AIエンジニアとは？必要なスキルやフリーランスの案件獲得手順など解説
扱うプログラミング言語や専門とする分野・領域により、さまざまな種類に分類されるエンジニアの仕事。そんな数あるエンジニアの仕事の中で、近年注目を集めているのがAIエンジニアです。AIエンジニアとは、一体どのような仕事なのか。また一般的なITエンジニアとは何が違うのか。詳しく解説していきます。
AIエンジニアとは何か？
近年AIは、家電や医療など、さまざまな分野で活躍が期待されており、その研究開発も盛んに進められています。
そのため、その根幹となるAIの開発を担当するAIエンジニアの需要は非常に高く、一方で新しい知識や技術を問われる分野でもあるため、人材は不足しがちという現状があります。
このことから、数あるエンジニア職の中でも、非常に将来性の高い仕事の一つと言えるでしょう。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの仕事は、大きく分けて「プログラミング系」と「アナリティクス系」に分かれます。
プログラミング系は、その名の通りAIをプログラミングするのが主な役割です。
プロジェクトやクライアントが抱える課題に応じて、どのようなAIを開発すれば良いかを考え、アルゴリズムや学習モデルを構築していきます。
一方のアナリティクス系は、AIが集めたデータを解析し、そこからシステムの改善を行ったり、クライアントの課題解決の方法を明らかにしたりしていくのが主な役割です。
AIに関する知識はもちろん、課題解決の方法を提案するコンサルティング能力も問われる仕事と言えるでしょう。
プログラミング系とアナリティクス系は、必ずしも担当が分かれているわけではなく、一人が両方の役割を兼任しているケースも少なくありません。
そのため、開発だけを極めるのではなく、コンサルティングの能力も同時に磨いていくことができれば、それだけ活躍の幅を増やしていくことにもつながります。
「AIエンジニア」と「ITエンジニア」の違い
AIエンジニアとITエンジニアは、
・プログラミングを行う
・課題解決の方法についてクライアントに提案を行う
といった側面では、似た作業を行っています。
しかし、もう少し解像度をあげて作業領域をみてみると違いがわかります。
例えば、ITエンジニアが「Aと聞けばBと答えるシステム」を作るとしましょう。
これに対しAIエンジニアは「Aと聞いた時にB、C、Dどれで返答するかを考えるAI」を作るといった違いがあります。
そのため、ITエンジニアと比べてAIエンジニアの方がプロジェクトの上流に関わることが多くなる傾向にあります。
上流に関わることが多い分、プログラミングの知識はもちろん、AIや数学、統計学といった幅広い知識が必要になるのです。
AIエンジニアになるために必要なスキルや知識
さらに最近では、機械学習をより発展させたディープラーニングの知識も必要となるでしょう。
そしてもう一つ必要になってくるのが、PythonなどのAI開発に向いたプログラミング言語を習得することです。
もちろん、他のプログラミング言語でも応用がききますが、AIに強いプログラミング言語を習得しておけば、それだけ市場価値が高くなり、より広い活躍の場を与えられるチャンスも多くなります。
さらに、AIを使って集めたデータを分析する、数学や統計学の知識も持っておきたいところです。
前述したように、AIエンジニアの仕事はAI開発だけに留まりません。
クライアントに対しより多くの価値を提供していくためには、データの分析やそこからの提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠です。
AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
フリーランスのAIエンジニアとして活動するためには、まずは企業に就職して実務経験を積みましょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのは難しいため、将来を見据えてまずは就職して経験を積むことが重要です。
就職することで働きながらスキルを養うことが可能です。
3年間程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
実務経験をある程度積んだ後に、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業しましょう。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがおすすめです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
画像認識・処理システム開発
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
→案件を探してみる
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
ポートフォリオを活用しながら営業して案件をいくつか受注し、流れを理解できたらフリーランスAIエンジニアとして独立して本格的に活動しましょう。
フリーランスはエンジニアの仕事以外にも、経理などの事務作業もすべて自分で対応しなければなりません。
たとえば、確定申告も毎年自分で行う必要があります。税金や会計の専門知識も理解しておく必要があるため、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど対策をしておきましょう。
また、フリーランスAIエンジニアとして独立して、すぐにスムーズに活動できるとは限らないため、半年間程度生活できる貯蓄があれば安心です。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
AIエンジニアの概要と、求められる知識やスキル、フリーランスAIエンジニアとして案件を獲得する手順について解説しました。
AIは今後ますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
プロフェッショナルとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
その行程は決して楽なものではありませんが、非常にやりがいも大きな仕事であることは間違いありません。
少しでも興味があればぜひ積極的にチャレンジしてみてくださいね。
→案件を探してみる
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moveIT運営事務局
moveIT!は機械的なマッチングだけでなく、人との繋がりを重視したIT専門の求人紹介サポートサービスです。
フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
近年AIは、家電や医療など、さまざまな分野で活躍が期待されており、その研究開発も盛んに進められています。
そのため、その根幹となるAIの開発を担当するAIエンジニアの需要は非常に高く、一方で新しい知識や技術を問われる分野でもあるため、人材は不足しがちという現状があります。
このことから、数あるエンジニア職の中でも、非常に将来性の高い仕事の一つと言えるでしょう。
AIエンジニアの仕事は、大きく分けて「プログラミング系」と「アナリティクス系」に分かれます。
プログラミング系は、その名の通りAIをプログラミングするのが主な役割です。
プロジェクトやクライアントが抱える課題に応じて、どのようなAIを開発すれば良いかを考え、アルゴリズムや学習モデルを構築していきます。
一方のアナリティクス系は、AIが集めたデータを解析し、そこからシステムの改善を行ったり、クライアントの課題解決の方法を明らかにしたりしていくのが主な役割です。
AIに関する知識はもちろん、課題解決の方法を提案するコンサルティング能力も問われる仕事と言えるでしょう。
プログラミング系とアナリティクス系は、必ずしも担当が分かれているわけではなく、一人が両方の役割を兼任しているケースも少なくありません。
そのため、開発だけを極めるのではなく、コンサルティングの能力も同時に磨いていくことができれば、それだけ活躍の幅を増やしていくことにもつながります。
プログラミング系は、その名の通りAIをプログラミングするのが主な役割です。
プロジェクトやクライアントが抱える課題に応じて、どのようなAIを開発すれば良いかを考え、アルゴリズムや学習モデルを構築していきます。
一方のアナリティクス系は、AIが集めたデータを解析し、そこからシステムの改善を行ったり、クライアントの課題解決の方法を明らかにしたりしていくのが主な役割です。
AIに関する知識はもちろん、課題解決の方法を提案するコンサルティング能力も問われる仕事と言えるでしょう。
プログラミング系とアナリティクス系は、必ずしも担当が分かれているわけではなく、一人が両方の役割を兼任しているケースも少なくありません。
そのため、開発だけを極めるのではなく、コンサルティングの能力も同時に磨いていくことができれば、それだけ活躍の幅を増やしていくことにもつながります。
「AIエンジニア」と「ITエンジニア」の違い
AIエンジニアとITエンジニアは、
・プログラミングを行う
・課題解決の方法についてクライアントに提案を行う
といった側面では、似た作業を行っています。
しかし、もう少し解像度をあげて作業領域をみてみると違いがわかります。
例えば、ITエンジニアが「Aと聞けばBと答えるシステム」を作るとしましょう。
これに対しAIエンジニアは「Aと聞いた時にB、C、Dどれで返答するかを考えるAI」を作るといった違いがあります。
そのため、ITエンジニアと比べてAIエンジニアの方がプロジェクトの上流に関わることが多くなる傾向にあります。
上流に関わることが多い分、プログラミングの知識はもちろん、AIや数学、統計学といった幅広い知識が必要になるのです。
AIエンジニアになるために必要なスキルや知識
さらに最近では、機械学習をより発展させたディープラーニングの知識も必要となるでしょう。
そしてもう一つ必要になってくるのが、PythonなどのAI開発に向いたプログラミング言語を習得することです。
もちろん、他のプログラミング言語でも応用がききますが、AIに強いプログラミング言語を習得しておけば、それだけ市場価値が高くなり、より広い活躍の場を与えられるチャンスも多くなります。
さらに、AIを使って集めたデータを分析する、数学や統計学の知識も持っておきたいところです。
前述したように、AIエンジニアの仕事はAI開発だけに留まりません。
クライアントに対しより多くの価値を提供していくためには、データの分析やそこからの提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠です。
AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
フリーランスのAIエンジニアとして活動するためには、まずは企業に就職して実務経験を積みましょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのは難しいため、将来を見据えてまずは就職して経験を積むことが重要です。
就職することで働きながらスキルを養うことが可能です。
3年間程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
実務経験をある程度積んだ後に、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業しましょう。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがおすすめです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
画像認識・処理システム開発
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
→案件を探してみる
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
ポートフォリオを活用しながら営業して案件をいくつか受注し、流れを理解できたらフリーランスAIエンジニアとして独立して本格的に活動しましょう。
フリーランスはエンジニアの仕事以外にも、経理などの事務作業もすべて自分で対応しなければなりません。
たとえば、確定申告も毎年自分で行う必要があります。税金や会計の専門知識も理解しておく必要があるため、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど対策をしておきましょう。
また、フリーランスAIエンジニアとして独立して、すぐにスムーズに活動できるとは限らないため、半年間程度生活できる貯蓄があれば安心です。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
AIエンジニアの概要と、求められる知識やスキル、フリーランスAIエンジニアとして案件を獲得する手順について解説しました。
AIは今後ますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
プロフェッショナルとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
その行程は決して楽なものではありませんが、非常にやりがいも大きな仕事であることは間違いありません。
少しでも興味があればぜひ積極的にチャレンジしてみてくださいね。
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moveIT!は機械的なマッチングだけでなく、人との繋がりを重視したIT専門の求人紹介サポートサービスです。
フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
・プログラミングを行う
・課題解決の方法についてクライアントに提案を行う
といった側面では、似た作業を行っています。
しかし、もう少し解像度をあげて作業領域をみてみると違いがわかります。
例えば、ITエンジニアが「Aと聞けばBと答えるシステム」を作るとしましょう。
これに対しAIエンジニアは「Aと聞いた時にB、C、Dどれで返答するかを考えるAI」を作るといった違いがあります。
そのため、ITエンジニアと比べてAIエンジニアの方がプロジェクトの上流に関わることが多くなる傾向にあります。
上流に関わることが多い分、プログラミングの知識はもちろん、AIや数学、統計学といった幅広い知識が必要になるのです。
AIエンジニアになるためには、当然のことながら機械学習や人工知能といったAIに関する深い知識を身に付けておかなければなりません。
さらに最近では、機械学習をより発展させたディープラーニングの知識も必要となるでしょう。
そしてもう一つ必要になってくるのが、PythonなどのAI開発に向いたプログラミング言語を習得することです。
もちろん、他のプログラミング言語でも応用がききますが、AIに強いプログラミング言語を習得しておけば、それだけ市場価値が高くなり、より広い活躍の場を与えられるチャンスも多くなります。
さらに、AIを使って集めたデータを分析する、数学や統計学の知識も持っておきたいところです。
前述したように、AIエンジニアの仕事はAI開発だけに留まりません。
クライアントに対しより多くの価値を提供していくためには、データの分析やそこからの提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠です。
さらに最近では、機械学習をより発展させたディープラーニングの知識も必要となるでしょう。
そしてもう一つ必要になってくるのが、PythonなどのAI開発に向いたプログラミング言語を習得することです。
もちろん、他のプログラミング言語でも応用がききますが、AIに強いプログラミング言語を習得しておけば、それだけ市場価値が高くなり、より広い活躍の場を与えられるチャンスも多くなります。
さらに、AIを使って集めたデータを分析する、数学や統計学の知識も持っておきたいところです。
前述したように、AIエンジニアの仕事はAI開発だけに留まりません。
クライアントに対しより多くの価値を提供していくためには、データの分析やそこからの提案など、コンサルティングの要素も必要不可欠です。
AIエンジニアがフリーランスとして案件を獲得する手順
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
フリーランスのAIエンジニアとして活動するためには、まずは企業に就職して実務経験を積みましょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのは難しいため、将来を見据えてまずは就職して経験を積むことが重要です。
就職することで働きながらスキルを養うことが可能です。
3年間程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
実務経験をある程度積んだ後に、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業しましょう。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがおすすめです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
画像認識・処理システム開発
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
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3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
ポートフォリオを活用しながら営業して案件をいくつか受注し、流れを理解できたらフリーランスAIエンジニアとして独立して本格的に活動しましょう。
フリーランスはエンジニアの仕事以外にも、経理などの事務作業もすべて自分で対応しなければなりません。
たとえば、確定申告も毎年自分で行う必要があります。税金や会計の専門知識も理解しておく必要があるため、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど対策をしておきましょう。
また、フリーランスAIエンジニアとして独立して、すぐにスムーズに活動できるとは限らないため、半年間程度生活できる貯蓄があれば安心です。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
AIエンジニアの概要と、求められる知識やスキル、フリーランスAIエンジニアとして案件を獲得する手順について解説しました。
AIは今後ますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
プロフェッショナルとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
その行程は決して楽なものではありませんが、非常にやりがいも大きな仕事であることは間違いありません。
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1.就職してAIエンジニアの実務経験を積む
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
それぞれ詳しく解説していきます。
フリーランスのAIエンジニアとして活動するためには、まずは企業に就職して実務経験を積みましょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのは難しいため、将来を見据えてまずは就職して経験を積むことが重要です。
就職することで働きながらスキルを養うことが可能です。
3年間程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
前述したように、AIエンジニアはさまざまな知識やスキルが求められます。
独学では限界があり、未経験でいきなりフリーランスになるのは難しいため、将来を見据えてまずは就職して経験を積むことが重要です。
就職することで働きながらスキルを養うことが可能です。
3年間程度の実務経験を積めば、フリーランスAIエンジニアとして独立しやすくなるでしょう。
2.実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業する
実務経験をある程度積んだ後に、これまでの実績や経歴をポートフォリオにまとめて営業しましょう。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがおすすめです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
AI開発（機械学習・人工知能）
データ収集・分析
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自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
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3.フリーランスAIエンジニアとして独立して活動する
ポートフォリオを活用しながら営業して案件をいくつか受注し、流れを理解できたらフリーランスAIエンジニアとして独立して本格的に活動しましょう。
フリーランスはエンジニアの仕事以外にも、経理などの事務作業もすべて自分で対応しなければなりません。
たとえば、確定申告も毎年自分で行う必要があります。税金や会計の専門知識も理解しておく必要があるため、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど対策をしておきましょう。
また、フリーランスAIエンジニアとして独立して、すぐにスムーズに活動できるとは限らないため、半年間程度生活できる貯蓄があれば安心です。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
AIエンジニアの概要と、求められる知識やスキル、フリーランスAIエンジニアとして案件を獲得する手順について解説しました。
AIは今後ますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
プロフェッショナルとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
その行程は決して楽なものではありませんが、非常にやりがいも大きな仕事であることは間違いありません。
少しでも興味があればぜひ積極的にチャレンジしてみてくださいね。
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フリーランスの他、正社員・契約社員・派遣・アルバイト・インターン、またはIT業界への就職転職希望者、IT業界での将来独立・起業を目指している方々など、働き方や経験者/未経験者を問わず幅広く総合的に支援するサービスをご提供しております。
ポートフォリオとは、自分のスキルや経歴などをまとめたもので、営業する際のツールとして活用します。
案件を受注できるまで時間がかかるケースや、不安に感じることも多いため、副業からコツコツと活動していくのがおすすめです。
AIエンジニアの案件としては、主に次のようなものがあります。
自身の専門分野に近い案件を探して、地道に営業していきましょう。
ポートフォリオを活用しながら営業して案件をいくつか受注し、流れを理解できたらフリーランスAIエンジニアとして独立して本格的に活動しましょう。
フリーランスはエンジニアの仕事以外にも、経理などの事務作業もすべて自分で対応しなければなりません。
たとえば、確定申告も毎年自分で行う必要があります。税金や会計の専門知識も理解しておく必要があるため、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど対策をしておきましょう。
また、フリーランスAIエンジニアとして独立して、すぐにスムーズに活動できるとは限らないため、半年間程度生活できる貯蓄があれば安心です。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
フリーランスはエンジニアの仕事以外にも、経理などの事務作業もすべて自分で対応しなければなりません。
たとえば、確定申告も毎年自分で行う必要があります。税金や会計の専門知識も理解しておく必要があるため、会計ソフトの導入や税理士に依頼するなど対策をしておきましょう。
また、フリーランスAIエンジニアとして独立して、すぐにスムーズに活動できるとは限らないため、半年間程度生活できる貯蓄があれば安心です。
フリーランスAIエンジニアとして実績を少しずつ増やしていき、条件の良い案件の獲得を目指しましょう。
まとめ
AIは今後ますます活用の幅が広がり、それに応じてAIエンジニアのニーズも高まっていくことは確実です。
プロフェッショナルとして活躍するためには、一般的なITエンジニアではそこまで必要とされない知識に関しても貪欲に吸収していく必要があるでしょう。
その行程は決して楽なものではありませんが、非常にやりがいも大きな仕事であることは間違いありません。
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