AI技術者とは？

AI技術者とは自動運転やロボット開発、音声認識の分野で注目されているエンジニアの職種の一つ。

AI技術はビッグデータの解析やチャットの自動返信機能など様々な状況で活用されていることもあり、今後も需要が期待できる技術でもあります。

AI技術者はそんなAI技術を専門に活用する技術者であり、現場では人工知能や機械学習など最先端技術を有していることが求められます。

企業によっては機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどの職種として求人が募集されることもあります。

AI技術はWebやスマホアプリだけでなく電化製品にも活用されてきていることを考慮しても将来性がある職種だといえるでしょう。

AI技術者の年収は？

AI技術者の年収は、システムエンジニアなど他のエンジニア職と比較すると高めに設定されていることが多くなります。

実際に大手通信会社では、優秀なAI技術者に対して年収3000万円を提示したケースもあります。

海外の求人ではAI技術者の年収3000万円は珍しいことではありませんが、国内で年収2000万円が提示されるケースはそこまで多くありません。

しかしスキルと経験があるAI技術者なら年収1000万円以上を提示されることもあるため、高い年収が期待できる職種だといえます。

弊社の求人サイトtechcareerでは、AI技術者の職種であるデータサイエンティストの求人を多数掲載しています。

データサイエンティストの年収の一部を紹介すると、以下の通りです。

• 805万円　～　1505万円
• 500万円　～　1000万円
• 500万円　～　900万円
• 400万円　～　1000万円

企業によって提示する年収には幅がありますが、1000万円以上を提示している求人も少なくありません。

経済産業省の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果（平成29年）」によると日本のIT人材の平均年収は600万円です。

AI技術者なら、スキルアップに伴って平均よりも高い年収を目指すことができるといえるでしょう。

参考：経済産業省「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果（平成29年）」

AI技術者の年収を上げる必要なスキルは？

AI技術者は、他のエンジニアと比較すると数学への深い知識と理解が求められます。

フロントエンドエンジニアやシステムエンジニアは文系でも目指せる職種です。

しかしAI技術者は数学への深い理解が求められることから、適正がある人材は限られてくるといえるでしょう。

ではAI技術者になるためには数学の他にどのような知識とスキルが必要になるのか、順番に見ていきましょう。

・機械学習の知識

AI技術者の前提として必要となるのが、機械学習の知識です。

機械学習ではPythonの理解だけでなく、機械学習フレームワークへの理解も求められます。

機械学習の開発はフレームワークを利用することで作業が大幅に効率化できるからです。

PythonでDeep Learningを学習するなら、深層学習ライブラリTensorflowなどがあります。

AI技術者として年収アップを目指すならフレームワークやライブラリを使いこなせることも大切です。

・数学（微分積分など）

AI技術者には数学の理解も欠かせません。

そもそもデータ解析やパラメーター調整は数学の知識がなければできない業務でもあるからです。

もちろん担当業務によっては数学の理解が重要ではない可能性もあります。

しかしAIやDeep Learningの学習と数学は切り離すことはできません。

AI技術者として高い年収を目指すなら、微分積分や統計学は前提として必要な知識だといえるでしょう。

・MySQLなどデータベース関連知識

機械学習やAIの開発にはデータの活用を切り離すことができません。

AIは基本的にビッグデータから学習するからです。

またデータベースを上手く扱うことができれば、業務の効率が高まることも期待できます。

高い年収を目指すなら、MySQLなどデータベース操作スキルや関連知識はAI技術者にとって欠かせないといえるでしょう。

・データ解析知識

AI技術者にはデータ解析知識も必要です。

AIはデータを活用して学習するため、AI技術者には様々なデータ解析手法を身につけていることが求められるからです。

データ解析手法には、決定木分析やロジスティック回帰分析など様々な解析手法があります。

どのようなデータ解析手法が必要になるのかは、携わるプロジェクトによって異なります。

データ解析知識をしっかりと身につけることができれば、様々なプロジェクトでスキルを活かすことができます。

AI技術者からプロジェクトマネージャへ

AI技術者からAIプロジェクトのプロジェクトマネージャへとキャリアアップできればより高い年収も期待できます。

AIプロジェクトのプロジェクトマネージャはAIプロジェクトにおける開発経験や機械学習の知識など、様々なスキルと経験が必要であり専門性が必要な職種だからです。

また前述の経済産業省「IT関連産業の給与等に関する 実態調査結果（平成）29年」ではプロジェクトマネージャの平均年収では891.5万円として公開されています。

IT関連産業の中では２位となる年収の高さであり、IT技術スペシャリストの平均年収758.2万円よりも高い年収となっています。

前述の平均年収はあくまでもプロジェクトマネージャの金額であるため、AI技術者としての開発経験を経た上で、プロジェクトマネージャになることができれば、平均よりも高い年収の獲得が期待できます。

AI技術者として長期的にキャリアプランを考えるなら、プロジェクトマネージャは魅力的な選択肢の一つとなります。

AI技術者の将来性について

AIは大きな注目が集まっているIT分野であることは間違いありません。

AIは人手不足の解消や業務の効率化だけでなく、自動運転や家電など人々の日常生活に近いところにも徐々に取り入れられているからです。

近年はIoTによって様々なモノがインターネットに接続されるようになってきています。

そしてあらゆる分野にITが普及したことで収集できるデータの量も膨大となり、ビッグデートの活用や分析にも注目が集まっています。

AI技術がビッグデータの活用にも活かせることを考慮しても、AIや機械学習は今後も需要がある技術だといえるでしょう。

また近年はAI・ディープラーニングの資格試験も実施されるようになっています。

一般社団法人ディープラーニング協会は2017年に設立された協会ですが、G検定とE資格、二つの検定、資格試験が実施されています。

G検定は事業活用する人材向けの検定であり、E資格はディープラーニングを実装する人材向けの試験です。

AI技術者として開発の現場で従事するなら、E資格の取得は客観的な知識の証明にも役立ちます。

IT業界全体からすると、AI技術者の求人は決して多いわけではありませんが、このようなことを考慮すればAI技術者は将来性がある職種の一つだと考えることができます。

参考： 一般社団法人ディープラーニング協会

【まとめ】AI技術者として高年収を目指すならまずはスキルを身につけよう

AI技術者はスキルと経験によっては1000万円以上の年収が提示される可能性がある職種です。

キャリアを重ねることで、専門性を磨くこともできます。

しかしAI技術者として求められる知識やスキルは専門的に学ばなければ身につかないものばかりです。

AI技術者として高い年収を目指すなら、新たな知識を積極的に取り入れる姿勢が大切になるといえるでしょう。