この記事でわかること3点まとめ
- AI市場は急成長しており、AIを使う仕事には将来性がある
- AIに関する仕事の収入は非常に幅広く、1,000万円を超えるケースもある
- 数学や英語の勉強やプログラミングに触れることは、AIの仕事を目指すために大切
「ChatGPTに悩みを相談する」「Geminiにおすすめを聞いて映画を選ぶ」など、今やAI（人工知能）は私たちの日常生活のあちこちに溶け込んでいます。
しかし、AIがこれだけ広まっているのに、AIを使いこなせる人材は世界中で圧倒的に不足しています。つまり、今からAIに関するスキルを身につければ、将来的にとても需要の高い売り手市場で活躍できるチャンスがあるということです。
この記事では、将来AIを仕事にしたいと考えている方に向けて、AIに関わる仕事や目指すためのステップ、必要なスキルをわかりやすく解説します。
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AIを使う仕事の将来性が高い理由
「AIの仕事は将来性がある」と言われる一番の理由は、市場規模が驚くほどのスピードで拡大していることです。総務省の「令和7年版 情報通信白書」によると、世界のAI市場規模（売上高）は2024年から2030年にかけて、約4.5倍に急成長すると予測されています。
日本国内でも同じように、AI市場は急成長しています。日本のAIシステム市場規模（支出額）は、2024年に1兆3,412億円（前年比56.5%増）、2029年には4兆1,873億円まで拡大する見込みです。
数字だけ見てもあまりピンとこないかもしれませんが、AIはすでに私たちの生活に深く入り込んでいます。例えば、次の技術はすべてAIによるものです。
- ChatGPT
- Gemini
- Netflixのおすすめ機能
- スマートフォンの顔認証・音声アシスタント
- ECサイトのおすすめ商品 など
市場がどんどん拡大しているのに対して、AIを扱える人材の供給は追いついていないのが現状です。経済産業省の調査によると、2030年にはAI人材が最大12.4万人不足すると予測されています。
見方を変えれば、今からAIスキルを身につければ需要の高いAI人材を目指せるということです。AI関連のスキルや資格は、就職・転職・キャリアアップのどの場面でも、大きな強みになるでしょう。
AIに関わる主な仕事
AIに関わる仕事はさまざまありますが、ここでは代表的な7つの仕事をご紹介します。
| AIに関わる主な仕事 | 仕事内容 |
|---|---|
| AIエンジニア | AIシステムの設計や実装、運用をおこなう |
| データサイエンティスト | データを分析し、ビジネスに役立つ知見を得る |
| IoTエンジニア | モノとインターネットをつなぎ、AI活用をおこなう |
| ロボティクスエンジニア | ロボットの設計や制御、AI統合をおこなう |
| AIコンサルタント | 企業のAI導入をサポートする |
| 機械学習エンジニア | AIモデルの開発や学習の最適化をおこなう |
| プロンプトエンジニア | AIから望む回答を引き出す指示文を作成する |
各仕事の内容を、詳しく説明します。
AIエンジニア
機械学習や深層学習（ディープラーニング）を活用し、AIシステムの設計から実装、運用までを担う専門職です。
顧客の行動データから購入傾向を予測する仕組みや、画像を自動で分類するシステムなどを開発します。AI関連職種のなかでも求人数が多く、特に需要が高い職種です。
AIエンジニアになるには？未経験から目指す進路やスキル、よくある失敗を解説
データサイエンティスト
統計学やAI技術を使って、大量のデータ（ビッグデータ）からビジネスに役立つ知見を引き出す仕事です。
マーケティング戦略の立案や、リスク管理、製品開発など活躍の場は幅広く、金融・医療・製造など業界を問わず需要があります。
AIエンジニアは、システムの実装や構築をするのに対し、データサイエンティストはデータの分析・予測モデルの構築を通じて、課題解決策を提案することに特化しています。
IoTエンジニア
家電や車などのモノをインターネットにつなぎ、収集したデータをAIで活用する仕組みを開発します。
工場での異常検知や、スマートホームの実現などに欠かせない役割を持ちます。スマートシティや自動運転の普及にともない、今後さらに需要が拡大する将来性の高い職種の1つです。
ロボティクスエンジニア
AIを搭載したロボットの制御システムや、ソフトウェアを開発します。
自動で走行する物流ロボットや、医療現場で活躍する手術支援ロボットなどが開発の対象です。
少子高齢化による労働力不足を背景に、製造・医療・介護分野での需要が急増しています。
AIコンサルタント
企業の経営課題に対し、どのようなAI技術を導入すれば解決できるかを企画・提案する橋渡し役です。
技術的な知識だけでなく、ビジネスの視点も強く求められます。エンジニアとしての経験を持ちながらビジネス提案もできる人材は希少で、高収入の求人も珍しくありません。
機械学習エンジニア
AIの脳となる「機械学習アルゴリズム」の設計・改善に特化した技術者です。
機械学習エンジニアは、データに基づきAIを学習させることに特化します。一方AIエンジニアは、それらを組み込んだAIシステムを構築するという点で異なります。
AIエンジニアよりも、さらに高度な数学的知識やアルゴリズムの構築能力が必要です。 GoogleやAppleなどをはじめとした大手テック企業が積極的に採用していて、グローバルに活躍できる職種でもあります。
プロンプトエンジニア
ChatGPTなどの生成AIに対して、最適な回答を引き出すための指示文（プロンプト）を設計する、比較的新しい職種です。
AIと人間をつなぐコミュニケーションの専門家ともいえます。
論理的思考や言語化能力が求められ、プログラミング未経験でも比較的参入しやすい職種として注目されています。
AIに関する仕事の収入
AI関連の職種を目指す際に、収入が気になる方も多いのではないでしょうか。
AIに関する仕事は比較的新しいため、収入に関する公的なデータはあまり公表されていません。
参考までに、国内の求人サイトにおけるAIエンジニアの平均年収は、約596万円です。日本の平均年収と比べると、比較的高い傾向にあります。
ただし、上記はあくまで参考です。AIに関する仕事の収入は非常に幅広く、なかには1,000万円を超えるケースもあります。なぜなら、AI業界ではスキルによって収入が大きく左右されるためです。
スキルを証明するには、資格を取るのが有効です。AI関連の資格として、生成AIパスポートやG検定などがあります。資格は収入アップだけでなく、就職や転職時に有利になることもあるため、取得を検討してみてはいかがでしょうか。
すぐにできる！AIの仕事を目指すための3ステップ
「AIの仕事に興味があるけど、何から始めればよい？」という方に向けて、学生のうちからできる準備をご紹介します。
- 数学と英語の勉強を頑張る
- プログラミングに触れてみる
- 学校で専門的に学ぶ
ステップ1：数学と英語の勉強を頑張る
AIの理論を理解するには、数学の知識が欠かせません。特に統計や確率、線形代数などは、AIモデルの理解のために必須です。
また、AIの最先端技術や論文の多くは英語で発信されるため、英語ができると情報収集のスピードが上がります。
学校の勉強は、将来AIを使いこなすための大切な基礎体力となるため、しっかり取り組みましょう。
ステップ2：プログラミングに触れてみる
AI開発で最も主流な言語は「Python（パイソン）」です。
PythonにはAI開発を助けてくれる「ライブラリ」という、便利な道具箱のようなものが豊富にそろっているので、初心者でも比較的簡単にAIのプログラムを動かせます。
まずは趣味の延長で、簡単なコードを書いて動かすことから始めてみましょう。
ステップ3：学校で専門的に学ぶ
AIスキルは専門性が高く、特に初心者は挫折しやすい傾向があります。独学には限界があるため、プロの講師から直接学べる専門学校がおすすめです。
専門学校では未経験でもスキルが身に付くカリキュラムが用意されている他、インターンシップや企業と共同の授業を通じて、実践的なAI開発を経験できます。
いきなり学校を決めるのは難しいため、まずは気になる学校の資料を請求したり、インターネットで情報を集めたりすることから始めてみてください。
AI専門学校の選び方とおすすめ校【東京・大阪・名古屋】就職先まで解説
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AIの仕事に必要なスキルや知識
AIの仕事に必要なスキルや知識には、次のものがあります。
- プログラミング
- 機械学習・ディープラーニング
- データサイエンス
- AIリテラシー
プログラミング
AI開発には、Pythonのスキルが求められます。
プログラミングが未経験の場合、Webの仕組みを理解するためのHTML・CSS・JavaScriptといった基本的な知識も必要です。
機械学習・ディープラーニング
AIに学習させる手法（機械学習）や、人間の脳を模した高度な学習（ディープラーニング）の仕組みを理解し、画像認識や音声解析などの具体的なサービスにどう応用するかを知る必要があります。
Python向けの機械学習ライブラリ「PyTorch」「TensorFlow」などの扱いに慣れることも重要です。
データサイエンス
統計学や情報工学、アルゴリズムの知識を駆使して、膨大なデータから価値ある情報を抽出する能力です。
プログラミング言語「SQL」によるデータベース操作や、「Pandas」などのデータ解析ライブラリの習得も、データサイエンスの実務には欠かせません。
AIリテラシー
AIが誤った回答をする「ハルシネーション」への対策や、著作権・個人情報の保護といった倫理的な視点、そしてセキュリティに関する知識も、AIを安全に運用するためには必須です。
2024年にEUで発効されたAI規制法（AI Act）など、国際的な法整備が進むなか、コンプライアンス意識はますます重要になっています。
AIを仕事にするなら、HALで即戦力を目指そう
専門学校HAL東京・大阪・名古屋では、AIエンジニアやデータサイエンティストをはじめ、さまざまなAIの仕事をめざせます。
「高度情報学科 AIシステム開発コースⅠ・Ⅱ」では、AIの仕事に必要なスキルを4年間で、基礎からじっくり身につけます。
- 未経験からプロへ：
プログラミングが初めてでも、4年間でAIエンジニアやデータサイエンティストとして即戦力になれるカリキュラム
- 資格取得：
資格・検定対策により、「ITパスポート試験」などIT系の各種国家資格や、AIに関連する各種資格の取得をサポート
- 産学直結ケーススタディ：
大手IT企業と連携したスペシャルゼミを通じて、常に最先端の技術に触れられる
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まとめ
AIを扱う仕事には、AIエンジニアやデータサイエンティストなどがあり、さまざまな業界で必要とされています。深刻なAI人材不足を背景に、AIスキルを持つ人材は今後ますます増えていくと予想されます。
AI人材を目指すなら、まずは数学や英語などの基礎学習を大切にしながら、Pythonなどのプログラミングに触れてみましょう。AIスキルを学べる学校を調べ、実際に足を運ぶのもおすすめです。
IT・デジタルコンテンツを学ぶ専門学校HALでは、定期的にオープンキャンパスを開催しています。体験入学ではAIプログラミングを体験できるチャンスもあり、「まずはAI開発をお試ししてみたい！」という方にぴったりです。
開催日程や校舎によって体験入学の内容が異なるため、詳しくはホームページをご確認ください。
高度情報学科 AIシステム開発コースⅠ・Ⅱ
AI・IoT・ロボティクス・ビッグデータを活用したシステム開発を4年間で体系的に習得するコースです。Python基礎から機械学習・ディープラーニングへと段階的に学び、産学連携プロジェクトで実践力を養います。
資格取得のサポートも充実しており、AIエンジニア・データサイエンティストを目指せます。
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