AIエンジニアの年収は?|正社員・派遣・フリーランスの給料の違いと収入アップの方法も紹介
本記事ではAIエンジニアの年収を正社員・派遣社員・フリーランスの雇用形態別で紹介しています。
また、年代別・男女別の年収の傾向やAIエンジニアとして年収アップを目指す方法についても紹介しているので参考にしてみてください。
すべらない転職が紹介するサービスの一部には広告を含んでおり、当サイトを経由してサービスへの申込みがあった場合には、各企業から支払いを受け取ることがあります。ただし、ユーザーの利益を第一に考え客観的な視点でサービスを評価しており、当サイト内のランキングや商品の評価に関して影響を及ぼすことはございません。
【正社員】AIエンジニアの平均年収は598万円
求人ボックスによるとAIエンジニアの平均年収は約598万円です。
AIエンジニアは最新技術であるAIの開発に携わるエンジニアとして非常に重要な役割を担っており、ITエンジニアの平均年収496万円と比較しても高い水準にあります。
また、エンジニア職には「システムエンジニア」「アプリエンジニア」「インフラエンジニア」「社内SE」も挙げられますが、年収としては以下の数値となっています。
◇年収 | ◇月給 | ◇初任給 | |
---|---|---|---|
AIエンジニア | 598万円 | 50万円 | 22万円 |
ITエンジニア | 494万円 | 41万円 | 21万円 |
システムエンジニア | 509万円 | 42万円 | 21万円 |
アプリエンジニア | 569万円 | 47万円 | 21万円 |
インフラエンジニア | 529万円 | 44万円 | 21万円 |
社内SE | 511万円 | 43万円 | 21万円 |
エンジニア職は比較的年収の水準は高い傾向にありますが、その中でもAIエンジニアは最新技術に関わる仕事のため需要が高く、年収も他のエンジニアと比較しても年収が高いことがわかると思います。
AIエンジニアとして平均年収の598万円を目指すためには約3年~5年程度の実務経験が必要です。
企業の規模や実績で年収は変動することも多いですが、しっかりと経験を積んでスキルを磨くことで着実に年収アップが目指すことができます。
ですが、正社員として3年以上働いても年収が思うように上がらないと感じている場合には、一度転職エージェントで自身の市場価値や適正年収がどのくらいなのか確かめてみるのも良いでしょう。
【派遣社員】AIエンジニアの平均時給は2,239円
ITエンジニアの中には派遣社員として働いている方も一定数いますが、AIエンジニアも派遣の雇用形態で働ける求人はあり、平均時給と年収換算した数値は以下のようになっています。
◇平均時給 | ◇年収換算 | |
---|---|---|
AIエンジニア | 2,248円 | 431万円 |
ITエンジニア | 2281円 | 437万円 |
システムエンジニア | 2,248円 | 431万円 |
アプリエンジニア | 2,490円 | 478万円 |
インフラエンジニア | 2,300円 | 441万円 |
社内SE | 1,998円 | 383万円 |
※月稼働時間は160時間(1日8時間/月20日)を想定
AIエンジニアも他のエンジニア職と時給は変わりませんが、派遣のAIエンジニアはベンチャー企業が募集していて予算が少なかったり、若手中心に募集をしていて求められるスキルのハードルが低いことから時給が低く設定されていることも多いです。
もちろん、スキルがあるAIエンジニアには適切な時給が支払われるため平均以上の年収を稼げますが、スキルがある場合はフリーランスとして働く人が多いため、とにかく人材を集めたいと考えて派遣で募集している企業も多いのが実情でしょう。
派遣エンジニアは正社員やフリーランスに比べると年収の水準は低いですが、正社員よりもライフスタイルに合わせた働き方がしやすかったり、契約期間が決まっているので様々な企業で経験を積めるというメリットもあります。
また、フリーランスよりも求められるスキルレベルのハードルが低いため、AIエンジニアとしてキャリアを積みたいけど正社員やフリーランスだと転職ハードルが高いので「経験を積むことを優先している方」にはおすすめの働き方と言えるでしょう。
ですが、派遣の働き方は雇用が不安定で派遣切りをされることもあれば、責任のある仕事を任されることも少ないため、経験を積んだ後には正社員へ転職をしてキャリアアップを目指すのがおすすめです。
【フリーランス】AIエンジニアの平均報酬単価は74.4万円/月
エンジニア職種はフリーランスになることで年収が上がる傾向にあり、AIエンジニアの報酬単価は「平均報酬単価 月74.4万円」「中央値単価 月75万円」「年収換算 892万円」となっています。
また、AIエンジニアに関連する開発言語には様々な言語がありますが、月当たりの平均案件報酬の単価は以下の通りです。
◇平均単価 | ◇中央値単価 | ◇年収換算 | |
---|---|---|---|
Python | 72.1万円 | 70万円 | 865万円 |
Java | 64.1万円 | 63万円 | 769万円 |
C/C++ | 62.7万円 | 60万円 | 752万円 |
JavaScript | 70.4万円 | 70万円 | 844万円 |
Julia | 87.3万円 | 95万円 | 1,047万円 |
R | 74.4万円 | 70万円 | 892万円 |
Haskell | 89.3万円 | 90万円 | 1,071万円 |
Matlab | 74.7万円 | 85万円 | 896万円 |
AIエンジニアが活用している言語は「Python」が主流ですが、その他にもAI開発や関連業務で用いる開発言語があり、いずれも年収に換算すると750万円以上になるケースが多いようです。
基本的にPythonを含めたプログラミング言語の報酬範囲としては月50万円~80万円程度が多いです。
データ分析などで活用さるJuliaやHaskellは求人数が少ない上に扱える人材が少ないこともあり、他の言語と比べて報酬単価は高い傾向にあります。
フリーランスとして働くには1人で開発できるだけのスキルが求められるため簡単に独立できるわけではありませんが、経験がある方が年収アップを目指す場合には一つの選択肢としておすすめです。
ですが、フリーランスは確実に仕事を獲得できる保証はなく、案件の切替え時期には報酬がなくなってしまうリスクがあるため、フリーランスエンジニアを目指す場合にはメリットやデメリットも把握した上で挑戦して行くようにしましょう。
【年代別】AIエンジニアの年収の傾向
◇年代 | ◇平均年収 | ◇月収 | ◇賞与 |
---|---|---|---|
20歳~24歳 | 339万円 | 25.4万円 | 35.1万円 |
25歳~29歳 | 445万円 | 30.6万円 | 77.2万円 |
30歳~34歳 | 533万円 | 35.8万円 | 103万円 |
35歳~39歳 | 573万円 | 38.7万円 | 108万円 |
40歳~44歳 | 621万円 | 42.1万円 | 115.3万円 |
45歳~49歳 | 651万円 | 43.4万円 | 130.3万円 |
50歳~54歳 | 666万円 | 44.5万円 | 131.5万円 |
55歳~59歳 | 652万円 | 44.4万円 | 119.4万円 |
エンジニア全体の平均としては「平均年収 556万円」「平均月収 37.5万円」「平均賞与 105.9万円」となっており、厚生労働省の「賃金構造基本統計調査」で公表されている「システム・エンジニア」の項目の情報をまとめた表では年齢を重ねることで年収も上がる傾向にあることがわかります。
エンジニアは基本的に経験年数に比例して年収が上がっていく傾向にあり、同じ仕事をして業界経験を積んでいけば必然的に年齢と共に経験年数も上がることになるため、エンジニアは年を重ねるにつれて年収も上がっていくと捉えても良いでしょう。
同様にAIエンジニアも経験を積むことで平均年収が上がる傾向にありますが、統計値と照らし合わせるとAIエンジニアの平均年収である598万円の適正年齢は30代中盤で、40代後半~50代の平均年収は700万円程度になるということがわかります。
そして、AIエンジニアをはじめとしたエンジニア職では年齢を重ねることで業務範囲が広がったり、リーダーやマネジメントポジションに就いて年収が上がることも多いため、上記の表を参考に自身の年収と比較してみるのも良いでしょう。
【男女別】AIエンジニアの年収の傾向
◇年代 | ◇平均年収 | ◇月収 | ◇賞与 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
男性 | 女性 | 男性 | 女性 | 男性 | 女性 | |
20歳~24歳 | 339万円 | 345万円 | 25.4万円 | 25.3万円 | 33.4万円 | 41.3万円 |
25歳~29歳 | 447万円 | 432万円 | 30.7万円 | 29.0万円 | 78.3万円 | 83.3万円 |
30歳~34歳 | 541万円 | 489万円 | 36.1万円 | 32.5万円 | 107.6万円 | 98.7万円 |
35歳~39歳 | 589万円 | 493万円 | 39.7万円 | 33.2万円 | 113.1万円 | 94.7万円 |
40歳~44歳 | 639万円 | 553万円 | 43万円 | 36.9万円 | 123.5万円 | 109.5万円 |
45歳~49歳 | 659万円 | 554万円 | 651万円 | 44万円 | 130.8万円 | 112.4万円 |
50歳~54歳 | 695万円 | 591万円 | 46万円 | 39万円 | 143.3万円 | 123.3万円 |
55歳~59歳 | 682万円 | 588万円 | 45.6万円 | 39.6万円 | 134.4万円 | 112.9万円 |
男女別でAIエンジニアの年収の傾向を比較すると、男性の方が年齢を上げていくにつれて年収の上がり幅が大きいことがわかると思います。
女性の場合には30代から男性との年収の差が見え始めますが、出産や育児により一時的に現場を離れる機会も多いため男性と比較すると年収の水準は低くなっていく傾向にあるようです。
また、エンジニアの男女比では男性の割合が高く役職に就くのも男性が多いことから、30代以降になってから年収に開きが出てきているのでしょう。
もちろん、女性でもスキルがあれば高年収も目指せますし、フリーランスとして独立して自由な働き方を実現した上で正社員より稼げる可能性もありますが、正社員の男女別の年収では男性の方が高い傾向にあるということは覚えておいてください。
末永
エンジニアにおすすめ転職エージェント
-
マイナビIT AGENT
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ウィルオブテック
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末永
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AIエンジニアの年収が高い理由
ここまでAIエンジニアの平均年収や年代別・男女別の年収の傾向について紹介してきましたが、他のエンジニアと比べてAIエンジニアの年収の水準が高い理由としては以下の要因が考えられます。
- AI技術の需要が飛躍的に高まっている
- 最新技術に携わるエンジニアが不足している
- 専門性の高いスキルや知識が求められる
AIエンジニアはIT業界においても最新技術分野のAI開発に携わる職種であり、chatGPTや画像生成AIなどAIを活用した革新的なサービスが開発されるなど社会的な注目度や需要が高い職種となります。
そして、AIエンジニアの数は増えていますが、十分なスキルを持っている人材は不足状態にあるため、年収の水準を上げて少しでも優秀な人材を確保する動きが転職市場では活発になっているのです。
また、AIエンジニアとして働くためにはエンジニアとしての開発スキル以外にも統計や数学知識など専門性の高い知識やスキルが求められることも年収が高い一つの要因と考えられます。
いずれにしても、AIエンジニアとして働くためにはITエンジニアよりも専門性の高い分野の知識やスキルが必要で、十分なスキルを持つ人材が少ないことから年収の水準も高い傾向にあるのでしょう。
AIエンジニアとして年収アップを目指す方法
AIエンジニアとして働く中で年収を上げるためにはスキルアップやキャリアアップを目指すのが一般的ですが、具体的な手段としては以下の方法が挙げられます。
年収はスキルだけではなくポジションや企業規模や利益状況でも差が出てくるため、本項の内容を参考に自分に合った方法で年収アップを目指していくと良いでしょう。
業務経験を積んでスキルレベルを磨いていく
AIエンジニアとして年収を上げる方法として一番シンプルで効果的なのが、業務経験を積んでスキルレベルを磨いていく方法です。
AIエンジニアには機械学習・自然言語処理・画像認識・データ分析システムの構築など幅広い分野があり、特定分野のスキルを磨くことでスペシャリストとして市場価値を上げていくことにつながります。
また、エンジニアは顧客折衝・要件定義・基本/詳細設計などの上流工程と開発・テスト・保守/運用などの下流工程まで一通り対応できるようになることでエンジニアとしての評価が上がります。
そのため、AIエンジニアとして働く中で年収アップを目指すのであれば、まずは開発スキルを磨くことに集中して一人称での開発ができる程度までスキルアップしていくようにしましょう。
対応できる分野の範囲を広げて市場価値を高める
AIエンジニアとして働く場合には特定分野のスペシャリストとしてスキルを磨く以外にも対応できる分野を広げてジェネラリストとして市場価値を高めて年収アップを目指すという方法もあります。
AI開発には「機械学習」「自然言語処理」「画像認識」「音声認識」「ロボット」など幅広い分野がありますが、ジェネラリストを目指す場合には分野の垣根を越えて実務レベルで対応できるように経験を積んでいきます。
その他にも、AIエンジニアとしてサーバーサイド開発・フロントエンド実装・インフラ構築まで対応できるようになればフルスタックエンジニアとして市場価値を上げて行くことも可能でしょう。
ジェネラリストとして活躍するためには実務レベルの経験を身につけられる環境に身を置く必要がありますが、実務レベルのスキルを身につければ高年収も目指すことができるため興味がある方は積極的に挑戦して行くのも良いでしょう。
キャリアアップをして年収アップを目指す
AIエンジニアとして年収アップを目指す場合には経験を積んでチームリーダー・ディレクター・PL・PMといった管理職へのキャリアアップを目指すのもおすすめです。
チームリーダーは開発スキルとチームマネジメントを行うためプレイングマネージャーのような立ち位置になり、ディレクターは開発チーム全体の進行管理をメインで行っていきます。
どちらも開発プロジェクトを円滑に進めて行くためにも重要なポジションであり、チームリーダーに関してはエンジニアにおける役職となるため年収アップも期待できるでしょう。
また、PLはプロジェクトの現場の責任者としてプロジェクトの進行管理やメンバーの指導・サポートなどを行ない、PMは開発プロジェクトの責任者として全体のマネジメントをしていきます。
特に、PMは開発プロジェクトの責任者としての役割を担うので正社員の平均年収は627万円と高く、フリーランスの平均案件報酬は80万円/月で年収換算すると約960万円となるため、AIエンジニアのキャリアの目標として目指して行くのも良いでしょう。
関連資格を取得してスキルアップを目指す
AIエンジニアとしてのスキルを客観的に証明するためには資格の取得も有効な手段なので、年収アップのために関連資格を取得するのも良いでしょう。
AIエンジニアの関連資格には以下の資格がありますが、資格を取得する際にはキャリアの方向性や業務との関連性がある資格を優先的に取得していくとより年収アップも目指しやすくなります。
- 基本情報技術者試験
- 応用情報技術者試験
- E資格
- G検定
- AWS認定 機械学習
- 画像処理エンジニア検定
- Pythonエンジニア認定データ分析試験
- 統計検定
「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」は開発に関する知識やスキルを有していることを証明できる資格で、キャリアアップのための多くのエンジニアが取得している資格となっています。
また「E資格」「G検定」は日本ディープラーニング協会が提供している機械学習・ディープラーニングに関する資格でAI開発に関連する知識を有していることを証明できる資格です。
その他にも「AWS認定 機械学習」「画像処理エンジニア検定」「データ分析試験」「統計検定」など機械学習エンジニア・画像処理エンジニア、データサイエンティストに関連する資格もAIエンジニアにおすすめしたい資格として挙げられます。
資格を取得することで必ず年収アップにつながるわけではありませんが、資格を取得することで新しいことに挑戦できる可能性も広がり、企業が資格取得を推奨していれば資格手当で年収が上がる可能性もあるので積極的に挑戦していくと良いでしょう。
転職をして年収アップを目指す
AIエンジニアが年収アップを目指す場合にはスキルアップが重要ですが、スキルを身につけても会社次第で年収が思うように上がらないこともあります。
というのも、エンジニアが経験を積んでスキルを身につけても会社の売上や経営状態で給料の水準は変わりますし、社員の給料は会社内の相対評価で金額を設定することが多いため、企業の方針次第で思うように年収が上がらない場合もあるのです。
ですが、転職することで今の会社とは異なる体制の会社で働くことができますし、年収も会社内の評価ではなくAIエンジニア全体の転職市場から見た評価をしてもらえるため転職することで年収アップを実現している人も多いです。
そのため、今の年収が平均年収よりも低かったり、なかなか給料が上がらず仕事内容と収入が見合っていないと感じた場合には、一度転職エージェントに相談して適正年収を確認してみて、必要であれば転職を検討してみるのも良いでしょう。
フリーランスとして独立を目指す
AIエンジニアとして3年~5年程度の実務経験がある方はフリーランスとして独立することで年収アップを実現できる可能性もあります。
というのも、正社員のAIエンジニアの平均年収は598万円ですが、AI開発で活用されることが多いPythonのフリーランス案件の平均単価は72.1万円で年収換算では865万円と正社員よりも年収の水準はかなり高いです。
フリーランスは保険や税金は自分で支払う必要がありますが、毎月70万円以上の収入を目指せる可能性もあるため、一人称での開発ができる程度のスキルがあり案件を継続的に獲得していくことができれば十分に年収アップは期待できるでしょう。
また、働き方も週3日~4日の案件を探せば週休3日にできますし、最近ではリモート開発の案件も増えているため、週5日以下で働きたい方やリモートメインで仕事をしていきたい方にもおすすめです。
ですが、フリーランスとして働く場合には収入が不安定になる可能性があるといったリスクもあるので、独立する際には事前にリスクとなる要素の把握や自身のスキルで案件が獲得できるのかを調べておくことも忘れないようにしてください。
AIエンジニアに関連する求人例
AIエンジニアへ転職を考えている方の中には、実際にAIエンジニアに関連する求人にはどのようなものがるのか気になる方もいると思います。
そこで、本項ではレバテックキャリアに掲載されている求人を参考に、AIエンジニアの求人例を紹介していくので参考にしてみてください。
AI・機械学習エンジニア
AI技術を駆使したサービスの研究開発
◇仕事内容
AI革命を起こすことをミッションとして深層学習などの機械学習を活用して予測・最適化の分析アルゴリズムやビックデータ分析アルゴリズム開発を行なっており、建築や金融業界をはじめとした各種産業に技術を適応しています。
チームの開発力に自信があり新しいことにも積極的にチャレンジしていくので、AI・機械学習を用いたサービス開発をしたい方の募集をお待ちしております。
◇条件
・年収:550万円~850万円
・働き方:一部リモート
・必須条件
-機械学習や人工知能の関する研究経験
-Python/Java/C++などによる人工知能・探索アルゴリズム・最適化アルゴリズム等の実装経験
AI・機械学習エンジニア
A機械学習基盤の開発及びソリューション開発
◇仕事内容
最先端の人工知能・機械学習技術の導入からPocの実施、自社・他社のソリューションを用いたシステム開発を行っていただける方を募集しております。
弊社では最新技術のキャッチアップも積極的に行っており、最新技術領域に関する知見や技術をアップデートし続けることができます。
また、機械学習やディープラーニングに関する経験を積んでいくことができるため、新しい技術を用いた開発に携わっていきたい方の募集をお待ちしております。
◇条件
・年収:500万円~1,000万円
・働き方:フルリモート
・必須条件
-機械学習を用いた研究開発の経験
-ビジネスレベルの日本語力
-英語論文が読める程度の英語力
リードエンジニア
最新AIによるチャットサービス開発
◇仕事内容
自社で開発を予定しているAI技術を導入したチャットサービスのリードエンジニアとして技術選定から要件定義・設計・開発・テストなど一連の業務に対応いただける方を募集しております。
また、開発チームのテクニカルリーディングや開発者向けドキュメントの作成などリードとして会社の主要業務に携わっていくことができます。
◇条件
・年収:650万円~850万円
・働き方:一部リモート
・必須条件
-ScalaやJavaなどのサーバーサイド言語による開発・運用経験(5年以上)
-CIツール・Git・IssueTrackerなどを用いたチーム開発経験
末永
AI開発に関するエンジニアの年収は求人票で見ても高い水準にあることがわかると思います。
もちろん、必須条件ではAI開発の経験や研究経験を問われるケースも多いですが、経験を積むことで年収アップも十分に目指すことはできるでしょう。
未経験からAIエンジニアになることはできるのか
AIエンジニアは専門性が高い職種のため未経験からの転職難易度は高いですが、未経験からでもAIエンジニアを目指して行くことは十分に可能です。
ですが、AIエンジニアの仕事は統計学や数学知識も必要でエンジニアの経験があれば簡単にAIエンジニアになれるわけではないため、しっかりと求められる知識やスキルの勉強をした上で段階を踏んで経験を積んでいくことが近道となるでしょう。
AIエンジニアを目指す際におすすめの流れ
- Pythonエンジニアとしての経験を積む
- AIエンジニアに必要な関連資格を習得する
- AI分野の開発をしている企業への転職をする
また、AI開発に関連の資格を習得しただけではAIエンジニアへの転職ができるわけではないため、転職の成功率を高めたいのであればAIエンジニアに必要な知識やスキルを証明できるようにポートフォリオを作成しておくのも良いでしょう。
そして、エンジニア未経験の方がAIエンジニアになるためにはプログラミングスキルの習得が必要になるため、必要に応じてプログラミングスクールを活用しながら計画的に学習から転職活動まで取り組んでいくようにしましょう。
また、AIエンジニアに未経験から挑戦したいと考えている方は、以下の関連記事で具体的な転職方法や求められる知識・スキルの習得方法について紹介しているのでぜひ参考にしてみてください。
末永
未経験からAIエンジニアに転職するには転職難易度が高いためどのような形で転職活動を進めていくべきかはプロに相談してみるのがおすすめです。
また、相談する際にはエンジニアの転職に強いエージェントを活用すれば市場感を踏まえた具体的な話を聞ける可能性が高いため、気になることがあれば積極的に活用して行くと良いでしょう。
エンジニアにおすすめ転職エージェント
-
マイナビIT AGENT
マイナビのコネクションを活かした、人気企業求人や社内SEなどの求人が多数 -
ウィルオブテック
ITエンジニア専門エージェント!2名の専属アドバイザーが年収アップをサポート -
リクルートエージェント(IT)
国内最大の定番エージェント!エンジニアやIT業界の求人も多数保有 -
レバテックキャリア
ITエンジニア経験者向けのハイクラスIT求人が多数!キャリアUPを狙うエンジニア定番のエージェント
AI開発分野にはどのようなものがあるのか
AI開発における研究分野は多岐に渡りますが、その中でも特に最新技術として注目されていて研究が進められている分野には以下のものが挙げられます。
-
アルゴリズム
コンピューター上での計算処理を行いデータのパターンや特徴のモデル構築を行う技術。 -
音声認識
音声を認識してデータとして処理したり、音声情報を元にしてAIが情報・実行する技術。 -
画像認識
膨大な画像データを処理して規則性を導き出して画像を認識して処理・実行していく技術。 -
自然言語処理
テキストデータをAIが理解して目的に合わせて処理・実行していく技術。 -
機械学習
AIが大量のデータを元に分類・予測などのタスク遂行のアルゴリズムやモデルと自動構築する技術。教師あり学習・教師なし学習・教科学習・ディープラーニング(深層学習)といった学習モデルがある。 -
データマイニング
データベースと機械学習を結びつけた技術で大量の整理されていなデータから必要な情報を見つけ出すために役立つ技術。 -
ロボット
ロボットにAIを組み込んでアルゴリズムに基づいた処理を実行していく技術。IoT分野でも注目度が高く今後の社会の人材不足を改善に役立つ技術として期待されている。
AIは既存技術と掛け合わせていくことで革新的なサービスを生み出すことができるため、幅広い分野での研究開発が行われています。
AIは1956年にアメリカの計算機学者のジョン・マッカーシーが定義したもので60年以上の歴史がありますが、長年の研究開発によりAI技術が急速に発展したことで現代ではAI技術の注目度が高まり実用的なサービスまで開発されるようになりました。
そして、AIエンジニアとして働く際にはどの分野に精通しているかでエンジニアとしての特徴が変わるため、自分の興味のある分野やトレンドを把握した上で最適な分野を選択して学習を進めていくのが良いでしょう。
AI開発で用いられるプログラミング言語とフレームワーク
AI開発ではPythonが活用されることが多いですが、実はPython以外にもAI開発やデータ分析などがされていることをご存知でしょうか?
AI分野に関するプログラミング言語には以下のものが挙げられますが、言語によってできることやAIとの親和性にも違いがあるのでみていきましょう。
■言語 | ■できること | ■AIとの親和性 |
---|---|---|
Python | AI開発 WEBアプリ開発 データ解析 |
高い |
Java | Webアプリ開発 業務用アプリ開発 スマホアプリ開発 |
低い |
C/C++ | AI開発 WEBアプリ開発 スマホアプリ開発 |
普通 |
JavaScript | AI開発 ディープラーニング |
普通 |
Julia | AI開発 | 高い |
R | データ解析 統計解析 |
普通 |
Haskell | データ分析 | 低い |
Matlab | データ解析 ディープラーニング |
低い |
また、プログラミング言語の中には特定の機能をまとめて開発をしやすくしたフレームワークやライブラリが存在しており、AIに関連するフレームワークには以下のものが挙げられます。
■言語 | ■フレームワーク | ■できること |
---|---|---|
Python | TensorFlow | マシーンラーニング ディープラーニング |
Keras | ディープラーニング | |
PyTorch | 機械学習 計算処理 グラフ作成 |
|
MXNet | ディープラーニング | |
Caffe | ディープラーニング 画像認識 |
|
JavaScript | TensorFlow.js | マシーンラーニング ディープラーニング |
Synaptic | 機械学習 | |
Keras.js | ディープラーニング |
これからAIエンジニアへ転職しようと考えている方の場合には「Python」をメインで扱えるようにして、フレームワークも希望する分野にあったものを使えるようにしておくことでより希望分野のAIエンジニアへの転職がしやすくなります。
そのため、AIエンジニアになるために言語やフレームワークを選択していく際には、しっかりと希望のキャリアについて整理した上で希望にマッチする最適な選択をしていくようにしましょう。
IT業界×AI技術から見るAIエンジニアの需要や将来性
AIは新しい技術を活用したサービスの開発が進められている反面、人材の数が不足している状態にあるためAIエンジニアの需要は非常も高いです。
また、AI技術が発展すると既存の仕事が置き換えられるのではないかと懸念する人も多いですが、AIエンジニアはAIサービスを作る仕事なので今後も需要や将来性も高い状態が続くと考えられるでしょう。
そのため、未経験からAIエンジニアを目指す方でも今からスキルを身につけて経験を積むことで、将来的に高年収を稼げるAIエンジニアになれる可能性は十分にあるため、未経験からでもAIエンジニアへの転職は挑戦する価値があります。
そして、AIエンジニアになるためにはAI開発されているサービスや業界ごとでのAI技術を用いた取り組みを把握することで具体的なキャリアイメージしやすくなるので、本項では代表的なサービスや業界の取り組みについて紹介していきます。
AIを用いた代表的なサービス一覧
AIを用いたサービスは既に多岐に渡りますが、その中でも代表的なサービスとしては以下のものが挙げられます。
- Alexa
- Siri
- Face ID
- 画像生成AI
- GooglePhoto
- Google翻訳
- チャットボット
- ChatGPT
- Pepper
他にもAIを活用したサービスはたくさんありますが、私たちの生活の中には既にAI技術を用いたサービスが豊富にあることがわかると思います。
また、IoT技術の中にAIを取り入れることで機械や家電の利便性も高まっており、業務効率化のためにAIを用いたサービスを活用している企業や開発を進めている企業も増えてきている状況にあります。
AIには複数の分野がありますが、製品やサービスとして提供する際には複数分野の技術を組み合わせていることが多いため、AIサービスでどの分野の技術が活用されているのかを分析してみるとよりAIへの理解を深めることにつながるかもしれません。
AIを導入している業界の取り組み
AIは私たちの仕事や生活に既に大きな影響を与えていますが、業界単位でどのような取り組みを行なっているでしょうか?
-
製造・物流業界
-AIや画像認識による製造物の外観検知
-AIやロボットを用いた倉庫管理や検品作業
-AIによる配送ルートの最適化
-AIによる自動車の自動運転
-画像認識による自動車の危険感知 -
小売・サービス業界
-人型ロボットやAIアバターを活用したAI接客
-AIによる自動シフト作成システム
-クレジットカードの不正利用検知
-AIによる商品需要予測や自動発注システム
-チャットボットの導入による顧客の問い合わせ対応の最適化 -
医療業界
-画像認識を用いた病気の早期検知
-スマートウォッチを用いた健康管理
-カルテの音声入力やレセプトの自動生成
-スマートスピーカーやロボットによる支援 -
農業・漁業業界
-農作業の進捗管理や収穫予測の算出
-データマイニング技術を用いた漁獲量予測
-AIを用いた畜産・養殖の餌やりの自動化
私たちの生活の利便性向上のためにAIの導入が進められていますが、特に「製造・物量業界」「サービス業界」「医療業界」「農業・漁業業界」では既に様々なAIが導入されています。
他にも、AI技術を活用した業務の効率化や最適化も既に多くの業界で進められていますが、いまだにAIエンジニアが不足していて導入が進められていない業界もあるため、未経験からでもAIエンジニアとして活躍するチャンスは十分にあるでしょう。
AIエンジニアへの転職を目指すなら転職エージェントの活用がおすすめ
AIエンジニアが年収アップやキャリアアップのために転職をするのであれば、転職エージェントを積極的に活用していくのがおすすめです。
転職エージェントでは希望条件にマッチする求人を紹介してくれるため効率的に希望の求人を探すことができ、応募時には補足事項やアピールポイントを企業の採用担当者に伝えてくれることも多いため転職サイトよりも選考の通過率も上がります。
その他にも、職務経歴書の添削や面接時のアドバイスなどの転職支援もしてくれて、必要であればキャリアに関する相談をすることもできるため、より効率的に転職活動を進めることにもつながるというメリットがあります。
また、転職エージェントを活用する際には「エンジニアの転職に強い転職エージェント」であればエンジニアの転職に精通したエージェントからのサポート受けることができるのでおすすめです。
そして、転職エージェントを活用していく際には複数のエージェントを併用していくことで希望の求人が見つけやすくなるので、以下のサービスの中で気になるエージェントがあれば複数サービスに登録しておくようにしましょう。
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