズができるというメリットがありますが、ある程度の機械学習の知識は必要であるため、初心者にはやや使いにくいというデメリットがあります。

一方で、TensorFlowほどカスタマイズはできないものの、直感的に実装ができる機械学習ライブラリでは、GoogleのKerasや、Metaが開発したPyTorchが多く使われています。

クラウド知識

近年では大手のクラウドサービスから機械学習ツールが提供されています。例えばAWSであれば、Amazon SageMakerであったり、GCPのAI Platform、AzureのMacine learningは、機械学習の開発環境の提供から運用・保守までも引き受けてくれます。

データサイエンティストに求められるスキル

一般社団法人データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに求められるスキルがいくつか定義されていますが、その中でも重要なスキルについて紹介します。

ドキュメンテーション・レポーティング

IT業界におけるドキュメンテーションとは、成果物をクライアントが理解しやすい形で文書化する事を指します。また、レポーティングはクライアントに対して、ドキュメントを共有する事を指します。

クライアントはデータについて理解できていない場合が多いため、データサイエンティストは「このデータから何が分かるのか」を噛み砕いて説明する必要があります。

そして、レポーティングには数ヶ月単位の定期レポーティングと、緊急時など不定期なレポーティングがあります。レポーティングについては、予めクライアントと話し合った上で、期限内ごとに要求を満たす内容が求められます。

ビッグデータ処理

データサイエンティストは、企業が集めたビッグデータを処理し、必要なデータを抽出して分析しなければなりません。

ビッグデータの処理方法は、有名なものであればユーザーの性別や地域によって分類したクロス集計や、ユーザーの興味の傾向を分類するクラスター分析などが挙げられます。また、ビッグデータの処理にはTableauやOracle BIなど、BIツールを使用する事が多いです。

統計学・データマイニングに関する知識

統計学やデータマイニングに関する知識は、データサイエンティストの土台といえるスキルです。統計学は、例えば学力テストの結果のようにバラツキのあるデータをまとめ、平均値などを可視化できる状態にまとめる作業を指します。

また、データマイニングはビックデータのような大量の情報を分析して傾向を把握し、予測に利用する作業を指します。例えばECサイトでユーザーの購入情報を分析し、おすすめ商品を提供するのもデータマイニングが一役買っています。

データビジュアライゼーション

データビジュアライゼーションとは、情報を分かりやすい形に可視化する事を指します。

データビジュアライゼーションもPythonを使って行いますが、よく使われるのはグラフによって可視化するmatplotlibや数値計算などを扱うNumPy、表計算を扱うpandasなどのライブラリが挙げられます。

AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストの平均年収・単価の違いは？

AIエンジニアとデータサイエンティストの平均年収や案件の単価の違いについて紹介します。

AIエンジニアの平均年収

エンジニアスタイルによると、AIエンジニアの平均年収は約880万円です。フリーランスAIエンジニアの平均月単価は60〜80万円が多く、エンジニア案件の中でも高い傾向にあります。中には月単価160万円の案件もあるため、自身のスキルにあった案件を見つけましょう。

AIエンジニアの具体的案件

深層学習ベースの音声認識や、NLPプロジェクトの開発経験がある方であれば「音声、自然言語処理モデル構築」の案件がおすすめです。最初は金融業界の日本語コールセンターデータを対象としたモデル構築を行います。

また、Tensorflowの使用経験や、大手クラウドの運用経験がある方は「SaaSプロダクト開発案件」がおすすめです。AIを活用したオートメーション事業のプロダクト開発を担当でき、年収900万円以上を狙えます。

3年以上の機械学習の実務経験がある方であれば「査定プラットフォーム」に関わる案件もおすすめです。クライアントとの技術的打ち合わせ経験が求められますが、年収1,800万円以上の高報酬を目指せます。

この他にもAIエンジニアのフリーランス案件は600件以上が掲載されているので、自身のスキルに合った案件を見つけてみてください。

データサイエンティストの平均年収

エンジニアスタイルによると、データサイエンティストの平均年収はAIエンジニアと同様に約880万円です。データサイエンティストは経験よりは実力が評価される場合が多く、年収1,000万円以上を稼ぐデータサイエンティストも多く存在します。

データサイエンティストの具体的案件

データサイエンティストは、データさえあればリモートでも十分業務をこなせるのが特徴です。一方で、社外に持ち出せない内容な重要データを取り扱う場合は、常駐型の仕事を担当する場合もあります。

PythonやSQLの使用経験があり、フルリモートで働きたい方はこちらの案件がおすすめです。数ヶ月サイクルで複数案件に携わる事ができ、年収960万円以上を目指せます。

PythonやSQLなどを用いた実務経験が2年以上であり、クラウドDBを扱った経験のある方はこちらの案件がおすすめです。グローバル最大手の動画学習プラットフォーム開発に携わることができる上、年収1,320万円以上と高報酬を目指せます。

データサイエンティストのフリーランス案件は1,400件以上もあるので、自身のスキルに合った案件を見つけてみてください。

まとめ

今回の記事では「AIエンジニア（機械学習エンジニア）とデータサイエンティストの仕事内容の違い」について紹介しました。結論をいうと、「AIエンジニアはデータを機械学習に持ち込んでツールを開発し、データサイエンティストはAIなどによって分析したデータをもとに、クライアントの課題を解決するコンサルタント業務もこなす」です。

どちらの職種もPythonのようなプログラミング言語だけでなく、データベース言語も扱うスキルが必要になります。

ビッグデータを活用することで技術開発や企業活動に役立つ事ができるので、社会の発展に大きく貢献できるでしょう。