AIエンジニアのスキルを活かして今よりキャリアアップするには？

2025年11月25日更新

この記事を書いた人

「FREE AID」編集部：長谷川

大手メーカー「コマツ」、「オムロン」などで7年間、アナログ回路エンジニアとして設計・評価業務に従事。
ECU、PLCなどのエレキ開発経験を多数持つほか、機械商社での就労経験も有する。
株式会社アイズ運営の機電系フリーランスエンジニア求人情報「FREEAID」専属ライターとして、
機電分野の知識と実務経験を活かし、専門性の高い記事執筆を行っている。

社会に大きな変革をもたらすとして注目されている、AIのシステム設計を担当する「AIエンジニア」。非常に大きな期待を寄せられ、様々な企業で求められている存在ですが、キャリアの道はどのようになっているのでしょうか。本記事では、AIエンジニアのキャリアパスを、仕事内容など基本的な項目も合わせて解説します。

AIエンジニアとは

まずは、AIエンジニアがどのような職種なのかを紹介します。AIエンジニアとは、人工知能や機械学習の開発を行う職種のことです。そもそもAIは人間の思考力・学習力をソフトウェアによって再現したシステムのことで、人の代わりに判断を行うことで、様々な価値を提供できるのが特徴です。

AIモデルは既にさまざまな種類が開発されていますが、そのままでは特定のサービスとして活用できるだけの性能を持たせることはできません。そのため、AIエンジニアが目的に応じた適切なモデルの選択や、より性能を上げるための改善を行うことで、各サービスを形にしています。また、AIそのものであるAIモデルの設計以外にも、AIをアプリなどのサービスで使えるようにする設計作業も、AIエンジニアの仕事に含まれることがあります。

AIエンジニアに求められるスキル

続いて、AIエンジニアに求められる主なスキルを紹介します。

プログラミングスキル

AIの開発に関わるなら、プログラミングスキルは欠かせません。機械学習ではPythonが圧倒的に使われているほか、データ解析にはR、小規模なデータ処理ならJavascriptといったように、用途や分野で様々な言語が使われています。そのため、AIエンジニアには専門領域に合わせたプログラムを使いこなすことが要求されます。

機械学習・深層学習アルゴリズムの知識

AI開発においては、高性能なAIを作るための機械学習・深層学習アルゴリズムを理解しておく必要があります。機械学習は人間が学習データを選び、それを元にAIが学習する手法のことで、深層学習は学習データ自体もAIが自分で選ぶ手法のことです。どちらもAI開発の核ともいうべき技術なので、AIエンジニアは内容を理解し開発に活かすスキルが求められます。

統計学・数学の知識

AI開発では、統計学や数学が様々な場面で登場するので、実務レベルで理解しておく必要があります。例えばAIモデルの設計では、回帰モデル・確率モデル・最適化問題といった手法が欠かせませんが、これらは全て統計学・数学によって成り立っています。他にも、AIが適切にデータを処理できるようにする正規化・標準化などの前処理手法や、AIモデルを評価するのにも統計学・数学が必要となります。各手法の理論までは理解していなくても大丈夫ですが、活用できる程度の知識は求められるでしょう。

AIエンジニアのキャリアパス

それでは、AIエンジニアにどのようなキャリアパスがあるかを解説します。

シニアエンジニア

最も一般的なのは、AIエンジニアとして経験を積み、技術面に優れたシニアエンジニアとなることです。シニアエンジニアになれば、技術的に要求される水準が高くなる分、良い待遇が得られます。また、大きな意思決定に関わったり、技術面でのご意見番として頼られるようになるなど、仕事の裁量も大きくなりやりがいも増えるでしょう。

データサイエンティスト

AIエンジニアからのキャリアチェンジも視野に入れている場合は、データサイエンティストになる選択肢もあります。データサイエンティストとは、AIなどを活用したデータ分析により、企業の様々な経営課題を解決するための戦略立案を行う職種です。役割は異なるものの、AIエンジニアと技術領域が近いことから、経験を活かしつつキャリアチェンジが行えるでしょう。特に技術面だけでなくAIモデルの活用面におけるスキルを身に着けたいなら、おすすめのキャリアパスだといえます。

AIコンサルタント

AIエンジニアとして高いスキルを持ち、プロジェクト全体をハンドリングできる能力を持つことができたなら、AIコンサルタントになる選択肢も生まれます。AIコンサルタントとは、企業のAI導入を支援する職種であり、各企業がもつビジネス上の課題を解決するため、AIシステムの導入を提案し、導入作業のマネジメントを行います。技術面だけでなくビジネス面への理解や、顧客を満足させるような営業力も問われますが、その分良い待遇が得られ、AIエンジニアにはないやりがいも感じられるでしょう。

AIエンジニアにはフリーランスの需要も多い

このように、様々なAIエンジニアには様々なキャリアの道がありますが、その中にはフリーランスとして独立するという選択肢も含まれます。特にAIエンジニアとしてのスキルを実績として示せれば、フリーランスとして活躍していくことは難しくないでしょう。

フリーランスになれば、今まで以上に高い報酬が得られるほか、仕事の時間を自由に調整できるメリットが得られます。特定の企業や業界に囚われず、自分のスキルを社会に広く活用していけるといった利点もあり、自分のスキルに自信がある人にとって、会社員では得られない様々な恩恵が得られるでしょう。

AIエンジニアがフリーランスになる際の注意点

ただし、フリーランスにはメリットばかりではないことにも注意が必要です。まず、フリーランスの場合は会社の支援を受けられず、営業や事務作業なども全て自らで行わなければなりません。エンジニアとしてのスキルが十分あっても、取引先との人間関係が上手くいかないなど、様々な理由で契約が終了してしまう危険性があるでしょう。

そのため、フリーランスとして安定した仕事を得るには、エンジニアとしてのスキルはもちろん、取引先とのコミュニケーションや営業に関する能力も必要です。フリーランスだからこそ必要となるスキルをどう磨くか考えた上で、働き方を選ぶようにしてください。

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まとめ

今回は、AIエンジニアのキャリアの選択肢を、仕事内容など基本的な情報も交えて紹介しました。AIエンジニアはAIモデルを設計することで、特定のサービスに活用できるAIシステムを作る職種です。専門的な知識が必要で難易度が高い仕事ですが、その分多くの企業に求められるため、将来的なキャリアの選択肢も様々なものがあり、待遇も良い傾向にあります。フリーランスとして独立することも可能なので、会社員以外の働き方を模索している方にもおすすめの職種です。

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この記事の運営元：株式会社アイズ

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