AIエンジニアやAI業界への転職を解説！　仕事内容や面接のポイントは？

AIは、先端IT産業の中でも特に技術の進歩が著しい分野で、AIエンジニアやAI業界の人材も不足しています。
ここでは、AIエンジニアをはじめとする、AI関連の主な職種や仕事内容のほか、AI人材市場の現状などをご紹介します。また、転職に必要なスキルや経験、おすすめの採用選考対策など、AI業界全般への転職事情についても見ていきましょう。

＜目次＞
市場規模が拡大するAI業界
日本国内におけるAI人材の需給ギャップ
注目を集めるAI技術の活用法
AIエンジニアやAI関連の主な職種の仕事内容
AIエンジニアやAI関連の主な職種の年収は？
AIエンジニアやAI関連の主な職種に求められるスキル・経験
AIエンジニアやAI関連の主な職種の採用選考・おすすめの面接対策
AIエンジニアやAI関連の主な職種に向いている人
未経験からAIエンジニアやAI関連の主な職種に転職は可能？
転職エージェントに相談するメリット
AIエンジニアやAI業界への転職希望者にキャリアコンサルタントからアドバイス

市場規模が拡大するAI業界

AI（人工知能）とは「Artificial Intelligence」の略語です。明確な定義はありませんが、概ね人間の脳と同じように、みずから認識、学習、判断、予測などが可能であること。そして、人間のような知的な振る舞いができるコンピューターシステム全般を指す言葉として使われています。
近年、AI業界は急速に市場規模が拡大しており、すでに生活やビジネスの場で、さまざまな形で活用されています。
具体的にAIの活用例には、下記のようなものが挙げられます。

＜主なAIの活用例＞

・お掃除ロボット
・自動会計
・検索エンジンの最適化
・クレジットカードの不正利用検知
・自動車の自動運転
・競馬の着順予想
・医師の画像診断サポート
・資産の運用・管理

例えば、お掃除ロボットは、これまで人の手で行っていた家庭やオフィスの床清掃などを、AIによる自律走行で行うことができるロボットです。障害物をセンサーで検知して自動で避けたり、間取りやフロアレイアウトを学習して効率的な清掃経路を自動で判別したりできます。
商業施設やオフィスなど法人向け清掃業では、営業時間外の深夜・早朝に作業が発生することや長時間作業などが原因で人材定着率が低く、労働者不足が常態化しているといわれています。AIを搭載した業務用掃除ロボットの普及により、その課題解決が期待されています。
AIは、現在進行形で進歩している技術であり、今後ますます多くの業種での活用が進むと予想されます。
富士キメラ総研が独自の調査をもとに作成した「2019 人工知能ビジネス総調査」によると、AIビジネスの国内市場規模は、2030年度には2兆1286億円にもなると予測されています。

日本国内におけるAI人材の需給ギャップ

AI人材は世界的に不足しており、どの国も人材の獲得・育成に力を入れています。
2019年5月16日に公表された経済産業省「平成30年度 我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備」の調査によると、国内のAI人材は2018年時点で3.4万人が不足しており、今後もこの数は拡大していくと予想されています。
2030年の予測として、AI需要が年平均成長率約16.1％で拡大した場合、AI人材の生産性がまったく上昇しない場合で14.5万人の人材が不足。AI人材の生産性が0.7％上昇した場合でも、12.4万人の人材が不足すると試算されています。

このようなAI人材不足の解消に向けた取り組みとして、日本政府は2019年3月29日に「AI戦略（有識者提案）及び人間中心のAI社会原則（案）について」を発表しました。この中で政府は、文系・理系を問わず、すべての高校生に数理・データ関連教育を行うことや、年間2000人のAIに特化したエキスパート人材（うちトップクラス100人）を育成することなどを掲げています。

また、一般社団法人日本経済団体連合会（経団連）も、2019年2月19日に「AI活用戦略～AI-Readyな社会の実現に向けて～」と題する提言を発表。あらゆる個人がAIを使い便益を受けられるよう、トップ人材や中核人材の育成、利用者へのリテラシー教育を行うことが必要だと主張しています。

注目を集めるAI技術の活用法

AI技術は、社会のさまざまな領域でその活用法が模索されています。現時点でのAI市場は、大きくは「業種別市場」「AIビジネス市場」「AI活用ソリューション市場」「エッジAIコンピューティング市場」の4つのカテゴリーに分けられます。

業種別市場

SIerやITベンダーでSEとして働く場合、元請け会社からの指示に従ってシステム開発を担当するのが中心で、プロジェクトの企画段階から関わる機会はほとんどありません。2次請け、3次請けの案件が多い会社であれば、要件定義や設計など、システム開発の上流工程に関われない場合もあるでしょう。
一方、コンサルティングファームでは、クライアントから直接案件を受ける1次請け、いわゆる「プライム案件」に携わるチャンスが多くあり、よりエンドユーザーに近いポジションで仕事をすることが可能です。また、最上流工程であるクライアントの経営課題の分析から、ITを活用した課題解決策の提案、プロジェクトマネジメント、システム導入支援まで、幅広い業務に関わることもできます。

AIビジネス市場

AIビジネス市場には、マーケティング分析、AI基盤の設計、AI搭載商品の設計、AIコンサルティング、AI人材教育サービスなどの仕事があります。

AI活用ソリューション市場

社会やビジネスのさまざまな課題を解決するAI活用ソリューション市場では、特に下記のAI活用技術が注目されています。

　　　　

・AI-OCR
AI-OCRとは、手書きの文字や印刷された文字をスキャナーやカメラで読み込み、文字を認識して、文字データに変換するOCR（光学文字認識）にAIを融合させた技術です。AIを組み合わせたことで、従来のOCRより読み取り精度が向上し、事前に読み取り位置や項目を指定しなくても、文字の認識・データ変換が可能となりました。
つまり、帳票のフォーマットに関係なく、スキャンするだけで項目を抽出してデータ化できるので、業務効率が大幅に向上します。デジタルデータの入力・集計・加工・出力といった業務を自動化するRPAと組み合わせれば、業務のかなりの部分を自動化することも可能です。
AI-OCRは人気の技術で、中堅・中小企業を中心に導入が進んでいます。

・カンバセーションAI
カンバセーションAIは、音声対話、テキスト対話を行うAIです。言語解析技術を使って、人と自然な対話ができる対話エンジンをベースとし、ビジネスユーザー向けのチャットや自動車、ロボット、IoTデバイスなどへの活用が期待されています。
現在、顧客からの問い合わせ対応業務軽減、顧客満足度の向上を目的として、多くの企業で導入が進められています。今後は、電話での問い合わせに対応した、音声での高度な対話が可能なカンバセーションAIの開発が進むと予想されています。

エッジAIコンピューティング市場

エッジAIコンピューティングとは、車やIoTデバイスなどのエッジ（端末）に搭載されているAIを使ったデータ処理のことです。これに対し、クラウドによって提供されるAIプラットホームを活用するAIを、「クラウドAI」と呼びます。
クラウドAIによるデータ処理は、大量のデータをネットワーク経由で通信する必要があるため、どうしても数秒・数ミリ単位の遅れやずれが発生します。さらに、インターネット回線が途切れるリスクもあるため、ほぼリアルタイムの応答が求められる車の自動運転やファクトリーオートメーションには向きません。
その問題を解決するために開発されたのが、エッジAIコンピューティングです。膨大なデータをリアルタイムで処理する必要のある自動運転や、業務用ロボットへの活用が期待されています。

AIエンジニアやAI関連の主な職種の仕事内容

AI人材のうち研究者は、理系の大学・大学院で学び、研究の実績を積み、論文発表などを繰り返して初めて就ける職業です。ただし、AI人材全体に占める研究者の数は、あまり多くありません。2019年4月2日にカナダのAIスタートアップ企業であるElement AIが発表した「2019年グローバルAIタレントレポート」によると、2018年に主要なAI会議で英語論文を発表した日本のAI研究者は805人でした。なお、うち9％が女性研究者となっています。
そのほか、AI開発や運用などにはあまり関わらない職種として、AI技術・製品の営業や、AI技術を活用し課題解決を提案するコンサルタントがあります。
AI関連の主な職業には、下記のようなものがあります。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AIのための数理モデルをソフトウェアやシステムとして実装するのが仕事です。主に「AI開発エンジニア／機械学習エンジニア」と「データエンジニア／データアナリスト／データサイエンティスト」の2つのタイプに分けられます。ただし、一部仕事の領域が被る部分はあります。

・AI開発エンジニア／機械学習エンジニア
AI開発エンジニアは、AIモデル（数理モデル）を使ったデータ解析やシステム開発のほか、機械学習やディープラーニングの学習モデルの開発など、AI機能を搭載したソフトウェアやシステム全般の開発を行います。機械学習エンジニアは、AI開発エンジニアの職種のひとつで、特に機械学習の実装や開発に携わる技術職です。
AI開発エンジニアや機械学習エンジニアは、勤務先がAI技術やAI技術を組み込んだ商品を扱っている企業であれば、自社のシステム開発を行います。コンサルティング会社など、顧客のためのシステムを提供する企業なら、顧客それぞれのニーズに合致したシステム開発を手掛けることになります。
AI開発は、エンジニアが自分で一から開発する場合もあれば、FacebookやGoogleなどの大手IT企業や、AIの研究者らが提供するツールなどを使用して、開発を進める場合もあります。経験が浅いうちは後者が中心です。

・データエンジニア／データアナリスト／データサイエンティスト
データエンジニアやデータアナリスト、データサイエンティストは、AIが学習したデータの分析や機械学習アルゴリズムの調整、ビッグデータの管理・解析に必要なAI開発などを手掛けるのが仕事です。また、ビッグデータの解析や収集・分析した情報をもとに、業務改善や課題解決のための提案を行うコンサルティングの仕事も、業務範囲に含まれます。
なお「データエンジニアはデータの収集・管理」「データアナリストは解析」「データサイエンティストは解析結果にもとづいた戦略提案」を担当するといわれる場合もありますが、求人情報上はこの3つに明確な使い分けはないようです。同じような仕事でも、データアナリストとする企業もあれば、データサイエンティストと表記する企業もあります。

営業

AI関連職における営業の仕事内容は、基本的にはメーカーの営業と大きな違いはありません。自社開発のAI技術やAI機能を組み込んだ製品やサービスを営業します。

ITコンサルタント／AIコンサルタント

ITコンサルタントやAIコンサルタントは、AI技術の知見を活かして、クライアントの課題やニーズに応じた提案を行い、課題を解決する仕事です。企業のAI導入戦略のサポートやAIを活用した経営戦略の策定、製品・サービスの提案、販売戦略の立案などを行います。

AIエンジニアやAI関連の主な職種の年収は？

AI関連職種の年収は、個々人のスキルや企業が求めるスキル水準によってかなり違ってきます。実務経験5、6年前後の、20代後半～30代前半の転職者の場合、エンジニア職で想定年収500万～700万円、コンサルタント職で700万円以上、営業職などは500万～600万円程度であることが多くなります。
ただし、営業職の年収は成果によっても変わりますし、特にスタートアップ企業の給与テーブルにはバラツキがあります。
参考までに、実際の求人情報からAI関連職種の年収例をいくつかご紹介します。

■AI開発エンジニア／機械学習エンジニアの年収例

■データエンジニア／データアナリスト／データサイエンティストの年収例

■営業の年収例

■ITコンサルタント／AIコンサルタントの年収例

AIエンジニアやAI関連の主な職種に求められるスキル・経験

続いては、AI関連の主な職種に求められることが多いスキル・経験を、それぞれいくつかご紹介しましょう。

AI開発エンジニア／機械学習エンジニア
・機械学習やディープラーニングの知識
・汎用プログラミング言語Pythonによるプログラミングスキル
・統計学や線形代数、微分積分などの数学的知識
・SQLを含むデータベースに関する知識
・クラウドサービスの知識

データエンジニア／データアナリスト／データサイエンティスト
・統計学や線形代数、微分積分などの数学的知識
・SQLを含むデータベースに関する知識
・PythonやRなどのプログラミング言語を使ったプログラミングスキル
・複数のデータ分析ツールを使いこなすスキル
・論理的思考力やプレゼンテーションスキル

営業
・提案営業の経験
・転職先企業がターゲットとする業界・顧客層を顧客とした営業経験
・転職先企業がターゲットとする業界に関する知識
・経営企画やマーケティング、戦略立案などに関わった経験
・システム構造やプログラミング言語に関する基礎知識

ITコンサルタント／AIコンサルタント
・コンサルティングファームでの実務経験
・ITエンジニアとしての経験
・論理的思考力
・プレゼンテーション能力
・高いコミュニケーション能力
・AI技術に対する深い理解（エキスパートレベルの場合）

AIエンジニアやAI関連の主な職種の採用選考・おすすめの面接対策

AI関連職のうち、AIエンジニアとそのほかの職種では、採用時に求められるスキルや経験が異なります。
AIエンジニアの場合、AI関連のスキルや能力を備えた即戦力になれる人材が求められており、ポテンシャル採用はほとんどありません。
一方、営業、ITコンサルタントやAIコンサルタントは、必ずしもAIに関する深い知識や経験が必要なわけではなく、営業なら営業の、コンサルタントならコンサルタントの業務経験がそれぞれ求められます。
AI関連職における主な職種ごとの転職ポイントは、下記のようなものが挙げられます。

AIエンジニアの場合

AI開発エンジニアや機械学習エンジニア、データエンジニアやデータアナリスト、データサイエンティストといった、AIエンジニアの職種で重要視されるポイントはどれも同じです。
企業は即戦力のAIエンジニアを求めていますから、転職希望者にどのようなスキルや経験があり、どんな成果を挙げてきたのかに興味を持っています。そのため、AIエンジニアへの転職では、広い業務領域の中でも特にどの部分に精通しているのか、企業が求めるスキルと本人の持つスキルが合致しているのかが、最重要ポイントになります。
また、企業は業務内容のミスマッチを避けるために、転職の動機も質問してきます。AIエンジニアへ転職する場合は、面接時になぜ転職したいのか、転職してどんなことがしたいのかをしっかり伝えられるように、準備しておくことも大切です。

営業の場合

ほかの営業職への転職も同様ですが、AI関連職における営業は、まず数字にコミットした経験があるかが重要になります。どういうプロセスを経て、どういう結果を上げたのかを明確にし、自身の能力をしっかりと可視化して説明できることが大切です。
また、「なぜ異業種の営業に転職したいのか」は必ず聞かれますので、しっかりと対策しておく必要があります。例えば、医療機器の営業経験者が医療分野に特化したAI製品の営業職に転職する場合、「顧客層が同じだから」は理由のひとつにはなりますが、それだけではなぜ転職したいのかの答えになりません。「これまで扱っていた商材では、お客様の要望に十分に応えられている実感がない。お客様に対してできることを広げたい」といった具体的な理由を、明確に伝えられるようにしておきましょう。
なお、AI関連職における営業は管理職としての募集もあります。営業関連職で管理職経験があり、チームマネジメントをしていた経験や、チームの売上にコミットした経験があれば評価の対象となります。管理職の場合は、40歳前後でも採用ターゲットになります。

ITコンサルタント／AIコンサルタントの場合

ITコンサルタントやAIコンサルタントへの転職は、基本的にコンサルティングファームでの業務経験が必須です。ただし、必ずしもデータサイエンスやAI関連領域を経験している必要はありません。戦略コンサルティングファームで3年～5年程度の経験があり、コンサルタントとしての動き方を理解していれば、十分選考の対象となります。
もちろん、ITシステム導入プロジェクトのマネジメントなど、IT関連の経験があれば、その経験は評価されるでしょう。
ITコンサルタントやAIコンサルタントに転職する場合、AI分野の知見があることが理想的です。しかし、何より重要なのは、自分でしっかり勉強しているか、どのようなキャリアを積みたいのかについて、自分の言葉でしっかり話せることです。
企業によっては、選考試験で戦略コンサルティングファームと同じようなケースインタビューを行うところもあります。テーマはさまざまですが、事前に機械学習やAIビジネスに関する課題図書を指定した上で、自社が手掛けた実際の案件をベースにディスカッションを行うケースもありますので、予習は非常に大切です。
また、コンサルタントに欠かせない資質である論理的思考力や課題解決能力、課題の解決策を端的に説明できるスキルなどは、身につけていることが求められます。

AIエンジニアやAI関連の主な職種に向いている人

AI関連職種は、資質や性格より経験・実績が重視される傾向が強いので、転職に成功した人に共通の特性のようなものはありません。
しいていうなら、他業種から営業やITコンサルタントやAIコンサルタントに転職したい理由が、自分の中で明確になっている人が向いているといえるでしょう。

未経験からAIエンジニアやAI関連の主な職種に転職は可能？

ITコンサルタントやAIコンサルタントは、たとえ担当分野は違っていても、コンサルティングファームでの実務経験者であれば挑戦することが可能です。

転職エージェントに相談するメリット

AI関連職で求人が多いのは、スタートアップ企業です。そのほかにも、さまざまな求人がありますが、募集する職業名は同じでも、細かな仕事内容は募集企業ごとに違っています。具体的には、自社製品サービスを開発するのか、コンサルタントの立場で他社のニーズに合わせた製品を開発するのか、開発完了で終了するのか、稼働後の検証まで行うのかといった違いがあります。提示される年収にもバラツキがあるでしょう。
AI業種求人において企業ごとの違いを知るためには、多くの企業の詳細情報を把握している転職エージェントを利用するのがおすすめです。
ぜひ、アンテロープキャリアコンサルティングの転職支援サービスをご利用ください。

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AIエンジニアやAI業界への転職希望者にキャリアコンサルタントからアドバイス

AIのスタートアップ企業は、成り立ちも所属する人のバックグラウンドも年収も、目指す方向性もバラバラです。そのため、自分の志向や理想に合致した企業を選ぶのが何より大切です。積極的に情報を収集し、どこなら自分の理想が実現できるのか、しっかり調べておきましょう。
また、営業やITコンサルタント、AIコンサルタントなど、他業界からAI業界に転職する場合、「AI」に対して抱いているイメージと実際の姿は、かなり違っている可能性もあります。エンジニアと同等の専門知識を身につける必要はありませんが、AIを使ってどんなことができるのかを確認したり、基本的な機械学習の知識を学んだりして、AIそのものに対する理解を深めておくことも重要です。
AIスタートアップ企業のTwitterをフォローし、どういうことを発信しているのかをチェックするだけでも勉強になりますので、ぜひ実践してみてください。

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