「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、

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。

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。

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。

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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。

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。

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。

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。

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。

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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。

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)

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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」)

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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