【最新】話題のAI分野職種３選！AI関連の資格と対応職種もご紹介

近年、「AIにとって代わられる職業」という言葉が聞かれるようになってきました。では、反対に「AI技術を使う職業」とはどのようなものなのでしょうか。

AIが使われている技術がどんどん増えているよね！どんな職業の人がAIを使っているのかな？

AIを使用する仕事は多くあります。以下で、職業や年収、各職種に対応した資格などをご紹介します。

AIに関する仕事・年収

プロンプトエンジニア

プロンプトエンジニアとは、ChatGPTのような生成AIが最適解を出すための指示文（プロンプト）を開発・改良するエンジニアです。

プロンプトエンジニアリングは、昨今、音楽やアートの世界でも注目されているツールです。2022年に登場した「DALL・E 2」もプロンプトエンジニアリングツールとして一躍話題になりました。「DALL・E2」とは、入力されたテキストからイメージを作成するAIツールです。一から自分でイメージを創造することも可能ですが、既存のイメージを編集することも可能で、人物イラストの髪型を一度削除し、AIによって別のヘアスタイルに編集することなどもできます。

平均年収

600~1000万円

プロンプトエンジニアの求人 - DODA

プロンプトエンジニアといえば、アメリカで年収4,500万円の求人が出されたニュースが話題になりました。日本では新しい職種ですが、比較的高い平均年収であると言えるでしょう。

文系でも目指せる！今注目のプロンプトエンジニアってどんな仕事？

データサイエンティスト・データアナリスト

データアナリストとデータサイエンティストはどちらもデータの分析や可視化を行います。

両職種の業務内容は「データの山を宝の山にする」という点でよく似ていますが、データアナリストがデータ分析をしてクライアント業務に役立てることに注力するのに対し、データサイエンティストはデータ分析のためのシステム構築などに注力します。

いまから10年前、「データサイエンティストが21世紀で最もセクシーな職業である」という文言が話題になりました（"Data Scientist: Sexiest Job of the 21st Century"邦訳「データ・サイエンティストほど素敵な仕事はない」DHBR2013年2月号)。その後10年が経った今、データサイエンティストの需要はかつてなく高まっています。

AIはビジネスにおいてますます普及し、多くの企業がAIモデルの開発のためにデータサイエンティストの必要性を感じるようになっています。Indeedの求人数は2019年までに256％増えており、2029年までにデータサイエンスは、ほかのどの分野よりも成長するという、米国労働統計局の予測も出ています。

平均年収

データサイエンティスト・・・ 699万円

データサイエンティストの求人統計データ - 求人ボックス

データアナリスト・・・699万円

データアナリストの求人統計データ - 求人ボックス

データサイエンティストとは？データサイエンティストの仕事内容と年収

IoTエンジニア

IoT（Internet of Things）は「物のインターネット」と呼ばれ、家電製品やスマートフォンといったモノを、インターネットに繋いで遠隔操作を可能とした技術です。IoTエンジニアはモノ同士のインターネットを実現するシステムの企画から設計、開発、運用までを行い、私たちの日常生活をより便利で安全なものにしていく役割を担っています。

スマート家電やスマートスピーカー、自動運転車といった身近なモノがどんどん実用化されていっている他、交通期間整備や医療分野でも活用されています。

平均年収

400～600万円

レバテック

IoTエンジニアはどんな仕事をしているの？必要なスキルも紹介！

AI関連の資格一覧

AI知識に関連する資格を以下の表にまとめました。

G検定
E資格
AWS Certified Machine Learning-Specialty
Professional Data Engineer
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution
DP-100: Azure でのデータサイエンスソリューションの設計と実装
データサイエンティスト検定™（DS検定）リテラシーレベル
統計検定

資格	概要	取得が役立つ主な職業
G検定	ディープラーニングに関する知識の活用・応用できるスキルを証明する。	プロンプトエンジニア
E資格	AIエンジニアとしてディープラーニングを実装できる知識とスキルがあること」を証明する。	AIエンジニア
Professional Data Engineer	Googleクラウドの認定資格。機械学習を用いたデータ利活用の能力を測り、GCP上の機械学習やデータ分析ソリューションの活用スキルを認定する。	エンジニアデータサイエンティスト
AWS Certified Machine Learning-Specialty	ビジネス課題に対する機械学習ソリューションをAWSを⽤いて設計・実装・デプロイ・維持する能⼒を認定する。	エンジニアデータサイエンティスト
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals	機械学習、人工知能の概念と、関連のMicrosoft Azureサービスの基礎知識の理解度を測定する。	AIエンジニア（初級）
AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution	AI-900で必要な知識に加え、各サービスのより深い知識と、シナリオから要件を整理し適切なサービスを選択するソリューション設計の知識が要求される。	AIエンジニア（中級）
DP-100: Azure	Azure Machine Learningの各機能をブラウザ上やPythonライブラリ経由で、学習からデプロイ・監視までの機械学習パイプラインを構築するスキルが求められる。	データサイエンティスト
データサイエンティスト検定™（DS検定）リテラシーレベル	データサイエンティストとして求められるスキル、知識が身についているかを確認する。	データサイエンティスト
統計検定	データに基づいて客観的に判断し、科学的に問題を解決する能力を測る。4級から1級まで階級が設定されている。	データアナリスト

おわりに

今回は、AIを使った職種についてご紹介しました。「AI」と聞くと、理系のイメージを持つ方もいらっしゃると思いますが、実際には文系で文章力に自信がある方が活躍しやすい職種もあります。

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