2023.06.09更新

AI人材になるにはどうしたらいい?年収やスキル、将来性について解説

AI人材に明確な定義はありませんが、AIをさまざまなビジネスの場面で使えるようにしていく人材のことをAI人材と呼ぶことが多いです。

AI人材の需要は、近年増加傾向にあり専門的な知識を持つ人材が必要とされています。

AI人材といっても分野は細分化されており、幅広い職種があるのです。

この記事では、AI人材を目指す人のため、AI人材の主な種類、AI人材の将来性、AI人材に求められるスキルなどについて紹介していきます。

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AI人材とは?

AI人材の仕事の一つに機械学習があります。

機械学習とは、AIを支える技術で「データから学習し、ルールの基準を学習しながら処理を決めていく技術」を指します。

機械学習を用いてAIを構築・運用するのです。

また、AIを改善していき、ビジネスで適切に使えるようにするサポートも行います。

AIに関する仕事は細分化が進んでおり、下記のようにさまざまな人材が必要とされています。

・データ処理を上手く扱える人材

・データに対して機械が学習するためのプログラムを書ける人材

・AIで学ばせるために最適な機械を準備する人材

・AIが出てきた結果をビジネスにつなげる人材(コンサルタントなど)

AI人材を目指す場合、どこの分野を目指すかで職種も大きく異なります。

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AI人材の主な種類

上述したようにAI人材を目指す場合、具体的に考えられるのは以下の職種です。

・AIエンジニア

・データサイエンティスト

・AIプランナー(コンサルタント)

ここから詳細に見ていきましょう。

 

AIエンジニア

「AIエンジニア」の仕事はAIのモデルを作り、システムに組み込んで運用することです。

ベースとなるスキルは、ECサイト・動画プラットフォーム等のWebサービスを構築できる力などが求められることが多いです。

例えば、ECサイトの場合、AIを活用するにはECサイトに「レコメンド機能」を組み込めるスキルが必要になります。

「レコメンド機能」とは、ECサイトやWebページでユーザーの好みを分析し、ピックアップした商品やコンテンツを表示するシステムを指します。

AIエンジニアはWebエンジニアとしてのスキルがベースにあり、その上で機械学習のスキルが必要なのです。

 

データサイエンティスト

「データサイエンティスト」は、データ収集・分析をして、マーケターの意思決定を支援する仕事などを担います。

データサイエンティストには、課題がどのようなものか仮説を立てられるビジネス力が必要です。

また関係者からヒアリングし、遂行していくためのコミュニケーション能力も必要です。

データサイエンティストは、業種によって解決すべき内容が異なるため実務経験も重要と言われます。

データサイエンティストに必要なスキルは「課題の解決力」「意思決定の支援力」などです。

 

AIプランナー(コンサルタント)

「AIプランナー」とは、ビジネスの課題解決のため業務をAI化するための企画・立案をする仕事です。

AIを開発するのは、AIエンジニアですが、エンジニアだけでは実際のビジネスの課題を解決できない場合があります。

ビジネス現場でのAIの最適な使用にはAIプランナーとAIエンジニアの協力体制が必要です。

AIプランナーは、「ビジネス課題を解決するためにはどのようにAIを使うべきか」「AIエンジニアに依頼する内容はどのようなことか」などについてAIの最適化モデルを作成・検証します。

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AI人材の将来性

AI人材は、今後もIT業界だけではなく、その他の業界でも必要とされ、需給ギャップが大きくなると想定されます。

希少性が高くAI人材を求める企業は多いため、将来性があり、希少性の高さか収入も高くなりやすい仕事です。

ここからはAI人材の将来性について具体的に見ていきましょう。

 

市場は今後も拡大していく

AIビジネス市場は、今後も拡大すると予想されています。

AI市場では、多くの企業が開発の効率化のために機械学習プラットフォームを活用しています。

DX推進の実現化においてもAIは必要であり、ビジネスユーザーの需要はますます高まり今後も市場拡大が続いていくでしょう。

 

AI人材の需要はさらに高まる可能性がある

上述した通り、AIの需要の高まりと共に、AI人材が必要とされています。

「IT人材需給に関する調査」によると2030年の時点で14.5万人の需給ギャップが生じると予想されています。

人材不足の背景には「以前よりデータを簡単に集められるようになった」「データ活用技術の研究が進んだ」などが挙げられます。

しかし、データを活用するとなった時に、ビジネスに応用できる人材が不足しているのです。

中でもデータサイエンティストは世界中で需要が高まり、大きな人材不足となっています。

このため、経験を積んだデータサイエンティストの採用を巡り企業間の競争が激化しているのが現状です。

※経済産業省 2019年3月「IT 人材需給に関する調査

 

高いスキルを持つことが求められる

AI人材になるには高度な技術・スキルが必要です。

AI技術は高度であり目的に沿った使用ができない場合、投資が無駄になる可能性があります。

このため、専門的な知識・スキルを持った人材が求められています。

場合によってAIエンジニアは、大学・大学院で専門的に学んだ人材であることが前提になることがあります。

所属した研究室・参画プロジェクト・論文などが評価の対象となり、プログラミング言語の開発経験以上に重視されることがあるのです。

データサイエンティストに関しては社会人になってから統計学を学び、その経験から実務に携わることも可能です。

またAI研究では海外の論文を理解するため英語力も必要になります。

さらに、関係者からヒアリングで引き出すための高度なコミュニケーション能力ビジネスセンスを磨く必要もあるでしょう。

高いスキルを保有しているAIエンジニアであれば、需要は高いと考えられます。

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AI人材の将来性・需要

AI人材の需要は高まっていますが、それを満たす人材は不足している状態です。

ここからはAI人材の需要などについて詳しく見ていきましょう。

 

AI人材は不足している

経済産業省の「IT 人材需給に関する調査」によると、IT人材は2030年には最大で約79万人が不足すると予想されています。

中でもAI人材は産業界や社会でAIが浸透するにつれ、需要が高まりますが、人材供給が追い付いていない状態です。

今後、幅広い人材がAIの基礎知識を持っていなければ海外との競争に勝つことは難しいと考えられています。

このため、AI人材の育成が急務であると経済産業省は警告を鳴らしています。

※経済産業省 2019年3月「IT 人材需給に関する調査

 

スキルアップを求められる

AI人材は、常にスキルアップが求められます。

AIは最先端技術であり、日々新しい技術が生まれるため、常に情報収集していかなくてはなりません。

またAIの技術だけではなく、AIを活用する業界・業種について学ぶことも必須です。

例えば、医療現場でAIを活用するには現場でデータがどのように活用されているのか知る必要があります。

 

AI人材の年収

AI人材の年収は採用ニーズがあり、他のIT職種より高めの傾向があります。

転職サービス「doda」の調べによると、正社員で働くITエンジニアの平均年収は438万円です。

AIエンジニアの一種であるデータサイエンティストの平均年収は512万円です。

高い専門性を求められるAIエンジニアはITエンジニアの中でも高い年収が期待できると言えます。

人材不足が指摘されるAI人材は、大手企業が確保のため高い給与水準を設定している場合などがあるためです。

※参考:転職サービス「doda」「平均年収ランキング

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AI人材に求められるスキル

AI人材に求められるスキルにはどのようなものがあるのでしょうか。

AI人材に求められるスキル・スキルの内容について説明していきます。

 

プログラミングのスキル

AIエンジニアにはプログラミングのスキルが必須です。

特にAIで必要なPythonは必ずマスターしておく必要があるでしょう。

その他にもC言語・C++・JavaScript・Julia・R言語も必要です。

プログラミングスキルを使ったAIの活用事例は下記のようなものがあります。

・需要予測による過不足のない適切な発注

・顧客の行動分析データを基にした商品レイアウト

・混雑時のデータ分析によるシフトの最適化

・製品の検査精度の高さと品質の均一化

・AIを利用した人的事故の回避

・配送システムの配送計画作成

・データ分析による最適な検品・ピッキング

・不正な金融取引の検知

・AIチャットボット

 

ディープラーニングに関するスキル

機械学習とディープラーニングは、AI人材に必須とも言えるスキルです。

ディープラーニングは機械学習を応用させた考えであり、人間の神経細胞をベースとしたニューラルネットワークを活用し、複雑な処理を可能にします。

ディープラーニングは多くのデータをコンピュータに与え、コンピュータが学習しながら理解していく「深層学習」です。

運転操作・短期的な未来予測・意思決定などにも活用できます。

 

データサイエンスのスキル

データサイエンスのスキルは、統計・科学的方法・アルゴリズムなどを活用し、データを分析する方法です。

膨大なデータを元にビジネス課題を解決するための答えや解決策を導き出すのが、データサイエンティストの役割となることが多いです。

 

データ分析・活用の知識

AI人材には、収集した膨大なデータを分析しビジネスに活用できるスキルが求められます。

データ分析を活用した事例は、自動運転による事故回避システムや採用管理システムなどです。

データ分析では、質の悪いデータを入れないために整理して溜める前処理も必要になります。

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AI人材になるには?

AI人材

AI人材になるには、AIの役割などを知ることが重要です。

AI人材は分野が細分化され、目指す仕事内容により職種が異なります。

エンジニアよりであればAIエンジニアが向いており、ビジネスよりであればデータサイエンティストやAIプランナーが向いているでしょう。

AI人材はIT業界だけではなく、今後もさまざまな業界で需要が増えていくため人材不足となっています。

AI人材を目指すのであれば、さまざまな知識の習得が必要です。

豊富な経験や高いスキルを習得すれば、フリーランスのAIエンジニアやデータサイエンティストとして活躍するという選択肢もあります。

IT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」はAIを扱う案件を数多く保有しています。

AIシステムを開発する案件からデータの収集やビックデータ分析を行うデータサイエンスの案件などを保有しています。

企業と直接契約できるため、高単価な案件を獲得することが可能です。

登録料は無料であるため、AIを扱う案件などを獲得したいと考えているならば、ぜひ登録してみてください。

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記事監修

2006年に株式会社インテリジェンス(パーソルキャリア株式会社)へに入社。 アルバイト領域の法人営業や新規求人広告サービスの立ち上げ、転職サービス「doda」の求人広告営業のゼネラルマネジャーを歴任。 2021年11月からIT・テクノロジー領域特化型エージェントサービス「HiPro Tech」に携わり、現在サービス責任者を務める。 「一人ひとりが求めるはたらき方や案件との出会いを増やし、キャリアをデザインできるインフラを提供する」ことを自らのミッションとして掲げ、サービス運営を行う。

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