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【aiエンジニアになるには?】仕事内容や年収を現役に取材

aiエンジニアに向いてる人

人口知能やaiなど、耳にすることが多くなり、仕事内容に興味を持ちだしたり、憧れを感じている方も多いのではないでしょうか?

今、aiエンジニア(機械学習、画像認識、自然言語処理、最適化、等)のスキルを持った人の需要が非常に高まっておりますので、年収や将来性も高い状況となっております。

今回は、aiエンジニアとして現役で働いている方に、仕事内容や年収・なるには何をすれば良いかインタビューしましたので、これから目指そうと考えている方の参考になることでしょう。

aiエンジニアの仕事内容と給料

仕事内容

データアナリストとして働く場合は、お客様のデータを受領し、お客様の課題を解決するための算段を策定し、それに基づいてデータ分析を行います。

その際、機械学習モデルや画像認識モデル等を活用して、ビジネス課題を解決できるかどうかをPoCを通じて検証します。

その後、データエンジニアと協力して、お客様が納得する精度のモデルが構築できら、お客様の実機システム環境下で構築したモデルを活用するためにシステムエンジニアリングを行います。

この際、機械学習等の知識だけでは不足しており、システムエンジニアリングの知識が必要となります。

最後に機械学習エンジニアとして働く場合は、既存の機械学習モデルを活用するというよりは、最先端の論文を読んで新しくモデルを実装してライブラリーの開発を行なったり、最新技術を活用しないと解決できない案件を担当したりします。

上記一連の案件を進めていく上で、プロジェクトマネージャーが全体のハンドリングを行ってプロジェクトを推進していきます。

年収や給料

400万円〜1000万円 スキルと会社に応じて年収は相当変化します。

機械学習エンジニアは相当年収が高いです。

aiエンジニアの仕事のやりがい

これからの時代、AIを使って世の中を良くできる事がたくさんあると思います。それに直接関われる事、また、自分の開発したモデルやシステムを使って世の中を良くできる事が一番のやりがいです。

また、データ分析を生業にするため、特定の業界を対象とするわけではなく、製造業や金融、通信、等、幅広い業界を相手に仕事をすることができます。

そのため、様々な業界の仕事をやりたい方はそのような働き方もできますし、特定の業界に特化したモデル開発を行いたいという事であれば、特化もできる部分が良いと思います。

AIエンジニアで働かれている人はモチベーションが高いため、常に最新の技術をどのようにビジネスへ活用していくのかを研究・勉強しているため、意識高く仕事ができる環境である部分も良いと思います。

また、パソコンがあれば仕事ができるため、働く場所が制限されずにテレワーク等も自由にできる事がワークライフバランスを意識した仕事ができて良いと思います。

aiエンジニアの仕事で辛いこと

AIの技術は常に発展するため、勉強に終わりがない事だと思います。

数年前に主流だった手法も、すぐに廃れて新しい手法が世の中に出てくるため、一生勉強する事が嫌な方にとっては辛い仕事なのではないかと思います。

また、お客様はAIの事を理解されていない方が多く、AIであれば何でもできると思っている部分も仕事を行なっていく上で辛い部分です。

例えば、データは取ったので、後はそこから何かビジネス的な価値を生み出してくださいと、目的がなくAIの案件を進める事が目的となっているお客様と仕事をする際は、データ分析以前のお客様の会社にとって課題は何か?それを解決するために必要なデータは何か?そのデータは既に取得できているのか?等、AI以前の問題が山積みになっているプロジェクトが頻繁にあります。

また、ビジネスで真の意味でAIを有効活用するためには、ビジネスで利用する人もAIを理解していないとPDCAが回っていかないため、理解させることも大変な仕事の一つです。

aiエンジニアへ向いている人の特徴3つ

向いてる人の特徴
  1. 勉強するのが好きな人
  2. チームで仕事するのが好きな人
  3. データに基づいて意思決定するのが好きな人

①勉強するのが好きな人

AIの技術は常に発展するため、勉強に終わりはありません。

数年前に主流だった手法も、すぐに廃れて新しい手法が世の中に出てきます。

そのため、一生勉強する事が必要な職業のため、常に新しい事を勉強するのが好きな方ではないと辛い仕事になってしまうためです。

また、勉強する事が好きな方であれば、最初の知識が足りなくても仕事を始めてから徐々に知識を身につければAIエンジニアの求人は多いと思いますのでAIエンジニアとして働く事ができると思います。

AI技術を学ぶだけでなく、様々な業界のお客様と一緒に仕事をするため、ビジネスモデルの理解、お客様の会社の理解、等、AI以外にも勉強することは多い仕事です。

そのため、仕事を進めていく上で常にキャッチアップが求められる仕事なため、勉強をするのが好きな人が向いていると思います。

②チームで仕事するのが好きな人

AIエンジニアは一人では仕事をすることができません。

お客様の真の課題を発掘するコンサルティング能力、プロジェクト全体をマネジメントするプロジェクトマネージャー、プロジェクトで機械学習モデルや画像認識モデルを開発するデータアナリスト、開発した機械学習モデルや画像認識モデルを実機のシステムへ実装するデータエンジニアと様々なメンバーと一緒に仕事をすることが求められます。

また、データアナリストも一人で全てのプログラムを開発するわけではなく、複数人のデータアナリストと役割分担をしてプログラムを書いていきます。

そのため、他人が読みやすいコードを書く、お互いのやっている事を理解しながらプログラムを書く、コミュニケーションをとりながらプロジェクトを進めていくため、チームで仕事することができないと大変です。

③データに基づいて意思決定するのが好きな人

データ分析を生業とする仕事のため、「データに基づいて意思決定するのが好きな人」という特徴は当たり前なのですが、データを分析する上でのデータの確認、特徴量エンジニアリング、前処理、等の機械学習モデルを開発する以前の前処理作業が全体の7~8割を占める作業といっても過言ではありません。

そのため、そもそもこのデータはどんな方法で取得されたものなのか?対象としている課題において、不足しているデータはないのか?対象としてる課題の特徴をきちっと表すためにはどのような特徴量を作成して、どのような前処理を行う事がビジネス的に価値のある処理なのか、等を常に考えながら仕事を行なっていく事が求められます。

1ステップ毎にきちっとデータ分析の結果を考察し、仮説通りの結果を得られているのか、新しい示唆はないのか、等を考えて仕事をする事が求められます。

aiエンジニアへ向いていない人の特徴3つ

向いてる人の特徴
  1. 勉強が嫌いな人
  2. 変化を嫌う人
  3. 働くのが嫌いな人

①勉強が嫌いな人

AIの技術は常に発展するため、勉強に終わりはありません。

数年前に主流だった手法も、すぐに廃れて新しい手法が世の中に出てきます。

そのため、一生勉強する事が必要な職業のため、常に新しい事を勉強するのが好きな方ではないと仕事=勉強という環境が嫌になって続けることはできないと思います。

また、AI技術を学ぶだけでなく、様々な業界のお客様と一緒に仕事をするため、ビジネスモデルの理解、お客様の会社の理解、等、AI以外にも勉強することは多い仕事です。

そのため、ビジネス面の勉強をやりたくない方は特定の事業会社のAIエンジニアとして働く事が良いと思います。

しかし、Web系の会社以外のAIエンジニア(日本において)は、ほぼ外部ベンダーに技術を任せているため、事業会社のAIエンジニアはモデル開発等を行うことは少ないと思います。

②変化を嫌う人

AIの技術は常に発展するため、数年前に主流だった手法も、すぐに廃れて新しい手法が世の中に出てきます。

そのため、常に最新の動向に付いていき、新しい変化に対応する事が求められます。

現在は機械学習モデルを開発すると言ったら、Pythonが主流かと思います。

しかし、数年後には違う言語が世の中の主流となっていたら開発するプログラミング言語を変える必要があり、従来のやり方に不要に拘る方は合わない可能性があります。

上記は、プロジェクトがチームプレイで行う作業ということにも影響すると思っております。

AIエンジニアは常に新しい技術を追い求めてより良い環境で働く事を求めている人材だと思います。

そのため、社内の非効率な部分を効率化するなど、常に変化がある世の中のため、変化に対応できる能力が求められます。

③働くのが嫌いな人

上記でデータを分析する上でのデータの確認、特徴量エンジニアリング、前処理、等の機械学習モデルを開発する以前の前処理作業が全体の7~8割を占める作業と申し上げました。

つまり、自ら考えてこのデータはどんな方法で取得されたものなのか?対象としている課題において、不足しているデータはないのか、対象としてる課題の特徴をきちっと表すためにはどのような特徴量を作成して、どのような前処理を行う事がビジネス的に価値のある処理なのか、等を常に考えながら仕事を行なっていく事が求められます。

その結果、部下へ仕事を振って口数だけを管理する中間管理職のような仕事を行いたい方にはAIエンジニアは向かないと思います。

1ステップ毎にきちっとデータ分析の結果を考察し、仮説通りの結果を得られているのか、新しい示唆はないのか、等を考えて仕事をするため、常に主体性を持って仕事をする事が求められます。

aiエンジニアになるには?

AI(機械学習、画像認識、自然言語処理、最適化、等)に関する知識をきちっと身につける必要があります。

その中で、ビジネススキル、エンジニアリングスキル、アナリティクススキルをバランス良く高めるのか、或いは、どれかの専門家になる事で就職しやすいです。

日本ではAIエンジニアが足りていないため、AIエンジニアを目指して欲しいです。

世の中をより良くできる事はまだまだたくさんあります。