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AIエンジニア

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数値データの情報源

AIエンジニア

数値データの情報源

どんな仕事?

 AI(人工知能)の様々な分野での活用に関して研究開発を行う。  ディープラーニング(深層学習)などの手法により、AIによる処理を実現するエンジニアである。ビッグデータを分析するデータサイエンティストをAIエンジニアに含める場合もあるが、ここでは狭義のAIエンジニアである、機械学習のエンジニアを解説する。  現在、AIの応用は、顔認証、疾病の画像診断、自動車の自動運転、カスタマーセンターの相談支援、異常や障害の検知等々、様々な分野で研究開発が進んでいる。  仕事を進行に沿ってみていくと、まずチームで開発目標を設定し、どのような開発を行うか計画を策定する。受託して開発する会社では、クライアントから要件を聞き、提供されるデータを確認してから開発設計を行う。開発に入ると最適な実現方法を検討し、AIを実行するマシンの性能が低い場合は、処理性能も考慮に入れながらAIを実装する。平行して、教師データ(結果が分っている既存のデータ)を投入しAIに学習させる仕組みを検討し、教師データの管理方法、加工方法を設計する。設計やプログラムはクラウドに上げてチームで共有することが多い。  効率の良い学習のためにデータを管理する画面やツールを準備し、膨大な教師データを投入し、診断、判定等の精度を上げていく。この学習には何日もかかることがあるため、AI学習用の専用のマシンやスーパーコンピューター(高度な演算処理を高速に行うことができる)などが使われる。スーパーコンピューターはリモートで利用されることが多い。  AIの学習の進み具合をみるため、正解率が目標に達したり、エラー率が十分に下がったところで学習は完了となる。AIに検証用のテストデータを投入し、どのような診断、判定になるか、様々な分野の専門家とエンジニアで検証する。この検証を経て、出来上がったシステムを納入する。システムが実際に運営されるようになるが、運用段階のデータからもAIを成長させていく。  関連技術が急激に発展しているため、常にWeb上で公開されている関連論文を調べて読んだり、大学、研究機関の研究者と意見交換し、関連する最新情報は押さえておくことが必要である。 ◇ よく使う道具、機材、情報技術等  スーパーコンピューター、クラウドストレッジ、統合開発環境(IDE: Integrated Development Environment)、プログラミング言語(Python、C言語、JAVA、等)、生成AI(コードを仮作成し人間が手直しする等)、GoogleGoogleスプレッドシート、パソコン

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グラフの目盛り

データはありません

その職業で行う仕事の内容を職業間で比較可能な形で表しています。
情報を取得する
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
情報を取得する 3.7
継続的に状況を把握する
継続的に状況を把握する 3.5
情報の整理と検知を行う
情報の整理と検知を行う 3.7
設備、構造物、材料を検査する
設備、構造物、材料を検査する 2.6
数値の算出・推計を行う
数値の算出・推計を行う 3.5
クオリティを判断する
クオリティを判断する 3.3
法律や規定、基準を適用する
法律や規定、基準を適用する 3.0
情報やデータを処理する
情報やデータを処理する 3.8
情報やデータを分析する
情報やデータを分析する 3.9
意思決定と問題解決を行う
意思決定と問題解決を行う 3.4
創造的に考える
創造的に考える 3.6
仕事に関連する知識を更新し、活用する
仕事に関連する知識を更新し、活用する 3.8
目標と戦略を策定する
目標と戦略を策定する 3.7
スケジュールを作成する
スケジュールを作成する 3.2
仕事を整理、計画する、優先順序を決める
仕事を整理、計画する、優先順序を決める 3.3
全身を使って身体的な活動を行う
全身を使って身体的な活動を行う 1.8
手と腕を使って物を取り扱い動かす
手と腕を使って物を取り扱い動かす 1.8
機械、および機械製造のプロセスをコントロールする
機械、および機械製造のプロセスをコントロールする 2.0
乗り物を運転・操縦する
乗り物を運転・操縦する 1.5
コンピュータを用いて作業を行う
コンピュータを用いて作業を行う 3.9
装置、部品、機器の図面を作成する、配列や仕様を設定する
装置、部品、機器の図面を作成する、配列や仕様を設定する 1.9
機械装置の修理と保守を行う
機械装置の修理と保守を行う 1.6
電子機器の修理と保守を行う
電子機器の修理と保守を行う 1.7
情報の文書化と記録を行う
情報の文書化と記録を行う 3.1
情報の意味を他者に説明する
情報の意味を他者に説明する 3.5
上司、同僚、部下とコミュニケーションを取る
上司、同僚、部下とコミュニケーションを取る 3.4
組織外の人々とコミュニケーションを取る
組織外の人々とコミュニケーションを取る 3.5
人間関係を構築し、維持する
人間関係を構築し、維持する 3.3
他者に対する支援とケアを行う
他者に対する支援とケアを行う 2.6
他者に対して売り込む、または他者の思考・行動が変容するよう働きかける
他者に対して売り込む、または他者の思考・行動が変容するよう働きかける 2.8
対立を解消させる、他者と交渉する
対立を解消させる、他者と交渉する 2.9
公共の場で一般の人々のために働いたり、直接応対する
公共の場で一般の人々のために働いたり、直接応対する 2.1
メンバーの仕事量や活動内容を調整する
メンバーの仕事量や活動内容を調整する 2.8
チームを構築する
チームを構築する 3.0
他者の訓練と教育を行う
他者の訓練と教育を行う 2.9
部下への指導、指示、動機づけを行う
部下への指導、指示、動機づけを行う 3.0
他者をコーチし、能力開発を行う
他者をコーチし、能力開発を行う 2.9
コンサルティングと他者へのアドバイスを行う
コンサルティングと他者へのアドバイスを行う 2.9
管理業務を遂行する
管理業務を遂行する 2.9
組織の人事管理を行う
組織の人事管理を行う 2.3
資源、資材、財源の監視と管理を行う
資源、資材、財源の監視と管理を行う 2.4
AIエンジニア

※厚生労働省が2023年度に実施した委託調査結果に基づき掲載(結果の概要はこちら

就業するには?

 この仕事に就くためには、特に学歴や資格は必要とされず、現状では求められる要件や水準も明確でないが、大学院で情報科学あるいは工学部、理学部の様々な分野の修士か博士号取得者が多くを占める。大学学部卒の割合がそれに続き、高専卒も若干いる。新卒者を採用する場合は、大学での研究実績、国際学会での発表、また、AI(人工知能)関連の各種コンペティションでの入賞等が評価される。  研究機関、メーカー、情報通信会社、ベンチャー企業などに採用される。システムエンジニアとは別にAIエンジニアとして採用されることが多い。  機械学習ディープラーニングの専門家は日本全国で1万人を超えると考えられ(AI開発会社の数、関連学会の会員数、関連コミュニティの参加者数から推定)、実績のあるAIエンジニアの中途採用、優秀な大学院生・大学生の新卒採用は争奪戦となっている。データサイエンティストなど隣接する分野から転身してくる人もいる。  転職する場合は、同業他社でAIエンジニアになるというケースもあるが、大学や研究機関に移るケースも多い。  ディープラーニングやその他の機械学習の手法に精通していること、この分野でメジャーなプログラミング言語であるPython(パイソン)などを使いこなせること、データ分析の技術やツールが十分に使えること等が求められる。また、その上に、例えば、画像処理、自然言語処理、音声処理などの技術に精通していることや、医学、農学などの特定の分野における専門知識が求められることもある。  新しい分野であり、人材の育成方法はまだ確立していないが、大学で学んだ専門知識、個人のポテンシャルや閃きが新しい発明に繋がることも多く、開発する力は年齢や経験年数と必ずしも比例しない。  進歩が速い分野であり、常に情報収集が必要で、論文を読んだり、また、自ら書いたりすることが多い。

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AIエンジニア
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学歴

この職業で実際に働いている人が多いと感じる『学歴』を表しています。必須とは限りませんので、詳細は「就業するには」を確認してください。

入職前後の訓練期間、入職前の実務経験

労働条件の特徴

 AI(人工知能)開発のベンチャー企業、研究所、IT企業、大手メーカーなどに勤務するため、職場は都市部に集中している。AI開発のベンチャー企業はスタートアップ支援をしている自治体に多い。大学との共同研究等の関係もあり、大学のあるところに多い傾向もある。海外に開発拠点がある場合は海外勤務もある。ベトナムなど日本以外の国で一部の開発を行うオフショア開発も行われている。  人材不足の状態であり、雇用形態や契約形態は正社員が多いが、個人事業主、フリーランスもいる。新しい仕事であり、年齢は20歳代、30歳代が多い。就業者は現状では男性が多い。  勤務はフレックスタイム制やリモートでの勤務も多い。リモート勤務の場合、開発の打合せ等にはオンライン・ミーティングが活用される。  AI(人工知能)は個人の開発目標や方法を明確にしにくく、成果に基づく報酬と馴染まないことも多く、給料は正社員の場合は通常の月給制が多い。一方、フリーランスや個人事業主の場合は準委任契約になり、人月単価により報酬が決まる。AIエンジニアに限定した高い賃金体系となっている会社もある。  生成AIによりコードの下書きをすることも広がっており、AIに適切に指示を出す「プロンプト・エンジニアリング」が話題になるなど、AIエンジニアに関連する話題は多い。  AIの様々な分野での応用が広がる今日、AIエンジニアの需要は極めて高い。しかしながら、今日、急速に拡大するAI開発において、著作権等の法律問題、またAI開発の危険性や倫理も話題になっており、このような動きが今後、AI開発に影響し、AIエンジニアの働き方が変わる可能性もある。

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統計データ

AIエンジニアが属する主な職業分類(厚生労働省編職業分類の「その他の情報処理・通信技術者(ソフトウェア開発を除く)」等)に対応する統計情報です。

※「統計データ」は、必ずしもその職業のみの統計データを表しているものではありません。各統計データで使用されている職業分類の詳細については職業分類対応表をご覧ください。

※各統計データに関する留意事項についてはこちらをご覧ください。

※関連団体等が別途就業者数等を公表している場合は「労働条件の特徴」本文中に記載されていることがあります。

データ表示対象地域を選択(就業者統計データおよび求人統計データの都道府県別の数値が表示されます。)
データ表示対象地域を選択(就業者統計データおよび求人統計データの都道府県別の数値が表示されます。)

就業者統計データ

就業者数

(出典:令和2年国勢調査の結果を加工して作成)

全国
207,400
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

労働時間

(出典:令和5年賃金構造基本統計調査の結果を加工して作成)

全国
165
時間
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

賃金(年収)

(出典:令和5年賃金構造基本統計調査の結果を加工して作成)

全国
558.3
万円
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

年齢

(出典:令和5年賃金構造基本統計調査の結果を加工して作成)

全国
40
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

賃金(1時間当たり)※全国のみ

(出典:令和5年賃金構造基本統計調査の結果を加工して作成)

一般労働者
2,643
短時間労働者
1,813
※一般労働者は残業代、賞与を含む1時間当たりの賃金であり、短時間労働者は残業代、賞与を含まない。

賃金分布(グラフ)※全国のみ

(出典:令和5年賃金構造基本統計調査の結果を加工して作成)

スキルレベル別給与データ(年収)

※厚生労働省が2023年度に実施した委託調査結果に基づき掲載(結果の概要はこちら

〈設計・構築〉

ITSSレベル1~2

420.0万円 ~ 620.0万円

ITSSレベル3

450.0万円 ~ 700.0万円

ITSSレベル4

500.0万円 ~ 780.0万円

ITSSレベル5以上

600.0万円 ~ 950.0万円

※金額は第一四分位から第三四分位の範囲を表しています。

ハローワーク求人統計データ

※公共職業安定所における有効求人数が少ない場合等はデータを非表示としています。

求人賃金(月額)

(令和5年度)

全国
30.3
万円
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

有効求人倍率

(令和5年度)

全国
1.95
都道府県を選択すると都道府県別の数値が表示されます。

月別求人賃金 ※全国のみ

令和5年
12月
令和6年
1月

2月

3月

4月

5月

6月

7月

8月

9月

10月

11月
求人賃金
(万円)
- 29.8 31.7 30.4 30.8 32.3 30.5 31.2 32.8 32.4 30.8 33.7
前年
同月差​​
- - - - - - - - - - - -
求人賃金
(万円)
前年同月差
令和6年 11月 33.7 -
10月 30.8 -
9月 32.4 -
8月 32.8 -
7月 31.2 -
6月 30.5 -
5月 32.3 -
4月 30.8 -
3月 30.4 -
2月 31.7 -
1月 29.8 -
令和5年 12月 - -

一般的な就業形態

この職業で実際に働いている人が多いと感じる『就業形態』を表しています。

産業景況データ

AIエンジニアが属する産業(情報通信業)の産業別景況動向をグラフで見ることができます。(産業全体の景況動向はこちら

労働者過不足判断 (出典:令和6年 厚生労働省「労働経済動向調査」)

グラフの数値が大きいほど、労働者が不足と判断している。

法人企業景気予測 (出典:令和6年 内閣府・財務省「法人企業景気予測調査(BSI)」)

グラフの数値が大きいほど、景気が上昇と予測している。

職場情報の検索・比較

残業時間(時間外労働時間)や有給休暇取得率、平均年齢など、企業の様々な職場情報を検索・比較したい方はこちら(クリックすると別サイトのしょくばらぼへ移り、 AIエンジニアが属する産業(情報通信業)で検索ができます)

しごと能力プロフィール

グラフの目盛り

どのようなスキルがどの程度必要かを職業間で比較可能な形で表しています。前職や自分自身のスキルと比較することができます。

この職業の「しごと能力」プロフィール
この職業に関係のない「しごと能力」プロフィール
読解力
  • 0
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
読解力 5.2
傾聴力
傾聴力 4.6
文章力
文章力 4.6
説明力
説明力 4.8
外国語を読む
外国語を読む 3.8
外国語を聞く
外国語を聞く 2.4
外国語で書く
外国語で書く 2.5
外国語で話す
外国語で話す 2.0
数学的素養
数学的素養 4.9
科学的素養
科学的素養 3.6
論理と推論(批判的思考)
論理と推論(批判的思考) 5.0
新しい情報の応用力
新しい情報の応用力 4.9
学習方法の選択・実践
学習方法の選択・実践 4.9
継続的観察と評価
継続的観察と評価 4.9
他者の反応の理解
他者の反応の理解 4.2
他者との調整
他者との調整 4.0
説得
説得 3.8
交渉
交渉 3.6
指導
指導 4.4
対人援助サービス
対人援助サービス 3.6
複雑な問題解決
複雑な問題解決 4.8
要件分析(仕様作成)
要件分析(仕様作成) 4.5
カスタマイズと開発
カスタマイズと開発 4.8
道具、機器、設備の選択
道具、機器、設備の選択 4.5
設置と設定
設置と設定 4.5
プログラミング
プログラミング 5.3
計器監視
計器監視 3.1
操作と制御
操作と制御 3.8
保守点検
保守点検 2.5
故障等の原因特定
故障等の原因特定 3.9
修理
修理 3.1
クオリティチェック
クオリティチェック 4.4
合理的な意思決定
合理的な意思決定 4.0
企業・組織の活動の分析
企業・組織の活動の分析 3.7
企業・組織の活動の評価
企業・組織の活動の評価 3.4
時間管理
時間管理 3.9
資金管理
資金管理 2.9
資材管理
資材管理 2.7
人材管理
人材管理 3.2

どのような分野の知識が重要であり、必要かを表しています。前職や自分自身の知識と比較し、不足する分野を特定することができます。

この職業の「しごと能力」プロフィール
この職業に関係のない「しごと能力」プロフィール
ビジネスと経営
  • 0
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
ビジネスと経営 2.5
事務処理
事務処理 2.4
経済学・会計学
経済学・会計学 2.0
販売・マーケティング
販売・マーケティング 2.1
顧客サービス・対人サービス
顧客サービス・対人サービス 2.2
人事労務管理
人事労務管理 1.6
輸送
輸送 1.6
生産・加工
生産・加工 1.6
農業・畜産業
農業・畜産業 1.4
工学
工学 3.3
コンピュータと電子工学
コンピュータと電子工学 3.7
設計
設計 3.2
建築・建設
建築・建設 1.6
機械
機械 2.3
数学
数学 3.5
物理学
物理学 2.7
化学
化学 2.0
生物学
生物学 1.9
心理学
心理学 2.2
社会学
社会学 2.2
地理学
地理学 1.7
医学・歯学
医学・歯学 2.0
セラピーとカウンセリング
セラピーとカウンセリング 1.6
教育訓練
教育訓練 2.0
日本語の語彙・文法
日本語の語彙・文法 2.8
外国語の語彙・文法
外国語の語彙・文法 2.9
芸術
芸術 1.8
歴史学・考古学
歴史学・考古学 1.6
哲学・宗教学
哲学・宗教学 1.5
公衆安全・危機管理
公衆安全・危機管理 2.0
法律学、政治学
法律学、政治学 1.8
通信技術
通信技術 3.1
コミュニケーションとメディア
コミュニケーションとメディア 2.6

この職業に就いている人はどのようなことに興味がある人が多いかを表しています。自分の職業興味とあっているか、確認することができます。

この職業の「しごと能力」プロフィール
この職業に関係のない「しごと能力」プロフィール
現実的
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
現実的 3.5
研究的
研究的 3.8
芸術的
芸術的 3.0
社会的
社会的 3.0
企業的
企業的 2.9
慣習的
慣習的 2.8

この職業ではどのような点で満足感を得やすいかを表しています。あなたが重要だと思う価値観について満足感を得やすい職業かどうか確認することができます。

この職業の「しごと能力」プロフィール
この職業に関係のない「しごと能力」プロフィール
達成感
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
達成感 3.9
自律性
自律性 4.0
専門性
専門性 4.2
自己成長
自己成長 3.9
社会的認知・地位
社会的認知・地位 3.4
奉仕・社会貢献
奉仕・社会貢献 3.5
良好な対人関係
良好な対人関係 3.4
労働安全衛生
労働安全衛生 3.8
私生活との両立
私生活との両立 3.2
雇用や生活の安定性
雇用や生活の安定性 3.7
報酬や収入
報酬や収入 3.5

仕事の場所や対人業務の頻度などの、職場環境や仕事の内容などを表しています。

この職業の「しごと能力」プロフィール
この職業に関係のない「しごと能力」プロフィール
他者とのかかわり
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
他者とのかかわり 4.4
対面での議論
対面での議論 4.1
電話での会話
電話での会話 3.3
ビジネスレターやメモの作成
ビジネスレターやメモの作成 3.8
仕事上での他者との対立
仕事上での他者との対立 3.1
時間的切迫
時間的切迫 3.4
グループやチームでの仕事
グループやチームでの仕事 3.6
外部の顧客等との接触
外部の顧客等との接触 3.1
他者と調整し、リードする
他者と調整し、リードする 3.5
厳密さ、正確さ
厳密さ、正確さ 3.7
同一作業の反復
同一作業の反復 3.2
機器等の速度に応じた作業
機器等の速度に応じた作業 3.3
結果・成果への責任
結果・成果への責任 3.4
空調のきいた屋内作業
空調のきいた屋内作業 4.5
空調のきいていない屋内作業
空調のきいていない屋内作業 2.3
屋外作業
屋外作業 2.2
座り作業
座り作業 4.5
立ち作業
立ち作業 1.9
反復作業
反復作業 2.3
ミスの影響度
ミスの影響度 3.0
意思決定の自由
意思決定の自由 3.8
優先順位や目標の自己設定
優先順位や目標の自己設定 3.6
電子メール
電子メール 4.6
窮屈な仕事の場所、居心地が悪い姿勢
窮屈な仕事の場所、居心地が悪い姿勢 2.3
病気、感染症のリスク
病気、感染症のリスク 1.5
軽度の火傷、切り傷、噛まれ傷、刺し傷
軽度の火傷、切り傷、噛まれ傷、刺し傷 1.2
一般的な保護・安全装備の着用
一般的な保護・安全装備の着用 1.5
特殊な保護・安全装備の着用
特殊な保護・安全装備の着用 1.4
暴力的な人々への対応
暴力的な人々への対応 1.3
歩行、走行
歩行、走行 1.5
モノ、道具、制御装置を扱う手作業
モノ、道具、制御装置を扱う手作業 1.8
他者との身体的近接
他者との身体的近接 2.2
機械やコンピュータによる仕事の自動化
機械やコンピュータによる仕事の自動化 2.8
他者の健康・安全への責任
他者の健康・安全への責任 1.7
意思決定が他者や企業に及ぼす影響力
意思決定が他者や企業に及ぼす影響力 2.7
競争水準
競争水準 3.0
規則的(ルーチンやスケジュールが決まっている)
不規則(天候、生産需要、契約期間などで変わる)
季節的(一年のうちの一定の時期だけ)

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