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AIエンジニア

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AIエンジニア

職業別名

-

属する産業

情報通信業   (クリックすると別サイトのしょくばらぼへ移ります)

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、アルゴリズム(問題解決の手順)を考えてシステムとして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、まずチームメンバーで開発目標を設定し、どのような開発を行うかといった計画を策定する。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アルゴリズムを検討し、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アルゴリズムを実装する。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メンバー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。  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や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、プログラミング言語(Python)

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タスク(職業に含まれるこまかな仕事)

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。

実施率
タスク内容

グラフの目盛り

60.6 %
データを確認し、全体的な設計を考える。
60.6 %
AIに流し込むデータの管理・加工の方法を設計する。
60.6 %
学習結果の検証を踏まえて、必要な修正を行う。
57.6 %
教師データを投入し、AIに学習させる。
57.6 %
データに合った、適したアルゴリズムを検討する。
48.5 %
AIの全体的な動き、データの流れを確認する。
42.4 %
チーム内ミーティングで情報共有する。
42.4 %
関連する論文を読む。
39.4 %
レスポンスを良くするために、計算処理の近似化など適切な処理を考える。
36.4 %
プロジェクトに合ったデータ管理の仕組みを考える。
30.3 %
システムを設計して、プロジェクト関係者に提示する。
24.2 %
効率良くデータを入力するための管理画面やツールを準備する。
21.2 %
オペレータの負荷を軽減するツールを設計する。
21.2 %
システムを運営しながらAIを成長させる。
15.2 %
関連のコミュニティに参加し、情報交換する。
9.1 %
関連する論文を書く。

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、高専卒も若干名いる。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1,000人に満たないと考えられ(関連学会員、コミュニティ参加者から推定)、実績のあるAIエンジニアの中途採用、大学で優秀な成績を収めた学生の新卒採用は争奪戦の状態になっている。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、開発能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
AIエンジニア
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関連する資格はありません

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。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。  人材不足の状態であり、雇用形態や契約形態は正社員、個人事業主、フリーランスなど様々である。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、開発会議はテレビ会議等が活用される。  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、このため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時給制なども多い。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。  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。

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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(その他の情報処理・通信技術者)の統計情報です。

※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:平成27年国勢調査)

全国
176,120
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:令和元年賃金構造基本統計調査)

全国
158
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:令和元年賃金構造基本統計調査)

全国
666.9
万円
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年齢

(出典:令和元年賃金構造基本統計調査)

全国
46.1
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。

ハローワーク求人統計データ

求人賃金(月額)

(令和元年度)

全国
27.9
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

(令和元年度)

全国
1.22
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。
※「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。
※「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。

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 4.9
傾聴力
傾聴力 4.8
文章力
文章力 4.8
説明力
説明力 4.7
外国語を読む
外国語を読む 4.5
外国語を聞く
外国語を聞く 3.3
外国語で書く
外国語で書く 3.5
外国語で話す
外国語で話す 3.3
数学的素養
数学的素養 5.0
科学的素養
科学的素養 4.4
論理と推論(批判的思考)
論理と推論(批判的思考) 4.9
新しい情報の応用力
新しい情報の応用力 5.0
学習方法の選択・実践
学習方法の選択・実践 4.0
継続的観察と評価
継続的観察と評価 4.4
他者の反応の理解
他者の反応の理解 4.3
他者との調整
他者との調整 4.3
説得
説得 4.1
交渉
交渉 4.4
指導
指導 4.6
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 4.5
要件分析(仕様作成)
要件分析(仕様作成) 4.6
カスタマイズと開発
カスタマイズと開発 4.7
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 5.2
計器監視
計器監視 3.5
操作と制御
操作と制御 3.5
保守点検
保守点検 3.2
故障等の原因特定
故障等の原因特定 4.3
修理
修理 3.3
クオリティチェック
クオリティチェック 4.3
合理的な意思決定
合理的な意思決定 4.4
企業・組織の活動の分析
企業・組織の活動の分析 3.8
企業・組織の活動の評価
企業・組織の活動の評価 3.5
時間管理
時間管理 4.1
資金管理
資金管理 3.5
資材管理
資材管理 3.3
人材管理
人材管理 3.8

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 3.5
自律性
自律性 3.8
社会的認知・地位
社会的認知・地位 3.3
良好な対人関係
良好な対人関係 3.2
労働条件(雇用や報酬の安定性)
労働条件(雇用や報酬の安定性) 3.3
労働安全衛生
労働安全衛生 3.7
組織的な支援体制
組織的な支援体制 3.3
専門性
専門性 4.1
奉仕・社会貢献
奉仕・社会貢献 3.3
私生活との両立
私生活との両立 3.3

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
仕事の構造化
仕事の構造化 3.6
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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