AIプログラマーとは？将来性・仕事内容と5年後も生き残る人材になるキャリアパス

• 1.AIプログラマーとは

• 2.AIの普及でプログラマーの仕事がなくなる？今後の将来性

• 3.未経験からAIプログラマーになるには？

• 4.AIプログラマーに求められるスキル

• 5.AIプログラマーが5年後も生き残る人材になるキャリアパス

• 6.AIプログラマーが取得しておきたい資格

• 7.まとめ

1.AIプログラマーとは

AIプログラマーとは、AI技術を用いたプログラム開発に取り組む職種です。従来のITサービスに自然言語処理・音声認識といった機能を持たせることで、AIを取り入れた製品開発を行います。たとえば、自動運転技術を搭載したクルマもAI技術を取り入れた製品の一例で、AIプログラマーの手でシステム開発が行われ、実用化されています。

生成AIをはじめとするAI技術の普及により、メーカー・金融・医療などさまざまな業界でAIプログラマーが必要とされており、今後も高い需要が続くと見込まれています。AI技術をプログラムとして製品に搭載させる工程に携わる職種なので、AIに置き換わることが考えにくく、AIに仕事を奪われにくいことも人気を集める理由の一つです。

AIプログラマーの仕事内容

AIプログラマーが担当する仕事内容は、AI技術を用いたプログラム開発です。AIに読み込ませるためのデータの収集・処理、アルゴリズム設計、AIモデルのトレーニングなどの工程を担当します。AI開発が分業化されている現場では、「AIエンジニア」がAI設計を担当し、実際のプログラミング作業・テスト作業をAIプログラマーが担当する流れとなります。

AIプログラマーは、従来のプログラマーのようにソフトウェア開発だけに携わるわけではなく、データ解析や統計的手法を取り入れながらAIの学習プロセスを構築する仕事です。そのためAIプログラマーの業務を手掛けるためには、Pythonをはじめとするプログラミングスキルに加えて、データサイエンスや統計学にも精通している必要があります。

AIエンジニアとの違い

AIプログラマーに関連した職種として、「AIエンジニア」という仕事が存在します。AIエンジニアもAI開発に携わる点は共通していますが、AIプログラマーとは異なり、上流工程の業務を担当するのが特徴です。AI開発に必要なデータの収集・処理、AI技術を用いたシステム・アプリケーションの設計、アルゴリズムの設計などの仕事内容を担当します。

AIエンジニアが作成する仕様書・設計書をもとにAIプログラマーが現場でもプログラミング作業・テスト作業を担当する流れが一般的ですが、現場によってはAIエンジニアとAIプログラマーが明確に区別されていないケースもあります。そのためAIプログラマーとしての就職を目指す場合、AIエンジニアの求人もチェックしておくと理想の職場が見つかりやすくなるでしょう。

AIプログラマーが活躍できる業界

AIプログラマーが必要とされている業界は多岐にわたりますが、その中でも自動車・金融・医療業界では高い需要を誇ります。自動車業界においては、AIを取り入れた自動運転技術を搭載するためにAIエンジニアの人手が必要とされており、将来のスマートシティ構想においてもAIプログラマーは重要な役割を果たします。

金融業界においては、金融・テクノロジーを組み合わせた"Fintech"の分野で、AI技術を扱えるAIプログラマーの需要が高まっています。AI技術を駆使しながら株・為替・不動産などの金融商品の値動きを予測し、投資家へ向けて提案するITサービスなどでAIプログラマーの手掛けるシステムが使われています。

医療業界でも、マイナ保険証を活用した受診履歴や患者のカルテ情報など、膨大なデータを扱う業界なので、AI技術を活用した業務効率化が図られています。AIを用いた画像認識を通じてレントゲン写真から病気の兆候を発見するなど、医療の発展にもAIプログラマーの仕事が必要とされているのです。

2.AIの普及でプログラマーの仕事がなくなる？今後の将来性

AI関連の職種を目指す時に気になるのが、「AIに仕事が奪われてしまうのではないか？」という不安でしょう。昨今のAIの急速な発展により、「AI失業」に巻き込まれてしまうのではないかと考える方は少なくありません。確かにWeb開発におけるフロントエンド開発の現場では、生成AIにコードを書かせることで業務効率化を図るなど、AIに仕事が代替されるシーンも出てきています。

プログラムのソースコードを書くことなくアプリ開発が可能になる「ノーコードツール」も普及しつつあり、言われたことだけをこなすプログラマーの仕事は、少しずつAIに代替されていく可能性は十分に考えられます。

しかしAIプログラマーに限ると、AIに代替される職種というよりもAIを活用する立場の職種なので、AIの普及によって仕事がなくなるどころか、需要が増えて多忙になることが考えられます。そうした背景から、AIプログラマーは今後も高い将来性が見込まれる職種とされているのです。

従来のWebプログラマーやアプリ開発プログラマーとして働く場合には、上流工程に携わるスキルを身につけるなどの工夫が必要ですが、AIプログラマーに関しては着実にスキル・経験を積むことでAIに代替されにくい人材を目指せるでしょう。

3.未経験からAIプログラマーになるには？

AIプログラマーは、新卒採用で募集している企業も多く就職先として人気の職種ですが、未経験から入社するのはややハードルが高めです。というのも、AIプログラマーの仕事ではプログラミングスキルのほかにも、統計・数学についての知識や、機械学習・深層学習についての知見が求められるからです。

これまで情報系の大学・学部でAIについて学んできた方や、Pythonの実践的なプログラミングスキルを習得している方など、AIプログラマーの業務に直結するスキルがある場合には、未経験・新卒からAIプログラマーの内定を狙うこともできるでしょう。

一方で、文系出身でプログラミング初心者の方などの場合、いきなりAIプログラマーとして就職するのではなく、まずはIT業界でプログラマーとしての経験を積むことを優先し、将来の転職活動でAIプログラマーへのキャリアチェンジを目指すことをおすすめします。AIプログラマーが扱うプログラミング言語「Python」を使う現場でキャリアを積むのが最適で、未経験からでも内定を取りやすいWeb系の企業からスタートしてみると良いでしょう。

4.AIプログラマーに求められるスキル

次に、AIプログラマーとして活躍するために求められるスキルについて、下記の3つをご紹介します。
 

• ・Pythonなどのプログラミングスキル

  ・統計・数学についての知識

  ・データ処理・データベースを扱うスキル

AIプログラマーになるための就活対策やスキルアップの参考にしてみてください。

Pythonなどのプログラミングスキル

AIプログラマーになるために必要なプログラミングスキルとして、Python・Julia・C++といった言語が挙げられます。これらのうち特にAI開発で人気があるのがPythonで、AIプログラマーになるならPythonを扱うスキルを習得しておくことが欠かせません。PythonではAI開発に役立つライブラリが充実しており、効率的にAI開発に取り組めるのが大きなメリットです。

Pythonを使ったAI開発では、TensorFlow・PyTorchなどの開発フレームワークを活用することが多いため、これらのフレームワークを扱うスキルを習得しておくのも有効です。

統計・数学についての知識

AIプログラマーの仕事に従事するためには、統計・数学についての知識も必要とされます。機械学習やアルゴリズム設計のために高度な統計・数学の知識が求められ、線形代数・微分積分・確率論などの分野が特に重視されます。大学の授業でこれらの知識について学べる機会がある場合には、積極的に受講しておくことをおすすめします。

もしくは後述する統計・数学についての資格試験を通じて知識を深めておくと、選考で好印象を与えることができるでしょう。

データ処理・データベースを扱うスキル

AIプログラマーが扱うAI開発では、膨大なデータを読み込ませることで精度の高い製品開発を行います。その際には、データ処理・データ解析や、データベースを扱うスキルが要求されます。インフラエンジニアやデータベースエンジニアなど、データを扱う経験があるとAIプログラマーのキャリアでも有利に働くので、キャリアパスの選択肢の一つとして考えてみても良いでしょう。

5.AIプログラマーが5年後も生き残る人材になるキャリアパス

続いて、5年後も生き残る人材となるためにAIプログラマーから目指せる将来のキャリアパスについてご紹介しましょう。
 

• ・AIエンジニア

  ・データサイエンティスト

  ・機械学習エンジニア

それぞれの職種の役割・仕事内容について解説しますので、AIプログラマーとしてのキャリアプランを考える時の参考にしてみてください。

AIエンジニア

AIエンジニアは、AI開発における上流工程を担当する職種で、データ分析やアルゴリズムの設計など、幅広い業務を担当します。AIプログラマーやデータサイエンティストなど、AI関連のIT人材を総称してAIエンジニアと呼ばれることもあります。AIエンジニアを目指すためには、AIプログラマーとしてのプログラミングスキルや統計・数学についての知識のほか、AI活用のための業界知識なども要求されます。

AIプログラマーよりも幅広い知識・スキルを必要とする職種なので、資格取得やセミナー参加などを通じて、積極的にスキルアップする姿勢が大切です。AIエンジニアとしてのスキル・経験を積み、上位職種に位置付けられる「AIアーキテクト」を目指すことも可能です。

おすすめ記事：新卒でAIエンジニアになるには？AIエンジニアの仕事内容や新卒AIエンジニアを募集している企業を

データサイエンティスト

データサイエンティストは、AI開発の分野において統計学・プログラミングスキルを活かしてデータマイニングを行う職種です。データマイニングとは企業が保有するビッグデータから、ユーザーの傾向・行動などの法則性を見つけることを指し、経営判断や意思決定をサポートするのが役割です。

AIエンジニアやAIプログラマーが開発に取り組む際には、データサイエンティストとの連携が不可欠であり、非常に重要な役割を果たします。AIプログラマーとしての経験はデータサイエンティストの業務にも活かしやすいため、キャリアアップの選択肢に挙げる方も多いです。大学・研究機関に所属して働くことも多く、業界を問わずさまざまな現場で活躍できる将来性があります。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIエンジニアの業務のうち、機械学習に特化して活躍する職種です。AIがアルゴリズムにもとづいてデータ分析する際に、アルゴリズムを設計・モデリングするのが主な役割です。機械学習に加えて深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる分野でも活躍するので、AI開発を専門的に追求したい方に向いています。

AIエンジニアの一種に分類される職種なので、まずはAIプログラマーからAIエンジニアへのキャリアアップを果たした上で、機械学習に強い興味があれば機械学習エンジニアを目指すというキャリアプランが考えられます。

6.AIプログラマーが取得しておきたい資格

最後に、AIプログラマーとして活躍するために、取得しておきたい資格についてご紹介しましょう。
 

• ・G検定・E資格

  ・Python 3 エンジニア認定データ分析試験

  ・統計検定

それぞれ詳しく解説するので、就活や転職活動に向けた資格対策の参考にしてみてください。

G検定・E資格

G検定・E資格は、いずれも日本ディープラーニング協会が実施するAIエンジニア向けの資格で、AI開発に携わる人材向けにディープラーニングの基礎知識や手法について問われる試験となっています。G検定がゼネラリスト向け、E資格がエンジニア向けという違いがあり、AIプログラマーを目指すならE資格の合格を目標とすると良いでしょう。

G検定は年6回の試験日程が予定されており、受験資格に制限はありません。学生向けの受験費用割引も用意されているので、AIプログラマーを目指して就活中の学生にもおすすめです。E資格は受験資格として指定の「JDLA認定プログラム」を受講する必要があり、試験日程は年2回に限られることにご注意ください。

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、プログラミング言語Pythonのスキルレベルを問う認定資格の中でも、AI開発に必要なデータ分析の分野を深掘りする内容の試験です。AI開発に直接関連する資格ではないものの、合格しておくことでPythonを扱う実践的なスキルが備わっていることをアピールできます。

試験は通年開催されており、パソコンを用いたCBT方式で受験できるのが特徴です。線形代数や確率・統計といった数学の基礎についても出題範囲に含まれているので、出題範囲を十分に確認した上で試験に臨みましょう。

統計検定

統計検定は、統計学についての専門的な知識が備わっていることを証明する資格です。AIプログラマーにとって必要な統計についての知識を習得できる資格なので、就活に備えて積極的に合格を目指したいところです。統計検定は難易度が細かく分かれており、統計検定4級〜1級とDS基礎・DS発展などの種類があります。

市場価値の高いAIプログラマーを目指すなら、大学レベルの基礎的な統計学が身についていることを証明できる「統計検定2級」以上の難易度を検討してみると良いでしょう。

7.まとめ

AIプログラマーは、AIエンジニアやデータサイエンティストと連携しながらAI開発に取り組む職種であり、自動車・金融・医療など、さまざまな業界で高い需要がある仕事です。AIを活用して開発業務に取り組む職種なので、AIに仕事を奪われにくく、今後も高い将来性が見込まれることが大きな特徴です。

AIプログラマーになるためには、Pythonなどの言語を扱うプログラミングスキルや、統計・数学についての知識、データベースを扱うスキルなどが要求されます。AIプログラマーとしてのキャリアを積むことで、AIエンジニアやデータサイエンティストへのステップアップも可能になるので、ぜひ将来のキャリアプランに組み込んでみてください。

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