「AIエンジニアの資格はあるのか」
「AIエンジニアに必要なスキルを知りたい」
AIエンジニアについて上記のように悩む方は多いです。
AI技術の発展に伴い、AIエンジニアの需要が急増しており、スキルや実績があれば高年収を得られます。
スキルのアピールやスキルアップのために資格を取得するAIエンジニアは増えていますが、具体的な資格の内容について詳しく把握していない方も多いです。
今回の記事では、AIエンジニアの資格の内容や活躍するために必要なスキル、フリーランスの年収などについてお伝えしていきます。
この記事を読めば下記ポイントについて理解できます。
- AIエンジニア関連の資格は初心者向けのG検定から専門的なAI実装検定まで幅広い
- AIエンジニアになるためには高度なプログラミングスキルや数学の知識などが求められる
- AIエンジニアの平均年収は会社員の場合600万円程度、フリーランスの場合約1,000万円である
- エージェントサービスを活用すれば自分に合ったAIエンジニアの案件を探しやすい
AIエンジニアの資格を取得し、AI開発に活かせるスキルを高めていきましょう。
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AIエンジニアの資格は主に6つ
AIエンジニアの資格は主に下記6つです。
- G検定
- E検定
- Pythonエンジニア認定データ分析試験
- 画像処理エンジニア検定
- 統計検定
- AI実装検定
AIエンジニアの資格は多く、資格によってはエンジニア初心者でも勉強して取得できる場合があります。
AIエンジニアを目指す際や案件獲得時に資格が活かせるため、興味のある資格には積極的にチャレンジしていきましょう。
G検定
G検定はJDLA（Japan Deep Learning Association：一般社団法人日本ディープラーニング協会）が実施しており、ディープラーニングを事業に活かすための知識を問う試験です。
G検定ではAIの基礎知識や機械学習、ディープラーニングなどの領域について、広く深い理解を問う問題が出題されます。
合格率は6割を上回る場合もあるため難易度が低く、AI開発の経験がない方でも比較的取得しやすい資格です。
E検定
E検定はG検定と同様にJDLAが実施する試験であり、AIやディープラーニングに関する資格です。
E検定はG検定よりも実践的な内容が問われる資格となっており、ディープラーニングの理論に関する深い理解や実装力が試験で問われます。
また、機械学習や深層学習の理論だけでなく、線形代数や確率・統計といった応用数学などの幅広い分野の問題が出題されるため、数学が苦手な方には難易度の高い資格です。
動画講座や参考書であれば、E検定で問われる内容について体系的に学べるため、学習する際は活用してみてください。
Pythonエンジニア認定データ分析試験
Pythonエンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人のPythonエンジニア育成推進協会が運営しているPython資格試験の一つです。
Pythonの基本構文やデータ分析ライブラリ（NumPy、pandas、Matplotlibなど）の使用方法、機械学習モデルの構築などについての知識が必要となります。
また、数学の基礎知識も問われる試験となっており、資格を取得するにはAI開発に関わる幅広い知識の習得が求められます。
画像処理エンジニア検定
画像処理エンジニア検定は、画像情報教育振興協会（略称CG-ARTS協会）が実施する民間資格であり、画像処理技術を使った開発、設計のスキルをアピールできる資格です。
難易度がベーシックとエキスパートの2種類に分かれており、画像処理における基本知識だけでなく、実際に開発する際に注意すべきポイントなどについても理解しておく必要があります。
画像処理は近年デジタル画像の使用頻度が高まっているため需要が拡大しており、AI開発においても活用される機会が増えています。
画像処理エンジニア検定の資格を保持していれば、AIエンジニアとして案件を獲得できる可能性が高まるため、取得のために学習を始めていきましょう。
統計検定
統計検定は、統計に関する知識や活用力を評価する全国統一試験です。
データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力をアピールできるため、AIエンジニアを目指す際や案件獲得時に役立ちます。
特にデータ分析について一度も学んだことがない方の場合、統計検定の学習を通じて基本的なデータ分析や解析の方法を学べるため、AIエンジニアとしてスキルアップできるでしょう。
AI実装検定
AI実装検定はディープラーニングにおける実装能力や知識量を証明できる資格です。
レベルがB級、A級、S級に分かれており、B級であればAIについて学習を始めたばかりの方でも気軽に挑戦できます。
一方でS級の場合、AIの実装力以外にも画像処理や自然言語処理、有名モデルの実装などの知識やスキルについても問われるため、難易度は高いです。
取得しておけばAIエンジニアとしての活動に役立つ可能性が高いため、AIエンジニアを目指す方におすすめの資格です。
AIエンジニアになるために必要なスキル3選
AIエンジニアになるために必要なスキルは主に下記3つです。
- AI開発に関わるプログラミングスキルを持つ
- 数学や統計学の知識がある
- 幅広い業界知識を持つ
AIエンジニアになるためには、AI開発を行うためにPythonなどのプログラミングスキルや、アルゴリズムに関わる数学的な知識が必要になります。
また、業務で携わる業界について幅広い知識が求められるため、他の職種に比べて幅広いスキルや知識が求められます。
AI開発に関わるプログラミングスキルを持つ
AIを開発するには、プログラミング言語についての深い知識が必要です。
AI開発には、機械学習やディープラーニングなどのアルゴリズムを実装するために、PythonやRなどのプログラミング言語が使われており、高いプログラミングスキルが求められます。
PythonはAI開発に最も適しているプログラミング言語の一つであり、データの収集や処理、モデルの構築などを幅広くカバーするライブラリやフレームワークが多いです。
また、R言語も統計分析や機械学習に適しており、データ分析や可視化に長けています。
プログラミングスキルや開発経験を積んでいくためには、オンライン講座や書籍、プログラミングスクールなどの活用がおすすめです。
また、AI関連のイベントやコミュニティに参加して情報交換を行い、技術の最新動向をキャッチアップしていく姿勢も重要になります。
数学や統計学の知識がある
AI開発では複雑なアルゴリズムを考える場面が多いため、数学や統計学の知識が必要です。
AIの学習アルゴリズムは、データからパターンを見つけ出して予測や分類を行います。
AIのアルゴリズムは数学や統計学に基づいており、データの収集から解析までの全ての段階で数学や統計学の知識が必要です。
具体的には、微積分や線形代数、確率論、統計学、情報理論などの知識が重要になります。
AI開発に役立つ数学や統計学の知識を習得するには、大学や専門学校、オンライン講座などの利用がおすすめです。
また、KaggleやDataCampなどのデータサイエンスコミュニティに参加すれば、実際のデータを用いた解析やモデリングを行い、AI開発の実践的な知識が身に付けられるでしょう。
幅広い業界知識を持つ
AIエンジニアになるためには、AI技術に関する知識だけでなく、対象となる業界についても深い理解が必要です。
AIエンジニアが開発するAIシステムは、業務の効率化やコスト削減など、業界における課題解決のために導入されることが多いです。
そのため、業界の課題や現状を把握し、どのようなAIシステムが求められているかを理解する必要があります。
例えば、金融業界であれば、金融商品についての知識が必要になり、製造業界であれば、工場の現場や製品に関する知識が求められます。
また、ビジネスの観点からAIをどのように活用すべきかを判断し、適切な提案や意思決定をする能力もAIエンジニアには必要です。
AIエンジニアの年収は高い
AIエンジニアは、需要が高まっているため、比較的高い年収を期待できる職種の一つです。
AIエンジニアは、企業内でAI技術の開発や導入に携わるエンジニアであり、一般的には会社員として働く場合が多いです。
日本最大級の求人サイトである求人ボックスによると、AIエンジニアの平均年収は600万円となっており、日本の平均年収に比べて高い傾向にあります。
一方で、AIエンジニアは働き方や労働環境が悪い企業もあるため、就職・転職活動時に情報収集をする必要があります。
フリーランスなら年収1000万円以上を目指せる
AI開発のプロジェクトの需要が高まっている現代において、AIエンジニアとしての需要は高まっており、フリーランスエンジニアとして高年収を得られます。
フリーランスとして働く場合、自分自身でクライアントを獲得し、仕事を受注する必要がありますが、自由な働き方が可能であるため、高単価な案件に挑戦しやすいというメリットがあります。
フリーランスとして働くAIエンジニアの平均年収は、レバテックフリーランスによると約1000万円と言われており、会社員よりも高い年収を得られるでしょう。
ただし、フリーランスとして働く場合、自己管理能力や営業力、契約交渉能力など、技術的なスキル以外にも幅広くスキルが求められます。
AIエンジニアの案件探しにおすすめのサービス3選
AIエンジニアの案件探しにおすすめのサービスは主に下記3つです。
エージェントサービスや案件紹介サイトを有効活用すれば、個人でも効率良くAIエンジニアの案件を獲得できます。
資格取得などで身に付けたスキルを活かし、AIエンジニアとして様々な案件に挑戦していきましょう。
xhours
xhoursであれば、案件探しの経験が浅い方でも簡単にAIエンジニアの案件を見つけられるでしょう。
xhoursは、エンジニアとエンジニアを探している企業・個人とを結びつける案件マッチングサービスを提供しています。
案件の応募や企業とのやり取りを全て無料で行うことができるため、手軽にAIエンジニア向けの案件を探し始められます。
また、キーワード検索や開発言語、希望単価などで絞り込み検索ができるため、効率的にAIエンジニアの案件を探せるでしょう。
シンプルなUIで分かりやすいWebサイトとなっており、案件を自分で探した経験があまりない方にもおすすめのサービスです。
レバテックフリーランス
ITエンジニア向けの仕事を多数紹介しているレバテックフリーランスでは、高単価なAIエンジニアの案件を獲得できます。
レバテックフリーランスはエンドユーザーからの直請け案件を多く紹介しているため、AIエンジニアの高単価な案件をエージェントに紹介してもらえる可能性が高いです。
また、リモート案件が多いだけでなく、自分の働きたい勤務時間やスキルなどに合った案件を紹介してもらえるため、自分のやりたい仕事ができる場合が多いです。
ハイレベルなAI開発に携わることができる案件に挑戦できる場合もあるため、仕事を通じてスキルアップできるでしょう。
フリーランススタート
フリーランススタートはエージェントサービスを一括比較して案件探しができ、豊富な数の案件から自分に合った案件を見つけられるサービスです。
フリーランススタートはプログラミング言語や職種、単価など様々な条件を設定すれば簡単に案件探しを進められます。
また、高単価案件も多く掲載されており、AIエンジニア向けの案件は高収入が得られる場合も多いため、魅力的なサービスです。
一つのサイトで複数のエージェントサービスの案件を比較できるため、自分のスキルや実績に合った案件を効率的に見つけられるでしょう。
AIエンジニアになるには資格取得が役立つ
今回の記事では、AIエンジニアの資格の内容や活躍するために必要なスキル、フリーランスの年収などについてお伝えしてきました。
AIエンジニアになるためには、プログラミングスキルや数学・統計学の知識、幅広い業界知識が必要です。
資格の勉強を通じてAI開発に必要な知識やスキルが身に付いていくため、特にAIエンジニア初心者にはG検定やAI実装検定などの資格取得がおすすめです。
また、AIエンジニアの年収は高く、フリーランスで活躍する場合は年収1000万円以上を目指せます。
AIエンジニアに必要な知識やスキルを身に付け、市場価値の高い人材を目指していきましょう。
