AI人材の年収は高い？給与事情と求められるスキルについて解説

デジタル化が進むにつれ、AI分野の人材の需要が高まっているため、キャリアチェンジを考えている人も多いのではないでしょうか。
この記事ではAI人材の年収事情とAI人材になるための必要スキルを紹介します。

AI人材の主な種類と年収

AI人材とは、AIに関する専門知識を持つ人材のことで、さまざまな職種があります。

AI人材の種類と年収について詳しくみていきましょう。（参照：求人ボックス給料ナビ）

AIエンジニア

AIのモデルを作り、システムに組み込んで運用する仕事です。

Webエンジニアとしてのスキルに加えて、機械学習のスキルが求められます。

平均年収は約598万円です。

データサイエンティスト

データ収集や分析を行い、マーケティングの意思決定を支援する仕事です。

課題の解決力とヒアリングし、遂行していくためのコミュニケーション能力が求められます。

平均年収は約699万円です。

データベースエンジニア

データを活用するための基盤構築や運用を行う仕事です。

ITエンジニアのスキルだけでなく、ビッグデータを扱うための分散処理などの知識が求められます。

平均年収は約597万円です。

AI人材は新卒も年収が高い

日本の企業でも、研究職や技術職の人材確保が課題となっています。

そのため、特に大手企業では優れた技術者を確保するために、新卒採用においてもAI人材は他の職種より優遇されている傾向です。

高度な知識をもっている大学院卒が対象となることがほとんどですが、スキルがあれば新卒でも高収入を得ることが可能です。新卒の年収例を見ていきましょう。

SONYはAI人材を対象に新卒の年収を30%引き上げ

SONYは、大学院卒の新卒採用に対して、最高年収を560万円から730万円に引き上げています。（参照：朝日新聞デジタル）

これまで、新入社員は2年目の6月までは役職がつきませんでした。

しかし、入社後の仕事内容や評価次第で主任になれるような人事制度を導入しています。

さらに、AI研究に特化した組織を作り、社内のデジタル人材を育成するなど、AI人材の獲得や育成に積極的です。

NECは研究職としての採用なら新卒でも年収1,000万円

NECでも人事制度が改正され、AIやデータサイエンスなど技術系の大学院卒の研究職は、新入社員でも1000万円以上の年収が得られます。

また、グローバルな人材確保に力を入れており、優秀な人材なら世界中から採用する方針です。

DeNAのAI人材は最低でも600万円スタート

エンジニア職AIスペシャリストコースを導入し、最低でも年収600万円、最高で1,000万円の高待遇です。

評価については、実際に課題を解きプレゼンテーションを行い待遇が決定されます。希少性のある専門知識やプロジェクトマネジメント能力などで判断され、転職者や新卒も区別されません。

そのため、新卒でも年収1,000万円を目指すことは十分可能です。

AI人材が年収を高めるためのスキル

AI人材には、複数の分野にまたがったスキルや専門知識が必要とされます。

年収アップするために、身につけておいた方がいいスキルは以下のようなものです。

プログラミング

特に、AIエンジニアは、コーディングスキルを持つ必要があります。

コーディングとは、コンピュータプログラムを作成するための命令を記述する作業です。

コンピュータは人間の言葉を理解できないため、特定のプログラミング言語を使用します。

このコーディングにPythonやC++などのプログラミング言語を使用するため、AIエンジニアはプログラミングのスキルが必須なのです。

中でも、Pythonは機械学習やデータ解析ツールの開発はもちろん、アプリ開発にも使用されています。

さらに活躍の場を広げたい人は、C言語・C++・JavaScript・Julia・R言語もマスターしましょう。

データサイエンス力

わかりやすく言うと、統計学やアルゴリズム、情報工学を用いて膨大なビックデータから課題解決に必要な情報を見つけ出す能力です。

また、見つけ出した情報をどう使うかまで考える必要があります。

AI技術活用にはビッグデータの解析が不可欠なため、データサイエンス力が求められるのです。

機械学習・ディープラーニングの知識

機械学習とは、コンピュータが大量のデータを学習することで、データの法則やパターンを抽出する技術です。ディープラーニングは、その機械学習をコンピューターが自分で行います。

たとえば、​​自動運転操作や未来予測、意思決定などです。

これらの、機械学習やディープラーニングに関する知識は、AIに関わる全ての人に求められます。

論理的な思考力

理論的思考は、AI技術の基礎原理や数学的な概念を理解し、実際の問題に応用する能力です。アルゴリズムやデータ分析など、AI技術は数学の理論がベースになっています。

たとえば、線形代数や微積分などの数学的な概念を理解することで、アルゴリズムがわかるのです。そのため、AIに携わるすべての人に必須な思考力となります。

まとめ

解説してきたように、IT人材は高い年収が見込めます。

IT人材になるためには、高いスキルと豊富な知識が必要で簡単ではありません。

しかし、特別な資格が必要というわけでもないので誰にでもチャンスはあります。

これから、ますますAI人材の需要は増えていくことが予想されるので、興味を持っているなら、ぜひスキルを身につけAI人材を目指してください。