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【将来性は?】AIエンジニアの需要と今後の可能性は?キャリアパスについても解説します

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。

そんなAIを扱うエンジニアがAIエンジニアです。

AIエンジニアは比較的最近でてきた職種ですので、AIエンジニアとしての将来性が気になるかたもいるでしょう。

この記事ではAIエンジニアの将来性とAIエンジニアとしてのキャリアパスについて紹介していきます。

AIエンジニアは需要に対して供給不足

IT関係の資格試験などを統括しているIPA(情報処理推進機構)が発表しているIT人材白書2019によると、IT企業のAI人材は「やや不足」、「大幅に不足」、「深刻な水準で不足」を合わせると、70%以上となっています。

ここから、現時点でAIエンジニアを含むAI人材の不足は明らかであり、多くのIT企業が課題認識を持っていることが明確です。

AI技術は、世の中の至る所に普及がはじまっており、「AI時代」が到来しようとしています。

今後は、金融や医療、農業や輸送業など、よりさまざまな分野にAIが活用されるようになると予想されています。

車はAIによる「自動運転」となり、接客や介護などの人的サービスもAIを搭載したロボットが代行するようになるともいわれており、身近な部分でも、私たちの生活はAIによって大きく変わる可能性があります。

そのようなAIの普及に伴い、AIを開発するAIエンジニアというのは、今世界各国が必要としています。

一方で、AIエンジニアには、機械学習やディープラーニング分野の専門知識、数学や統計学分野の知識、プログラミング能力など、高度なスキルが要求されます。

そのため、成り手となる人材というのはまだまだ少ないのが現状であり、次世代を担う人材の育成や教育が急ピッチで進められている状況です。

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。

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。

AIエンジニアが今後増えるリスク

現状、AIエンジニアは世界的に人材不足となっているため、AIエンジニア側からしてみれば、有利な「売り手市場」が続いています。

ただし、水面下では次世代を担うAIエンジニアの育成が始まっております。

これまで海外から出遅れていた日本でも、2019年3月29日、ついに政府より「AI戦略」が発表されました。

このAI戦略は、今後おとずれるAI時代をみこし、政府がAI関連領域で実行するべき政策を提言したものです。

「データサイエンス・AIを理解し、各専門分野で応用できる人材を年間約25万人育成」などの大胆な目標も掲げられています。

小中高生向けの教育体制についても強化する案が出され、小学生からプログラミング教育を取り入れ、高校生に対しては、「全ての高校卒業生が理数・データサイエンス・AIに関する基礎的なリテラシーを習得」という目標まで立てられています。

今後はそのようにAI教育の地盤が整っていく予定であるため、AIエンジニアの数は少しずつ増えていく可能性が高いです。

それは現役のAIエンジニアにとっては脅威ともいえ、売り手市場ではなくなるリスクも生じてきます。

また、これからの世代はより高度なAIスキルを身に纏う可能性も秘めており、英才教育を受けた次世代の若いエンジニアに負けないためには、これまで以上に、新たなスキルを磨く意欲や情熱が必要になってくるかもしれません。

AIエンジニアのキャリアパス

AIの研究者

研究者としての知識や技術を高め、専門領域の研究に専念するキャリアが「スペシャリスト」です。

スペシャリストはマネージャーとは異なり、他の研究メンバーを取りまとめるといったことはほとんどありません。

論文の執筆や学会活動なども積極的行い、いわゆる“その分野のエキスパート”として研究業務をこなします。

専門分野に特化した研究を続けたい方にとっては、このスペシャリストを目指すことが現実的なキャリアパスと言えるでしょう。

AI環境の運用保守

AIも、従来のITシステムのように、維持してくためには「運用・保守」のアフターフォロー的な仕事も必要となってきます。

現在、続々と新たしいAIが開発され世に普及し始めていますが、そのAIたちを運用・保守していく仕事も、今後比例して増えていくでしょう。

運用・保守の仕事は、開発業務と比べると難易度は低めのため、未経験の人などが運用・保守の仕事からステップアップしていくとうケースも今後増えてくるかもしれません。

AI技術とビジネスの橋渡し役

AI技術はただそれだけではあまりビジネス上の価値をうみだせません。

AIを使っていかに現実のビジネス上の課題を解決するか、が企業としては重要になってきます。

AIエンジニアはその名のとおり技術者であるため、ビジネス上の理解やビジネス側のかたとのコミュニケーションがあまり得意でないかたも多いです。

AIエンジニアとビジネス側の人間との間にたち、ビジネス上の課題を理解し、AI技術の活用方法を決定する役割が必要になってきます。

いわゆるMLOpsと呼ばれるような役割です。

AIエンジニアが増えるにつれて今後はよりその役割が重要になってくるでしょう。

AI技術の教育者

最近は、Pythonプログラミングやディープラーニングなど、AI関連の技術を教える専門学校や民間のスクールも増えて来ています。

今後は、政府の「AI戦略」によってAI教育が一般化していくことに伴い、よりAI関連の教育ビジネスがより盛況となる期待も持たれます。

そのような状況になれば、AIエンジニアとして身に付けた経験や知識の価値はより大きくなり、これからAIについて学びたい人たちのために役立てることもできます。

専門学校やスクールなどの教育の場で、「講師」や「アドバイザー」などの教える立場として働くケースもこれから先はより増えてくるかもしれません。

AI人材の将来性

AI人材の将来性は次の3つのような要因があるため、明るいであろうと考えられています。

大学や企業がAI人材の育成に注力している

日本はAIの活用の面で、他の国に後れをとっているのが現状です。

そのため日本政府は「AI戦略 2019」を作成し、AI人材の育成に取り組み始めました。

この流れを受け、国内でも人材育成に力を入れる大学や企業が増えてきています。

このように教育機会の増加は、さらなるデジタル化やデータ分析の普及を呼び起こすでしょう。

高度AI人材がどこの国の機関で研究活動をしているかを調べると、米国が59%と圧倒的に多いです。

次に中国11%、欧州10%と続いています。

日本もこの流れにのってAI人材の育成に国をあげて注力しています。

世界の企業が最先端のAI技術を利用して世の中を発展させようとしている

機械学習やディープラーニングなどといった先進的な技術は、世界各国の企業の注目を集めています。

特に医療や農業、建造業の分野では顕著です。

また、人工知能を自社製品に取り入れようとしている企業も増加しています。

GAFAを始めとするテック企業、スタンフォード大学やカーネギーメロン大学を始めとする研究機関で、世界最先端の研究開発が行われています。

その成果の多くは、論文にまとめられ、ネットで公開されているので興味があったら見てみるとよいでしょう。

AIの利用により持続可能な社会が実現できる

日本を含めた先進国の中には、高齢者の割合が増え続けている国が複数存在します。

現場で働ける人間が減少しつつある現在、生活レベルを維持し、持続することが可能な社会を実現するためにはAI技術の活用が不可欠です。

そしてAIの効果的活用を可能にする、エンジニアや研究者などの専門職への期待も高まるばかりです。

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