IT業界の鍵を握るAIとは？IT業界最新のトレンドや将来性・課題を徹底解説
「IT業界でAIが急速に発展しているけど難しそう」
「AIエンジニアは将来性がありそうだけど実際どうなんだろう」
と思うことはありませんか？
AIのことを理解しようとしても、専門的なことが多く迷ってしまいますよね。
では、IT業界におけるAIの将来性や課題にはどのようなものがあるのでしょうか？
そこで今回は、
- IT業界におけるAIの役割
- IT業界の将来性や抱えている課題
- AIエンジニアになるために必要なこと
について詳しく解説します。
この記事を見ればIT業界において将来性のあるAIにどのように関わっていけばよいのかが必ずわかります。
ぜひ最後まで読んでみてくださいね。
＼プログラミングスクールを比較／
|
DMM WEBCAMP |
COACHTECH |
RUNTEQ |
|
|---|---|---|---|
|
|
|
|
| 目指せる姿 | WEBエンジニアへの転職 |
フリーランスエンジニア | WEBエンジニアへの転職 |
| 分割払い | ○ | ○ | ○ |
| 補助金 | ○ | × | ○ |
| 転職保証 | ○ | × | × |
| 受講期間 | 3ヶ月〜 | 3ヶ月〜 | 5ヶ月〜 |
| 特徴 |
【IT業界の転職を一番に考えたい方向け】 大手DMMが運営のプログラミングスクール 転職成功率98.8% 豊富なキャンペーンや補助金制度あり |
【フリーランスを目指したい方向け】 フリーランスのエンジニアを最短で目指す エンジニアと共に実際の案件開発を担当 |
【とことん勉強してから転職したい方向け】 1,000時間（約9カ月）のカリキュラムでしっかり勉強 企業の求める即戦力のWEBエンジニアを目指す |
| 料金 | 329,350円〜 ※給付金適用後 |
42万9,000円~ | 55万円 |
|
公式HP |
公式HP |
公式HP |
IT業界で発展が予想されるAIとは？
人工知能のことをいうAIですが、IT業界で現在急速に発展しています。
さまざまな分野でAIによる機械学習の重要性が浸透しているのです。
- 検索エンジン
- ECにおけるマーケティング
- 画像認識や音声認識
これらすべてにAIが使われています。
IT業界の発展のためには、AIは必要不可欠な存在なのです。
「未経験でもITエンジニアに転職できるの…？」と不安に思っている方へ！
転職成功率98％の【DMM WEBCAMP】
✔︎受講者の97％が初心者！
✔︎独自開発の教材と一人一人に寄り添った転職支援で安心サポート
✔︎万が一転職できなかった場合は、全額返金の転職保証！
＼未経験からITエンジニアを目指す方は必見！／
IT業界のエンジニアとAIエンジニアの違い
AIエンジニアとIT業界の一般的なエンジニアには、違いがあります。
AIエンジニアにはAIの専門知識や専門スキルが求められるからです。
| ITエンジニア | AIエンジニア | |
| 求められる開発力 | システム開発力 | AIプログラムの開発力 |
| 求められるデータ分析力 | クライアントの要求に対する分析力 | AIによって蓄積されたデータの分析力 |
| 求められる提案 | コミュニケーション力を活かした提案 | ビジネスにAI技術を生かせる提案 |
このような違いがあります。
ITエンジニアには広い知識が、AIエンジニアにはAI分野に特化した力が必要です。
IT業界でAIエンジニアが活躍する具体的な3つの役割
AIエンジニアの役割を具体的に解説していきます。
IT業界でAIエンジニアが担う業務を細分化すると次の3つに分けられます。
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
- データアナリスト
どのような役割なのか、1つずつ見ていきましょう。
1.機械学習エンジニア
プログラム分野のAIエンジニアが果たす役割に機械学習エンジニアがあります。
最近はAI=機械学習ともいわれるほど重要な役割です。
- 機械学習プログラムのシステム開発
- 開発したシステムの実装
- クライアントからの運用・保守ニーズの対応
このような業務内容です。
クライアントのニーズを正確に把握し、機械学習の知識を生かしたシステム開発が求められます。
機械学習エンジニアは、膨大な量のデータを解析するスキルが必要とされる業務です。
2.データサイエンティスト
データの活用を目的としたAIエンジニアがデータサイエンティストです。
ビックデータを分析し、それを判断材料にデータを可視化する役割をはたします。
- データを収集し企業の統一フォーマットを提案する
- データを企業内で使えるように指標化する
このように、データをビジネスの世界で活用できるものにする役割を担います。
膨大なデータを読み解き、さまざまなビジネスシーンで還元するための分析・検証が求められる仕事です。
データサイエンティストはなくなる職業？需要と将来性を徹底予測
3.データアナリスト
データ分析に特化した仕事がデータアナリストです。
データサイエンティストと似ている要素もありますが、より現場に近いのがデータアナリストです。
- データからユーザーのニーズをとらえマーケティング戦略をたてる
- データから仮説を立てて解決手法を立案する
- データを分析しサービスの質をさらに高める方法を考える
このように会社の中に入り込んだ役割が求められるのです。
経営的な視点で物事を考えられるデータアナリストが重宝がられます。
「未経験でもITエンジニアに転職できるの…？」と不安に思っている方へ！
転職成功率98％の【DMM WEBCAMP】
✔︎受講者の97％が初心者！
✔︎独自開発の教材と一人一人に寄り添った転職支援で安心サポート
✔︎万が一転職できなかった場合は、全額返金の転職保証！
＼未経験からITエンジニアを目指す方は必見！／
日本のIT業界が抱えるAI時代における3つの課題
AI時代が到来している日本のIT業界ですが、大きな課題を抱えています。
- 慢性的なIT人材不足
- エンジニア・プログラマーの長時間労働
- 平均年収が仕事内容に見合っていない
1.慢性的なIT人材不足
課題の1つとしてまずはIT人材の慢性的な不足があげられます。
IT人材の不足は2030年には16万人から最大で79万人にも広がると試算されているのです。
(出典：IT人材需給に関する調査)
- IT業界の市場拡大伴うニーズに対応する仕事
- 新しい技術革新に対応する仕事
- 導入したIT技術のメンテナンスをおこなう仕事
このようにITに関する仕事のニーズは膨大にあります。
IT人材の不足は今後も続く大きな課題です。
2.エンジニア・プログラマーの長時間労働
エンジニアやプログラマーの長時間労働も課題です。
人手不足になっているので、現在いる働き手の負担が増しています。
- 常に締め切りに追われている
- プロジェクトを複数掛け持ちしている
- 自分の仕事をしながら、初心者の指導をしなければならない
優秀な人ほど上のような状況に陥っています。
3.平均年収が仕事内容に見合っていない
IT業界の平均年収が、まだまだ仕事内容に追いついていない点も覚えておくべきポイントではあります。
平均年収は452万円で、全業種平均より高くなっていますが、鵜呑みにしてはいけません。
(出典：doda)
- 残業が多く、労働時間のわりに給料が低い
- 40代、50代のマネージャークラスが平均を押し上げている
- 転職が多く業界なので給料が上がりにくい
とはいえ、これは市場規模が拡大していけば年収が上がる余地はあります。
決して平均年収が低いわけではありませんが、仕事量に見合っていないと感じる可能性はゼロではありません。
IT業界でAIエンジニアになるために必要な7つの知識・スキル
AIエンジニアになるためにはさまざまな知識が必要です。
幅広い分野でAIが使われているため、求められるスキルも多くなります。
代表的なものを7つ説明していきます。
1.機械学習と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須です。
ディープラーニングは機械学習をより発展させて、ビッグデータが用いられます。
- AIによる自動化でコスト削減する
- ECサイトのレコメンド機能
- 自動運転技術
上のような場面で知識が必要とされます。
今後ますますニーズが高まるのが機械学習やディープラーニングの分野です。
2.データベース操作の知識
データベース言語であるSQLの知識も必要です。
膨大なデータを効率よく使うためにはデータベース操作ができなければなりません。
- データベースに対してデータを追加・更新・削除などをおこなうDML
- テーブルなどを作成・削除したり、設定を変更したりするDDL
- DMLやDDLの利用を制御するためのDCL
これらがデータベースを操作するための言語です。
ビッグデータの登場でSQL知識の重要度は増しています。
3.数学的な知識
数学的な知識もAIエンジニアにとって重要です。
集めたデータの解析には数学の知識が必要になります。
- 統計学
- 線形代数
- 微積分
データを効果的に活用するために上のような考え方が使われるのです。
数学的な知識が豊富だと、ほかのエンジニアと差別化できます。
4.クラウドサービス全般の知識
現在クラウドサービスは広く一般に普及しています。
このサービスの知識があれば、コスト削減等のよい提案が可能です。
- ソフトウェアをネットワーク上で提供するSaaS
- ソフトウェアを動かすためのプラットフォームを提供するPaaS
- サーバーやハードウェアなどパソコンのインフラを提供するIaaS
これらがクラウドサービスの3種類です。
クラウドサービスの知識があれば、クライアントの効率化につなげられます。
5.ビッグデータの解析スキル
論理的な考え方でデータを解析することもAIエンジニアに必要なスキルです。
膨大なデータの解析にはあいまいなスタンスでは対応できません。
- 情報と情報の結びつきを集計するクロス集計
- データ(結果・要素)から需要を予測するロジスティック回帰分析
- ツリー(樹形図)によってデータを解析するディシジョンツリー
こういった解析手法で論理的な分析が必要です。
これらの解析スキルを使いこなすことで、ビッグデータを有効活用できます。
6.論文をリサーチするスキル
論文のリサーチもAIエンジニアに必要なことです。
さまざまな技術開発が行われているAIの分野では論文が頻繁に公開されています。
- 文献データベースサイトで論文を探す
- コミュニティに参加して情報を収集する
- 海外の論文も収集できるよう英語力を高める
最新の情報をいかに早く入手できるかは、AIの世界で大きな差が出ます。
論文をリサーチするスキルも重要です。
7.プログラミングスキル
エンジニアにとってプログラミングスキルは必須です。
AIエンジニアにとっても開発のためにプログラミングは避けて通れません。
- AI開発で最も用いられる「Python」
- ディープラーニングで使われる「JavaScript」
- 技術計算に特化した「Julia」
これらがAIに関連性の高いプログラミング言語です。
プログラミングスキルは磨き続けなければなりません。
IT業界で発展が予想されるAI以外のトレンド7選
IT業界では多くの分野が発展し続けています。
技術の進歩はものすごい勢いで今までの常識を変えているのです。
AI以外のトレンドを7つ紹介します。
どのようなものか1つずつ見ていきましょう
1.IoT
現在急速に発展しているのがIoTです。
「Internet of Things」の略で、無人化や非接触の分野で注目されています。
- 車の自動運転機能
- 家電を家の外から操作する機能
- 倉庫の在庫管理や物流を無人化する技術
すでにこういった機能は実用化されています。
アフターコロナでますますニーズが高まり、注目されている分野です。
2.ビッグデータ
AIにも深く関りがあるのがビッグデータです。
ビッグデータの活用で、AI技術がより実用性を増します。
- 人材のスクリーニングによる採用活動
- ビッグデータを活用したビジネスマッチング
- 蓄積されたデータによる災害対策
このようにありとあらゆるジャンルでビッグデータの活用は進んでいます。
生活において既にビッグデータは必要不可欠な存在なのです。
3.VR・AR
これから普及が本格化するのがVR・AR技術です。
ゲームの世界で実用化が先行しましたが、生活の中に定着しつつあります。
- 手術などの医療領域
- 設計、インテリアなどの住宅領域
- 旅行などの観光業界
このようにさまざまな業界で取り入れられはじめています。
将来的に大きなトレンドになることは間違いありません。
4.eコマース
eコマース市場は年々増加し続けています。
令和元年の日本国内の BtoC-EC市場規模は19.4 兆円と巨大な市場規模です。
(出典：経済産業省「電子商取引に関する市場調査」)
- キャッシュレス化の推進
- 人口減少による働き手不足
- 多くのアプリ開発とグローバル化
上のような理由でますます市場は拡大していくといわれています。
今後も新しい市場が開発され続けるでしょう。
5.5G
大手通信企業で実用化され、これから発展するのが5Gです。
これからインフラ整備が進むと、幅広い産業で商用化されていきます。
- 4K・8Kのライブ配信
- スポーツ観戦の多様化
- 遠隔技術の活用
このような取り組みが急速に進められています。
5Gの普及は私たちの生活や社会に大きな変化を与えると期待されているのです。
6.X-Tech
X-Techはクロスを意味するXと、Technologyを組み合わせた造語です。
さまざまな業界で〇〇Techと呼ばれる仕組みが発展しつつあります。
デジタルトランスフォーメーションの推進によって生み出されました。
- 仮想通貨を中心としたFinTech(金融)
- 教育や研修で用いられるEdTech(教育)
- 栄養や体調管理で使われるHealthTech(健康)
ほかにも数多くの分野が参入しています。
最新技術によってX-Techは今後ますます発展が期待される分野です。
7.機械学習
機械学習も更なる発展が予想されています。
AIの進歩によって進化のスピードは加速しているのです。
- 店舗来客分析(小売)
- 生産量予測・生育予測(農業)
- 需要予測(アパレル)
IT業界のAI時代における3つの将来性
IT業界は将来性のある業界です。
さまざまな理由がありますが、代表的な理由を3つあげます。
- 世界でトップの産業がIT業界
- さまざまな業界でIT技術の需要が増加している
- IT人材の需要が年々増えている
理由を1つずつ解説していきます。
1.世界でトップの産業がIT業界
世界のトップ企業の大半はIT企業です。
時価総額ランキングを見てもIT企業が上位を独占しています。
GAFAやGAFMAと呼ばれているのが代表的な上位企業です。
- 検索、買い物のGoogle、Amazon
- コミュニケーションのFacebook
- IT機器のMicrosoft、Apple
これらのサービスは日常生活に欠かせないものになっています。
そのため、今後もIT業界のシェアが拡大することは間違いありません。
2.さまざまな業界でIT技術の需要が増加している
IT技術はさまざまな業界に広まっています。
IT技術によって業務効率化や新たな分野への参入などの効果が期待できるからです。
- eラーニングによる教育業界
- オンライン診療を中心とした医療業界
- キャッシュレス化などの金融業界
このように人々になくてはならない教育、医療、金融などさまざまな産業でニーズが増しています。
IT業界の将来性のある業界です。
3.IT人材の需要が年々増えている
IT業界では需要に対して人材の育成が追いついていません。
IT人材の需要は年々増え続けているからです。
これはIT業界で活躍したい人にとっては追い風となります。
- 試験制度拡充によるIT人材の見える化
- 職業訓練制度による人材育成
- 助成金による補助
国としても上のような対策で人材育成に力を入れています。
成長する環境は整えられている業界です。
IT業界でAIエンジニアになるための具体的な5つの行動
AIエンジニアになるためには専門的な知識やスキルを身につける必要があります。
自分の強みを作らなければ活躍できません。
そのためにはどうすればよいのか、次の5つを紹介します。
- 独学でスキルをつける
- 専門学校に行く
- 大学・大学院などで専門知識を学ぶ
- 役立つ資格を取る
- プログラミングスクールに通う
自分に適した方法はどれか、1つずつ確認していきましょう。
1.独学でスキルをつける
独学でもスキルを身につけることは可能です。
やる気になれば、独学でもかなりの知識を得られます。
- 本で学習する
- インターネットやアプリで継続的に勉強する
- 勉強会やイベントで知識を吸収する
このように学習する方法はいくらでもあります。
ただし、AIエンジニアには幅広いスキルは求められるため、相当の覚悟が必要です。
2.専門学校に行く
専門学校に行くのも効果的な学習方法です。
AI需要が高まっている昨今ではAIエンジニア専門の育成コースも増えています。
このほかにも数多くの専門学校があります。
どの学校も2年から4年のカリキュラムなので、社会に出る前の勉強としておすすめです。
3.大学・大学院などで専門知識を学ぶ
大学や大学院ではAIの専門知識が体系的に学べます。
AI人材を求めている企業への就職には1番の近道です。
- 大学の理工学部・工学部・情報工学部で学ぶ
- 大学卒業後、大学院の修士課程・博士課程で学ぶ
このように長期的に渡って学ぶことができます。
若くしてAIエンジニアへの道を目指す人には最も良い方法です。
4.役立つ資格を取る
AIエンジニアに役立つ資格を取ることも大切です。
AIエンジニアになるために、絶対に必要な資格はありませんが、知識を深められます。
- 基本情報技術者試験
- Python 3 エンジニア認定試験
- 統計検定
このような資格が役立ちます。
自分の苦手分野の克服や、得意分野を伸ばすためにうまく活用すべきです。
5.プログラミングスクールに通う
プログラミングスクールでは体系的に学習できます。
選択肢が多いのもプログラミングスクールで学ぶメリットです。
- 学習期間を選択できる
- 学習する範囲を自分で決められる
- オンライン学習の選択で場所や時間に縛られない
プログラミングスクールにはこのような特徴があります。
社会人にもおすすめの勉強法です。
まとめ：IT業界でAI技術はさらなる需要と進化が期待される
IT業界にとどまらず、AI技術の需要は今後ますます拡大していきます。
それにともなって、技術の進化も急速に進むことが予想できます。
- IT業界におけるAIにはどのような役割が求められているのか
- AIエンジニアにはどのような知識やスキルが必要なのか
- AIエンジニアになるためにはどうすればよいのか
これらをきちんと理解しましょう。
まずは、行動することから始めるべきです。
今動くことで、将来性の高いAIエンジニアとして活躍できるでしょう。
