作成日: 2025/6/26 更新日:2025/6/26
AIエンジニアになるには？なり方・必要な資格・仕事内容を解説
「AIエンジニアのなり方は？」
「AIエンジニアになるのに必要な資格は？」
このような疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、主に以下のことについて解説します。
- AIエンジニアとはどんな職業なのか
- 仕事内容・やりがい・給料
- AIエンジニアになるには何をすべきか
- 取得すべき資格
- 向いている人の特徴
また、AIエンジニアに関するよくある質問にも答えています。
AIエンジニアに興味のある人や、AIエンジニアを目指している人に向けてわかりやすく解説しますので、最後までご覧ください。
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この記事を書いた人
年内入試ナビ編集部
年内入試ナビ編集部は、総合型選抜並びに推薦入試対策の専門塾ホワイトアカデミー高等部の講師経験者で構成されています。 編集部の各メンバーは社会人のプロ講師という立場で高校生の総合型選抜や公募推薦・指定校推薦対策のサポートを現役で担当しています。 メンバーの一例としては、「大学受験の指導実績が15年越えの講師や総合型選抜・公募推薦対策の専門塾を現役で運営している塾長、教員免許保有者等が在籍。 各教員の指導経験に基づいた実体験の情報をベースに年内入試関連の様々な情報を定期的に配信しています。
目次
- 1 AIエンジニアとは？
- 1-1 AIエンジニアの仕事内容
- 1-2 AIエンジニアの給料・給与・年収
- 1-3 AIエンジニアのやりがい
- 1-4 AIエンジニアの働き方
- 1-5 AIエンジニアに求められるスキル
- 1-6 AIエンジニアという職業の注意点
- 2 AIエンジニアになるために役立つ資格
- 3 AIエンジニアになる方法
- 4 AIエンジニアになりたい高校生の進路
- 5 おすすめの大学
- 6 おすすめの短期大学・専門学校
- 7 よくある質問
- 7-1 AIエンジニアに向いている人の特徴は？
- 7-2 AIエンジニアになるのはやめとけと言われる理由は？
- 7-3 AIエンジニアには新卒以外でも未経験から挑戦できる？
- 7-4 AIエンジニアと機械学習エンジニアの違いは？
- 8 まとめ
AIエンジニアとは？
AIエンジニアとは、人工知能（AI）を活用したシステムやサービスを設計・開発するエンジニアです。
機械学習やデータ分析の技術を使って、予測・分類・自動化などを実現します。
近年は医療、製造、金融など幅広い分野で活躍の場が広がっています。
以下にAIエンジニアの仕事内容や給料についてまとめます。
- AIエンジニアの仕事内容
- AIエンジニアの給料・給与・年収
- AIエンジニアのやりがい
- AIエンジニアの働き方
- AIエンジニアという職業の注意点
それぞれ見ていきましょう。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、人工知能（AI）技術を活用したシステムやサービスの開発を担当する職種です。
近年では、画像認識、音声認識、自然言語処理、レコメンドシステムなど、さまざまな場面でAIの導入が進んでおり、AIエンジニアの活躍の場も広がっています。
たとえば、チャットボット、画像認識、自動運転、音声認識など、私たちの生活を支えるAIの裏側を支えています。
主な仕事内容には、以下のようなものがあります。
業務内容 | 説明 |
|---|---|
データ収集・前処理 | AIを学習させるためのデータを集め、分析に適した形に整える |
モデルの設計・開発 | 機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを用いてAIモデルを構築する |
学習・評価 | 作成したモデルを学習させ、性能や精度を検証する |
実装・運用 | 実際のシステムやサービスにAIを組み込み、安定して動作するように調整する |
改善・チューニング | 利用状況に応じてAIの精度を高めたり、モデルを最適化したりする |
AIエンジニアは、数学・統計・プログラミング・データサイエンスなど、複数の専門分野を横断して活用する仕事であり、論理的な思考力と探究心が求められます。
AIエンジニアの給料・給与・年収
AIエンジニアの給料・給与・年収については、その勤務先や経験年数によって大きく異なります。
厚生労働省の職業情報サイト「jobtag」によると、AIエンジニアの平均年収は約629万円です。
AIエンジニアの年収は、実務経験や専門スキルのレベルによって大きな幅があります。
若手であっても年収400〜500万円台からスタートしやすく、経験を積むことで800万円以上を目指せるケースも珍しくありません。
AI領域は特に需要が高く、企業の開発フェーズによっては高待遇で採用される傾向があります。
AIエンジニアのやりがい
AIエンジニアのやりがいは、最先端の技術を使って、社会に新しい価値を生み出せることにあります。
自分が設計・開発したAIが人の仕事や生活を便利にしたり、企業の課題解決につながったりする実感を得られるのは、大きな魅力です。
- 社会課題の解決に貢献できる
- 日々進化する技術に触れられる
- 「正解のない課題」に挑戦する面白さがある
- 開発したAIが実際に使われる瞬間に達成感がある
好奇心や探究心を活かして働けるため、技術が好きな人にはやりがいを感じやすい職種です。
AIエンジニアの働き方
AIエンジニアは、IT企業やメーカー、研究機関、スタートアップなど、さまざまな現場で活躍しています。
働く環境や仕事の進め方は企業によって異なりますが、近年は柔軟で自由度の高い働き方が広がっています。
働き方の特徴 | 内容 |
|---|---|
勤務形態 | 正社員が主流だが、スキル次第でフリーランスや業務委託として働く道もある |
勤務スタイル | フルリモートやハイブリッド勤務を導入する企業が多く、自宅で開発に集中できることも多い |
チーム体制 | 一人で完結する仕事は少なく、データサイエンティストやエンジニアと協力して進めることが一般的 |
学習スタイル | 技術進化が早いため、日々の業務と並行して自己学習や最新動向のキャッチアップが求められる |
集中して技術に向き合える環境が整っている一方で、プロジェクト単位での協働や、クライアントへの説明・提案が求められる場面もあります。
自分のペースで働ける自由さと、自律的に成長し続ける姿勢の両方が大切になる職種です。
AIエンジニアに求められるスキル
AIエンジニアに求められるのは、エンジニアとして基本であるプログラミング言語を操るスキルや、チームで仕事を行う際のコミュニケーション能力や協調性です。
- プログラミング言語：Python、Rなど
- 数学・統計の知識：データ分析に必要
- 論理的思考力：データサイエンスの基本
- チームでの協力スキル：他の職種と連携する
パソコンに向かって一人で黙々と作業するイメージがあるかもしせませんが、実際には他者との関わりが欠かせない仕事です。
AIエンジニアという職業の注意点
AIエンジニアは将来性のある魅力的な職種ですが、専門性が高いため、事前に知っておきたい注意点もあります。
- 技術進化が速く、継続的な学習が必須
- AIの挙動を説明する力も必要
- 高度な数学的知識（統計・線形代数など）が求められることもある
- 現場では理想通りに動かないAIも多く、試行錯誤が日常
- 結果がすぐに出ないため、粘り強さや改善力が求められる
AIを「なんとなく便利そう」という感覚だけで目指すとギャップを感じることもあります。
興味を持った段階で、少しずつPythonやデータ分析に触れてみると、自分に合っているかどうかを確かめるヒントになります。
AIエンジニアになるために役立つ資格
AIエンジニアを目指すために、「この大学を出ていないとダメ」「特定の資格がないと無理」というような厳しい条件はありません。
実際には、専門学校卒や文系出身、独学からスタートした人が、現場で活躍している例も数多くあります。
IT業界、特にAI分野では、学歴よりも「何ができるか」「どんなスキルを持っているか」が重視される傾向があります。
そのため、実践的なスキルや知識を身につけておけば、出身や経歴に関係なく十分にチャンスがあります。
ただし、知識を体系的に学ぶ方法として、資格取得を活用するのは効果的です。
とくに未経験から目指す場合や、就職・転職活動でのアピール材料として役立ちます。
資格名 | 詳細 |
|---|---|
G検定（AI検定） | AIに関する基礎知識や活用事例を学べる AI初心者の入門におすすめ |
E資格 | ディープラーニングに特化した専門資格 実装スキルを証明できる |
基本情報技術者試験 | プログラミングやアルゴリズムなどITの基礎力を測る国家資格 |
Pythonエンジニア認定試験 | AI開発で使われるPython言語の理解度を示す資格 |
AWS認定（クラウド系） | クラウド環境とAI活用の組み合わせに強く、実務での評価につながりやすい |
資格や学歴がなくても、スキルと実績があれば十分に通用する世界です。
まずは興味を持ったタイミングで学び始め、少しずつでも自分の強みを育てていくことが、AIエンジニアへの第一歩となります。
AIエンジニアになる方法
AIエンジニアになるにはどのようなことが必要なのでしょうか。
ここでは、具体的なステップについて紹介します。
- AIに関連する知識やスキルを習得する
- IT企業やシステム開発会社SIerに就職する
それぞれ見ていきましょう。
AIに関連する知識やスキルを習得する
AIエンジニアを目指すための第一歩は、AIやプログラミングに関する基礎知識を身につけることです。
AIの開発には、数学・統計・データ分析・プログラミングなど、複数の分野が関わっています。
主に習得しておきたいスキルは以下のとおりです。
- プログラミング言語（Pythonが主流）
- 数学・統計の基礎（線形代数、確率・統計など）
- 機械学習・ディープラーニングの考え方
- データの前処理や分析技術
- AIライブラリの活用（TensorFlow、PyTorchなど）
これらは大学や専門学校で学べるほか、最近ではオンライン学習やプログラミングスクールでも基礎から学ぶことができます。
未経験からでも、少しずつ学んでいくことで確実にスキルを身につけられます。
IT企業やシステム開発会社（SIer）に就職する
AIエンジニアとして働くには、知識やスキルを習得したあと、企業に就職して実務経験を積むことが重要です。
AIを活用する企業は増えており、さまざまな業種・業態の中でエンジニアが活躍しています。
以下に、AIエンジニアが就職する主な企業のタイプを紹介します。
企業のタイプ | 特長 |
|---|---|
自社サービスを開発するIT企業 | 自社プロダクトにAIを活用し、機能改善や新サービスの開発に携われる |
システム開発会社（SIer） | クライアント企業向けにAIを組み込んだシステムを設計・構築 幅広い業界の課題に触れられる |
AI領域に特化したベンチャー企業 | 最先端技術を扱うことが多く、裁量が大きくスピード感のある開発ができる |
研究開発部門を持つ企業・機関 | メーカーや大学、研究機関などで、AI技術の応用や新しいモデルの研究開発を行う |
多くの場合、最初はデータ整理やモデルの実装補助などの業務からスタートし、徐々に設計やアルゴリズム開発、プロジェクトの中核業務へとステップアップしていきます。
現場での経験を積むことで、AI技術をより深く理解し、専門性を高めていくことができます。
興味のある業界や開発スタイルに合わせて、企業選びをすることがキャリア形成の第一歩です。
AIエンジニアに似たシステムエンジニアという仕事
AIエンジニアと似た職業に、システムエンジニアがあります。
情報技術（IT）分野における重要な役割を担う職業で、企業や組織のITシステムを設計、開発、運用、保守する専門家で、AIエンジニアとの類似点も多くあります。
下記の記事で詳しく解説しているので、こちらの記事もぜひご覧ください。
システムエンジニアになるには？なり方・必要な資格・仕事内容を解説
AIエンジニアになりたい高校生の進路
AIエンジニアになりたい高校生の進路はどのようなものがあるのでしょうか。
代表的な2つの進路について解説します。
- 大学に進学する
- 短大や専門学校に進学する
それぞれ見ていきましょう。
大学に進学する
AIエンジニアを目指す進路のひとつが、4年制大学への進学です。
大学の情報工学系や理工系の学部では、人工知能（AI）に関連する数学や統計、プログラミング、データサイエンス、機械学習といった専門知識を体系的に学ぶことにより、AI開発に必要な理論から応用まで段階的に習得できる環境が整っています。
大学進学のメリットは以下の通りです。
- AIやIT全般について幅広く体系的に学べる
- 研究設備や実験環境が充実しており、実践的な学びも可能
- インターンシップや産学連携プロジェクトなど実社会との接点が多い
- 卒業後の進路の選択肢が広く、大学院進学や研究職も目指せる
AI分野では数学の知識が土台となるため、大学によっては数学・理科・英語などの基礎学力が重視されます。
じっくりと専門性を高めたい人や、研究に関心がある人にとって有力な選択肢です。
短大や専門学校に進学する
もうひとつの進路として、短期大学や専門学校でAIやIT分野のスキルを学ぶ道もあります。
2～3年という限られた期間で、プログラミングやデータ分析、AI開発の基礎技術を集中的に身につける実践的なカリキュラムが組まれています。
短大・専門学校進学のメリットは以下の通りです。
- 実習中心の授業で、すぐに現場で使えるスキルが身につく
- AIやITに特化したコースやプログラムが充実している
- 学費や通学期間を抑えて効率よく学べる
- 就職サポートが手厚く、卒業後すぐにエンジニアとして働く人も多い
一方で、短期間で基礎から応用までを習得する必要があるため、学ぶ内容は濃く、自己管理力が求められます。
「早く現場で働きたい」「手に職をつけたい」と考える人には、実践的でスピード感のある進路といえます。
おすすめの大学
AIエンジニアを目指す方におすすめの大学として、会津大学、公立はこだて未来大学、工学院大学をご紹介します。
これらの大学では、人工知能（AI）、機械学習、データサイエンスなどの分野において、実践的なカリキュラムが整備されており、AIエンジニアとしての専門的な知識と技術を養うことができます。
以下に、各大学の概要を紹介します。
大学名 | 大学の概要 |
|---|---|
コンピュータ理工学部では、AI、機械学習、IoT、ロボティクスなどの分野に特化した教育が行われている AIセンターを設置し、機械学習、ディープラーニング、ビッグデータ、AIチップ・ハードウェア実装、AI倫理と社会などの研究領域に取り組んでいる 教員の約4割が外国籍で、国際色豊かな環境のなか、最先端の情報通信技術を学べる点が魅力 | |
システム情報科学部では、情報アーキテクチャ学科と複雑系知能学科を通じて、AI、データサイエンス、情報デザインなどの分野を学ぶことができる 未来AI研究センターを設置し、先進的な人工知能技術の研究開発を支援している 文部科学省の「数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）」に認定されており、データサイエンスの基本的な考え方やAIの手法について学ぶことができる | |
情報学部では、数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）を提供しており、AI技術を活用した課題解決能力を養うことができる 情報学部の情報科学科では、データ分析やAIを駆使して、企業や社会をリードする上流システムエンジニアやデータアナリストを育てることを目指している |
AIエンジニアを目指せる大学
上記に挙げた大学以外にも、AIエンジニアを目指せる大学はあります。
年内入試ナビでは、AIエンジニアを目指せる大学の一覧をまとめています。
こちらもぜひ参考にしてください。
おすすめの短期大学・専門学校
AIエンジニアを目指す方におすすめの短期大学・専門学校は、東京デザインテクノロジーセンター専門学校、日本電子専門学校、日本工学院専門学校の3校です。
これらの学校では、人工知能（AI）、機械学習、データサイエンスに関する実践的なスキルを段階的に学ぶことができ、現場で活躍できるAIエンジニアとしての土台を築けます。
以下に各校の概要を紹介します。
学校名 | 学校の概要 |
|---|---|
AIエンジニア専攻では、Pythonを用いたプログラミングやディープラーニング、自然言語処理、画像認識などのAI技術を学ぶ 産学連携による実践的なプロジェクトや、海外研修などを通じて、即戦力となるスキルを身につけることができる | |
AI分野で必要とされるPython、Java、機械学習フレームワークなどを活用したAIシステム開発を基礎から学べる 初学者でも安心して学べるように段階的なカリキュラムが整っている | |
AI、IoT、RPA、クラウドといった先端技術を横断的に学び、企業連携の授業で実務に近い形でスキルを習得できる 実際の業務を意識した学習で、現場で通用する力を養える |
よくある質問
AIエンジニアに興味がある人はどんなことを疑問に思うのでしょうか。
よくある質問とその回答を記載していきます。
AIエンジニアに向いている人の特徴は？
AIエンジニアは、機械学習や深層学習の技術を活用して、データの解析やモデルの開発を行う高度な技術職です。
プログラミング力だけでなく、論理的思考や数理的な素養が求められます。
以下に、AIエンジニアに向いている人の特徴をまとめました。
特徴 | 説明 |
|---|---|
数学や統計が得意な人 | AIの基礎には線形代数・確率・微分積分などの数理的知識が欠かせない |
論理的に物事を考えるのが得意な人 | モデル設計やアルゴリズム開発において、体系的な思考力が求められる |
プログラミングが好きな人 | Pythonなどを用いたコーディングが日常的に必要になる |
新しい技術にワクワクできる人 | AI業界は変化が激しく、学び続ける姿勢と好奇心が重要 |
理系出身者が有利とされますが、文系でも努力と熱意があれば活躍できるチャンスはあります。
AIエンジニアになるのはやめとけと言われる理由は？
「AIエンジニアになるのはやめとけ」と言われる理由には、業界特有の難しさや過度な期待、厳しい学習環境などがあります。
誰にでも向いているわけではないという現実も、しばしば指摘されます。
やめとけと言われる主な理由は以下の通りです。
- 数学やプログラミングの習得ハードルが高い
- 結果が出るまでに時間がかかり、途中で挫折しやすい
- 専門領域が広く、習得すべき技術が多い（機械学習、NLP、画像処理など）
- 高収入を期待されがちだが、スキルが伴わなければ実現は難しい
- 市場の変化が速く、継続的な学習が苦手な人には不向き
とはいえ、努力を惜しまなければ将来性は高く、やりがいも大きい職種です。
AIエンジニアには新卒以外でも未経験から挑戦できる？
AIエンジニアは高度なスキルが求められる職種ですが、未経験から目指すことも可能です。
近年では、社会人向けのオンラインスクールや転職支援付きのブートキャンプが充実しており、実践的にスキルを学べる環境が整ってきています。
特に、以下のステップを踏むことで未経験でも十分チャンスがあります。
- Pythonを中心としたプログラミングスキルを習得する
- 機械学習・データ分析の基礎を独学またはスクールで学ぶ
- Kaggleなどで実践経験を積む
- ポートフォリオを作成して転職活動に活かす
文系出身や別業界からの転職者も増えており、地道にスキルを積み上げればキャリアチェンジは十分可能です。
AIエンジニアと機械学習エンジニアの違いは？
AIエンジニアと機械学習エンジニアは、どちらもAI技術を扱う専門職です。
違いは、AIエンジニアがシステム全体を統括するのに対し、機械学習エンジニアはモデル構築に特化している点です。
AIエンジニアが“全体を統括する立場”なら、機械学習エンジニアは“モデル構築の職人”といえます。
必要なスキルも異なり、AIエンジニアはMLOpsやプロジェクト設計、機械学習エンジニアは数学・統計やMLライブラリの知識が重要です。
どちらも連携しながらAI開発を支える重要な職種です。
まとめ
本記事では、AIエンジニアの定義から仕事内容・給料・やりがい・なり方・向いている人の特徴までを解説しました。
解説した中でも、AIエンジニアに関する重要なポイントを最後に記載していきます。
- AIエンジニアとは、人工知能（AI）技術を活用したシステムやサービスの開発を担当する職種である
- 主な仕事は、データ収集・前処理、モデルの設計・開発、実装・運用などが挙げられる
- AIエンジニアに取得必須の資格はないが、資格を取得することで就職・転職活動でアピールできる
- 数学や統計が得意な人・論理的に物事を考えるのが得意な人にAIエンジニアはおすすめ
- AIエンジニアになりたい高校生は人工知能（AI）、機械学習、データサイエンスを学べるのある学校に進学するのがおすすめ
本記事がAIエンジニアの全体像を理解する参考になれば幸いです。
AIエンジニアになるには？なり方・必要な資格・仕事内容を解説
AIエンジニアになる方法や、AIエンジニアになるために最適な進学先をまとめた「AIエンジニアのなり方ガイド」をプレゼント中。無料受け取りは、年内入試ナビの無料会員になるだけ。
この記事の監修者
竹内 健登
東京大学工学部卒業。総合型選抜並びに公募推薦対策の専門塾「ホワイトアカデミー高等部」の校長。 自身の大学受験は東京大学に加え、倍率35倍の特別選抜入試を使っての東京工業大学にも合格をし、毎年数人しか出ないトップ国立大学のダブル合格を実現。 高校生の受験指導については東京大学在学時の家庭教師から数えると約10年。 ホワイトアカデミー高等部の創業以来、主任講師の一人として100人以上の高校生の総合型選抜や公募推薦をはじめとした特別入試のサポートを担当。 早慶・上智をはじめとした難関大学から中堅私立大学まで幅広い大学に毎年生徒を合格させている。 2023年には、「勉強嫌いな子でも一流難関大学に入れる方法」という本を日経BPから出版。