AI関連職種と平均年収は？AIに携わる仕事に就くための方法や資格について解説

近年、AI技術は急速に進化し、ビジネスの現場で活用される場面が増えています。

これに伴い、AIを活用した仕事に携わる専門職が注目を集めており、多種多様な業界でAI関連職種のニーズが高まっています。

しかし「AIに関わる仕事」と聞いても、具体的にどのような職種があり、どのようなスキルが求められるのか、イメージしづらい方も多いのではないでしょうか。

本記事では、AIを使う代表的な職種やその役割、必要なスキル、平均年収、さらにはAI職種が活躍する業界について詳しく解説します。

AIを使う主な職種と平均年収

AI技術を活用する職種は、技術者だけに限らず、ビジネス、マーケティング、医療、製造など多様な業界に拡大しています。

これらの職種は、AI技術の進化に伴い細分化・高度化しており、それぞれ異なる専門性が求められます。

以下では、代表的なAI関連職種について、仕事内容・役割・必要スキル・平均年収を具体的に解説します。

AIエンジニア

AIエンジニアは、機械学習や深層学習を活用したシステムやサービスの設計・実装・運用を行う専門職です。

たとえば、顧客の行動データから購入傾向を予測するレコメンドエンジンや、画像を分類するシステムの開発などが該当します。

業務はデータの前処理、モデルの構築・学習、精度検証、デプロイ（実運用環境への移行）まで多岐にわたります。Pythonを中心に、TensorFlowやPyTorch、scikit-learnなどのライブラリを使用します。

数理統計や線形代数、微分積分などの数学的知識も必須です。

• 平均年収：700万〜1,000万円

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AIコンサルタント

AIコンサルタントは、クライアント企業がAIを導入・活用するための計画立案や技術選定、実装支援を行う職種です。

単に技術を提供するだけでなく、経営課題や業務フローを深く理解したうえで、どのAI技術をどう使えば業績改善やコスト削減に結びつくかを提案します。

たとえば、小売業において顧客の購買履歴をもとにパーソナライズ広告を展開するAI戦略の立案や、製造業での異常検知AIの導入支援などがあります。プロジェクトマネジメントスキルや、ビジネス視点が特に重視されます。

• 平均年収：800万円前後

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データサイエンティスト

データサイエンティストは、ビッグデータを活用して業務課題を解決するための洞察や予測モデルを提供する職種です。

主な業務は、データの収集・加工・可視化から、統計解析、機械学習によるモデリング、意思決定へのフィードバックまで一貫して行う点に特徴があります。

たとえば、金融業界では不正検知モデル、小売業では需要予測モデルの作成が典型例です。PythonやR、SQL、BIツールの活用に加え、統計学・情報工学・ビジネス理解の三位一体のスキルが求められます。

• 平均年収：700万〜900万円

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データアナリスト

データアナリストは、事業部門が扱う実データを集計・分析し、日々の業務改善や経営戦略の立案に資するレポートや提案を行う職種です。

たとえば、月次売上分析や顧客行動の可視化レポート、広告効果の分析などが含まれます。使用ツールは、ExcelやGoogleスプレッドシート、Tableau、Power BI、SQL、Pythonなどが一般的です。技術よりも「データから読み取った事実をいかにわかりやすく伝えるか」に重きが置かれます。

• 平均年収：500万〜700万円

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データアーキテクト

• 平均年収：800万〜1,200万円

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プロンプトエンジニア

プロンプトエンジニアは、生成AIに対して「どんな質問をどう聞くか（プロンプト）」を設計することで、求める出力を導く専門職です。ChatGPTなどの対話型AI、画像生成AIなどにおいて、期待する応答を得るためには適切な文脈や構文でプロンプトを設計する必要があります。たとえば、広告コピーの自動生成、技術ドキュメントの自動作成など、現実の業務とAIの橋渡しをする役割です。言語感覚や論理的構成力が求められる点がユニークです。

• 平均年収：500万〜900万円

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機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIの中核

技術である機械学習アルゴリズムを構築・実装・改善する役割を担います。

AIエンジニアよりもアルゴリズム設計に特化しており、数値計算や最適化手法、確率統計などの数学的知識が強く求められます。

業務例としては、不動産価格の自動推定モデルや異常検知アルゴリズムの開発などがあります。Kaggleなどでの競技参加経験も高く評価されます。

• 平均年収：700万〜1,100万円

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IoTエンジニア

IoTエンジニアは、モノとインターネットをつなぐ仕組みを設計・開発する職種であり、センサーやデバイスから収集した情報をAIと連携させて活用する役割を担います。

たとえば、工場内の温度や振動データをリアルタイムに収集し、AIが機器の異常を検知するような仕組みを構築します。

使用技術は、組込みソフトウェア（C/C++）、ネットワーク通信（MQTT、BLE）、クラウド基盤（AWS IoT、Azure IoT Hub）など多岐にわたります。

データエンジニアやAIエンジニアと連携して、AIモデルに必要なリアルタイムデータを提供する重要な橋渡し役です。

• 平均年収：600万〜800万円

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ロボット工学技術者

ロボット工学技術者は、AIを活用したロボットの開発・制御を行うエンジニアであり、機械設計・制御工学・AIアルゴリズムの知識を融合してロボットシステムを構築します。

たとえば、自律走行する物流ロボットや、手術支援ロボットの開発が該当します。使用する技術にはROS（Robot Operating System）、センサーフュージョン、画像認識AI、制御理論などが含まれます。

ロボットにAIの「目・耳・脳」を搭載することで、従来の産業ロボットよりも柔軟で自律的な動作が可能になります。

• 平均年収：700万〜1,000万円

データエンジニア

データエンジニアは、AIやデータ分析が円滑に機能するための「データの土台」を整える職種です。

生データを整理（クレンジング）し、データベースやデータレイクに蓄積し、AIモデルやBIツールで使いやすい形に加工・提供します。

たとえば、ECサイトのアクセスログや売上履歴を自動で収集・整形し、データサイエンティストがすぐに分析できる環境を構築します。技術スタックとしては、SQL、Python、Apache Spark、Kafka、Snowflake、AWS/GCP/Azureなどのクラウド技術が頻出します。

• 平均年収：650万〜900万円

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システムエンジニア

システムエンジニア（SE）は、業務システムやWebアプリケーションの要件定義、設計、実装、テスト、運用までを担う職種です。

近年ではAI機能を組み込んだシステム開発案件が増加しており、SEがAIエンジニアと連携して全体設計を行う場面もあります。

たとえば、AIチャットボットを搭載した社内問い合わせシステムの開発などがその一例です。業務知識や顧客折衝能力に加え、AI API（例：OpenAI APIやAmazon SageMaker）の扱い方が求められるケースも増えています。

• 平均年収：600万〜850万円

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データマーケター

データマーケターは、マーケティング戦略においてデータやAIを駆使して顧客理解・施策改善を行う職種です。

Webサイトの閲覧履歴や購買履歴などの行動データを分析し、ターゲティング広告やメール配信の最適化、キャンペーンの効果測定などを行います。

たとえば、機械学習を用いて「購入しそうなユーザー」を予測し、限定クーポンを送付するといった施策が挙げられます。必要スキルには、Google Analytics、SQL、Python、マーケティングオートメーションツールの操作などが含まれます。

• 平均年収：550万〜800万円

AIを活用する職業に就くには

AIを使った仕事に就くには、ある程度の専門知識とスキルが必要です。

しかし「プログラミング未経験」や「数学が苦手」という方でも、段階的に学べばAI職種への道は開かれます。

大切なのは、一気にすべてを理解しようとするのではなく、まずは基本的な技術から少しずつ積み上げていくことです。

ここでは、AI分野で活躍するために必要なスキルや資格、情報収集の方法について詳しく解説します。

プログラミングスキルを習得する

AIに関わるほとんどの職種では、プログラミングが基本スキルとなります。

なかでもPython（パイソン）は、AI開発の世界で最も広く使われている言語です。Pythonは「読みやすく、書きやすい」ことが特徴で、文法も比較的シンプルなため、初学者にも人気があります。

Pythonと一緒に覚えておきたいのが、ライブラリという“便利な道具箱”です。機械学習のscikit-learn、データ処理のPandasやNumPy、画像処理のOpenCVなど、目的別に多くのライブラリが用意されています。

まずは、Progateやドットインストールなどのオンライン学習サービスで基礎文法を学び、その後Kaggle（データ分析の競技サイト）などで実践的な演習を行うと、効率よくスキルを伸ばせます。

機械学習の知識を習得する

AIの「脳」にあたるのが機械学習（Machine Learning）です。これは、コンピュータが人の手を借りずにデータから学び、パターンを見つけ出す技術のことです。

たとえば、ある小売店の売上データから「雨の日はおにぎりの売上が上がる」といった傾向を見つけるのが機械学習の役割です。

機械学習にはいくつかの基本的な手法があります。

さらに深く学ぶと、ディープラーニング（深層学習）と呼ばれるAIの中でも高性能な技術に触れることができます。これは人間の脳に近い構造（ニューラルネットワーク）を用いて画像認識や音声認識に強みを発揮します。

これらは書籍やYouTube、Coursera、Udemyなどの学習プラットフォームで学べます。AIスクール（キカガク、Aidemy、TechAcademyなど）では体系的に学ぶ講座もあり、文系出身者でも安心して学べます。

データ分析関連のスキルを習得する

AIを活用するには「データ」が不可欠です。AIは生データをそのまま使うのではなく、「きれいに整えて（前処理）」「傾向をつかみ（分析）」「伝わる形で見せる（可視化）」という流れをたどります。

このときに役立つのが以下のスキルです。

• Excel：関数やピボットテーブルによる基本的な集計
　　
• BIツール（例：Tableau, Power BI）：データのグラフ化やダッシュボード作成
　　
• SQL：データベースから必要な情報を取り出すための言語
　　
• Python/R：大量データの処理・分析に最適

例えば、売上データを分析して「時間帯別にどの店舗が最も売れているか」を視覚的に示せば、現場の改善につながります。こうしたスキルは業種を問わず活躍できる汎用性の高いものです。

AIに関連する資格を取得する

G検定

日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する検定で、AIやディープラーニングの理論、倫理、活用事例などを広く学べます。文系・未経験者にもおすすめの入門資格です。

E資格

同じくJDLAの技術者向け資格。機械学習・深層学習の数学的基礎、フレームワークの実装知識が問われ、難易度は高めです。AIエンジニアとしての実力を証明する手段になります。

DS検定（データサイエンティスト検定）

ビジネス理解、データ分析、エンジニアリングの三つの力がバランスよく求められる資格です。企業でも採用・昇進時の評価基準として注目されています。

▼DS検定について詳しく解説している記事はこちら！

データサイエンティスト検定（DS検定）とは？難易度や学習方法を解説

Professional Data Engineer（Google Cloud認定資格）

クラウド環境でのデータ処理・分析スキルを証明する資格です。AIシステムの基盤づくりに関心がある方や、クラウドエンジニアを目指す方に適しています。

統計検定

統計学の理解度を測る資格で、データ分析を正しく行うために欠かせません。検定2級であれば、AIに関する業務の基礎に十分な内容です。

AIに関連する最新技術の情報を常に収集する

AI分野はまさに“日進月歩”です。数ヶ月前に使われていた技術が、あっという間に古くなることも珍しくありません。

そのため、「学び続ける姿勢」が何よりも重要です。

情報収集の主な方法は以下の通りです。

• ニュースサイト・メディア：TechCrunch、Gigazine、AI専門メディアなど
　　
• 公式ブログ：OpenAI、Google AI、Meta AIなど大手の研究チームが発信する情報
　　
• SNS・X（旧Twitter）：研究者やエンジニアの発信をフォローする
　　
• GitHub：新しいAIツールやライブラリのソースコードをチェック
　　
• 学会・カンファレンス：NeurIPS、ICLR、AAAIなどで最先端技術を学ぶ

AIに携わる人は、技術者であれビジネスパーソンであれ、こうした場から情報を取り入れ、自らのスキルを磨き続けています。

日本企業のAI導入率

日本におけるAIの導入は徐々に進展していますが、諸外国と比較すると慎重な傾向も見られます。

経済産業省の調査や民間の統計によれば、AIを既に導入している企業の割合は全体の約20〜30％程度とされており、特に大企業では導入が進んでいる一方、中小企業ではこれからの段階にある企業も多いようです。

AIを導入している企業の多くは、業務効率化や人手不足の解消、品質向上を目的としています。

具体的には、製造現場における不良品検出、小売業における需要予測、カスタマーサービスの自動化（チャットボット導入）などが代表例です。

また、最近ではマーケティング分野や経理業務など、ホワイトカラーの業務にもAIが活用されるケースが増えてきています。

AI導入の課題としては、「導入コストの高さ」「専門人材の不足」「効果測定の難しさ」などが挙げられます。

そのため、多くの企業ではまず小規模なPoC（概念実証）から始め、成果を見ながら本格導入を検討するという段階的な導入方法が主流です。

日本政府もAI人材の育成支援や、中小企業への導入支援策を打ち出しており、今後はAIの社会実装がさらに加速することが期待されます。

AIを使う職種が活躍する業界

AI技術はあらゆる業界に変革をもたらしており、それに伴いAI職種の活躍の場も広がり続けています。

以下では、特にAIが導入されている代表的な業界と、どのような形でAI職種が貢献しているのかを解説します。

製造業

製造業では、AIによる不良品検出や設備の故障予測、在庫管理の最適化などが行われています。

画像認識や機械学習を活用することで、従来の目視検査よりも精度の高い品質管理が可能になります。工場の自動化（スマートファクトリー）を推進するうえでも、AIエンジニアやデータサイエンティストの役割は不可欠です。

小売業

小売業では、AIを活用した需要予測やレコメンドシステム、店舗レイアウトの最適化などが進んでいます。

顧客データや購買履歴を分析することで、パーソナライズされたサービスの提供が実現され、顧客満足度の向上につながります。データアナリストやAIコンサルタントが重要な役割を果たしています。

飲食業

飲食業では、AIによる予約システムの最適化や、需要に応じた仕入れ管理、来客予測などが導入されています。

また、画像認識を使った料理の自動識別や、音声認識を活用した注文受付の効率化なども実用化が進んでいます。AI導入により、省人化とサービスの質の両立が期待されています。

物流業

物流業界では、AIを活用した配車計画の自動化、配送ルートの最適化、倉庫内の在庫管理の効率化などが注目されています。

特にIoTと連携することでリアルタイムの物流可視化が可能となり、配送の遅延防止や人件費削減にもつながっています。AIエンジニアやIoTエンジニアの活躍が求められる分野です。

医療福祉業

医療分野では、AIが診断支援や画像解析、患者の予後予測などに活用されており、医師の負担軽減や診療の質の向上に貢献しています。

福祉分野でも、介護記録の自動入力や見守り支援などでAIの導入が進んでいます。医療AI開発には、専門性の高いデータサイエンティストやAIエンジニアの存在が欠かせません。

不動産業

不動産業界では、物件価格の自動査定や顧客ニーズに合った物件のレコメンド、マーケティング戦略の最適化などにAIが活用されています。

これにより営業活動の効率が上がり、成約率の向上が期待されています。データ分析に強いデータマーケターやプロンプトエンジニアが注目されています。

建設業

建設業では、ドローンやセンサーとAIを組み合わせることで現場の安全管理や進捗管理が行われています。

画像解析による建物の劣化診断や、作業員の動線最適化などにもAIが活用され、現場の効率と安全性を高めています。ロボット工学技術者やIoTエンジニアのニーズが高い分野です。

農業

農業では、AIが気象データや土壌データをもとにした栽培支援、収穫のタイミング予測、害虫の自動検出などに用いられています。

農作業の自動化や精密農業（スマートアグリ）の実現に向け、AIエンジニアやデータサイエンティストの役割が大きくなっています。

金融保険業

金融業界では、AIによる与信判断、保険のリスク評価、不正取引の検出などに活用が進んでいます。

また、チャットボットを使った顧客対応や、パーソナライズされた投資アドバイスなど、ユーザー体験の向上にも貢献しています。AIコンサルタントやデータアナリストが求められる領域です。

教育業

教育分野では、AIによる学習支援やテストの自動採点、個々の生徒に合わせたカリキュラム作成などが注目されています。

教育データを分析し、学習効果の最大化を図る取り組みも広がっており、EdTech分野ではAI職種の活躍が加速しています。教育とAIをつなぐプロンプトエンジニアやデータマーケターの役割が増えています。

まとめ

AI技術の進化にともない、AIを活用する職種は多様化し、幅広い業界で求められるようになっています。

AIエンジニアやデータサイエンティストのような開発系の職種だけでなく、AIコンサルタントやデータマーケターといったビジネス領域にまたがる職種も増加しており、AIの知識はエンジニア以外にとっても強みとなる時代です。

これらの職種に就くためには、プログラミングや機械学習、データ分析などの専門スキルに加え、常に変化する技術トレンドを学び続ける姿勢が求められます。

また、G検定やE資格などの認定資格を取得することで、自身の知識レベルを客観的に証明することも可能です。

AIは製造業、医療、教育、金融など、あらゆる分野での活用が広がっており、今後もその重要性は高まっていくでしょう。企業にとってはAI導入による業務効率化や新しいビジネスモデルの構築が期待され、個人にとっては新たなキャリアの可能性が広がる時代が到来しています。

これからAI分野に関わりたいと考えている方は、まず身近なところから知識やスキルの習得を始め、小さな成功体験を積み重ねていくことが大切です。AIを活用する仕事は、これからの社会においてますます価値のある選択肢となるでしょう。

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AI drops 編集部

AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。

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