この記事では、AIエンジニアという職種への基本的な理解をするために、仕事の内容、必要なスキル、稼げる年収について紹介します。
AIエンジニアは、人工知能（AI）技術を活用して、様々な課題解決や価値創造に貢献する専門家として、今が旬の職種の一つ。
「AIエンジニアに興味がある」「AIエンジニアになりたい」など、転職を考えている人は、ぜひ参考にしてください。
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AIエンジニアの役割
- AIシステムの開発やデータ解析の専門家
- 機械学習やディープラーニングといった技術を活用
AIエンジニアは、機会学習やディープラーニングなどの技術を用いて、AIシステムの開発や、データ解析を専門におこなうエンジニア。
機械学習とは、コンピュータがデータから自動的に学習し、改善していく能力を与えるための技術です。
ディープラーニング（深層学習）とは、人工知能（AI）の機械学習の一種で、人間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を模倣した多層のネットワークを用いて、大量のデータから複雑なパターンを学習する技術です。
AIの活用は年々増えており、身近なものだと、スマートフォン、ロボット掃除機、自動車の自動運転などがあります。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、人工知能（AI）技術を活用してシステムやアプリケーションを開発・運用する技術者。
具体的な仕事内容は多岐にわたりますが、大きく分けると以下のような業務があります。
- AIモデルの開発
- AIシステムの実装とデプロイ
- MLOps（運用・監視）
- データエンジニアリング
- AI研究・最新技術のキャッチアップ
それぞれ解説していきます。
AIモデルの開発
AIエンジニアの主要な業務の一つは、機械学習（ML）や深層学習（DL）を活用したモデルの開発。
データ収集・前処理、モデルの設計・学習、ハイパーパラメータ調整、性能評価と最適化など。
例えば、画像認識のAIならCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を、自然言語処理ならTransformerを活用することが多いです。
AIシステムの実装とデプロイ
開発したAIモデルを実際のサービスやプロダクトに組み込むことも重要な作業です。
AIを動かすためのAPI開発（Flask, FastAPI など） 、クラウド環境（AWS, GCP, Azure）へのデプロイ、モデルの軽量化（量子化や知識蒸留）、エッジデバイス向け最適化（TensorFlow Lite, ONNX） など。
AIの精度だけでなく、実際の環境で効率よく動くかも考慮する必要があります。
MLOps（運用・監視）
AIは学習時だけでなく、運用時の監視も重要です。
モデルの再学習と更新（データドリフト対応）、モニタリング（MLflow, TensorBoard, Prometheus）、CI/CDパイプラインの構築（GitHub Actions, Kubeflow）など。
モデルの性能が時間とともに劣化しないように、継続的に管理・改善するのがMLOpsの役割です。
データエンジニアリング
AIの性能はデータ品質に大きく依存するため、データパイプラインの構築も業務の一部です。
データの収集・整理（Webスクレイピング、ETL）、データベース管理（SQL, NoSQL, Data Lake）、特徴量エンジニアリング（Pandas, Feature Store）など。
良質なデータをAIに提供できるかが、最終的なモデルの成果を左右します。
AI研究・最新技術のキャッチアップ
AI技術は日々進化しているため、最新論文のキャッチアップも重要です。
主要な学会（NeurIPS, ICML, CVPR）の論文を読む、Hugging FaceやOpenAIの新技術を試す、社内・外部向けのAI勉強会の開催など。
トレンドの技術（例：LLM, Diffusion Model, LoRA など）を実際に動かして、ビジネスに応用できるかを検討します。
AIエンジニアに求められるスキル
AIエンジニアに求められるスキルは多岐にわたりますが、主に以下が重要です。
- プログラミング（Python, TensorFlow, PyTorch など）
- 数学・統計（線形代数、確率統計、最適化手法）
- データ処理（SQL, Pandas, Spark など）
- クラウド・インフラ（AWS, Docker, Kubernetes）
- MLOpsの知識（CI/CD, モデル監視, データ管理）
各スキルについて解説すると長くなるので、ここでは省きます。
より詳しく知りたい人は、別記事で詳しくするので、そちらで確認してください。（記事作成中）
AIエンジニアが稼げる年収
日本国内のAIエンジニアの年収は、スキル・経験年数・職種によって異なりますが、下記の表を目安として参考にしてください。
| 経験年数 | 年収レンジ |
|---|---|
| 初心者（0〜2年） | 400万〜700万円 |
| 中級者（3〜5年） | 600万〜1,000万円 |
| 上級者（5年以上） | 800万〜1,500万円 |
| リードAIエンジニア / マネージャー | 1,200万〜2,000万円 |
また、企業規模や業界によっても変わってきます。
| 業界・企業タイプ | 年収レンジ |
|---|---|
| スタートアップ | 500万〜900万円 |
| 大手IT企業 | 800万〜1,500万円 |
| 金融・コンサル | 900万〜2,000万円 |
| 製造・自動車 | 600万〜1,200万円 |
| 研究機関 / AIリサーチャー | 700万〜1,500万円 |
スタートアップは年収は控えめだが、ストックオプションで大きな利益を得る可能性もあります。
大手IT企業は、高待遇のポジションが多く、金融・コンサル業界も、AI活用が進んでおり、報酬が高めになっています。
まとめ
AIエンジニアの、仕事内容、必要スキル、稼げる年収について、まとめです。
- AIシステムの開発やデータ解析の専門家
- Pythonなどプログラミング言語を利用
- 想定年収は500万円～2,000万円と高め
AIエンジニアは、AIシステムの開発やデータ解析の専門家として、需要の高い職種であり、そのため想定年収も高くなっています。