AI（人工知能）が搭載された家電が増え、Google翻訳や画像検索にもAIが活用されるなど、AIが日常に深く入り込んでいます。
それとともにAIを搭載した製品を開発したり、AIを用いたサービスを開発する最前線のAIエンジニアの需要は増え続け、今後も拡大が期待されています。このように、現在AIが未経験だったとしても、今はAIエンジニアが不足し未経験採用もあるため、キャリアアップの第一段階として踏み出すチャンスです。
- AIエンジニアとしての将来性
- AIエンジニアとして生き残るための必須スキル
- AIエンジニアのキャリアプラン
この記事では、以上の点を紹介していきます。
AIエンジニアの将来性に関する知識を付けて、一歩踏み出しましょう！
AIエンジニアの将来性は？
現状は圧倒的に需要に対して供給が不足しているAIエンジニアですが、年々目指す人材が増えています。
それでは、将来的にAIエンジニアの需要はどうなっていくのでしょうか？
また、どの業界で、どんな職種で需要が高まるのでしょうか？
AIエンジニアの需要数
2019年度の独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の調査結果によると、IT人材の量について、「大幅に不足している」「やや不足している」という回答の合計は、89.0％にも達しています。
このように、現在ではIT人材が不足していることから、AIエンジニアの需要も高まっていると言えます。
しかし、最近ではAIエンジニアになるために特化した大学や専門学校も続々出てきていることから、若いうちからAIエンジニアを目指す人も増えている傾向にあります。
海外では更に需要が高まっている
海外の一部では、日本よりもAIが発達している国もあり、アメリカや中国などは人口数が多い分AIの技術に対しても前向きです。
世界全体のデジタル化の進展により、世界中で膨大なデータが生成されています。
そのため、日本だけではなく海外でもAIエンジニアとして働ける場合は、更に需要が高くなる傾向があります。
今後のAIエンジニアの需要予測
マーケティングやコンサル業を本業としている富士キメラ総研の調査結果によると、2018年度には5,000億円規模だったAIビジネスの国内市場は、2030年度予想では2兆1,000億円と大きく成長が見込まれています。
また、業種的には金融業や製造業、また医療・介護業において、AI技術の普及が想定されています。
AI技術を、従来の日本が得意とする技術と組み合わせていくことで、日本の強みを生かした新しいAI技術を生み出せるのではないでしょうか。
その中で、AIエンジニアの活躍が期待されています。
AIエンジニアの将来性が高い理由は？
AIエンジニアは将来性が高く、今後も注目の職業と言えます。
需要に対してまだまだ人手が足りていないだけでなく、AIエンジニアの業務は企業の売上や業績に直結しやすいため多くの企業でポジションを増やしています。
AIのデータによって、商品の今後の売上が予測できたり、改善点を洗い出してくれることからデータを扱えるAIエンジニアはビジネス面で大いに活躍できます。
もちろん、AIの開発ができる人材も同様に需要が高いです。
メーカー業界や医療業界など、AIを用いた画像処理技術を使用して人の目だけではカバーしきれない部分をサポートしたり、より精度の高い自動運転技術を開発したりと、検査や安全性を高めるために取り入れています。
AIエンジニアの現状
次に、AIエンジニアの現状について確認します。
また、日本のAI業界は世界と戦っていける状況にあるのでしょうか？
日本のAI技術は世界に後れを取っている
次に、日本のAI技術は世界と比べてどの位置にいるのでしょうか？
「モノづくり大国」と呼ばれるほど製造業に強い日本ですが、残念ながらAIの分野においては世界から少し後れを取っています。
ユニークなCMでお馴染みソフトバンクモバイルを子会社に持つソフトバンクグループの孫正義社長は、SoftBank Word 2019というイベントで次のような発言をして注目を集めました。
「日本はAI分野で完全な後進国となっている」（参考：engadget日本版）
インドや東南アジアからAI起業家が次々と生まれる一方で、日本では魅力的な企業が生まれておらず、結果として投資会社であるソフトバンクは日本の企業にあまり積極的に投資をしていません。日本がAI技術で巻き返していくためには、多くのAIエンジニアが必要となってきます。
AIエンジニアを目指す人は増加傾向
世界からやや後れを取っている日本ですが、年々AIエンジニアを目指す人材は増え続けています。「日本ディープラーニング協会（JDLA）」が開催しているE資格（エンジニア資格）の受験者数を見ていきましょう。
2018年は337人だった受験者数が、2019年には1,057人と大きく増えています。
職種別にも、IT関係以外の受験者が約50%と製造業を中心とした、他業種からAIエンジニアを目指す人材が増えていることが分かります。
全てのAIエンジニアを目指す人材が受験する訳ではないため、実際には同様の比率で数多くの人がAIエンジニアを目指していると推定可能です。
（参考：JDLA）
AIエンジニアの需要が高まる産業
ここで、AIエンジニアの需要が今後高まると想定される産業を、現状適用されているAI技術と共に確認していきましょう。
今後AIエンジニアとして活躍したいと考えている方は、ぜひ転職の参考にしましょう。
医療
人気のある医療ドラマでも、AIによる病気の診断や治療法の提案が表現されていましたが、医療業界においてもAI技術の活用が進んでいます。
富士フィルムでは、独自のAIを用いた画像処理技術によって従来は診断しにくかった画像を特徴が分かりやすいように加工することで、医師の診断をサポートする技術を開発しています。
直接何かの判断を下すだけではなく、医師や看護師のサポートをするような技術は、高齢化が進む日本では普及していく可能性が高いでしょう。
農業
日本の食を支える農業ですが、その過酷さによって専業農家は年々減少傾向にあります。
そんな中で、AIやロボットを農業に活用することで生産性を向上し、農業従事者の負担を減らす取り組みが行われています。
株式会社スマートロボティクスは、実際の農家と協力して農作業の中でも大きな比率を占める「収穫」をできるロボットの開発に取り組んでいます。
AI技術を活用した画像認識によって、食べ頃のトマトを判断し、ロボットアームで収穫していきます。
このように、他の野菜や果物でも同様にロボットを活用することで農家の負担を減らすことを期待して、普及していく可能性が高いです。
製造業
日本の基幹産業であり、「モノづくり大国」と呼ばれる日本の製造業でも、AI技術の活用が進められています。
日本製品の品質は世界的にも評判ですが、その品質を守るために重要なのがさまざまな形で行われる「検査」です。
しかし、この検査は一部の領域において熟練の職人しかできないものもあり、技術継承が難しい点が課題となっていました。
オムロン株式会社は、AI技術を用いることで職人技であった外観検査を、自動化することに成功しています。
日本には様々な製造業があり、検査にはかなりの時間がかかっています。
同様の技術を普及させることができれば、より高い品質を安定的に実現できるため、製造業においてもAI技術は広まっていくでしょう。
金融業
データのセキュリティとリスク管理が重要な金融業ではAI技術を取り入れる働きをしています。
例えば、顧客サービスの自動化や詐欺検知の強化、マネーロンダリングや特殊詐欺などといった不正行為の検出などが挙げられます。
また、セキュリティ面だけでなく、三菱UFJ銀行ではAIによる事務作業の効率化の取り組みを行っています。
顧客の印影や個人情報を記載した印鑑票の中でも、ホチキス留めされた関連書類などの電子化は進んでおらず全て手作業で行われていました。
しかし、Ripcordのロボットを導入したことにより、自動でホチキス留めを外したり、一枚ごとに分けてスキャンが可能になり印鑑票を人手の介入なしに電子化することに成功しました。
これによって、2,000人強の人手で約1年かかる作業が、30人ほどで約5年で完了できるようになるとのことです。
今後は、その他の融資契約書や入出金伝票などの書類も電子化を検討しており、人件費の削減と作業の確実性に期待が持てるでしょう。
将来必要となる具体的な仕事内容
AIエンジニアとして様々な業種で需要が増えていくことはイメージ出来ましたが、具体的にはどのような仕事があるのでしょうか？
ここでは、3つに分けて紹介していきます。
AI技術を用いた新しい製品の開発
AI技術は日に日に進歩していきますので、新しく生み出されたAI技術を活用した新製品や新サービスの開発業務があります。
今までにない技術を生みだしていくため難易度は高いですが、その分特許を多く取得できたり、社会に貢献出来たりと達成感を大きく感じられる業務です。
ベンチャー企業や、大手企業の新規事業部門などで活躍が期待できます。
既存のAI技術を他の製品に展開
新しい技術を開発する訳ではないものの、既存の技術を他の製品やサービスに展開していくAIエンジニアも必要不可欠です。
例えば、先ほど紹介した収穫ロボットを他の農家用にカスタマイズしたり、製造業における他の完成品検査に適用したりする場合に活躍が期待できます。
新製品開発に比べると目立ちにくいかもしれませんが、技術を普及させ大きく効果を出していくという点で活躍できます。
既に活用されているAI技術搭載製品の保守運用
特に製品よりもサービスに多いかもしれませんが、既存のAI技術を活用したサービスの保守運用をする仕事もAIエンジニアのフィールドです。
バグが発見された際の修正や、外部環境の変化に伴う小変更などに対応する、保守運用業務も継続してサービスを活かしていくために重要な役割といえます。
AI技術自体について深く先進的な知識を必要としない場合が多いため、一定程度のプログラミングスキルや実務経験がある場合には、比較的手を付けやすい業務です。
AIエンジニアの将来性についての懸念点
将来性が期待できるAIエンジニアですが、今後の懸念点としてAIが発展することによってAIエンジニアそのものがなくなるのではないかという声もあります。
例えば、プログラミングなどはAIが代行できるという考え方もあり、AIで新しいAIを開発できるようになればエンジニア業務が必要ではなくなる可能性があります。
現に、プログラミングの自動化は既に実用化されつつあり、2022年の10月には日本語で仕様を伝えるだけでコーディングするプログラミングAI「AI Programmer」が実装されました。
SQL、Python、JavaScript、HTML・CSS、Solidity、C++、PHP、GO、R、Perl、Ruby、正規表現、Haskell、Lispに対応しており、いずれもAIエンジニアが学ぶべき言語に対応しています。
しかし、こういった取り組みから「AIエンジニアすらも必要ではなくなる」と言われるとそうではありません。
こういったプログラムを開発するには、結局のところ人の手がなくてはなりません。開発需要がある限り、エンジニアがなくなることは考えにくいでしょう。
また、AIが生成するコードは完璧ではないことから、AIだけで複雑なコードは生成できません。
そのため、簡単なコードはAIに任せて、プログラマーはもっと高度な部分を作るといった役割分担を行い、AIと共存する形になっていくことが予想されるでしょう。
AIエンジニアとして将来活躍するためのスキル
AIエンジニアの将来性や、具体的な業務内容について確認してきました。
今後、AIエンジニアとして活躍し続けて生き残っていくために必要なスキルを3点紹介します。
最新のAI技術に関する知識
AI技術は世界中で研究・実用化されている為、日々進歩し続けいます。
AI技術を用いた新しい製品やサービスを開発する為には、最新のAI技術を学び続けることが重要です。
世界的な内容を学ぶには、ICML（機械学習に関する国際学会）やAAAI（アメリカ人工知能学会）などの国際会議で発表される情報を収集する必要があります。
また、国内の場合にはJDLA（日本ディープラーニング協会）や、人工知能学会から発表される情報に注目しましょう。
専門分野における深い知識
AIエンジニアとして活躍し、生き残っていくためにはAI技術と組み合わせる特定の専門分野における深い知識が必要です。
例えば、国家資格を取得している人でも差別化をするために、2種類の国家資格を保有するダブルライセンスという考え方がありますが、AI技術を活用する分野の専門知識を持っていることで差別化が可能です。
こちらも学会に参加したり、業界内での勉強会や交流会、また自社内で信頼できるメンバーとタッグを組んで仕事に取り組むことで、深い知識を身につけていけます。
差別化をできれば競争は減り、AIエンジニアとして長く活躍できる可能性が高まります。
プログラミングスキル
今回紹介してきたAIエンジニアの仕事には、どの種類であったとしてもAI技術に用いられているプログラミングスキルは必要不可欠です。
新しく身につける必要がある場合には、企業内で業務に取り組みながら身につけていくか、プログラミングスクールに通うのが一般的です。
汎用性が高くどの分野でも潰しが効きますので、まずはプログラミングスキルから身につけると言うのも有効でしょう。
職種別のキャリアパス
AIエンジニアを目指す人は、未経験の方もいればwebエンジニアやSEなど近く業種からチャレンジする人もいます。
今後、AIエンジニアとしてはどのようなキャリアを積んでいくのがよいのでしょうか？
未経験からAIエンジニアへ
未経験からAIエンジニアを目指す場合には、未経験採用の企業に入社したり、専門のプログラミングスクールなどに通うことでスキルを身につける手段が考えられます。
おすすめはAIエンジニア職として未経験採用がある企業に就職し、給料をもらいながら実際のプロジェクトを体験し、スキルを身につけていくことです。
スクールに通う場合には支払う金額が高額になります。
体系的に学べる一方で実際の企業と比較すると、実践的な業務やトラブル対応など様々な面が不足してしまう為スクール卒業後すぐに実践で活かすのは難しいでしょう。
この実践の厳しさやそこからでしか得られない学びに着目し、実践で得たスキルをアピール材料として、より興味があり待遇の良い企業に就職するというのが、選択肢の1つです。
AIエンジニアの供給が増えてくると、未経験採用の企業が減って狭き門になってしまうかもしれませんので、興味を持った場合には早めに動きだしましょう。
webエンジニア/SEからAIエンジニアへ
既にwebエンジニアや、SEとして何らかのプログラミングスキルやコンピュータに関する知識を身につけている場合には、未経験者に比べるとAIエンジニアになりやすいです。
まずは、保守・管理系の業務など比較的AIに関する知識が少なくても良い所で実践しながら必要なスキルを身につけていけば、展開業務や新規開発にも携わっていけるでしょう。
初めから新規開発など先進的な業務に携わりたいのであれば、今の仕事をしながらすぐにでもAIに関する資格取得や、情報収集を始めていく必要があります。
特に、この記事でも既に紹介したJDLAが主催しているE検定（エンジニアリング検定）に合格すれば、客観的なスキルの証明になる為、転職もしやすくなります。
エスタイルでは未経験からのAIエンジニアを募集！
当メディアを運営するエスタイルでは、未経験からのAIエンジニアを募集しています！
エスタイルのメンバーは、9割以上が未経験からのスタートで経験を積んで活躍しているのでAIエンジニア業務に興味がある方はぜひチャレンジしてください！
現在、エスタイルで募集しているポジションは3つです。
- データサイエンティスト
- BIエンジニア
もし興味があるポジションがあればお気軽にお問い合わせくださいね。
▼エスタイルの業務や環境が知りたい人はこちらも参考にしてみてください！
【募集ポジション】データサイエンティスト
データサイエンティストは、クライアントの課題解決のために必要なデータを集めて分析したり仮説を検証して、解決案を提案する業務です。
正しいデータを使うために、AIのプログラミング技術やデータ可視化ツールを使いこなすスキルが必要とされます。
その上で、クライアントの課題を把握・整理する能力も必要なため、コミュニケーション能力やビジネス能力もなくてはなりません。
マルチでタスクを求められることが多いため、どのどのスキルも苦手とせず、そつなくこなせる人に向いている職種と言えるでしょう。
データサイエンティストの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データサイエンティストになるための資格は、以下の記事で詳しく解説しています。
逆に、データサイエンティストに向いていないタイプについては、以下の記事で詳しく解説しています。
【募集ポジション】BIエンジニア
BIエンジニアは、データアナリストと呼ばれる職種でもあります。
BIツールやプログラミング技術を活用し、データのビジュアライズを行い、クライアントの課題解決のための提案を行っていきます。
データサイエンティストと同じく、クライアントの課題解決が主な業務です。
しかし、データサイエンティストよりもビジネス寄りのポジションのため、営業職やコンサルタントからの転職におすすめの職種です。
エスタイルのBIエンジニアも、データとは無縁の仕事から転職をして活躍しているので、AI業務がしたい方はぜひ注目です。
BIエンジニアの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
BIエンジニアの仕事がつまらないと感じるタイプについては、以下の記事で詳しく解説しています。
AIエンジニアの将来性に関してまとめ
AIエンジニアは既に現時点で企業や研究機関の需要に対して、供給が追い付いていない状況です。
AIエンジニアを志す人は年々増えていますが、今後の需要の高まりをさまざまな角度から見ていくと、今後もAIエンジニアの需要が満たされる可能性は小さく、良い待遇を受けられる可能性が高いです。
将来的に長くAIエンジニアとして生き残っていくためには、最低限のプログラミングスキルに加えて、差別化する為に専門分野や、最新のAIに関する技術を身につけておく必要があります。
未経験だったとしても、既にSEやwebエンジニアとして働いていたとしても、AIエンジニアとして活躍するためのキャリアパスは多くありますので、興味がある場合には積極的にチャレンジする価値があるでしょう。
AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
