コトラ（広報チーム） 
AIエンジニアとデータサイエンティストの概要
AIエンジニアとは何か
AIエンジニアは、人工知能技術の開発や実装を担当する専門職です。主に機械学習アルゴリズムや深層学習モデルを用いて、効率的かつ高性能なAIシステムを構築することが求められます。たとえば、AIエンジニアは自動運転車の制御システムやレコメンドエンジンなどの最先端技術を開発する役割を担います。また、プログラミングスキル（特にPython）、データベース知識、そしてサーバー環境の管理といった幅広い技術的スキルを必要とします。
データサイエンティストとは何か
データサイエンティストは、企業のデータを収集・分析し、それを基にしたインサイトを提供してビジネス意思決定をサポートする職種です。彼らは統計学や数学の知識を活用し、大量のデータからパターンや傾向を見つけ出します。AI技術を活用してデータ分析を行い、売上予測や顧客行動の分析に役立てることが一般的な業務例として挙げられます。データサイエンティストはビジネス目標への理解やコミュニケーション能力も求められるなど、多面的な役割を果たします。
両者の共通点と違い
AIエンジニアとデータサイエンティストには共通点と明確な違いがあります。共通点としては、どちらの職種もAI技術やデータの活用を基盤にしている点が挙げられます。また、Pythonなどのプログラミングスキルと機械学習技術の知識が必要不可欠であることも共通しています。一方で、AIエンジニアは「AI技術を開発する」ことに特化しているのに対し、データサイエンティストは「AI技術を活用してデータを分析し、具体的なビジネス価値を生む」ことを目的としています。簡単に言えば、AIエンジニアが「技術の創造者」であるのに対し、データサイエンティストは「データの翻訳者」といえるでしょう。
AIエンジニアとデータサイエンティストの需要
近年、AI技術やデータ活用の重要性が高まり、AIエンジニアとデータサイエンティストの需要は急速に増加しています。多くの企業がAIによる自動化やデータドリブンの意思決定に注力しており、それぞれの専門職が重要な役割を果たしています。AIエンジニアは高度な技術開発を行うために、特にテック企業やスタートアップから高い需要があります。一方、データサイエンティストはさまざまな業界で企業の意思決定を支える役割を担い、こちらも人気の高い職業となっています。そのため、どちらの職種も市場価値が高く、将来性のあるキャリアとして注目されています。
必要なスキルセットの違い
AIエンジニアに求められるスキル
AIエンジニアには、特に機械学習や深層学習を実装するためのスキルが求められます。PythonやC++などのプログラミングスキルが必須であり、TensorFlowやPyTorchなどの機械学習フレームワークを使用したモデル開発の知識が重要です。さらに、データベーススキルやクラウドコンピューティングの理解、Linux環境での作業経験も求められることが多いです。また、AIエンジニアは具体的なプロダクトに応用するため、ソフトウェアエンジニアリングの知識も必要です。
データサイエンティストに必要なスキル
データサイエンティストに求められるスキルは、統計学やデータ分析の知識が中心となります。機械学習やデータ前処理に加えて、RやPythonを使ったプログラミングスキルが必要です。また、データを解釈し、ビジネス課題に適用する能力が求められるため、コミュニケーションスキルや経営層との会話に役立つビジネス理解も重要な要素と言えます。さらに、構造化データや非構造化データを扱うための知識も必要で、SQLやデータ可視化ツール（TableauやPower BIなど）の経験があると役立ちます。
プログラミングスキルと数学知識の重要性
AIエンジニアとデータサイエンティストの双方にとってプログラミングスキルと数学的知識は不可欠です。AIエンジニアでは、モデルを効率的に開発するためのアルゴリズムの理解と、その実装を可能にする高度なプログラミングスキルが不可欠です。一方で、データサイエンティストは統計学や線形代数など、データ解析に必要な数学の知識を活用し、洞察を導き出す必要があります。数学とプログラミングは、AIエンジニアとデータサイエンティストの仕事が成り立つ基盤となっています。
スキルセットの獲得方法と学習ルート
AIエンジニアやデータサイエンティストになるためのスキルセットは、オンライン学習や専門スクールで効果的に習得可能です。例えば、Pythonやデータ解析を学べるUdemyやAidemy Premium Planなどのプラットフォームが人気です。また、統計的知識や数学の基礎が必要であれば、ProgateやPyQのようなプログラミング初心者向けの学習ツールから始めるのも良いでしょう。さらに、実際のプロジェクトに取り組むことがスキルの実践に役立つため、ハッカソンや自主開発などで実践力を磨くことが推奨されます。
キャリアパスと仕事の範囲
AIエンジニアのキャリアパス
AIエンジニアは、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを開発・実装するプロフェッショナルであり、その専門性から多彩なキャリアパスが存在します。初級エンジニアとしてスタートした後、経験を積むことでシニアAIエンジニア、リードエンジニア、さらにはAIアーキテクトや技術顧問といったポジションへ進むことが可能です。
AIエンジニアは主に技術開発にフォーカスした職種で、AIモデルの構築・トレーニング、最適化を担当します。さらにキャリアを進めば、プロジェクトの全体設計や技術選定に関与するようになり、AI関連のプロダクトマネージャーや研究開発職を選ぶこともあります。
データサイエンティストのキャリアパス
データサイエンティストは、データ分析のスペシャリストとして幅広い分野で活躍できます。キャリアはアナリストやデータサイエンス関連のジュニア職からスタートし、シニアデータサイエンティストやチーフデータオフィサー(CDO)を目指す流れが一般的です。
この職種は、統計学や機械学習などの技術を活用して、データから洞察を得てビジネス課題を解決するのが主な役割です。そのため、キャリアを進めることでコンサルタントやビジネスリーダーとしても活動できる可能性があります。また、AIソリューションを活用した戦略立案を担うことで、経営層へのステップアップの道も開かれています。
プロジェクトでの役割と範囲
AIエンジニアとデータサイエンティストは、同じプロジェクトに携わることが多々ありますが、それぞれ役割と範囲が異なります。AIエンジニアは主に技術側面に集中し、AIモデルの実装や最適化、ソフトウェアとしての実用化を担当します。一方で、データサイエンティストはプロジェクトの初期段階で顧客やビジネス課題を分析し、どのようなデータ処理や戦略が最適化を生むかを模索します。
具体的な例を挙げると、レストランの売上予測プロジェクトでは、データサイエンティストが過去の売上データを分析して予測モデルを設計し、AIエンジニアがそのモデルを製品化して運用環境で動くよう設定します。このように、AIエンジニアとデータサイエンティストは役割分担をしながら、同じゴールに向かって協力するのです。
両職種の「違い」を理解した上で、そのプロジェクトでどのような範囲で活動を行うのかを明確にすることが重要です。この役割分担が明確であるほど、プロジェクトは効率的に進行すると言えるでしょう。
給与や市場価値の比較
AIエンジニアの年収相場
AIエンジニアの年収相場は、日本国内では約575万円と言われています。この数値はエンジニアという職業全体の平均年収を上回り、特に技術的専門性が高い職種であることからもその市場価値が反映されていると言えます。また、AI技術の進展に伴い、AIエンジニアの需要が急増しているため、今後さらなる収入アップも期待される分野です。特に大手企業や外資系企業では、年収1000万円を超えるポジションも存在します。
データサイエンティストの年収相場
一方、データサイエンティストの年収相場は約507万円です。この職種もAIエンジニアと同様に近年非常に注目されており、ビッグデータの活用が進む企業からの需要が高まっています。特に、統計学や分析スキルを駆使して実務に大きなインパクトを与える業務内容であることから、その報酬水準も比較的高い傾向があります。さらに、業界や企業によっては年収800万円以上のポジションも見られ、キャリアを積むことで大幅な収入アップが見込める職種です。
市場需要とトレンド
AIエンジニアとデータサイエンティストはどちらも現代のテクノロジー・ビジネス分野で非常に高い需要を誇ります。AIエンジニアはAIモデルの設計や実装という責任を担い、その応用範囲が広がるにつれて需要がさらに高まっています。一方、データサイエンティストは、膨大なデータからインサイトを引き出してビジネス戦略を立案する役割を担い、特にデジタル化が進む中でその価値が増しています。
市場全体を見た場合、AIエンジニアは技術の進化に直接貢献できる職種として、今後さらに注目を集めるでしょう。一方、データサイエンティストは業界を問わず活躍可能であり、特にエンドユーザーに対する価値の創出が直接的に評価されやすいという特徴があります。それぞれの職種が独自の強みを持つ一方で、「AIエンジニアとデータサイエンティストの違い」を理解し、自分に合ったキャリアを選択することが重要です。
どちらを目指すべきかを考えるポイント
興味や得意分野から選ぶ
AIエンジニアとデータサイエンティストを目指す上で、まずは自分の興味や得意分野を明確にすることが重要です。AIエンジニアは、機械学習アルゴリズムの開発や実装を中心に、プログラムを書く作業が多い職種です。一方で、データサイエンティストは、膨大なデータを分析しビジネスの意思決定を支援することに重点を置いています。そのため、プログラミングや開発作業が得意であればAIエンジニアが適しており、データの解釈や統計分析が得意であればデータサイエンティストが向いていると言えます。また、将来的にどのような仕事に携わりたいのかを考えることも選択の指針となります。
学習費用と時間の比較
AIエンジニアとデータサイエンティストを目指すためには、それぞれ異なるスキルを学ぶ必要がありますが、学習に必要な費用や時間も候補選びの要素となります。AIエンジニアには、機械学習や深層学習のフレームワークを学ぶ時間が必要であり、プログラミングスクールやオンラインコースの費用がかかる場合があります。データサイエンティストの場合は、統計学や数学、データ分析のためのツール学習が不可欠であり、同様に教育リソースが必要です。短期間で実践力をつけるためには専門的なカリキュラムが用意されたスクールの活用も視野に入れると良いでしょう。学習費用と学びにかけられる時間を考慮し、現実的に達成可能な道を選ぶことが大切です。
未来のキャリアビジョンを描く
自身の将来像を描くことも、AIエンジニアとデータサイエンティストのどちらを目指すべきかを決定する大きなポイントになります。AIエンジニアとしてキャリアを積む場合は、より技術的な開発業務に深く携わり、AIモデルの構築や最適化を通じて、製品の価値を高める役割を担うことが多いです。一方、データサイエンティストとしてのキャリアは、データ分析を通じて意思決定に貢献し、ビジネス上の課題を解決することが主な仕事です。どちらの職種も需要が高い職業であり、今後も成長が見込まれますが、自分がどのような形で社会に貢献したいのかを軸に選ぶことが重要です。
両方の要素を兼ね備えた職種も検討
AIエンジニアとデータサイエンティストは異なる役割を持ちながらも、共通点も多くあります。そのため、両者のスキルを兼ね備えることが求められる職種も存在します。例えば、データエンジニアやデータサイエンスエンジニアといった職種では、データの処理基盤を構築しながら、分析に必要なデータを整える業務が含まれます。このような職種は、データサイエンティストとAIエンジニアの両方のスキルを身につけることで、広範なキャリアの選択肢を得られる可能性を秘めています。そのため、各職種の違いを理解した上で中間的な選択肢も考慮する価値があります。