AIエンジニアの将来性について詳しく知ることで、AIエンジニアとしてのキャリアを検討している方や、スキルアップを目指している方にとって、必ず役に立つはずです。

AIエンジニアの需要と将来性は？

AIエンジニアの需要と将来性は、一般的には非常に明るいといわれています。以下に、その要因として重要なポイントを紹介します。

AIエンジニアの現状の需要経済産業省の調査によれば、2018年には約4万人のAIエンジニアが必要であったのに対し、2030年には約24万人まで需要が拡大すると予測されています¹。
AIは多岐にわたる分野で活用されており、スマートフォン、医療、農林業などで画像解析やAIドローンによる農薬散布などに利用されています。
AI技術は改善の余地があり、需要は今後も高まるでしょう。


AI市場の規模は拡大傾向にあるAIに関連したビジネス市場は毎年成長しており、DX（デジタルトランスフォーメーション）を進める企業が増えています。
特に機械学習プラットフォーム市場では成長が見られ、低価格化が進むことで今後も拡大が予想されています。


AI人材の需要に対して供給は大きく不足している現在のAIエンジニアの供給は需要に追いついておらず、IT企業のAI人材は70%以上が不足しているとされています。
AIエンジニアは非常に高い需要があるのに供給が追いついておらず、将来的にも需要が高まり続けるでしょう。


AIエンジニアの将来は明るいAIスキルを持った人材がまだ日本には少なく、人手不足が問題になっていることや、AIエンジニアの業務が企業の売上に直結しやすいため、高い年収を期待できることなどが挙げられます。
AI技術がますます普及することが予想され、AIエンジニアの需要も今後も増加していくことが見込まれています。


AIエンジニアは、将来的にも注目される職業であり、AI技術の進歩に伴いますます重要性が高まるでしょう。

AIエンジニアになるためには、以下のスキルが必要ですプログラミングスキル:
AIエンジニアは、AI開発に使うプログラミングの知識が必要です。特にPythonが一般的であり、CやC++も重要です。
機械学習・ディープラーニングの知識:
AI開発で使う機械学習やディープラーニングの知識は必須です。モデルの設計やトレーニング、評価などを理解する必要があります。
数学関連の知識:
数学的知識も重要です。微分積分、線形代数、確率論などがAIエンジニアに求められます。
データベース運用の知識:
AI開発において、ビッグデータを効率的に活用するためには、データベースの運用知識や技術が必要です。


これらのスキルを磨くために、大学や専門学校で学ぶか、独学で学習するか、選択肢はさまざまです。AIエンジニアに向いている人は、数学的思考や論理的思考を取り入れた理系寄りの考え方を持っていることが求められます。