aiエンジニアの仕事内容とは？未経験でも目指せる方法を解説

AIの進化とともに注目を集める職種の一つが「AIエンジニア」です。近年では、「aiエンジニア仕事内容」に関心を持ち、これから目指してみたいと考える方も増えています。しかし一方で、「やめとけ」「いらない」「オワコン」といった否定的な意見や、「仕事なくなるのでは？」という不安の声も少なくありません。

実際のところ、AIエンジニアの仕事内容はどうなっているのでしょうか？年収はどれくらいで、どんな人が向いているのでしょうか？また、「AIエンジニアのつらいことは何ですか？」といった現場のリアルな疑問も気になるところです。

この記事では、aiエンジニア仕事内容の具体的な仕事例や、未経験からなるにはどうすればいいのか、必要な資格やスキルは何かなど、これからAIエンジニアを目指す方に役立つ情報を幅広く解説していきます。将来性やキャリアアップの可能性も含めて、わかりやすく整理してお伝えしますので、ぜひ参考にしてください。

aiエンジニア仕事内容とは？基本から実情まで解説

• 仕事内容の具体的な仕事例は？
• 未経験でもできる？
• 必要な資格とは
• aiエンジニアに向いている人はどんな人ですか？
• aiエンジニアはやめとけと言われる理由
• aiエンジニアの仕事でつらいことは何ですか？

仕事内容の具体的な仕事例は？

AIエンジニアの具体的な仕事内容は多岐にわたります。主な業務は「AIの開発」「学習のためのデータ準備」「分析結果の活用」などに分類されますが、実際の現場ではさらに細分化されたタスクが日々行われています。

例えば、AI開発の一環として、画像認識や音声認識などのシステムを設計する業務があります。これは、AIが対象物を正確に理解し、適切なアクションを取れるようにするための設計・実装作業です。また、自然言語処理（NLP）を使って文章を解析するAIを構築するプロジェクトも多く存在します。こうした開発では、Pythonなどのプログラミング言語を使ってモデルを構築し、精度を高めるための試行錯誤が続きます。

他にも、機械学習モデルに必要な学習データの収集と前処理、いわゆる「データクレンジング」を行う作業もAIエンジニアの重要な仕事の一つです。データにノイズや欠損があると、AIの性能に大きな影響が出るため、丁寧に取り扱う必要があります。

このように、AIエンジニアの仕事内容はシステム開発だけでなく、データの準備から検証、結果の分析、運用保守まで幅広く、非常に実務的かつ総合的なスキルが求められます。

未経験でもできる？

AIエンジニアは専門性の高い職種ですが、未経験からでも目指すことは可能です。もちろん、AI技術には高度な数学やプログラミングの知識が必要ですが、それらは独学やスクール、実務経験を通して後から習得できるものです。

最近では、AIや機械学習に特化したオンライン講座や専門学校のコースも充実しており、社会人や学生が基礎から学べる環境が整っています。また、Pythonなどの初心者向けプログラミング言語を入り口にして、少しずつAIの知識を深めていくルートも一般的です。

さらに、AIエンジニアを募集する企業の中には、ポテンシャル採用を行っているところもあります。この場合、AIの実務経験がなくても、技術への理解力や学ぶ意欲、論理的思考能力があれば評価されるケースも多いです。

とはいえ、未経験であっても、最低限のプログラミングや数学の知識は自力で学ぶ姿勢が求められます。いきなり高度な案件に取り組むことは難しいかもしれませんが、学習と実践を重ねることで徐々にレベルアップし、AIエンジニアとしてのキャリアを築くことは十分に可能です。

必要な資格とは

AIエンジニアになるために必須の資格はありませんが、業務に役立つ資格やスキルを証明するための資格は数多く存在します。資格を取得することで、知識や技術力を可視化でき、採用時や転職時に有利になる場合があります。

まず、AI分野で広く知られているのが「G検定（ジェネラリスト検定）」です。これはAIの基礎知識や法的・倫理的な課題について問われる検定で、AI業界の登竜門的な位置づけとなっています。もう一歩踏み込んだ実践的なスキルを証明したい場合は「E資格（エンジニア資格）」の取得もおすすめです。こちらは、ディープラーニングの実装力が問われる試験で、より実務に近い内容が出題されます。

また、クラウド環境でのAI開発に携わる場合、「AWS Certified Machine Learning」や「Microsoft Azure AI Engineer」などのクラウドベンダーが提供する資格も有効です。これらは実際の開発環境で使える知識を問うため、業務直結型のスキル証明になります。

資格そのものが必要条件になるわけではありませんが、AIエンジニアを目指す上での学習目標として活用するのは効果的です。自分のスキルレベルを客観的に示せる手段として、積極的に資格取得を検討してみると良いでしょう。

aiエンジニアに向いている人はどんな人ですか？

AIエンジニアに向いている人には、いくつか共通した特性があります。特に重要なのは、論理的な思考力、探究心の強さ、そして継続して学び続ける姿勢です。

まず、AI開発では膨大なデータを扱い、複雑なアルゴリズムを設計・調整する場面が多くあります。こうした作業では、問題の原因を見つけ、解決策を順序立てて導き出す「論理的な思考力」が求められます。感覚に頼るのではなく、データや理論に基づいた冷静な判断ができることが大切です。

次に、AIという分野は技術進化のスピードが非常に速いため、新しい知識を取り入れようとする探究心や、継続的な学習への意欲が必要です。流行のフレームワークや新たな手法に常にアンテナを張り、情報をアップデートする姿勢が欠かせません。

また、地道な作業やトライアンドエラーを繰り返す忍耐力もAIエンジニアには求められます。開発の途中で思ったような結果が出ないことは珍しくありません。その都度、原因を見つけ出し、改善していく根気強さが仕事の質を左右します。

このように、AIエンジニアに向いている人は、技術力だけでなく、考え方や性格面にも特定の傾向があります。もしこれらの特性に自分が当てはまると感じたなら、AIエンジニアという職業にチャレンジする価値は大いにあるでしょう。

aiエンジニアはやめとけと言われる理由

AIエンジニアという職業は魅力的に映る一方で、「やめとけ」と言われることもあります。その背景には、いくつかの現実的な課題が存在しています。

まず一つ目の理由は、学習コストが非常に高いことです。AIエンジニアにはプログラミングスキルだけでなく、統計学や線形代数、微積分といった高度な数学的知識、さらには機械学習やディープラーニングといった専門領域への深い理解が求められます。このため、独学での習得には限界があり、専門スクールや大学などで体系的に学ぶ必要がある場合も少なくありません。

次に、成果が出るまでに時間がかかることも、敬遠される要因の一つです。AI開発では、精度の高いモデルを構築するために膨大なデータを扱い、試行錯誤を繰り返す必要があります。特に、実務未経験者が最初の成果を出すまでには時間がかかり、途中で挫折してしまう人もいます。

また、期待値が先行しがちなことにも注意が必要です。AIエンジニアという肩書きに対して「すごい仕事」「年収が高い」といったイメージを持たれることが多いですが、実際の現場では地道なデータ整備やコードのデバッグ作業が中心になるケースもあります。理想と現実のギャップが大きく、「こんなはずじゃなかった」と感じてしまうこともあるでしょう。

このような理由から、「AIエンジニアはやめとけ」と言われることがあります。ただし、これはあくまで向き不向きの話です。自分に合った学習スタイルやキャリアプランを持ち、継続して学べる姿勢がある方にとっては、やりがいのある職業であることに変わりありません。

aiエンジニアの仕事でつらいことは何ですか？

AIエンジニアの仕事は最先端の技術を扱う華やかなイメージがありますが、実際には「つらい」と感じる場面も少なくありません。その主な要因は、技術的な難易度の高さと、成果がすぐに見えにくい点にあります。

まず、AIエンジニアが直面する最初の壁は、急速に進化する技術へのキャッチアップです。AI技術は日々更新され、新しいフレームワークやアルゴリズムが次々と登場します。これに追いつくためには、常に勉強し続ける必要があり、忙しい業務の合間でも自己研鑽を怠ることができません。学び続ける姿勢が求められるため、情報のアップデートに疲弊してしまうこともあります。

また、AI開発の現場では、思い通りにいかないことが頻繁に起こります。例えば、モデルの精度が上がらない、データが不完全で再学習が必要になる、アルゴリズムの理解が浅く原因がつかめないなど、粘り強く課題に向き合わなければならない状況が続きます。地道なトライ＆エラーの連続に、精神的な疲労を感じる人も多いです。

さらに、職場環境によってはプレッシャーの大きさもつらさの一因になります。AI技術に対する社内の期待が高まっている中、成果を求められるスピード感や精度に対して、リソースや時間が不足しているケースも少なくありません。このようなギャップがプレッシャーとなり、ストレスを感じる原因になります。

このように、AIエンジニアの仕事には高い知識・スキルと、根気強い対応が求められるため、つらいと感じる場面があるのは事実です。しかし、難題を乗り越えて成果が出たときの達成感や、自分が手がけたAIシステムが世の中で役立つ喜びは、他の職種では味わえない魅力ともいえるでしょう。

aiエンジニア仕事内容の将来性とキャリア事情

• 将来性はある？オワコンって本当？
• 仕事はなくなる可能性がある？
• 「いらない」と言われる理由
• 年収はいくら？
• aiエンジニアになるにはどんな準備が必要？
• キャリアアップを目指すには

将来性はある？オワコンって本当？

「AIエンジニアはオワコンだ」といった言葉を耳にすることもありますが、現時点ではその見方は極端だと考えられます。むしろ、今後の社会でより重要な役割を担う職種として、将来性が期待されているのが実情です。

AI技術は、業務の効率化やサービスの質向上に貢献するツールとして、すでに多くの業界に浸透しています。医療、製造、金融、物流、エンタメなど幅広い分野でAIが活用されており、その拡大は今後も続くと予想されます。特に、自動運転や生成AI、音声認識などの分野では、まだ多くの技術課題が残っており、優秀なAIエンジニアの需要は高まる一方です。

では、なぜ「オワコン」と言われるのでしょうか。その背景には、AIブームによって過剰な期待が膨らみ、理想と現実のギャップに落胆した人が出てきたことが影響しています。例えば、「誰でもAIで稼げる」「自動でなんでもできる」といった誇張された情報に影響され、実際に取り組んでみたら難しくてやめてしまったという声が、否定的なイメージを生んでいるのかもしれません。

また、AI技術自体が成熟し始めたことで、特別感が薄れたと感じる人もいるでしょう。しかし、技術が広く普及する段階だからこそ、専門性を持ったAIエンジニアの重要性はむしろ増しています。単にAIを使えるだけでなく、課題解決のために最適な技術を選び、実装・運用までできる人材は、今後も高いニーズがあります。

このように、「オワコン」という言葉に惑わされるのではなく、AI技術の発展の流れと社会的ニーズを冷静に見極めることが大切です。しっかりとスキルを磨けば、将来的にも安定したキャリアを築くことができるでしょう。

仕事はなくなる可能性がある？

AIエンジニアの仕事が「なくなるのではないか」と不安を感じている人もいるかもしれませんが、現時点でその可能性は極めて低いと言えます。むしろ、AI技術の発展によって、AIエンジニアの役割は今後さらに広がっていくと考えられます。

たとえば、AIによる自動化が進むことで、定型業務や単純作業はAIに置き換えられる傾向があります。しかし、AIシステムを設計・開発・運用する仕事は、依然として人間にしかできない領域が多く残されています。特に、現実の課題をAIにどう解決させるかを設計し、その実装を主導する役割はAIエンジニアの専門領域です。

また、AIが導入される産業分野は年々増加しています。医療や農業、教育といったこれまでAI導入が進みにくかった領域でも、次第にAIの活用が進められており、それに伴ってAIエンジニアへの需要も拡大しています。このような動向を見る限り、AIエンジニアの「仕事がなくなる」というのは現実的とは言い難い状況です。

一方で、全く安心というわけでもありません。AIエンジニアに求められるスキルや技術は進化しており、時代遅れの知識やツールしか扱えない場合、仕事の機会は減っていく可能性があります。これはどのIT職にも共通する課題ですが、継続的な学習とスキルのアップデートが欠かせないという点では、AIエンジニアも例外ではありません。

このように、AIエンジニアの仕事がなくなるかどうかは、「職種」そのものの消滅ではなく、「スキルの更新ができない人」が置いていかれるリスクと捉えるべきです。逆に言えば、学び続ける姿勢がある限り、AIエンジニアとしてのキャリアは将来にわたって十分な可能性を持っていると言えるでしょう。

「いらない」と言われる理由

AIエンジニアは将来性のある職業として注目されている一方で、「いらない」といった否定的な声があるのも事実です。このような意見が出る背景には、いくつかの要因が絡んでいます。

まず一つ目は、AIエンジニアという職種が非常に高度な専門性を求められる点です。一般的なITエンジニアよりも広範な知識やスキルが必要であり、すべての開発者が対応できるわけではありません。そのため、企業側としては「限られたプロジェクトでしか活用できない」「他職種で代替できるのではないか」といった意識を持つことがあります。

また、近年は機械学習フレームワークやAIのAPIが進化しており、専門のエンジニアでなくてもある程度のAI機能を実装できる環境が整ってきました。例えば、GoogleのAutoMLやOpenAIのAPIなどを活用すれば、複雑なアルゴリズムの知識がなくてもAIシステムの一部が構築可能です。このようなツールの登場により、「専門のAIエンジニアをわざわざ雇う必要がない」と考える企業も出てきています。

さらに、AIのプロジェクトは成果が見えるまで時間がかかる傾向があるため、「本当に効果があるのか」と疑問を持たれることもあります。特に中小企業では、即効性のある投資を重視するため、AIエンジニアへのリソース配分をためらうケースもあります。

しかし、これはあくまで一部の見方です。実際には、データの設計からモデルの改善、ビジネスへの応用まで一貫して担えるAIエンジニアの存在は貴重であり、正しい理解と活用が進めば、より高い価値を発揮できる職種であることは間違いありません。

年収はいくら？

AIエンジニアの年収は、IT業界の中でも高水準に位置しています。平均としては約600万円前後とされており、ソフトウェアエンジニアやWebエンジニアと比較しても高めです。これはAI技術そのものがまだ発展途上であり、専門的なスキルを持つ人材が市場に少ないことが一因です。

特に、ディープラーニングや強化学習といった高度な分野に携わるエンジニアは、より高い報酬を得られる傾向にあります。加えて、AIを活用した製品やサービスが利益に直結しやすいため、事業の収益性に大きく貢献するAIエンジニアは企業からも高く評価されやすいのです。

例えば、大手IT企業や外資系企業では、年収800万円以上の求人も珍しくありません。中には年収1,000万円を超えるポジションも存在しており、経験や実績次第ではさらに高収入も目指せます。

一方で、年齢や経験によって差が出るのも事実です。20代の未経験層では300万円〜400万円程度のスタートもありますが、実務経験を積み、実績を重ねることで収入は着実に増えていきます。30代以降では平均年収も500万円を超え、管理職やリードエンジニアになるとさらにアップします。

また、フリーランスとして活躍する場合は、案件単価に応じて年収が大きく変動します。高単価のプロジェクトを継続的に受注できれば、会社員以上の収入を得ることも十分に可能です。

このように、AIエンジニアはスキルと経験がそのまま年収に直結する職種であり、自己研鑽と実践の積み重ねが収入アップの鍵となります。

aiエンジニアになるにはどんな準備が必要？

AIエンジニアになるには、まずAIに関する基本的な知識と技術をしっかりと身につける必要があります。専門的な分野であるため、事前の学習と計画的な準備が不可欠です。

最初に取り組むべきは、プログラミングスキルの習得です。特にPythonは、AI開発の現場で最も使用されている言語であり、機械学習やデータ分析のライブラリも豊富に揃っています。その他にも、RやC++、JavaScriptなども補助的に使われることがあります。

次に、数学と統計の基礎を学びましょう。AIは確率論や線形代数、微分積分などの数理的な理論をベースに成り立っています。AIモデルを設計・改善する際に必要となるため、基礎的な内容から学び直すのがおすすめです。

さらに、機械学習やディープラーニングの仕組みを理解することも重要です。近年は、無料や有料のオンライン講座、書籍、専門学校など、学べる手段が多様に揃っています。自分のレベルや生活スタイルに合った方法で学習を進めるとよいでしょう。

加えて、実践経験も欠かせません。自分でデータを集めてモデルを構築し、分析・改善するという一連のプロセスを経験することで、知識が定着し、実務での応用力も身につきます。ポートフォリオとして残せるような成果物を作っておくと、就職・転職活動の際にも大きな武器になります。

このように、AIエンジニアになるには理論と実践の両面から準備を進める必要があります。最初は難しく感じるかもしれませんが、着実にステップを踏めば、誰でも目指せるキャリアです。

キャリアアップを目指すには

AIエンジニアとしてキャリアアップを目指すためには、単に技術力を高めるだけではなく、戦略的にスキルや経験を積み重ねることが大切です。

第一のステップは、自分の専門性を深めることです。AIといっても画像認識、自然言語処理、強化学習など領域は幅広いため、どの分野に強みを持つかを明確にするとキャリアの方向性が定まりやすくなります。そのうえで、研究論文を読む習慣をつけたり、コンペや勉強会に参加することで専門性を強化できます。

次に重要なのが、プロジェクトの経験を積むことです。業務でAI開発に携わっている場合は、実際に手を動かすだけでなく、プロジェクトの設計や改善提案、顧客との折衝などにも関わることで、より高い視点で物事を判断できるようになります。

また、マネジメントスキルやビジネス理解を持つことも、上流工程や管理職ポジションを目指す際には欠かせません。AI技術をどのようにビジネスに結び付けるかを考えられるようになると、企業の中でも重要なポジションを任されやすくなります。

さらに、資格の取得もキャリアアップに有効です。たとえば、AWS認定やG検定、E資格などは実力の証明になります。企業によっては資格保持者を優遇するところもあるため、学習と並行して取得を目指すとよいでしょう。

最後に、自分の成果や実績を言語化して外部に発信することも効果的です。ブログやSNS、技術系イベントなどを通じて、自分の取り組みをアピールすることで、他社からのスカウトやキャリアの幅が広がる可能性があります。

このように、キャリアアップには専門性・実務経験・ビジネス視点・発信力といった複数の要素が関わってきます。目指すゴールに合わせて、バランスよく力を伸ばしていきましょう。

aiエンジニア仕事内容まとめ

• AIエンジニアの仕事内容は開発・学習・分析の3つに大別される
• 画像認識や音声認識などのAIシステム開発が主な業務の一つである
• データの収集とクレンジングもAIエンジニアの重要な役割である
• Pythonを中心としたプログラミングスキルが不可欠である
• 未経験からでも学習環境が整っていれば目指すことは可能である
• G検定やE資格などの資格はスキルの証明として有効である
• 論理的思考力や継続的な学習意欲が向いている人の特性である
• 高度な数学知識や統計の理解が求められる職種である
• AIエンジニアは技術進化に対応する継続的な学習が必要である
• 実務における試行錯誤や精度改善には粘り強さが必要である
• 期待先行で地道な作業が多い現実とのギャップに注意が必要である
• 高年収が期待でき、経験に応じて収入は大きく伸びる傾向にある
• 将来性は高く、多くの業界でAI活用が拡大している
• AIエンジニアが不要とされるのはツールの普及や誤解によるものである
• キャリアアップには専門性・発信力・ビジネス理解の強化が鍵である