AIエンジニアとは？年収や将来性、必要なスキルも紹介

AIエンジニアに興味はあるものの、実際にどんな仕事をするのかイメージが湧かない人は多くいますよね。また、どうすればなれるのかわからない人もいるはず。

そこで、今回はAIエンジニアの仕事内容を、平均年収や将来性も交えて紹介します。加えて、AIエンジニアに必要なスキルやなるまでのロードマップも紹介するので、ぜひ参考にしてください。

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AIエンジニアとは

AIエンジニアは、文字どおりAI（人工知能）に関する開発を行うエンジニアです。

具体的には、機械学習プログラムの開発、データの収集や収集したデータの分析、分析したデータを活用したシステム開発などを担当します。

AIエンジニアの仕事内容は後で詳しく解説しますが、機械学習エンジニアやデータサイエンティストの役割を担うことも多いです。そのため、AIエンジニアには機械学習からデータ分析まで、AI開発全般の幅広い知識が問われます。

近年、AIを活用したITシステムが普及しつつあり、AIエンジニアの需要が高まっています。今後注目されるエンジニアの1つといえます。

AIエンジニアの仕事内容・役割

主に、AIエンジニアは3つの役割を担います。

ここからは、それぞれの仕事内容を詳しく解説していきますね。

機械学習エンジニア

AIエンジニアは、機械学習エンジニアの仕事内容を担当します。

機械学習は、AIの基盤となる仕組みです。コンピューターに膨大なデータを与えて反復学習をさせることで、データの規則性や特徴を分析する技術です。

例えば、ネコの画像を正しく分類できるようにしたい場合、膨大な量のネコとそれ以外の画像をコンピュータに入力し分析させます。ネコを表す特徴を学習させることで、それぞれの画像がネコかそうでないか判断できるようになるのです。

機械学習を実装するには、コンピューターに与えたデータを学習するときのルールを作成したり、結果に応じて仕組み全体を微調整が必要となります。

機械学習を実装するには、データ分析・統計の知識やPythonなどプログラミングスキルなど、幅広いスキルが求められます。

データサイエンティスト

AIエンジニアはデータ分析など、データサイエンティストの仕事内容も行います。

データサイエンティストは、大量に集められたデータの統計処理などの分析結果からさまざまな結論を導き出す仕事です。

例えば、新商品企画に使う顧客傾向をつかみたい場合、既存商品購入者に関するデータをもとに分析を行います。商品毎の購入者属性（年齢層・性別・地域etc.）、購入目的や時期などを可視化し、新商品に必要となる特徴やターゲット層などの決定に役立てます。

データ分析を行うには、統計・数学・データ解析などの知識も必要です。また、導き出されたデータを用いて具体的な改善策を提案するなど、具体的な活用方法を検討するのも仕事のひとつです。

データアナリスト

AIエンジニアは、データを使って課題を解決するデータアナリストを担当することもあります。データアナリストは、コンサルタントに近い職種です。分析、解析されたデータに対して、統計学的な傾向分析などを行います。

データアナリストとデータサイエンティストはどちらもデータ分析を行います。しかし、専門性に差があります。

データサイエンティストはデータを整理するまでが主な役割、データアナリストは整理されたデータに統計学の各種分析手法を当てはめて結論に導くまでの役割になります。。

データサイエンティストとデータアナリストは、それぞれ共通している部分も多くあるため明確に区分する必要はないかもしれません。

AIエンジニアには、開発業務以外にもデータアナリストのようにデータ分析を活かしたビジネス提案を行う職種も含みます。

なお、次の動画ではAIエンジニアの働き方を詳しく解説しているので、良ければご覧ください。

AIエンジニアの平均年収

機械学習や統計・数学的知識などの専門的な知識が求められるため、AIエンジニアの年収は高い傾向にあります。

ここからは、次のトピック別にAIエンジニアの平均年収を紹介します。

正社員の場合

「求人ボックス 給料ナビ」によると、AIエンジニアの平均年収は545万円です。AIエンジニアの正社員平均年収は、スキルの高さや勤務年数などによって差があります。

AIエンジニアは需要が高まっていることに加え、高いスキルが必要です。一般的には需要が高い場合や高いスキルが求められる場合、年収が高くなりやすい傾向があります。

AIエンジニアの年収が高い傾向にある理由ははっきり分かりません。しかし、需要と求められるスキルの難易度が高いことが関係していると推測できます。

フリーランスの場合

フリーランスAIエンジニアの平均年収に関する公式データは見つかりませんでした。そのため、今回は、AIエンジニアのうち機械学習エンジニアでの平均年収を紹介します。

平均年収

972万円

引用元：レバテックフリーランス

「レバテックフリーランス」のデータ（2021年4月当時のデータ）によると、機械学習エンジニアのフリーランス平均年収は972万円です

個別の案件報酬を見てみると、「Offer Jobs」の機械学習エンジニア案件では時給3,000～8,000円の案件が掲載されています。あくまで一例ですが、副業でも報酬相場は高めです。

フリーランスのAIエンジニアは、スキル力や営業力によって年収には大きな差があります。ただし、一般的には、フリーランスの方が会社員より年収は増える傾向があります。

AIエンジニアの求人例

AIエンジニアの仕事内容や平均年収を押さえたところで、ここからは次のトピック別にAIエンジニアの求人例を紹介します。

転職の求人例

求人内容	報酬金額
機械学習を用いた画像・動画データ分析	月給50万円～
化学製品を開発するためのデータ分析	年棒500～900万円
AIを用いた業務用システム開発	年収300～450万円
AI・IoTを活用したシステム開発	月給25～50万円
機械学習を用いたデータ分析業務	年収350～900万円

引用：indeed
※2022年6月時点のデータを引用しています。

「indeed」に掲載されているAIエンジニアの求人を見ると、企業が収集したデータ分析の求人とAIを活用したシステム開発の求人が多い印象です。

年収に関しては、月給・年棒・年収と記載方法に差がありますが、会社員の平均年収約430万円と比べても高い傾向があります。

Pythonを使ったAI開発の経験や、データ分析・統計学などのスキルが求められるケースが多く、その分年収も高めに設定されていると推測できます。

副業・フリーランスの求人例

案件内容	報酬金額
機械学習を使用した自社サービスの現状分析 今後の施策の提案	時給3,000～5,000円
Pythonを使った医療事務システムの開発 （機械学習）	時給4,500～7,000円
Pythonを使った分析処理システム開発	月給35～45万円

引用：Offers jobs、クラウドワークス
※2022年6月時点のデータを引用しています。

AIエンジニア向け開発は高いスキルが必要なこともあり、副業・フリーランス向け案件数はあまり多くありませんでした。

案件自体も、開発経験や保有スキルが複数あることを条件としている場合もあり、難易度は高めです。そのため、いきなり副業・フリーランスで稼ぐのは現実的ではありません。まずは企業に入社して経験を積むことを目標にするとよいでしょう。

AIエンジニアの将来性

ここまで記事を読んできた人の中には、AIエンジニアの需要や今後の将来性が気になる人も多くいますよね。

AIエンジニアの需要、そして今後の将来性は高いといえます。

AIエンジニアの将来性が高いと判断できる理由の1つに、AI需要の高まりがあります。例えば、製品を製造する工場で稼働している機械にも、AIが活用されつつあります。

また、AIを導入した防犯カメラは、人間の顔・骨格・身長などから特定の人物を検出できるようになっており、日本でも導入されています。

さらに、実用化に向けて開発が進められている自動運転車にもAIが使われています。このように、AIの需要が高まることで、必然的にAIエンジニアの重要性も高まると考えられているのです。

将来性が高い理由の2つめに、日本がAIエンジニアの育成に力を入れている背景もあります。

例えば、「経済産業省 AI人材育成の取り組み」によると、日本のIT業界で活躍している有識者や海外のアドバイザーを招き、若手AIエンジニアの育成事業を進めているのがわかります。

日本全体でAIエンジニアを育成しているということは、AIの需要を拡大していく方針があるということです。このことからも、AIエンジニアの需要や将来性は期待できます。

AIは業界問わず多くのITシステムに導入されているため、AIエンジニアとしてスキルアップしておけば活躍の場は増えるはずです。

AIエンジニアに必要な5つのスキル

データサイエンティストやデータアナリストの仕事を担うことから、AIエンジニアには専門的かつ多くのスキルが求められます。

ここからは、AIエンジニアに必要な5つのスキルを解説します。

プログラミングスキル

AI開発やデータ分析などを行うには、次のような言語でのプログラミングスキルが必要です。

言語名	特徴
Python	・AI開発のメイン言語 ・シンプルな文法が魅力
R言語	・データ解析に使用される
JavaScript	・AIをブラウザ側で使うためのライブラリが豊富 ・Web開発にも使える
Java	・機械学習向けのライブラリがある ・他開発に使用できる

Pythonは、AI開発で頻繁に使用されている言語です。機械学習やデータ分析に適したライブラリが充実しています。また、文法がシンプルで分かりやすいこともあり、習得しやすい言語です。

R言語は、主にデータ解析に使用されます。R言語は統計解析には向いていますが、それ以外の開発ではほとんど使用されません。しかし、データ解析に適したライブラリが充実しているため、AIエンジニアにはおすすめしたい言語です。

一方、JavaScriptは直接AI開発に使用されるわけではありません。AIとWebアプリ・Webサービスを組み合わせる場合、JavaScriptを習得しておくと活用できるでしょう。

ちなみに、JavaでもAI開発が可能です。あまり知られていませんが、Javaには機械学習向けのライブラリがいくつか用意されています。そのため、すでに習得している場合、Javaも選択肢の1つになります。

機械学習・ディープラーニングの知識

AIエンジニアには、機械学習とディープラーニングの知識が必要です。

ディープラーニングは機械学習の１つといえる技術です。人間の神経細胞をモチーフに開発されており、人間が物事を判断する過程と同様の過程をコンピューターに実行させて、判断できるようにする技術です。

最近では囲碁や将棋で人間に勝てるAIが生まれています。こうしたAIは、ディープラーニングによって膨大なデータを解析した結果できたものです。

AIエンジニアになるには、機械学習やディープラーニングの仕組み、実現するために必要となる開発に使用するライブラリ・フレームワークなどを理解しなければなりません。

例えば、AI開発では、次のようなライブラリが使用されます。

ライブラリを使用すれば、よく使用する機能を一から開発する必要がなくなります。そのため、開発効率をアップできるのです。

統計学・数学の知識

AIエンジニアは、システム開発だけでなくデータ分析・解析も行うため、統計学・数学の知識も必要です。例えば、統計学でいえば、標準偏差・分散・確率分布・推定などの知識が求められます。

また、数学の知識でいえば、線形代数・微分・積分・確率論などの知識を使用します。ただ、統計学や数学の知識が足りないからといって、AI開発ができないわけではありません。優先順位は、プログラミングスキルや機械学習に関する知識が上になります。

とはいえ、統計学・数学の知識があると他エンジニアと差別化できるため、強みの1つとして習得しておくとよいでしょう。

データベースの知識

AI開発では、ビッグデータが必要となりデータベースを活用する機会が多くあります。

データの格納先としてリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）が多く使われています。これらデータベースに関する知識も必要となります。

RDBMSのデータアクセスに使われるSQL言語は、データベースの操作やデータ抽出などで必要となるので、あわせて習得する必要があります。

AIエンジニアはデータベースとかかわりが深いため、できるだけ早めに習得しておきたいスキルです。

クラウドの知識

近年、データベースや機械学習ツールのクラウド化が進んでいるため、AIエンジニアもクラウドの知識が求められています。

例えば、最近だとクラウドAIといわれるものが登場しています。クラウドAIは機械学習やデータベースなど、AIを構成する仕組みがクラウド化されたものです。クラウド化することで、システム管理や修正がしやすくなるメリットがあります。

クラウドサービスの具体例としては、Amazonが運営するAWS、Microsoftが運営するAzure、Googleが運営するGCPが有名です。

それぞれのクラウドサービスから機械学習・AI開発向けのツールが提供されているため、メインで使用するツールの操作方法などを学ぶ必要があります。

もちろん、AI開発すべてがクラウド上で行われるわけではないため、現状ではクラウドの知識がなくてもAIエンジニアの仕事はできます。しかし、将来的な展望を考えれば、身につけておきたいスキルのひとつです。

AIエンジニアになるまでのロードマップ

ここからは、AIエンジニアになるまでのロードマップを紹介します。

先ほど解説したとおり、AIエンジニアになるうえではプログラミングやAIの仕組みなどのスキル習得が不可欠です。最初はAI・機械学習の仕組みから学習し、ある程度の内容が理解できたら詳細なスキルを学びましょう。

上記のスキルが習得できたら、実績となるポートフォリオを作成してください。AIエンジニアのポートフォリオは、Aiを活用したオリジナルシステムを構築することをおすすめします。

例えば、手書き文字を画像認識し分類するシステムや、天候・気象条件などから作物の収穫予測をするシステムなど、それぞれのアイデアを形にするとよいでしょう。

ポートフォリオまで作成できれば、次は転職・就職対策を行います。職務経歴書・志望動機の作成や面接対策などを行い、企業に自分の魅力がアピールできる準備をしましょう。

AIエンジニアに役立つ5つの資格

AIエンジニアになる上で資格の取得は必須ではありません。しかし、資格はAIエンジニアがスキルを証明する有効的な手段になります。

ここでは、AIエンジニアに役立つ下記5つの資格を紹介します。

資格名	特徴	難易度
基本情報 技術者試験	IT全般の基礎知識が学べる	★★
Python3 エンジニア 認定試験	Pythonの基礎知識が学べる Pythonを使ったデータ分析が学べる	★★
G(ジェネラリスト) 検定	ディープラーニングの基礎知識が学べる	★★★
E(エンジニア) 資格	ディープラーニングの応用知識まで学べる	★★★★
統計検定	統計学やデータ解析に関する知識が学べる	★★★★★

基本情報技術者試験

特徴	IT全般の基礎知識が学べる
難易度	★★

「基本情報技術者試験」は、ITエンジニアなら理解しておきたいIT全般の基礎知識が問われる資格です。

専門分野に特化した資格ではなく、ネットワーク・インターネットの仕組み・クラウドの仕組み・プログラミングなど、ITシステム開発で必要な知識が問われます。

基礎知識が問われることや、すべて選択式の問題であることから、IT資格のなかでは難易度は低めです。ちなみに、直近の令和3年春期試験は、合格率が41.6%でした。合格率には開催期によって違いがありますが、平均すると約25%となっています。

今回紹介する資格のなかでも難易度は低めであるため、未経験者であれば取得するとよいかもしれません。

Python3エンジニア認定試験

特徴	・Pythonの基礎知識が学べる ・Pythonを使ったデータ分析が学べる
難易度	★★

「Python3エンジニア認定試験」は、基礎試験・データ分析試験・実践試験の3つに分かれています。

基礎試験はPython初心者向けの試験で、Pythonの基礎知識や機械学習で使うライブラリの知識、統計の基礎知識などが問われます。合格率の公式データはありませんが、ネット上では約70～80%と高い合格率という意見が多くありました。

一方、データ分析試験は、Pythonの基礎知識とデータ分析・データの加工などより専門的な知識が問われます。とはいえ、難易度が高まっているかというとそうではなく、あくまでデータ分析よりの問題が中心に構成されているということです。

合格率は公式には発表されておらず、ネット上では約70%という意見が多かったです。

また、実践試験は、より実践的な知識が問われます。実際にPythonを使ってデータ分析を行うときの作業内容や、データ処理方法など専門知識が必要です。

ただし、2022年6月20日現在、実践試験にはベータ版との記載があります。そのため、難易度や合格率は不明です。また、今後出題内容が変更される可能性があるかもしれません。

現在は基礎試験・データ分析試験がメインのため、★★としています。しかし、今後実践試験が本格的に実施されるようになれば、難易度が高まる可能性があります。

G（ジェネラリスト）検定

特徴	ディープラーニングの基礎知識が学べる
難易度	★★★

「G（ジェネラリスト）検定」は、ディープラーニングの基礎知識が問われる試験です。

ディープラーニングは深層学習のことで、機械学習より専門的なデータ分析の知識が求められます。AI分野の動向や機械学習の手法、ディープラーニングの概念や具体的な開発手法まで出題されます。

実際にディープラーニングや機械学習の開発に携わっていれば解けますが、未経験者の場合はかなり難易度が高いです。

合格率は2022年の第1回試験で62.1%でした。受験者数が6,760名と少ないため、合格率が6割を超えているといっても難易度が低いかは分かりません。この試験を受験する段階で、ディープラーニングに詳しい属性の人が受験している可能性もあります。

ただ、試験内容を見ると難易度が低いとはいえないため、企業でAIエンジニアの経験を積みながらチャレンジする資格といえるでしょう。

E（エンジニア）資格

特徴	ディープラーニングの応用知識まで学べる
難易度	★★★★

「E（エンジニア）資格」は、先ほど紹介したG検定の上位資格です。より専門的・実践的なディープラーニングの知識が問われます。

具体的には、確率や統計など応用数学の知識、機械学習や深層学習の知識、AI開発時の開発環境に関する知識などが必要です。

ちなみに、合格率は2022年第1回試験で74%でした。数字だけ見ると難易度が低そうですが、受験者が1,327名しかおらず、少数先鋭の技術者が受験したと考えるのが妥当でしょう。

今回紹介した資格のなかでも、かなり難易度が高い資格です。AIエンジニアとして開発経験を積み、スキルに自信が出たタイミングでチャレンジするとよいでしょう。

統計検定

特徴	統計学やデータ解析に関する知識が学べる
難易度	★★★★★

「統計検定」は、下記のように難易度や専門性に分けて試験が用意されています。

試験区分	試験内容
統計検定 1級	実社会の様々な分野でのデータ解析を遂行する統計専門力
統計検定 準1級	統計学の活用力 ─ 実社会の課題に対する適切な手法の活用力
統計検定 2級	大学基礎統計学の知識と問題解決力
統計検定 3級	データの分析において重要な概念を身に付け、身近な問題に活かす力
統計検定 4級	データや表・グラフ、確率に関する基本的な知識と具体的な文脈の中での活用力
統計検定 統計調査士	統計に関する基本的知識と利活用
統計検定 専門統計調査士	調査全般に関わる高度な専門的知識と利活用手法
統計検定 データサイエンス基礎 (DS基礎)(CBT)	具体的なデータセットをコンピュータ上に提示して、目的に応じて、解析手法を選択し、表計算ソフトExcelによるデータの前処理から解析の実践、出力から必要な情報を適切に読み取る一連の能力
統計検定 データサイエンス発展 (DS発展)(CBT)	数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのリテラシーレベルのモデルカリキュラムに準拠した内容
統計検定 データサイエンスエキスパート (DSエキスパート)(CBT)	数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムの応用基礎レベルのモデルカリキュラムを含む内容

引用：統計検定公式サイト

統計検定1級の難易度が最も高く、実際にデータ解析を行うときの専門知識が問われます。試験区分によって問われる知識に違いはありますが、全体をとおして統計学・数学的知識が必要です。

合格率に関しては、2021年6月20日・11月21日に実施されたデータによると、次のような結果になっています。

AIや機械学習について学んだ人は、統計検定2級・準1級あたりからチャレンジするのがおすすめです。未経験者で挑戦したい場合は、3級・4級を受験してみるとよいでしょう。

また、Aエンジニアに必要なデータ分析をメインで学びたい場合、「統計検定 データサイエンス基礎」もおすすめです。データサイエンス基礎では、Excelを使ったデータ解析の手法や知識が出題されます。

AIエンジニアはデータ分析を行う機会も多いため、データ分析スキルを磨きたいときにおすすめの資格です。

AIエンジニアに向いている人・向いていない人の特徴

AIエンジニアが自分に向いている職種なのか、判断できない人は多くいますよね。

次の3点に当てはまる人は、AIエンジニアが向いているといえます。

AIエンジニアは、目的にあわせて機械学習やデータ分析のプログラムを作成するため、論理的に物事を考えられる人に向いています。

機械学習やデータ分析は、どのプロジェクトでも同じプログラムを使用するわけではありません。求めているデータ結果や、使用するデータの種類にあわせたシステムを構築する必要があります。そのためには、成功から逆算して作業ができる論理的思考力が求められます。

逆に、直感的に作業をしてしまう人や、思い付きでコードを書いてしまう人は、AIエンジニアには向いていません。あくまで計画的に、最終結果をイメージしながら業務する必要があります。

また、知的好奇心がある人もAIエンジニアに向いています。

AI分野の技術は常に進歩しており、1年前に学んだことが古くなっているケースも少なくありません。そのため、新しい技術を常に学び続けなければ、最新の技術を使った開発についていけなくなります。

もちろん、すべての開発が最新技術を使うわけではありません。しかし、活躍の場を広げるためには、知識をバージョンアップしておいた方がよいでしょう。そのため、知的好奇心があり、自分から新しい情報を学ぶ癖がある人は、AIエンジニアに向いています。

逆に、AIエンジニアは新しいことを学ぶのが苦手な人には向きません。IT業界全体にいえることですが、スキルアップをしない人は時代の流れとともに活躍できなくなります。仕事が忙しく学習時間を取るのは大変ですが、常にスキルアップする意識が大事です。

ちなみに、地味な作業を続けられることも、AIエンジニアに向いている人の特徴です。

AIエンジニアは機械学習やデータ分析など、作業内容は多岐にわたります。しかし、実際に行う作業はコーディングとテストの繰り返しが多くなります。

また、Web開発のようにテストを行っても目に見えるデザインが完成するわけではないため、地味な作業といえるでしょう。こうした地味な作業でも、集中して作業できる人は、AIエンジニアに向いています。

地味な作業は苦手という人は、別の職種を検討した方がいいかもしれません。

AIエンジニアに関するFAQ

ここでは、AIエンジニアに関してよくある2つの疑問にお答えします。

AIエンジニアのやりがいってどんなところ？

AIエンジニアのやりがいは、次の3点です。

AIエンジニアはAIを活用した最先端の技術に触れる機会が多く、新しい知識を得られるところはやりがいにつながります。

AIは医療システムや車の自動運転、IoTシステムなど幅広い分野で活用されています。プロジェクトが変わるごとに新しい開発を体験できるため、好奇心を満たすことができるでしょう。

また、最新技術に触れられると同時に、新しい価値の創造にも携われます。今まで世の中になかったAIを活用したサービスや仕組みを開発できるため、達成感やワクワク感が感じられるのです。

加えて、AIエンジニアは高年収も期待できます。平均年収の項目でも解説しましたが、AIエンジニアは高いスキルが求められるため、年収は高めです。

将来性も期待できるため、今後さらに年収相場が高まる可能性もあります。スキルアップや資格取得など、努力を積み重ねても年収に反映されなければ、モチベーションを保てませんよね。

その点、努力した分収入アップを狙えるキャリアという意味では、仕事のやりがいにつながる人もいます。

AIエンジニアの仕事は激務できついって聞いたけど本当？

結論をいうと、AIエンジニアは激務できつくなりがちです。

AI開発のスキルを持つエンジニアは不足しており、需要と供給のバランスが崩れています。

経済産業省の「IT人材供給に関する調査（2019年）」によると、2018年から2030年までAI人材不足が加速すると予測されています。こうしたデータを参考に、国でもAIエンジニアの人材育成プログラムを作成しているようです。

AIの発展に伴い、新しい技術やサービスが開発されているにもかかわらず、スキルがあるAIエンジニアの数は限られています。そのため、どうしても1人あたりが担当する業務量は多くなります。その結果、残業や休日出勤など、負担が増えるケースもあります。

ただし、企業によっては激務から逃れることも可能です。例えば、仕事量が1人に偏らないようにうまく調整している企業や、人員に余裕がある企業もあります。

AIエンジニアのスキルを一度身につければ、他の企業へ転職するのも難しくありません。そのため、もしきついと感じるのであれば、別の職場に移ることもできるでしょう。

挫折なくAIエンジニアを目指すなら

これまで解説してきたとおり、AIエンジニアにはプログラミングはもちろん、機械学習やデータ分析・統計学などのスキルが不可欠です。ただ、これらのスキルを独学で習得するのは決して簡単ではありません。

事実、弊社の調査では

などの理由から、87.5%の独学者が「プログラミング学習で挫折や行き詰まりを感じた」と回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

また、こうした背景もあってか、弊社がプログラミングに興味がある人100名へ実施した別の調査では

などの理由から、61%が「プログラミングの勉強を始めるならスクールを選ぶ」と回答しています。

調査概要：プログラミングに興味がある方の意識調査
調査期間：2021/11/19~2021/12/3
対象者：プログラミング学習を検討している10代~50代の男女100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

加えて、プログラミングスクールの卒業生に「独学ではなくスクールを活用した理由」を聞いたところ「できるだけ短い期間でITエンジニアへの転職や副業に必要なスキルを身につけたかった」という回答も多く寄せられました。

上記から、1人でプログラミングスキルを習得できるか不安な人や短期間でスキルを習得したい人ほど確実性を求め、現役エンジニアといったプロの講師に質問できるプログラミングスクールを利用する傾向にあるのがわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、AIエンジニアへの就職・転職を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

料金	月分割4.098円~
実績	・累計指導実績4万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

先ほど述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、未経験者が現役エンジニアのようなプロに質問や相談できない状況で、プログラミングスキルを習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談可能です。「受講生の学習完了率98%」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でプログラミング学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアではカウンセリングにて受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でもAIエンジニアに必要なスキルだけを効率的に習得可能です。

最短距離で目的を実現できるようカリキュラムが組まれているため、勉強する順番や内容を誤り非効率に時間や手間を費やす心配もありません。

なお、AIエンジニアへの転職を見据えて学習したい人は受講料の最大70%が給付される「データサイエンスコース」や「AIアプリコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、AIプログラミングの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してAIプログラミングを習得できますよ。

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まとめ

今回は、AIエンジニアにおける6つの内容を解説しました。

AIエンジニアは、現在需要が高いAIを活用したシステム開発や、データ解析の仕事に携わることができるやりがいがある職種です。また、今後もIoT機器や車の自動運転など、ワクワクする最新技術の開発で活躍できるチャンスがあります。

IT業界のなかでもAIエンジニアは将来性が高い職種であるため、これからチャレンジするならおすすめのキャリアです。ぜひ、今回紹介した内容を参考に、AIエンジニアを目指してみてください。