おつかれさまです！記事を読んでくださりありがとうございます🌞
突然ですが、AIエンジニアってかっこいいですよね👀
エンジニアの方も、そうでない方もAIブームで気になっている方も多いのではないでしょうか？？
ただ、AIエンジニアといってもさまざまな種類があるんです！
（プロンプトエンジニアなどありますがここでは機械学習エンジニア寄りの話をします、、、）
AIエンジニアになりたい！！という方にはぜひ押さえておいてほしい内容です！
仕事内容・必要なスキル・向き不向き・年収の4軸で紹介していきます！
それでは、ゆっくりしていってください🐱
・文系・理系問わず、これからAIやデータを使った仕事に携わりたいと考えている方
・WebエンジニアやインフラエンジニアからAI系職種に興味を持ち始めた方
・転職市場で「どの職種が将来性あるのか」「どれくらい稼げるのか」が気になっている方
⭐️ AI関連職種の違いを知ることができる！
⭐️ 必要なスキル・勉強の方向性がわかる！
⭐️ キャリアの選択肢が広がる！
はじめに：AIエンジニアって何をするの？どんな種類があるの？
AI（機械学習）に関する職種として主に4職種を紹介します！
データアナリスト、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、MLOpsエンジニア
ざっくりとした内容は表にまとめました👀
次から一つずつ深掘りしていきます！それではいきましょう！
年収レンジとしては、技術や経験年数によって幅が大きいので次のように分類しています🙇♂️
低：年収300~500万円
中：年収500~800万円
高：年収800万円~
データアナリスト：ビジネスの勘に根拠を与える
1つ目の職種は「データアナリスト」です！
「このキャンペーン本当に効果あったの？？」
そんな疑問に数字で答えるのがデータアナリストです。
データを使ってビジネスの意思決定を支える、会社の頭脳的な存在です！🧠
仕事内容：調べて、まとめて、伝える
主な仕事は次のようになります！
・売上やユーザーの行動データを集計・分析し、課題や改善点を見つける。
・マーケティング施策やプロダクト改善のための「分析レポート」を作成。
・BIツール（Tableau, Lockerなど）でダッシュボードを作る。
・部署を超えたメンバーと連携し、データから導いた提案を共有・プレゼンする。
特徴としては、
現場との距離が近く「経営やマーケティングの意思決定」にダイレクトに関わることができます。
必要スキル
基本的には、データ分析に関する技術が必要になってきます。（SQL、BIツールなど）
またソフトスキルとしては、仮説検証や統計学、非エンジニアとの会話、説明能力といったものが必要です。
ビジネス側とデータを扱うエンジニアの架け橋となるため、技術とヒューマンスキルが大事ですね👍
向いている人
データアナリストは次のような人が向いていると思います！
・データを見ながら「何でこうなったのか？」を考えるのが好きな人
・数字に強く、丁寧な仕事が得意な人
・技術だけでなく、ビジネス視点も身につけたい人
年収レンジ
年収レンジは低〜高としました！
情報が増えてなくない？という方、申し訳ありません。🙇
この職種は、データサイエンティストよりは門戸が広く、技術のハードルが比較的低いので、
年収レンジ低がボリュームゾーンで、経験豊富になると高レンジも狙える感じです。👀
データ分析系のキャリアの入口としては人気の職種となっています。
データサイエンティスト：ビジネスを未来予測で支援
2つ目の職種は「データサイエンティスト」です！
「データから未来を読み解く」
AIや機械学習の技術を駆使して、ビジネス課題を解決するのがデータサイエンティストです。
予測モデルの構築で企業の競争力を高める、データ活用のプロフェッショナルです。
仕事内容：課題発見からモデル運用まで
主な仕事は次のようになります！
・事業課題のヒアリングと、分析アプローチの設計
・機械学習モデルの構築（分類、回帰、クラスタリングなど）
・PythonやRを使ったデータの前処理、特徴量エンジニアリング
・モデルの評価、改善、ビジネス現場への提案、実装支援
・A/Bてすとの設計や統計的検証
特徴としては、
「手を動かすデータ分析＋高度な数理＋ビジネス視点」の全方位のスキルが求められます。
必要スキル
大きく次の力が求められます！
プログラミング（Python, scikit-learn, pandas, numpyなど）
数学・統計（統計学、機械学習アルゴリズム、線形代数など）
データ基盤理解（SQL、データベース）
ビジネススキル（仮説検証、KPI設計、レポート、提案力）
データの専門家としての数学力、事業課題への深い理解の両方が問われます。
データアナリストと比べて、仕事の範囲や求められるスキル感が高くなっていますね👀
難しかったり大変ではありますが、その分スキル、経験はかなり付けられます！
向いている人
データサイエンティストは次のような人が向いていると思います！
・数学・統計が好きで、モデルを組んで最適解を出すのが楽しい人
・分析だけで終わらせず、結果を生かして価値を生み出していきたい人
・技術とビジネスのどちらにも好奇心が持てる人
年収レンジ
年収レンジは中〜高としました！
そもそも仕事内容が多岐にわたるし、求められるスキルも多くなっているので、
年収が高くなる傾向になります。
特にAI・DX投資が活発な企業では需要が旺盛で、超売り手市場なので
スキルがあれば引く手数多の職種です。
機械学習エンジニア：AIの頭脳を作り、動かす
3つ目の職種は「機械学習エンジニア」です！
「モデルを作るだけじゃ終わらない、AIをプロダクトに組み込む」
AIモデルの設計から実装・運用までを担う技術スペシャリストです。
データサイエンティストが作る予測の種を、実際のサービスに咲かせる役割を担います。🤖
仕事内容：モデルをプロダクトに組み込む
主な仕事は次のようになります！
・機械学習モデルの設計・学習・評価（分類、回帰、深層学習など）
・PythonやTensorflow、Pytorchなどを使った実装
・API化してWebアプリケーションやスマホアプリに組み込み
・学習パイプライン、データパイプラインの構築、自動化
・モデルのデプロイ、継続的学習、推論処理の最適化
モデルを作って終わりではなく、モデルを使える状態にするのが機械学習エンジニアのミッションです
必要スキル
大きく次の力が求められます！
プログラミング（Python, C++, scikit-learn, Tensorflow, Pytorchなど）
数学・統計（統計学、機械学習アルゴリズム、線形代数など）
API・サーバー技術（Flask, FastAPI, Docker, Kubernetesなど）
クラウド技術（AWS, GCP, Azureなど）
ソフトウェア設計（アーキテクチャ設計、CI/CD、MLOpsの理解）
モデル開発とソフトウェア開発の両方に強みが求められます！
向いている人
機械学習エンジニアは次のような人が向いていると思います！
・コードを書くのが好きで、技術で課題を解決するのが楽しい人
・作ったモデルをプロダクトとして形にする達成感を味わいたい人
・チーム開発、データパイプラインの整備など裏方の仕事も楽しめる人
年収レンジ
年収レンジは中〜高としました！
国内だと人材が少ない傾向なので、スキルと身につけると高需要、高単価のキャリアを実現できます。
Web開発の経験があって、数学的な問題解決がしたいよ〜という方は目指す価値ありです👀
MLOpsエンジニア：AIの仕組みを動かし続ける
最後の職種は「MLOpsエンジニア」です！
「作って終わりじゃない。AIモデルをいつでも、どこでも、安定して使えるようにする」
機械学習モデルの運用と管理の専門家です。
機械学習エンジニアが作ったモデルを、
プロダクション環境で安定的に稼働させる仕組みを構築・管理します。⚙️
仕事内容
主な仕事は次のようになります！
・モデル学習・デプロイの自動化（CI/CD）
・モデルの際学習スケジューリング、精度監視
・パイプライン構築、クラウド基盤設計
・学習パイプライン、データパイプラインの構築、自動化
・インフラの構成管理（Docker, Kubernetes）
MLOpsは、AI開発とDevOpsの融合領域というイメージです。
必要スキル
大きく次の力が求められます！
DevOps技術（CI/CD、GitHub Actions）
インフラ構築（Docker, Kubernetes, Terraform）
パイプライン管理（Airflow, Kubeflow）
クラウドサービス（AWS, GCP, Azure）
監視と運用（モニタリング系）
コーディングに加え、本番環境の構築・保守の知見が重要です！
向いている人
MLOpsエンジニアは次のような人が向いていると思います！
・機械学習の知識とインフラ技術の両方に興味がある人
・裏方の最適化が好きで、安定運用や効率化が得意な人
・DevOpsやSREに興味があり、AI運用にも関わってみたい人
年収レンジ
年収レンジは低〜高としました！
近年の需要によって市場価値が高いスキルになります。
インフラ経験がある方が後から機械学習を学んでキャリアチェンジも可能です！
まとめ：自分の強み、興味からはじめの一歩を踏み出そう
ここまで4職種紹介してきましたが、いかがだったでしょうか👀
少しでも職種について解像度が上がっていたら幸いです！
簡単にまとめると、
・ビジネス視点と分析力に自信があるなら → データアナリスト
・課題発見からモデル構築まで関わりたいなら → データサイエンティスト
・高度なアルゴリズムを実装していきたいなら → 機械学習エンジニア
・AIの運用・インフラ面で支えたいなら → MLOpsエンジニア
どの職種もすぐにスキルを身につけるのは難しいので、
まずは「自分が面白そうと思える領域」から少しずつ学んでいくといいかもです！
どのように勉強を始めたらいい〜？という方は次の記事も参考にしてください！！
これからも役立つ情報を発信していきます！
他の記事もチェックしてくださると嬉しいです！😆
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