AIエンジニアになることが難しいといわれている5つの背景と挫折しないためのポイントとは

2023.04.10(公開: 2023.03.22)

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AIエンジニアの難しいといわれる5つの背景とは

AIエンジニアになるには豊富な知識が必要で、その難易度はほかのエンジニアよりも高いと言われています。では実際にどのような点が難しいのか、5つの背景をチェックしてみましょう。

数学など理数系の素養が必要で知識を身につけることが難しい

機械学習のクオリティを高めるには、数学の基礎知識が必須です。データのサンプル作成には微積分を用いたり、大量のデータをまとめて計算する際には線形代数を使ったりします。またデータを推測してAIが自動的に学習するには、確率統計の知識もなくてはなりません。プログラミング言語のライブラリを活用すれば、理数系の素養が高くなくても開発は可能です。しかし本格的にAIエンジニアとして稼働し、オリジナルの製品を作るには数学の知識を高めておく必要があります。

統計学の知識が必要となるため

統計学は、データの前処理・モデルのトレーニング・モデルの評価などに不可欠な理論的枠組みを作るために必要です。推測統計学では、サンプリング理論や仮説検定などを含む、標本から母集団のパラメータを推定するために活用します。回帰分析では、目的変数と説明変数の関係を調べるための統計学の手法で、回帰分析を使用してモデルの特徴量と目的変数との間の関係を理解するのに有効です。AIエンジニアにとってこれらの統計学の概念を理解することは重要で、データ分析と機械学習モデルの構築に不可欠なスキルだと言えます。

AIの概念が複雑で難しいため

AIは、機械学習・深層学習・自然言語処理・画像認識・知識表現など、多岐にわたる技術から成り立っています。これらは非常に複雑で、一つの簡単な定義で説明することはできません。また、AIは自然言語処理を使用して人間が話す言語を理解し、適切に応答する必要があります。このプロセスは非常に複雑で、自然言語の構文・意味・文脈を理解するための高度なアルゴリズムを作成しなければなりません。AIは、人間の知性を模倣することを目的としているため、AIエンジニアは継続的な研究と開発が必要となります。

技術進化が早くて難しい

AI技術に取り組む企業や研究機関の数が増え、その研究開発に多額の投資が行われているためAIの技術進化が加速しています。また、クラウド技術やオープンソースの普及により、AIの開発や実装がより容易になり、より多くの人々がAIに取り組むことができるようになりました。さらにIoTやビッグデータなど、AI技術と相性の良い新しいテクノロジーの登場も、AI技術の進化を促進しています。これらのテクノロジーを、スピード感を持って理解し続ける必要があるため、AIエンジニアになった後も学ぶ姿勢を崩すことはできません。

論理的思考・プレゼンテーション能力などのビジネススキルも求められる

AIはデータを処理して決定を下すため、論理的な思考が必要です。AIを開発するにあたっては、問題解決能力や分析能力など、特定の問題に対して適切な解決策を導き出すための知識を学習する必要があります。またAI開発には様々な分野・特徴があり、プレゼンテーションでは何を伝えたいのかを明確にすることが大切です。一般人向けの場合では、専門用語を減らし、わかりやすい言葉で説明する能力も求められます。このように、テクニカルだけでなくビジネススキルを備えたAIエンジニアが必要とされるのが現状です。

AIエンジニアとして挫折しないためにやっておきたい3つのポイント

AIエンジニアとして活動する際、さまざまなトラブルに直面します。そのような場面で、挫折してしまうのを防ぐための3つのポイントを紹介します。

他のAIエンジニアとの繋がりを持つ

一緒に働く仲間を持つことは、情報収集に困らないメリットがあります。1人で解決するのが難しい問題に直面したとき、コミュニティなどの存在が助けとなり挫折防止に効果的です。AIエンジニアとつながる方法はいくつかあります。オンラインコミュニティの参加では、GitHubやStack Overflowのコミュニティ・AIやデータサイエンスに特化したSlackグループなどに参加して交流することが可能です。オンライン教育の受講では、Coursera・Udemy・Codecademyなどの教育プログラムやコースに参加することで、他のAIエンジニアとつながることができます。

人に聞ける環境を自分で作る

経験の浅い段階では、聞かないと解決できないことや、聞くことで何時間も早く解決できることが多くあります。なので人に聞ける環境づくりは、AIエンジニアを続ける上で重要です。AIエンジニアの職場であれば、同僚や上司に質問することができます。同じチームで同じ業務に携わっていることが多いため、より具体的なアドバイスを受けることが可能です。Udacity・edXなどのオンライン教育プラットフォームでは、専門家によるオンラインサポートを受けたり、メッセージ機能を通じて他の学習者に質問することができます。

難易度が高い上、継続的な学習が必要で困難なことを覚悟する

AIエンジニアは機械学習・データ分析・自然言語処理などの分野に精通する必要があります。これらの分野は、数学・統計学・プログラミングなどの技術的な知識が必須です。また大規模なプロジェクトでは、多くの人員が必要であり、チームをまとめる際に問題が発生する可能性があります。そのため高い技術力や経験が必要となります。新しい技術の導入にも積極的であることが求められますが、新しい技術には不確定要素があるためリスク管理能力も欠かせません。このように難易度が高いだけでなく、日々新技術の導入に向けて学ぶ姿勢をキープする必要があります。

【未経験・経験者も共通】AIエンジニアになるために必要な4ステップとは

AIエンジニアになるには、どのような手順を踏む必要があるのでしょうか。このセクションでは、AIエンジニアとして稼働するまでの4つのステップを紹介します。

AI開発に使えるプログラミング言語を習得する

代表的な言語として、Python・R・Java・C++・Juliaなどが挙げられます。Pythonは、データサイエンス、機械学習、自然言語処理、画像処理など、AI開発に必要なさまざまな分野で使用される言語です。Rは、統計解析、データマイニング、データ可視化などの分野で使用されています。Javaは、汎用的な言語であり、AI開発においても広く使用されているのが特徴です。C++は、高速な処理が必要な場合に使用される言語であり、AI開発においても使用されています。Juliaは、高速かつ科学技術計算に特化した言語です。ほかにも、AI開発に使用される言語は多数あります。開発するアプリケーションや研究分野に合わせて、最適な言語を選択することが重要です。

オリジナルのアプリケーションを作成する

使用するモデルによっては、差別や不公正な扱いを引き起こす可能性があるので、練習としてアプリケーションを自作してみるのがおすすめです。アプリ開発をする場合、例として以下のような手順があります。まず開発するアプリケーションの目的を明確にし、必要な機能や要件を洗い出してください。顔認識を用いたセキュリティシステムを開発する場合は、認識する顔の数や精度、識別するための条件などを決めましょう。続いてデータの収集・前処理・アルゴリズムの選定をし、実際にモデルを構築します。

ポートフォリオ・Githubにソースコードを公開

Githubにポートフォリオとなるソースコードを公開することで、コラボレーションがとりやすくなります。Githubは、複数の人が同じプロジェクトに協力するためのツールが充実しているのが特徴的です。例えば、コードの変更履歴を管理するGitや、複数人でのコードレビューを行うPull Requestなどがあります。これらのツールを使うことで、開発者同士が効率的にコラボレーションしたりフィードバックを受けたりすることが可能です。このように、Githubを使うことでコミュニティの力を借りることができ、開発のスピードや品質を向上させることができます。

部署異動・転職・フリーランスなど自分に合った形でAIエンジニアになる

企業が新しいAIプロジェクトを始める場合、それに必要なスキルや知識を持つAIエンジニアが必要です。そこへAIエンジニアとして部署移動を狙う方法があります。現在IT関係の仕事に就いていない人は、AI技術を導入する企業で社員として転職を考えるのも1つです。企業によっては、AIエンジニアの専門知識やスキルを活かして、新規事業の立ち上げや既存事業の改善に取り組むことがあります。スキルに自信がある人は、フリーランスとして働くのもよいでしょう。特に、中小企業やスタートアップ企業などは、自社でAIエンジニアを雇用することが難しい場合があり、フリーランスに頼ることがあります。

AIエンジニアの需要が高い業界って？

AIエンジニアはどのような場面で活躍しているのでしょうか。次に実際にAI技術が必要とされている業界や場面について解説します。

メーカー（キーエンスやソニーなど）

産業用センサー・FAシステム・計測機器などの開発を手がけるキーエンスは、AI技術の活用にも積極的に取り組んでいます。製造現場においてAIを活用した品質管理や効率化に向けた取り組みを行っており、AIエンジニアの需要が高まっています。また音響機器・映像機器・ゲーム機器などで有名なソニーもAI技術の活用にも力を入れています。ソニーはAIを活用した音声認識技術や画像認識技術の開発に取り組んでおり、スマートスピーカーの開発や、カメラを搭載したロボット開発などが印象的です。

IT/Web業界

IT業界ではAIを活用したソフトウェア開発において、AIエンジニアの需要が高まっています。例えば、自然言語処理や画像認識技術を用いたアプリケーションの開発や、機械学習アルゴリズムを活用したデータ分析システムの開発などが一般的です。またビッグデータを扱うにあたって、データ分析や機械学習モデルの構築なども挙げられます。IoT分野ではIoTデバイスから収集されるデータを解析し、AI技術を活用した制御システムの開発が進んでいるのが特徴的です。さらに商品のレコメンデーションにも、AIを活用することができます。例えば、NetflixやSpotifyのレコメンデーション機能では、ユーザーが再生したコンテンツをもとに、同じジャンルやアーティストの作品を推薦することが可能です。以上のように、IT業界ではAI技術の普及に伴い、AIエンジニアの需要が高まっています。

金融・保険業界

金融や保険業界においてもAI技術の導入が進んでいます。リスク管理をする際に、AI技術を活用することでより正確なリスク評価を行うことが可能です。例えば、機械学習を用いた信用リスク管理や、データマイニングによる不正検知システムの開発などが挙げられます。また自然言語処理を用いたチャットボットの開発や、顧客のニーズを予測するための機械学習アルゴリズムの開発により顧客サービス向上にも有効です。将来的には、金融業界におけるAI技術の活用はますます進んでいくことが予想されています。

製造業界

製造業ではAI技術を活用することで、生産ラインの最適化を行うことが可能です。例えば、機械学習を用いた生産ラインの自動制御や、ロボットを活用した生産ラインの自動化などが考えられます。ほかには画像認識技術を用いた欠陥部位の検出や、機械学習を用いた品質異常の予測など、品質管理のシーンでも便利です。さらに、IoT技術を活用した機器のリアルタイム監視では、機器の故障予測やメンテナンスにも役に立ちます。特に近年では、自動運転技術の発展に伴い、自動車メーカーをはじめとする様々なメーカーがAIエンジニアを採用しており高需要です。

アパレル（EC）

アパレル業界では、在庫管理が課題となっています。AI技術を活用することで、過去の販売実績・天候情報・顧客動向などのデータから在庫の需要予測を行うことが可能です。また在庫品と顧客の需要をマッチングすることもできます。顧客の購買履歴や検索履歴から嗜好性や好みを把握し、在庫品とのマッチングを行うことで顧客満足度の向上を図ることが可能です。AIを使った自動発注では人的ミスをなくし、在庫切れを防止することもできます。AIを活用した商品のレコメンデーションでは、顧客が購入した商品の類似商品を提案する・閲覧履歴から他の類似商品を提案することが可能です。また、顧客の好みに合わせてオススメの商品を提案することもできます。このように、さまざまな業界でAI技術が必要とされているのが現状です。

AIエンジニアの仕事内容と年収をフリーランス案件例を交えて紹介

AIエンジニアとして稼働する際、収入や案件の内容について気になるところです。ここでは、2023年3月のデータをもとにAIエンジニアの年収や案件例を紹介します。

会社員の場合：AIエンジニア全体の平均年収

AIエンジニアの平均年収は600万円です。年代別でみると最も低いのが20歳〜24歳の339万円で、最も高いのが50歳〜54歳の666万円となります。地域別でみると最も低いのが福岡県の473万円で、最も高いのが東京都の617万円です。AIエンジニアの平均年収は常に変動しており、求人市場の状況や産業の発展によっても左右されます。しかしIT産業の成長が続く現在は、AIエンジニアの需要が高まっており、一般的には比較的高い年収を得ることができる職種です。

参照：求人ボックス

フリーランスAIエンジニア全体の平均年収

フリーランスにおいては、月額平均単価73万円で年収は876万円となり、会社員よりも高い傾向にあります。ただし月額最高単価160万円・最低単価10万円と収入の幅が非常に広いため、スキルによって年収のばらつきが生じやすいのが特徴です。フリーランスの年収は経験・プロジェクトの規模や難易度・クライアント企業の業界や規模などによって異なります。また、フリーランスの場合は、自ら仕事を見つける必要があるため、仕事の獲得能力も重要な要素です。

参照：AIエンジニアのフリーランス求人・案件（全640 件）

フリーランスAIエンジニアの具体的な案件

【JavaScript(React)】【業務委託(準委任)】フロントエンドエンジニア

こちらはフロントエンジニアのフリーランス求人です。業務内容は、社内デザイナー向けWebサービスのフロントエンド開発で、ReactやTypescriptを使用する場面もあります。AWS Amplify Consoleを使ったCI/CD基盤の整備も行います。求めるスキルとして、AI関連ではPythonなどを用いたデータ分析ができると有利です。

データサイエンティスト音声、自然言語処理モデル構築

自然言語処理モデルの構築のお仕事です。開発環境はWindowsまたはMacのAWSを使用し、要件定義から実装まで行います。基本はリモート勤務で、稼働時間は10：00〜19：00です。データサイエンティストとして経験を積みたい人や、音声認識/NLPプロジェクトにおける開発経験がある人におすすめの案件になります。

【Python】新規AI系SaaSプロダクト開発案件

Pythonを用いたAI開発のお仕事です。経験によって企画・設計・実装・テスト・各技術選定などの作業を担当します。インフラはAWS・GoogleCloudPlatform・MicrosoftAzureを使用し、ライブラリはTensorFlowを使います。トレンド案件に興味がある人や、これまでにない新しいものを作りたい人におすすめの案件です。

まとめ

AIエンジニアになるには、プログラミング言語の習得に加えて数学や統計学の知識も覚える必要があります。また日々進化するAIの複雑な概念を学ぶ努力も継続しなければなりません。とはいえ他のAIエンジニアとの繋がりを作ったり、常に学びやすい環境を準備したりすることで、挫折を回避することが可能です。これから年収も需要も高くなる可能性があるので、困難の先には大きなメリットがあると言えます。オンラインコミュニティなど、学習できる環境は豊富なので、自分に合った方法で知識と経験を身につけていきましょう。