最先端のAIエンジニアは平均年収も高い？仕事内容・必要なスキルとは？
自動運転、音声認識など、現在進行形で発展する最先端分野で活用されているのがAI（人工知能）であり、それを技術面から支える存在なのがAIエンジニアです。人の仕事の大部分がAIに置き換えられてしまうという悲観論がある一方、AIエンジニアの平均年収は高額だともいわれており、AIに使われる側になるなら作る側に回ってやろう、と考えるエンジニアの方も少なくないかもしれません。
しかし、同じエンジニア職でありながら、AIエンジニアとシステムエンジニアでは似て非なる面があるのも事実です。それでは、AIエンジニアになるにはどんなスキルが必要なのか？具体的な仕事内容とは？高額だと噂される平均年収の真偽も含め、AIエンジニアの実態を紹介していきます。
AI（人工知能）エンジニアの役割
AIエンジニアとは、文字通りAIに関する専門知識・スキルを持つ技術者のことです。AIエンジニアが活躍する場としては、大手の事業会社、Web系ベンチャー、AIベンチャー、大手SIer、大学・研究機関などが挙げられますが、共通していえるのは、目的達成・課題解決に向けてAIをどのように適用していくか、試行錯誤しながら開発・改善していく役割が期待されていることです。
当然、AIエンジニアはプロジェクトのより上流から参画することになり、AI開発に関するプログラミング分野、データ解析・活用に関するアナリティクス分野、双方への理解とスキルが求められます。要件定義をもとにシステム開発を行うシステムエンジニアと大きく異なるのがこの点であり、AIエンジニアには「技術者 + 研究者」という役割もあるのです。
AIエンジニアの仕事
それでは、AIエンジニアは具体的にどのような仕事をしているのか？現在進行形の技術であるAI分野は、明確なモデルが確立されているわけではありませんが、主な仕事を簡単に紹介しておきましょう。
要件定義・設計
課題解決に向けてどのようにAIを活用していくのか要件を定義し、システムに落とし込んでいくためのアルゴリズム・モデルを設計していくフェーズです。入力されたデータをもとに予測を導き出すモデルは、データを適切に処理するためのアルゴリズムが必要です。有益な予測をAIから導くには、課題をキチンと理解していなければなりません。AIエンジニアには、課題を特定できるビジネスの知識も求められます。
PoC（Proof of Concept）
設計したアルゴリズム・モデルをもとに、PoCと呼ばれるAIのプロトタイプを作成するフェーズです。シンプルな構造、少ないデータでシステムを作り、本番環境にスケールアップした場合の精度・効果を見極めるため、ほとんどのAI開発現場で採用されるプロセスです。PoCの結果をもとに、試行錯誤しながら実装段階に進むべきかどうかを判断します。
データ収集・加工
アルゴリズムにかけるためのデータを収集・加工・クレンジングするのも、AIエンジニアの仕事です。多くの場合、データフォーマットが統一されていない、データに欠損があるなどの問題があるため、前処理には相当の時間がかかります。バラバラに保存されたデータを利用するためのパイプラインを構築する必要もあるでしょう。
AI実装・検証
PoCをパスしたアルゴリズム・モデル、およびクレンジングの完了したデータをもとに、本番AI環境に実装していくフェーズです。AIのロジックはまだまだ新しい技術であるため、実装が完了しても予測モデルがスムーズに動作するとは限りません。検証フェーズでも試行錯誤が続いていくのが一般的です。
AIエンジニアの種類
設計・開発から実装・検証まで、AIエンジニアの仕事の領域が実に幅広いことがわかりますが、その定義は曖昧です。AI人材として機械学習エンジニア、データサイエンティストが挙げられることもあるため、AIエンジニアとなにが違うのかと感じている方もいるかもしれません。簡単に解説しておきましょう。
機械学習エンジニア
機械学習とは、AIモデルが予測を導き出すために必要とする、データ処理アルゴリズムの一種です。つまり機械学習エンジニアとは、機械学習アルゴリズムの開発に特化したエンジニアということになります。AIに関する専門知識・スキルを持つ技術者をAIエンジニアとするなら、機械学習エンジニアは「AI分野のシステムエンジニア（開発者）」といえるかもしれません。
データサイエンティスト
対するデータサイエンティストは、大量のビッグデータを分析して、ビジネス上の課題改善や施策の立案をする職種であり、どちらかといえばAIをツールとして活用するコンサルタント・オペレーターといった表現がピッタリです。ニューラルネットワークなどのようなAIモデルにも精通したAIエンジニアは、通常、データサイエンティストを含んだ意味合いで呼ばれることが多いようです。アメリカでは非常に人気のある職種ですが、AIのモデルが進化するとともに、専門職としてのデータサイエンティストはいらなくなるのではないか、という議論も起こっています。
AIエンジニアの求人例
それでは、幅広い領域の専門知識が必要とされるAIエンジニアは、本当に平均年収が高いのか？AIエンジニアに興味のある方が平均年収のイメージを描きやすいよう、公開されている正社員求人情報をいくつか紹介してます。ある転職エージェントで公開されていたAIエンジニア求人は、検索時点で62件ありました。
金融関連企業の機械学習・AIエンジニア求人 ・必須要件：AIの開発経験、情報収集できる英語力、大学・大学院卒 ・歓迎要件：金融機関などのセキュリティレベルの高い分野の経験 ・待遇：正社員、年収830〜1,300万円
大手情報通信企業の機械学習・AIエンジニア求人 ・必須要件：AIモデリング経験、英語学術論文の読解力、IaaSの経験、大学・大学院卒 ・歓迎要件：画像処理・自動言語処理のモデリング経験、英語のコミュニケーション能力 ・待遇：正社員、年収586〜1,648万円
AIエンジニアの平均年収は高い？
要件のハードルが比較的高いとはいえるものの、高年収の求人例が少なくないことがわかりました。実際、調査によって多少の差はあるものの、AIエンジニア全体で見た場合の平均年収は666万円だといわれています。ある求人サービス企業が分析したところでは、AIエンジニアの求人下限平均年収が495万円、上限平均年収が914万円という結果も出ており、最大で2,000万円、全体の約6.6%の求人企業が1,500万円以上の年収を提示しています。これは平均年収の高いITエンジニアを大幅に上回る水準だと行ってもいいでしょう。
もちろん、スキルによっても年収は左右されますが、50〜54歳のレンジがもっとも平均年収が高い層になっており、経験やマネジメント能力が重視される傾向にあるのもAIエンジニアの特徴だといえるかもしれません。
AIエンジニアの平均年収が高い理由
確かに、幅広い専門知識が要求されるAIエンジニアは、平均年収が高いのも当たり前なのかもしれません。しかし、需要の高まりとともに、AIエンジニアの平均年収は現在進行形でさらに高まりつつあります。その理由とはなんでしょうか？
AIエンジニアの人材不足
AIエンジニアには、技術者としての側面のほかに、研究者としての側面も求められます。現在進行形の技術として、日々更新されていくAIの最新情報をキャッチアップし、開発へと活かしていく知識とスキルが求められているのです。大学・大学院卒、英語学術論文の読解力などが求められるのはこのためであり、こうした要件を満たすAIエンジニアの絶対数が圧倒的に不足しているのです。実際、全世界で100万人が必要とされているAIエンジニアは、2018年の時点で僅か30万人だといわれており、必然的に報酬を高くしてでも獲得したい企業が多いのです。
海外を含めた人材引き抜きが激しい
上述したように、AIエンジニアを確保したいのは海外企業も同じです。日本人AIエンジニアであっても、優秀で英語力があれば海外企業からの誘いも多くなります。AIエンジニアの平均年収が3,300万円といわれるシリコンバレーからの引き抜きが多くなれば、日本企業も条件面を見直すしかありません。大手企業を中心に、AIエンジニアの給与見直しが進んでいるのです。年収2,000万円を提示する企業があっても不思議ではありません。
AIエンジニアに求められる知識・スキル
それでは、高額年収が狙え、平均年収も高騰しつつあるAIエンジニアになるには、どのようなスキルが必要なのでしょうか？簡単に紹介しておきましょう。
数学の知識
AIの技術に関するほとんどのことは、数学の理論がベースになっています。これはアルゴリズム・モデルだけでなく、データ分析にもいえることであり、AIを理解するためにも数学の知識は必須だといえるでしょう。代表的なものを挙げておきます。
・微分積分：AIの精度を高めるために理解が必要 ・線形代数：AIに大量のデータを素早く計算させるために理解が必要 ・確率統計：大量のデータから傾向・性質を分析するために理解が必要
AIの知識
当たり前のことではありますが、AIに関連する知識はAIエンジニアにとって必須です。多くの企業で大学・大学院卒が必須要件とされていることからもわかるように、大学でAIの研究を積んでからAIエンジニアとして就職するのが一般的です。機械学習・ディープラーニングなどのアルゴリズムへの理解はもちろん、AIをよく理解できない関係各所にわかりやすく説明できるコミュニケーション能力も必要です。
プログラミングスキル
AIの開発には、当然プログラミングが必要であり、AIエンジニアにもプログラミングスキルが求められます。AI開発でよく使われるのは、Python / R / C++などですが、特にAIと相性がいいのがPythonであり、AIエンジニアにはPythonスキルが必須です。ディープラーニングのプログラムにもPythonが利用されており、AI開発に有用なライブラリも多く提供されています。比較的習得しやすいプログラミング言語でもあるため、ハードルはそれほど高くないでしょう。
英語のスキル
一般的なITエンジニアであっても、英語力は非常に役立ちます。それは英語で公開される最新情報をキャッチアップしやすい、外国人スタッフとコミュニケーションしやすいからですが、IT業界でも英語スキルをもっとも要求されるのがAIエンジニアだといえるでしょう。日々更新される英語学術論文を理解できる程度の英語読解力は最低限求められ、日系企業であっても外国人スタッフとの協働が珍しくないのがAIエンジニアの特徴です。求人要件に英語上級者を挙げる企業も珍しくありません。
クラウド・データベースの知識・スキル
AIエンジニアには、SQLをはじめとしたデータベースの知識・スキル、AWSをはじめとしたパブリッククラウドの知識・スキルも求められます。大量のデータ処理・分析が必要となるAI開発では、データベースの活用が欠かせないのはもちろん、クライアント向けにAI開発するエンジニアであれば、比較的容易にソリューションを提供するためにパブリッククラウドを活用することも多くなります。各クラウドサービスの機械学習ツールに関する知見も必要でしょう。
まとめ
幅広い領域の深い知識が求められるAIエンジニアは、人材不足とも相まって平均年収も高額になる傾向があることがわかりました。要求されるスキルを考えれば、簡単にAIエンジニアにはなれないようにも思えますが、必要な資格があるわけでもありません。Python / Rのエンジニアであれば、努力次第でAIエンジニアになるのも不可能ではありません。是非チャレンジしてみてください。