AIエンジニアに興味はあるけど、そもそもAI業界って魅力的なの？
と言った疑問に答えます。
現SEの視点で、AIエンジニアって魅力的な仕事なのか？に迫ります。
この記事を読み終えることで、人工知能（AI）ってなかなか面白い！と理解でき、興味を深めていただければと思います。
以下の観点でAIエンジニアに必要な情報を紹介します。
AI市場の推移と今後の予想
AI求人ニーズ
AIエンジニアに興味のある人に必要な知識と準備
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AI市場の推移と今後の予想 ｜AI(人工知能）は今後も成長を続けるのか？
ガートナー社：AI技術は 「過度な期待のピーク期」から「幻滅期」 へ推移と予想
ガートナーの調査によると以下の調査結果を公表しています。
IT調査会社のガートナー ジャパンは10月5日、「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル：2016年」を発表した。
中略AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）、データサイエンスなどは「過度な期待のピーク期」にあると分析。今後は期待の反動から「幻滅期」へ次第に移行していく。一方、これまで幻滅期に位置付けていたクラウドコンピューティングは、本格的な普及段階に突入しつつあるとした。
出所：ITMedia
Googleトレンドで見るAI(人工知能）
「人工知能」・「ＡＩ」それぞれのキーワードで注目度を分析します。
人工知能のトレンド
ガートナーのレポートと同じ結果です。
AIのトレンド
一方、調査会社によるAI市場の今後の成長予想はいずれもかなり活況を予想しています。
AIというキーワードで見るとまだまだ注目がある様子がうかがえます。
人工知能（AI）は2016年から2021年にかけ3倍の成長率
同調査では、AI市場をAIエンジンとAIソリューションに分けて調査を進めた。調査対象をIBMやNEC、富士通などの大手ITベンダーやAIベンチャーを含む合計48社とし、自動車や製造、広告、金融など24の適用分野に関して、2021年までの市場規模を予測した。
それによると、2017年のAIエンジン市場は746億円（前年比77％増）、AIソリューション市場が3077億円（同49％増）と見込んでいる。また。2021年にはAIエンジンが年率29.2％増の2080億円、AIソリューション市場は年率28％増の8250億円と予測する。
出所：MONOist
米トラクティカ社：AI市場は2030年まで8年で36倍の成長と予想
アメリカの調査会社であるトラクティカ社(Tractica)のレポートによると、全世界のAI市場は2030年に3671億ドルまで拡大すると試算されています。2017年時点の市場規模が約100億ドルですから、たった8年で36倍以上になると見込まれているのです。
出所：複利の力で億り人
世界のAI戦争でしのぎをけずる、中国とアメリカの戦いも別記事で紹介しています。合わせて読んでみて下さい。AIへのIT投資分析で見る米中関係｜中国はアメリカを超えるか？
拡大するBtoBのAI(人工知能)市場の内訳と分野
2030年には、AIを活用したサービスの成長が予想されています。業種別の成長予測も見てみます。
規模的には、やはり金融系がマーケットも大きい事から大きな業界になります。一方、成長が最も期待されているのは、チャットボット等です。実際にはかなりの企業でチャットボットの導入が進んでいます。
チャットボットと言えば、以下の記事でFacebookの『M』プロジェクトの失敗事例を紹介しました。AI等の技術検証にはPoCが不可欠です。そんなPOCで失敗しない本質を記事にしています。PoC(Proof of Concept)失敗事例で学ぶ本質とは？【必見】
話を戻すと、様々な業種業態で成長が期待されているようにも感じられます。
ガートナーは幻滅期って言っているのに、市場ではかなり期待されているようで、ちょっと言ってる意味が分からない
今後、AI（人工知能）技術はどうなっていくの？【本音】
AI(人工知能）と広義で話されていた時代は終わった！が重要なポイントです。
具体的な使えるAIと使えないAIに分離し会話する必要があります。
その際に、使えるAIと使えないAIをAI専門用語で置き換えて話すと
『使えないAI=強いAI』
『使えるAI＝弱いAI』
です。
つまり、人類がAIによって滅亡するのでは？みたいに騒がれていたAIの幻想は終了し、システムロジックとして、特定の分野で人の仕事をリプレイスするツールとしてのAIは今後も成長するという事です。
現状実用化に至っているのは全て、弱いAI（人工知能）です。（まだ強いＡＩは存在していません。少なくとも公表されている限りは、、、）
非実用化→強いＡＩ＝知能を持つ機械は、まだ存在しない
実用化→弱いＡＩ＝人間の知能の一部を担う機会は、今後技術とマーケットが活性化する
『強いAI 』 『弱いAI 』 をもっと詳しく知りたい方は、【AI(人工知能）の基礎｜ＡＩとの向き合い方【初心者向け】】の記事をご覧ください。
様々な業界・業種に広がる実用化される弱いAI（人工知能）技術
人工知能（AI）はゆっくり着実に我々の生活の仕事に浸透を始めています。分析・情報処理といった、比較的従来のプログラミングで実施していた領域から浸食が開始しています。
成長著しいAI（人工知能）業界の相関図
ヘルスケア・金融・リテール・自動車・法律・農業・教育等々、多岐にわたる業種でしのぎを削る形で、様々な企業がサービスを提供開始しています。
この1枚のスライドを見ただけでも、プロダクトライフサイクルの初期で市場が活性化している様子をうかがえます。
人工知能機能ごとの人工知能（AI）プレーヤー 相関図
業種別ではなく、ＡＩのプロセス軸で企業のサービスのセグメンテーションも始まっています。まだまだ、名前すらも聞いたことがないような企業も乱立しているＡＩ戦国時代といった状況です。
おそらくインターネットの初期と同様、今後事業として生き残る企業と、消えていく企業が発生します。ですので、全ての企業のリサーチは現時点では不要です。
ＡＩ企業で注目を集めている企業情報に関してはこちらのサイトがお薦めです。
注目のAI企業・AIベンチャーまとめ89選【国内・海外別】。IT大手のディープラーニングの最新動向。
システムエンジニアが押さえておきたいAIの求人情報
AIエンジニアに関する以下の2つの観点をご説明します。
AIの求人推移
AIエンジニアの年収
AI(人工知能）の求人数推移
少々古いデータですが、AI関連の求人は右肩上がりで推移しています。しばらくはこの状態が続くと予想されます。
Googleでも近年急速にAIエンジニアに注目が集まっている様子が理解できます。
AIエンジニアとは仕事内容は？
AIエンジニアは、システムエンジニア同様、AIに特化したシステムを設計しビジネスの課題を解決するの事をデザインするエンジニアです。
AIエンジニアの仕事内容は、
・プログラミング分野
・アナリティクス分野
2分野に大別されます。
一般的システム開発では、システムエンジニアとプログラマーと分別されています。
AIの領域では、一色単に、AIエンジニアでくくられている印象です。今後AI業界が成長を続けると、AIの中でも職業が分類され専門職が発生していくと予想できます。
AIエンジニアの給与は210万円高給！
続いて、AIエンジニアの給与です。以下、SeleQtの調査によりますと、
AI人材の求人情報100件を調査したところ、平均年収は約651万円。職種別ではAIエンジニアは約666万円、AIアナリストは約639万円となり、民間の事業所における年間給与の平均420.4万円を大きく上回る結果となりました。また、年収は「応相談」の求人情報も多いことから、まだ相場が安定していないことがわかるとしています。
上記図を見ていただくとお分かりだと思いますが、AIエンジニア・AIアナリストの平均給与も一般的なIT職と比較し高額です。
さらに注目は、応相談＝つまり、調整するのでどうしても来て欲しい企業の割合も非常に多い事がうかがえます。
売り手市場だな！感が満載です。
経済産業省は2030年には12万人AIエンジニアが不足すると予想
AIビジネス市場の活性化に伴い、IT企業はもちろん製造業や金融業等あらゆる業界において、AI関連の知識・スキルを有するAI人材の確保に注力する企業が増えています。
TRAINOCATE
一方AI人材の不足は深刻で、経済産業省は、2030年にはAI人材の需要に対して約12万人が不足するとの試算を発表しています 。
正に売り手市場のAIエンジニアです。AIエンジニアに強い転職エージェントは【【必見】社内SEにおすすめ転職エージェント16選！！現社内SE談】の記事でご紹介しています。
AIエンジニアに必要な知識と技術
TRAINOCATEの提供するAIトレーニングプログラムによると以下の要素が必要であると定義されています。
この記事でご紹介しているのは、AIエンジニアですので、必要なスキルは、右の
・機械学習の動作展望やアルゴリズムの知識
・AI製品、サービスの知識、データ分析、プログラミングなどの広範囲の知識
と定義しています。
もう少し具体的にかみ砕くと以下の２つです。
AIエンジニア・プログラマは、
①AIに関連した、AIアルゴリズム、製品、データ分析の知識 上級SEのイメージ
② コーディングする為のPythonの知識 プログラマーのイメージ
と定義しなおせます。現状プログラミングをしている方は、②に集中しAIエンジニアの転職を目指すのが近道です。
この機会に、プログラマーから一気にAIエンジニア（上流工程も実施する）を目指す場合は、まだAI業界では仕事のセグメント分けが細かくないのでチャンスであるともいえます。
①AIエンジニアに必要なAIの知識の勉強方法
通常のシステムエンジニアに必要なITリテラシーに加え、AIに特化したサービス開発を行わう必要があります。つまり、IT知識＋AI知識が必要です。
AIを独学で勉強したい人にお勧めの書籍は以下です。
2020年2月時点 Amazon AI/人工知能ベストセラーランキング Best 3
ベストセラー第1位
これからAIを学ぶエンジニアや過去にAIを学習したが挫折してしまったエンジニア向けに、AIの基礎と全体像を解説し「AIとは何か」「AIで何ができるのか」をイメージ可能
MLの勉強に『エンジニアなら知っておきたいAIのキホン: 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説』いいかも。噛み砕いてくれてて基礎おさえられる気がする
— sakamaki (@nochi251) September 7, 2019
ベストセラー第2位
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
斎藤康毅氏の「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」読了。サンプルコードがあってPythonで実際にDeep Learningを実装する体験をしながら学べる素晴らしい本。Pythonは初めてだったけどネットで調べながらでなんとか進めました。いい時代です。
— 前田茂伸 (@azukiyo001) May 6, 2019
ベストセラー第3位
【対象読者】
・「ディープラーニング G検定(ジェネラリスト検定)」を受験しようと思っている人
・ディープラーニングについてこれから広く学びたい人
・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人
#G検定 が近づいてきましたね❗
— チョココ@AIで未来にtouch✌️ (@DzWJ26uO3b8i6aN) February 11, 2020
AI初心者🔰チョココの勉強法ご紹介😊
①深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト
②徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集
③Study-AI
④ちょっとした勉強会参加
調べるとオススメが山のように紹介されてますが、この４つに集中で🆗
②AIエンジニアに必要なPythonの知識をしっかり投資して学ぶお勧めの方法
PythonはAI・機械学習の開発に使えるライブラリがたくさん揃っており、その開発が現在進行系で進んでいる事さらには、AIに限ったことではないですが人気の言語ということもありAIエンジニア（プログラマ）の要件になっています。
Pythonをこれから勉強したい方にお勧めは以下の通信教育です。
公式サイト：https://dotpro.net/
受講料が498,000円と高額ですが、AIの平均年収651万円ですので、回収可能期間と機会損失を天秤にかける必要があります。平均年収より210万高い事実を考慮すると、大抵は即Goしても必ずやり切れればチャレンジお勧めな値段です。
座学や講義ベースの授業ではなく現役エンジニアやAIの研究者が教える実践形式のカリキュラム。 6ヶ月間の密度の濃いカリキュラムにより、本気でAIエンジニアを目指す人にお勧めです。（ 個別相談無料 ）
プログラミングからAIまで学びたい人にお勧め ＋ オンライン or 通学を選べるのがおススメ
エンジニアのキャリア支援を行っていたからこそ得られた知見から、 卒業後すぐにエンジニアとして働くことのできるカリキュラム！ 基礎学習だけでなく、実戦まで手厚くサポート 。 常に新しい技術が要求されるエンジニアのために、 AIやIoT、ブロックチェーンなど今後必要になる最先端技術も学べる！
AI業界の今後の展望｜AIエンジニア必要な知識を現SE目線で解説のまとめ
AIエンジニアの需要は確実に成長しています。将来的には12万人という需給ギャップも予想されています。エンジニアの方にとっては、一般の人の比べるとITリテラシーが高くジョブチェンジの障壁も低いのではないでしょうか？
独学・通信等による先行投資で高給なAIエンジニアを視野に入れてみるのは有りな選択肢ではないでしょうか。AIエンジニアにもおすすめの、各種勉強会は以下の記事でご紹介しています。あわせてご覧ください。