今回のキャリアセミナーでは、AI・機械学習エンジニアの求人を実際に分析しました。
年収帯ごとに求められるスキルを整理しています。
IT業界で多くの求人を扱う転職サイト「Green」の求人情報をもとに、未経験からAI・機械学習エンジニアを目指す方にも参考になる内容をお届けします。
この記事の執筆・監修
テクノロジーアンドデザインカンパニー株式会社のCEO。
日本最大級のプログラミング教育のYouTubeチャンネル「キノコード」や、プログラミング学習サービス「キノクエスト」を運営。
著書「あなたの仕事が一瞬で片付くPythonによる自動化仕事術」や、雑誌「日経ソフトウエア」や「シェルスクリプトマガジン」への寄稿など実績多数。
AI・機械学習エンジニアとは
AI・機械学習エンジニアは、人工知能や機械学習の技術を使ってデータから価値を生み出す仕組みを作るエンジニアです。
従来のエンジニアは既存のルールに従ってシステムを作ります。
一方、AI・機械学習エンジニアはデータから新しいルールを発見します。
人間では気づけないパターンを見つけて価値を生み出すことが特徴です。
たとえば、従来のエンジニアは「18歳以上なら成人向けのコンテンツを表示する」といった明確なルールに基づいてシステムを作成します。
一方、AI・機械学習エンジニアは「過去の視聴履歴からこの人が好きそうな動画を予測して表示する」といったシステムを作成します。
データから学習したパターンに基づく点が、従来のシステム開発との違いです。
主な業務内容
機械学習モデルの開発・実装では、データから予測や分類を行うアルゴリズムを作成します。
実際に動作するシステムとして実装する作業も含まれます。
データ分析・前処理では、生のデータをAIが学習しやすい形に整理・加工します。
データの品質を向上させる作業です。
AIシステムの設計・構築では、機械学習モデルを実際のサービスに組み込みます。
安定して動作させるシステムを設計する業務です。
深層学習・自然言語処理では、画像認識、音声認識、文章の理解・生成など高度なAI技術を開発します。
生成AI・LLMの活用では、ChatGPTのような大規模言語モデルを使って文章生成や対話システムを構築します。
AIプロダクトの企画・開発では、ビジネス課題を解決するAIサービスを企画します。
実際のプロダクトとして開発・運用するところまでを担当します。
必要なスキル
プログラミング言語（PythonやJavaなど）はAIシステムを作るための基本です。
機械学習ライブラリ（scikit-learn、TensorFlowなど）は、機械学習アルゴリズムを効率的に実装するツールです。
データ分析ライブラリ（Pandas、NumPyなど）は、大量のデータを効率的に処理・分析するために使います。
数学・統計学の基礎知識は、機械学習の仕組みを理解して適切なモデルを選択するために必要です。
クラウドサービス（AWS、GCPなど）は大規模なデータ処理やAIモデルの運用に使います。
データベースやSQLも、データの効率的な保存・検索のために必要な技術です。
AI・機械学習エンジニアの需要が高まっている背景には、ChatGPTなどAIの急速な普及があります。
ビッグデータの活用拡大や企業のDX推進も要因です。
AI人材の不足も、需要を押し上げている理由の1つです。
求人分析 ― 年収帯別に求められるスキル
実際のGreenの求人を3件分析しました。
年収帯別にどのようなスキルが求められるのかを見ていきましょう。
求人例1: AIチャットボット開発企業（年収320万〜500万円）
AI技術を活用したチャットボットの開発を行う企業の求人です。
職種未経験歓迎・業界未経験歓迎と明記されています。
IT未経験の方でもAIや機械学習、最新技術に挑戦したいという意欲のある方を募集しています。
4〜6ヶ月のエンジニア研修プログラムが用意されています。
安心してスキルを身につけることができる環境です。
応募資格として経験年数は問われません。
求める人材像としては、素直で約束を守れる方です。
JavaやPythonの開発経験があれば歓迎されます。
数学が得意な方が望ましいとされています。
エンジニアとしての市場価値を高めたい方には良い入口となるでしょう。
求人例2: 組織・人材コンサルティング企業（年収400万〜800万円）
組織・人材コンサルティングを行い、AIやDXを活用してビジネスの成長を推進している企業の求人です。
必要な技術スキルとして、数学・統計学・コンピューターサイエンスの深い理解が求められます。
RAGやLLMの理解、機械学習・深層学習アルゴリズムの理解も条件です。
開発環境としてはPython、Pandas、NumPy、Jupyter Notebook、scikit-learnなどの使用経験が必要です。
ビジネススキルとして、コミュニケーション能力や問題発見・問題解決能力も求められます。
AIプロダクトの実装経験やプロジェクト管理能力も条件に含まれます。
技術だけでなくビジネスの基礎スキルも大切にされている点が特徴です。
応募資格には4年制大学卒業以上が含まれます。
経営戦略に基づくAI戦略の立案とAIシステム構築の経験も求められます。
求人例3: マーケティングコンサルティング企業（年収720万〜1200万円）
マーケティング・コンサルティングサービスを提供し、AI技術を活用している企業の求人です。
4千社超のデータを扱っています。
3社の中で最も高い給与水準です。
AIビジネス推進本部のエンジニアとして、AIビジネスコンサルタントと共同でプロダクト開発をリードするポジションです。
エンジニアリング組織の立ち上げも担当します。
外部ベンダーやパートナーを活用し、POC（概念実証）やMVP（最小限の機能を持った製品）の開発を進めます。
POCとは、アイデアが実現可能かを小規模で検証することです。
MVPとは、基本機能だけを作って市場の反応を見ることです。
技術スタックはバックエンドにPython、フロントエンドにJavaScript・TypeScript・Next.jsを使用しています。
インフラにDocker・Terraform・クラウドサービスが使われています。
既存のChatGPTやClaudeを活用した独自プロダクトの企画・開発も行います。
応募資格として、Webフロントエンドからバックエンドまでの開発・実装経験が必要です。
要件定義を含むプロジェクトマネジメント経験も求められます。
エンジニアチームのマネジメント経験や基礎的なビジネススキルも条件です。
新規プロダクトの立ち上げ経験も必要です。
上流工程から下流工程まですべてのスキルが求められます。
学習ロードマップ
未経験からスタートする場合、まずプログラミングの基礎（Python、Javaなど）を習得しましょう。
データ構造やアルゴリズム、Git管理なども学ぶと良いでしょう。
次にAI・機械学習の基礎として数学・統計学・機械学習アルゴリズムを身につけます。
実践としてデータ分析プロジェクトのポートフォリオを作成すると転職に有利です。
中級者は、TensorFlowやPyTorch、自然言語処理、深層学習、LLMといった高度なAI技術を学びましょう。
クラウド・インフラ技術（AWS、GCPなど）も習得すると良いでしょう。
ビジネス応用としてAI戦略立案やプロダクト設計の力も身につけましょう。
上級者は、フルスタック開発（React、TypeScriptなど）のスキルが求められます。
新規事業開発やプロダクト立ち上げの経験も大切です。
エンジニアチームのマネジメント経験も必要になります。
まずは未経験歓迎の企業に就職して実務経験を積みましょう。
そこから段階的にスキルアップしていくのが現実的なキャリアパスです。
まとめ
AI・機械学習エンジニアの求人を分析した結果、幅広いキャリアパスがあることがわかりました。
年収320万円の未経験歓迎求人から、1200万円のシニアポジションまであります。
AI・機械学習エンジニアはデータから価値を生み出し、社会に大きな影響を与えることができる、やりがいのある職種です。
AIの技術進歩は早いですが、その分成長の機会も多く、キャリアの可能性は広がっています。
みなさんの現在のスキルレベルを把握し、次のステップとして何を学ぶべきかを明確にすることが大切です。
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