AIエンジニアって?なるには?仕事内容や必要な資格、年収まで解説!
近年のAI技術の進化により、医療・産業・教育・日常生活など、さまざまな分野でAIの活用が広がっており、その需要はますます高まっています。
AIエンジニアは、人工知能(AI)の開発や育成を担当する専門職で、データ分析やモデル構築を通じて、AIが自ら学び判断できる仕組みを作り上げます。
本記事では、AIエンジニアの仕事内容や必要なスキル・資格、向いている人の特徴などをわかりやすく解説しています。
AIエンジニアに興味のある方は、ぜひ最後までご覧ください。
目次
AIエンジニアとは?どんな職業か解説!

AIエンジニアとは、人工知能(AI)の開発や育成を担当する専門職です。
機械学習やディープラーニング、自然言語処理などの技術を使い、AIが自分で学び、判断できるような仕組みを作ります。
AIを取り巻く環境が日々変化する中、AIエンジニアは常に新しい知識を取り入れながら、未来の技術を形にしていきます。
そのため、AIエンジニアは企業の成長やサービスの質を向上させるために欠かせない存在となっています。
AIエンジニアの仕事内容を紹介

AIエンジニアは、人工知能を使って「自分で考え、判断し、行動できる仕組み」を作る仕事です。
AIは医療、福祉、産業など幅広い分野で活用が進み、私たちの生活にも深く関わっています。たとえば、スマホの写真整理や地図アプリ、家電の自動調整など、身近な場面でもAIは多く使われています。
こうしたAIが安全で便利に動くよう、データを整えたり仕組みを改善したりして支えるのがAIエンジニアの役割です。
以下では、AIエンジニアの代表的な仕事内容を5つご紹介します。
お掃除ロボット
AI開発の身近な活用例として、お掃除ロボットが挙げられます。お掃除ロボットにはAIが搭載されており、部屋の形や障害物をカメラやセンサーで認識し、自分で最適な掃除ルートを考えて動きます。
学習機能を持つ機種では、使うたびに効率的な動きを覚えて進化します。これにより、人の手を借りずに部屋を清潔に保つことができ、家事の負担を大きく減らします。
AI技術はこのように、日常生活の中でも私たちを便利に支える存在となっています。
自動車の自動運転システム
自動運転は、運転操作をAIによって自動化するシステムのことです。
カメラやセンサーを用いて、歩行者や対向車など、車の周囲の状況をリアルタイムで把握し、その情報をAIが分析して加速・減速・ハンドル操作などの判断を行います。
AIは多くの運転データもとに学習を行うことで、人間のように「状況に応じた判断」ができるようになります。
自動運転は、事故の減少や、運転負担の軽減につながり、高齢者の移動支援や交通の効率化など、多方面で活用が期待されています。
検索エンジン最適化
インターネット上の情報を探したいときに、ユーザーが調べたい言葉を入力すると最適な結果を表示する、検索エンジンの最適化にもAIが活用されています。
AIがWebページの内容を理解し、どの情報がユーザーの知りたいことに近いかを判断します。そのため、検索したときに欲しい答えが見つかりやすくなっています。
過去の検索履歴や、行動データを学習することで、一人ひとりに合わせた最適な情報を表示することも可能になり、検索の精度と便利さが大幅に高まっています。
クレジットカード不正使用探知システム
クレジットカードを他人に勝手に使われるのを防ぐため、不正利用をいち早く見つける仕組みのことです。
AIは利用者の過去の購入履歴などを学習し、「普段とは違う使われ方」を素早く見つけます。
AIは大量の取引データからパターンを学べるため、人間よりも早く、正確に不正を見つけることができます。
これにより、カードの悪用を早い段階で防ぎ、利用者の安全を守ることができ、不正検知の精度とスピードが大幅に向上しています。
コールセンターオペレーション業務
コールセンターのオペレーション業務では、AIを活用したオペレーター支援システムが導入されています。
AIが顧客の質問内容を自動で理解し、適切な回答候補を提示することで、オペレーターの負担を大幅に軽減できます。
また、顧客の過去の利用履歴や問い合わせ傾向を分析し、より最適な案内方法を提案できるため、対応品質の向上にもつながります。
これにより、迅速で的確なサポートが可能になり、顧客満足度の向上や業務効率化にも貢献しています。
AIエンジニアの年収は?

AIエンジニアの年収は全体的に高水準といわれています。
実際の転職市場では「データサイエンティスト・AIエンジニア」とまとめて募集されるケースも多いため、ここではデータサイエンティストの年収データを参考としてご紹介します。
データサイエンティストの平均年収は556万円です。同ランクでの全体の平均年収は426万円、ITエンジニア全体に相当する「技術系(IT/通信)」の平均年収は462万円であるため、AIエンジニアはほかの職種よりも年収が高い水準にあることが分かります。
引用記事:「doda:AIエンジニアとは?仕事内容や年収、なるために必要なスキルについて解説」
これはAI技術の進化や企業での導入拡大により専門人材へのニーズが高まっているためで、今後も需要の増加が見込まれることから、スキルや経験を積むほど年収アップを狙いやすい職種といえます。
AIエンジニアになる方法

AIエンジニアになるために、学歴や資格は必須ではありません。しかし、コンピュータサイエンスやデータサイエンスの基礎、Pythonなどのプログラミング言語、IoTの知識など、高い専門性が求められます。
そのため、理系の大学や専門学校で専門知識を学び、AI開発会社やシステム開発会社に就職することが、近道といえます。AI人材の需要は世界的に高まっており、日本でも人材不足が続いています。
さらにAI技術は日々進化しているため、長く活躍するには、最新技術やトレンドを学び続ける継続的な学習が欠かせません。
AIエンジニアを目指す場合は、こうした基礎知識を身につけるとともに、実践歴な経験を積むことが成功のカギとなります。
AIの勉強方法については、「初心者のためのAI入門!勉強方法をわかりやすく解説!」で詳しく紹介しています。併せてご覧ください。
AIエンジニアに必要な4つのスキル

AIエンジニアとして活躍するためには、AIの仕組みについて理解し、正しく扱うための基礎力が必要になります。以下ではAIエンジニアに必要な4つのスキルについてご紹介しています。
数学・統計
AIエンジニアとして活躍するためには、数学や統計の知識が欠かせません。機械学習やディープラーニングといったAIの仕組みは、確率や線形代数、微分・積分などの数学を土台にして動いています。
こうした知識があると、データを正しく読み取ったり、AIモデルがどれほど正しく予測できているかを判断したりできます。
また、数学や統計を理解しておくことで、AIがどのように学習し、答えを導いているのかを説明できるようになります。
基礎をしっかり身につけておけば、精度の高いAIモデルを作れるだけでなく、複雑な課題に落ち着いて対処する力も身につきます。
そのため、AIの分野で仕事をするうえで数学と統計は非常に重要な要素なのです。
プログラミングスキル
AIエンジニアを目指すうえで、「プログラミングスキル」は欠かせない重要なスキルです。
中でも「Python」は扱いやすく、データの整理、AIモデルの構築、学習や評価など、AI開発のほとんどの場面で利用されてます。
さらに、開発内容によっては「Java」や「C++」といったほかの言語が必要になることもあり、複数の言語を理解しておくと応用の幅が広がります。
プログラムを書きながらAIを実際に動かす経験を積むことで、基礎的な知識だけでなく実践的なスキルも養われます。
最初は難しく感じるかもしれませんが、基本的なコードから少しずつ学んでいけば着実に力が身につき、AIを思いどおりに扱えるようになります。
データベース運用知識
AIの学習には大量のデータが必要であり、その膨大なデータを安全かつ効率よく保存・管理するためには、データベースの仕組みを理解しておくことがとても重要です。
AI開発では、必要なデータをすぐに取り出したり、整えたりする作業が頻繁に行われるため、データベース言語である「SQL」を使いこなす力が大きく役立ちます。
また、データの更新やバックアップ、アクセス権の管理といった運用面の知識を持っていると、より安定したシステムを構築でき、トラブルの防止にもつながります。
AIエンジニアはモデルを作るだけでなく、データが正しく扱われる環境を整えることも求められるため、データベース運用の知識は欠かせないスキルの一つといえます。
機械学習・ディープラーニングの知識
機械学習とは、たくさんのデータから「特徴」や「パターン」を見つけ出し、自動で予測や判断ができるようにする技術のことです。
たとえば、メールの迷惑判定や、おすすめ動画の表示などにも使用されています。
さらに、ディープラーニングはその中でもより高度な方法で、人間の脳のしくみをまねた「ニューラルネットワーク」を使って処理を行います。
画像を見分けたり、音声を理解したりと、難しい作業を高い精度でこなせるのが特徴です。これらを学ぶことで、AIがどのように考えて動いているのか理解でき、自分でもモデルを作ったり改善したりできるようになります。
AIエンジニアには、仕組みを理解する力と、実際に試して学ぶ姿勢のどちらも必要です。
AIエンジニアに必要な資格一覧

AIエンジニアになるための必須資格はありませんが、資格を取得することで専門知識を身に着けていることの証明ができます。
・G検定(ジェネラリスト検定)《公式サイトはこちら》
AIの基礎知識をどれだけ理解しているかを確認するための資格試験です。AIについての基礎的な技術や概念を理解していることを証明することが出ます。
・E資格(エンジニア資格)《公式サイトはこちら》
AI技術を実践的に扱えることを示す資格です。専門性の高いAIエンジニアであることの証明にもなります。
・基本情報技術者試験《公式サイトはこちら》
エンジニアとして必要な基礎知識とスキルを証明する国家試験です。ITの基礎を幅広く学べるため、エンジニアの入門資格として知られています。
・統計検定《公式サイトはこちら》
データを正しく読み取り分析する統計学の知識を評価する検定です。級ごとに基礎から実務レベルまで学べ、データ分析やAI分野でのスキル証明にも活用されます。
AIエンジニアに向いている人は?

AIエンジニアに向いている人にはいくつか共通した特徴があります。データを扱う力や問題を解決する力、新しいことに挑戦する姿勢などがあると、AIの開発や運用でその強みを発揮しやすくなります。
データ分析・処理が得意な人
データ分析が得意な人がAIエンジニアに向いている理由は、多くのデータの中から必要な情報を見つけ出し、傾向やパターンを正確に読み取る力は、AIを正しく操作し、効率的に活用するうえで非常に重要だからです。
また、統計や数学の知識に基づいてデータを深く理解し、整理してわかりやすくまとめられることも大きな強みとなります。
物事を順序立てて整理しながら考えられる人は、AI開発の現場で力を発揮することができるからです。
課題解決能力がある人
AIエンジニアは、創造的な解決策を見つけることを求められる仕事です。
そのため、複雑な問題や、未知の状況に直面しても、その原因を正確に分析し、最も効果的で現実的な解決策を見つけ出す力は、AIの開発や運用においても非常に重要です。
また、試行錯誤を繰り返し、課題に対して誠実に向き合い、状況に応じて臨機応変に対応できる人は、チームや組織に大きく貢献できAIエンジニアに向いているといえます。
新しいことが好きな人
AIやデータ分析の技術は日々進化しており、新しい手法やツールが次々に登場しています。AIエンジニアは、最新の知識やツールを積極的に試す好奇心を持ち、柔軟に取り入れることが大切です。
また、新しいアイデアや技術を試して改善や工夫を重ねることを楽しめる人、日々の学習を苦痛に感じず、新しいことに前向きに取り組める人は、AI開発の現場で成果を上げやすく、エンジニアとしても成長できる要素があるといえます。
AIエンジニアについてよくある質問

AIエンジニアになるには何学部に行けばいいですか?
情報工学系やコンピュータサイエンスなどの情報系学部が最も一般的です。数学や統計を学べる理学系、ロボット制御を扱う工学系も役立ちます。
どの学部でも、プログラミングやAIの基礎を身につけられる環境を選ぶことが大切です。
AIエンジニアとはどのような仕事ですか?
機械学習や自然言語処理などの技術を使い、AIが自ら学び判断できる仕組みを作る仕事です。
データの収集や整理、学習、結果の改善を行い、AIの精度を高めていきます。
医療や産業など幅広い分野で活用が進んでおり、社会の課題解決や新しい技術を支える重要な職業です。
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本学部では、先端ITコースとビジネスITコースの2つを設けており、学生の進路や興味に合わせて学びを選べるようになっています。
特にAIエンジニアを目指す方には、より専門的なプログラミングやデータ分析、AI技術を深く学べる先端ITコースがおすすめです。
基礎から応用までしっかりと学習することができるため、将来のキャリア形成に必要な知識とスキルを確実に身につけることができます。
まとめ

AIエンジニアは、人工知能(AI)の開発や育成を担う専門職です。AIやITの分野は日々進化しており、今後はあらゆる産業で欠かせない存在になるといわれています。
AIエンジニアになるために必須の資格はありませんが、資格取得は専門性の証明につながります。
本学部では、基礎から応用までを段階的に学ぶことができ、将来に向けた準備を着実に進められます。
AI時代に備えて力を高めたい方にとって、新たなキャリアにつながる学びとなるでしょう。