AIエンジニアの年収や、転職方法について徹底調査してみた
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AIエンジニアとして、転職されたいという方向けに、
- AIエンジニアとして就職する場合、どれだけ年収をもらえるのか
- AIエンジニアに未経験から転職することができるのか
についてまとめていきたいと思います。
AIエンジニアが足りていない現状
現在、AIエンジニアは非常に少なく、足りていないという状況があります。
経済産業省の推定（IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果）では、AIなどの最先端技術を使えるエンジニアが2020年には約4.8万人以上不足するだろうと予測されています。
また、今後とくに大きな影響を与えるといわれている技術としては
- 人工知能（AI）
- ビッグデータ
- IoT
が存在するといわれています。
また、今後もAI人材はなかなか増えてこないのが課題です。その原因としては
- そもそもAIエンジニアを養成できる場所が限られている
- 社内にAI技術を持っているエンジニアがいないので、AIエンジニアを養成できる場所が限られている
という状態になっています。
AIエンジニアの年収が高騰している理由
ですので、AIエンジニアの年収は、そのなりにくさより希少性が高く、年収が吊り上がる傾向があります。
海外のAIエンジニアの年収は平均1000万円ほど
Forbesによると、AIエンジニアとして働いている人の年収中央値は、1,200万円ほどとなっています。（引用：The Best AI Companies To Work For In 2018 Based On Glassdoor）
日本のAIエンジニアの年収
日本のAIエンジニアの年収はどれほどでしょうか。こちらも、実際にまとめてみました。
- リクルートのデータサイエンティスト 機械学習エンジニア 【想定年収】580万円～1,200万円
- ピクシーダストテクノロジーズ株式会社 機械学習エンジニア 年収 450万 ~ 1,000万円
- 株式会社カカクコム 機械学習エンジニア：年収550万円～1,000万円
スキルにもよりますが、一般的なソフトウェアエンジニアよりも年収は高くなる傾向があります。
AIエンジニアになるためには
AIを活用する業界で働きたい場合、以下の選択肢をとる方法があります。
- AIを実装できるエンジニアになる ＜難易度：非常に高い＞
- AIの素養があり、サービス設計ができるプロダクトマネージャーになる ＜難易度：そこそこ高い＞
AIを実装できるエンジニアになる ＜難易度：非常に高い＞
AIをゼロから実装できるようになるためには、相当の技術が必要です。
- プログラマーとしてのプログラミングスキル ＜難易度：非常に高い＞
- 数理統計や機械学習モデリングなどの数学の理解 ＜難易度：非常に高い＞
- AIをゼロから実装するための機械学習ライブラリを利用する力 ＜難易度：非常に高い＞
- ビジネス的な知見をもとに、テクノロジーで解決していく力 ＜難易度：非常に高い＞
AIの素養があり、サービス設計ができるプロダクトマネージャーになる ＜難易度：そこそこ高い＞
AIエンジニアになるのは、そもそもエンジニアになること自体が難しいので、プロダクトマネージャーになるという選択肢があり得ると思います。AIエンジニアも足りていませんが、基本的なAIの素養があるビジネスマンも相当少ないので、AIの技術を少し実装でき、AIの技術がどんなものかを知っているプロダクトマネージャーになるのは一つの手かと思います。
実際に、Aidemyというプログラミングスクールを通して、AIを利用したサービスのマネジメント職についた方にインタビューした記事がありますので、ぜひみてみてください！
AIエンジニアになる方法
さて、AIエンジニアになる方法ですが、以下の3通りの方法があります。
- 大学院に情報科学専攻で入学して、AIエンジニアとして転職
- 未経験枠から、機械学習エンジニアとして採用されて、能力を伸ばしていく
- 事業会社でAI部署の立ち上げを行っている企業等に、AIの素養があるプロダクトマネージャーとして参加する
大学院に情報科学専攻で入学して、AIエンジニアとして転職
これは一般的にAIエンジニアになる方法ですが、基本的に即戦力でAIエンジニアとして採用される場合は、大学院で情報科学を専攻している場合を除き、ほとんどありません。
未経験枠から、ポテンシャル枠で機械学習エンジニアとして採用されて、能力を伸ばしていく
こちらはまだ現実的ですが、中途というよりも、ポテンシャル採用枠で機械学習エンジニアとして採用される方法があります。短期的にみると、ポテンシャル採用になるので年収は低くなる可能性はありますが、しっかりと実績を積んでいくことで、今後非常に市場価値は高くなっていくのではないでしょうか。
事業会社でAI部署の立ち上げを行っている企業等に、AIの素養があるプロダクトマネージャーとして参加する
エンジニアとしての参画ではなく、AIの素養があるプロダクトマネージャーとして、事業会社に転職するのが一番可能性があると思います。
どこでAIの技術を学べばよいか
さて、AIの技術を学ぶには、以下の方法があります。
- 情報科学系の大学院に入りなおして、しっかりと基礎から実装能力を身に着けて就職する
- AIのプログラミングスクールに通い、実際にフィードバックをもらいながらポテンシャル枠でAIエンジニアとして採用される
- 独学で頑張る
情報科学系の大学院に入りなおして、しっかりと基礎から実装能力を身に着けて就職する
当たり前なのですが、これをできる人は少ないので解説しません。
AIのプログラミングスクールに通い、実際にフィードバックをもらいながらポテンシャル枠でAIエンジニアとして採用される
実際にデータサイエンティストがいるようなAIに特化したプログラミングスクールに通い、そこでしっかりと集中的に力をつけて未経験でポテンシャル枠としてAIエンジニアとして採用されるか、すでに現在の職種の専門性を持ちつつ、AIエンジニアとしての素養を持ちつつ、AIのプロダクトマネージャーとして転職する方法があるかと思います。
独学で頑張る
不可能ではありませんが、これで転職に成功した人はあまり見たことがないのでやめておいたほうがよいでしょう。
未経験からAIエンジニアになるためには
ということで、以下のシチュエーションに分けて解説します。
- もうPythonエンジニアで、実務経験が1年以上ある人
- ほか言語の学習経験はあるが、Pythonエンジニアではない人
- まだプログラミング自体が未経験なパターン
①、②もうPythonエンジニアで、実務経験が1年以上ある人&ほか言語の学習経験はあるが、Pythonエンジニアではない人
Pythonエンジニアの方で、実務経験がある場合は、以下の学習方法をおすすめしています。
- 独学でAIの学習をある程度進めておく
- 完全につまったくらいからAIに特化したプログラミング学習スクールに行く
前提として、AIエンジニアはほかのエンジニアと違って、数理統計的なバックグラウンドが必要となります。
DAI
独学するにも、まずデータサイエンティストのフィードバックなしで学習を進めていくことが非常に難しいと思われます。
なので、最低でもフィードバックしてくれるAIエンジニアがいる環境下で学習する必要があります。そのためにプログラミングスクールに学習しに行くのがよいです。
- 「フリーランスのAIエンジニアに聞けばいいのでは？」
という考えもあると思うんですが、難しい話です。
DAI
機械学習エンジニアでフリーランスをされている方はほとんどいないという状況なので、今はプログラミングスクールに頼らないと相当しんどいです。
逆に言えばプログラミングスクールに行けば
- 現役のデータサイエンティストからフィードバック
- 面接の対策
など効率的に学習を進めることができます。
https://twitter.com/te_ra_mx/status/1029353740451467264?s=20
上記の方は文系のエンジニアの方ですが、スクールを通してAIエンジニアになられています。
DAI
AIエンジニアの技術顧問費用とおもってプログラミングスクールに通うのがよいと思います。
③まだプログラミング自体が未経験なパターン
まだエンジニアとしての実務経験がない人は、以下の手順をとるのがよいかとおもいます 。
- サーバーサイドエンジニアとしてのスキルを身に着ける
- 完全にアナリスト職の傾向が強い、データサイエンス側の人間として就職する
まずはいきなりAIエンジニアとしてではなく、サーバーサイドエンジニアとして実務経験を積みましょう。
次に、上で紹介したAIのプログラミングスクールで機械学習を学び、AIアナリストかAIエンジニアとして転職しましょう。
AIが学べるプログラミングスクール
AIが学べるプログラミングスクールでお勧めなのが、以下3スクールです。
- キカガク：AIを学んでキャリアアップしたい人向け。
- Aidemy: 現役エンジニア向け。本気でAIを仕事にしたいならココ
- TechAcademy: ビジネス職の人向け。比較的安く受講可能
補助金をもらってお得に学習したいならキカガク
キカガク公式：
https://www.kikagaku.ai/
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キカガクは、給付金をもらってお得に学習しながらAI人材を目指すことができる、完全オンラインのプログラミングスクールです。
DAI
特に、経済産業省が定めるReスキル、JDLAのE資格の認定講座などを受講できるため、キャリアアップを目指す方は必見ですね。
コースの特徴
オンライン動画学習サービス、Udemyでも絶賛された高品質の学習コンテンツ
引用：キカガク公式
キカガクの講座は、Udemyでも高い評価を得ており、1つのコースで35,000人以上が受講している講座もあります。
実際、受講した方の生の声を見てみても、非常にポジティブなものばかりでした。（受講された方のレビューはこちらから）
DAI
キカガクは大手企業の研修だけでなく、個人向けの講座でも高い評価を得ているのが分かりますね。
※また、キカガクは一度スクールに申し込むと、全ての講座を無期限で受講することができるのでかなりお得です。
実際の講座を受講前に体験することができる
キカガクでは、無料体験を申し込むだけでUdemy上で高い評価を得たコースを実際に体験することができます。
受講できるコースは以下の2つで、合計20時間分の学習動画無料になります。
- Python&機械学習入門
- 脱ブラックボックスコース
DAI
特に、脱ブラックボックスのコースはセールなしだと15,000円もするコースなので、まずは無料で機械学習や人工知能について学んでみたい！という方にもおすすめですね。
整理すると、キカガクは以下の方におすすめです。
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※キカガクの講座の無料体験は、3分ほどですぐに学習を始めることができます。
DAI
スクールに行くほどではないけどAIや機械学習に興味があるという方は、気軽に試してみるのがおすすめです。
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完全にAI特化ならAidemy
Aidemy(公式)：https://premium.aidemy.net/
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Aidemyは、AIに特化した東大発のプログラミングスクールです。
東証一部上場企業のAI研修などもおこなっている、日本最大級のAI教育サービスを提供しています。
AIを本格的に学べるプログラミングスクールの中でも、非常にハイレベルで高品質のスクールです。
DAI
あなたの興味が以下2つのどちらかに当てはまるのであれば、Aidemyがおすすめです。
- ある程度Web系のプログラミングを学んでいる
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Aidemyでは、Pythonに特化した講座を8種類用意しています。
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- E資格対策講座
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各コースの金額は以下の通りです。
| 3ヶ月 | 6ヶ月 | 9ヶ月 | |
| AIアプリ開発講座 | ￥528,000 | ￥858,000 | ￥1,078,000 |
| データ分析講座 | ￥528,000 | ￥858,000 | ￥1,078,000 |
| 自然言語処理講座 | ￥528,000 | ￥858,000 | ￥1,078,000 |
| 実践データサイエンス講座 | ￥528,000 | ￥858,000 | ￥1,078,000 |
| E資格対策講座 | ￥327,800 | – | – |
| 機械学習マスター講座 | ￥528,000 | ￥858,000 | ￥1,078,000 |
| ビジネスAI対策講座 | ￥330,000 | – | – |
| 組織を変えるDX講座 | ￥330,000 | – | – |
引用：https://premium.aidemy.net/（2023年4月時点。金額はすべて税込価格です）
DAI
実際に受けてみて満足できなかった場合、8日間以内であれば全額返金保証の対象になります。
また、雇用保険の支給要件を満たしている方であれば、以下4つの講座で教育訓練給付制度（専門実践教育訓練）を利用できます。
- AI アプリ開発講座
- データ分析講座
- 自然言語処理講座
- E資格対策講座
対象者であれば、実際に支払った受講料のうち最大70％を支給してもらえる制度です。
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528,000円（税込）のコースで70％の支給なら、158,400円（税込）で受講できます。
Aidemyでは挫折しにくいサポートに加え、一部の講座では残りの受講期間を有意義に使える学び放題システムを利用することもできます。
丁寧なサポートを受けつつ、AIに特化した講座を受けたい方が学びやすいスクールです。
国の給付金を利用すれば安く受講できるので、興味のある方は対象者かどうか一度確認してみましょう。
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TechAcademyでAIを学べるコースとしては
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があります。
AIコースとデータサイエンスコースのポイント
AIコースは、Python x AIを専門に学びたい人におすすめです。
具体的には、
- 機械学習
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などを、Pythonのライブラリで実装していきます。
一方で、データサイエンスコースは、Python x 統計学を学びたい人におすすめです。
より本格的に
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などを行っていきます。
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最後に
AIエンジニアのプログラミングスクールに関しては、以前AIのプログラミングスクールについてまとめた記事があるのでこちらを参考にしていただけると思います。
また、ここでご紹介したプログラミングスクールは、すべてインタビュー記事を書いておりますので、ぜひ参考にしてみてください！
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