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基本概要
AIエンジニアとは？その役割と仕事内容
AIエンジニアとは、AI（人工知能）技術を活用してシステムやアプリケーションを設計・開発する専門職です。主に機械学習やディープラーニングといった高度な分析手法を用い、アルゴリズムの設計・実装が仕事内容の中心となります。例えば、画像認識や自然言語処理といった技術分野で、実際にAIモデルを構築し、それを現実のシステムに統合する役割を果たします。日々の業務ではPythonやTensorFlow、PyTorchなどのプログラミング言語やライブラリを使用することが多く、さらにLinuxやクラウド環境の知識も求められます。また、生産性向上や問題解決に直結するソリューションを提供するため、データ活用を効率化することにも注力しています。
データサイエンティストとは？その役割と仕事内容
データサイエンティストとは、膨大なデータを分析し、その結果をもとにビジネスに役立つ洞察を提供する専門職です。この職種はAIエンジニアと同様にAI技術を使うこともありますが、主な目的はデータをもとにした意思決定の支援や戦略構築です。たとえば、データサイエンティストは、売上予測や顧客行動のパターン分析を通じて、企業の収益向上や業務効率化をサポートします。使用するツールとしては、PythonやR、統計モデル、ビッグデータ処理システム（Hadoop、Sparkなど）が一般的です。また、技術スキル以外にも、結果をわかりやすく説明するためのコミュニケーション能力や、ビジネスの理解力も求められます。
両者の共通点：データ活用を中心とした専門職
AIエンジニアとデータサイエンティストは、それぞれ異なる役割を持つ職種ではありますが、いずれもデータ活用を基盤にした専門職です。両者とも、データ処理や分析を行い、その結果を元にして問題解決やサービスの向上を目指します。そして共通してPythonのようなプログラミングスキルやデータベースの知識が必要なため、ある程度の技術的な専門性が要求される点も類似しています。また、AI技術が進化を続ける中で、より効果的なソリューションを提供するために協力しあうことも多く、データサイエンティストが分析して導いたインサイトをAIエンジニアがシステムに落とし込むといった形のタッグもよく見られます。
AIエンジニアとデータサイエンティストの違いを簡単に解説
AIエンジニアとデータサイエンティストの違いは、その業務内容の焦点にあります。AIエンジニアは、主にAIそのものを開発・実装する役割を担い、アルゴリズム設計やAIモデル構築に特化しています。一方、データサイエンティストはAI技術を用いてデータを解析し、業務や経営に役立つ洞察を導き出すことを目的としています。つまり、「AI技術を作る」のがAIエンジニアであり、「AI技術を活用する」のがデータサイエンティストです。また、技術面ではAIエンジニアが機械学習やディープラーニングなどの実装スキルに強みがある一方、データサイエンティストは統計学やビッグデータ分析に精通していることが多いです。職種の選択においては、AIの技術開発に興味があるか、それともビジネス課題の解決に貢献したいかといった観点で考えると良いでしょう。
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、主にAI技術や機械学習モデルを開発・実装するためのスキルが求められます。この職業ではPythonなどのプログラミング言語の知識は必須であり、特にTensorFlowやPyTorchなどの機械学習ライブラリの利用経験が重要です。また、Linux環境での開発スキルや、モデルのパフォーマンスを評価するための知識も必要です。さらに、システムを効率的に構築・運用するためのクラウドサービス（AWS、GCPなど）の利用スキルがあると優位性が高まります。
データサイエンティストに求められるスキル
データサイエンティストには、幅広いデータを分析・活用できるスキルが求められます。統計学や数学の知識が分析の基礎となる一方で、PythonやRを使ったデータ処理スキルも欠かせません。また、SQLを用いたデータベース操作や、データ可視化ツール（Tableauなど）の活用能力が必要です。さらに、分析結果を分かりやすく説明するためのコミュニケーションスキルや、ビジネス課題を把握して仮説を立てる能力も重要視されます。
重視される知識やツールの違い
AIエンジニアとデータサイエンティストは、共にデータを活用する職業ですが、重視される知識やツールにはいくつかの違いがあります。AIエンジニアは、機械学習モデルを効率的に構築する技術や、モデル設計・運用を支えるクラウド環境の知識が重要です。一方、データサイエンティストは、統計学やデータ可視化技術を駆使してビジネス上の課題を解決することが求められます。また、AIエンジニアがTensorFlowやKerasなどのライブラリをよく使うのに対し、データサイエンティストはExcelやTableauといったツールを積極的に活用します。
転職やスキルアップのためのおすすめ学習法
AIエンジニアやデータサイエンティストを目指す際には、専門的な学びが重要です。AIエンジニアを目指す場合、機械学習ライブラリやクラウド活用に特化したオンラインコース（例：ProgetePyQやAidemyの機械学習コース）の受講が効果的です。一方、データサイエンティストを目指す場合は、統計学やR、Pythonの基礎から学べるコース（例：データミックスやDIVE INTO CODE）がおすすめです。また、両職種とも実際のプロジェクトを通じて実務スキルを高めることが重要であり、自分のスキルをポートフォリオとして外部に見せると転職活動にも役立ちます。
キャリアパスと将来性の比較
AIエンジニアの主なキャリアパス
AIエンジニアとしてのキャリアパスは、主にAIモデルの開発や実装に関する深い専門知識を積み重ねる方向に進みます。キャリアの初期段階では、プログラミングスキルや機械学習ライブラリの利用方法を駆使して、具体的なシステムを構築する役割を担うことが一般的です。その後、プロジェクトの管理や、より高度なAI技術の研究開発に携わるポジションへ進むことができます。
また、AIエンジニアはAIアルゴリズムの最適化や大規模システムの実装能力が重要視されるため、クラウド環境の活用やソフトウェア工学の知識も必要です。将来的には、CTO（最高技術責任者）やAI分野の技術コンサルタントとして活躍する道も開かれています。
データサイエンティストの主なキャリアパス
データサイエンティストのキャリアパスは、データ分析を通してビジネス課題を解決した経験をもとに進化していきます。最初のポジションでは、統計学やプログラミング言語（PythonやRなど）を駆使したデータ処理やモデリングが中心です。経験を積む中で、データ戦略の立案やビジネスへのインパクトを意識した成果を提供するようになります。
次のステップとして、プロジェクト全体を統括するスペシャリストやデータサイエンスチームのマネージャーとしてキャリアを進めるケースが多いです。また、フリーランスとして複数の企業でサービスを提供したり、企業のデータドリブンな意思決定を支援するコンサルタントとして働く選択肢もあります。
需要の現状と将来的な見通し
AIエンジニアとデータサイエンティストの需要は、いずれも急速に拡大しています。多くの企業がAIやデータ分析による業務効率化や市場競争力の強化を求めているため、各職種の専門性が高く評価されています。
特にAIエンジニアは、AIアルゴリズムや自動化ツールを実際に実装する能力が求められるため、技術的ハードルが高い分、今後さらにニーズが増加する傾向があります。一方でデータサイエンティストも、AI技術を活用して膨大なデータを分析しビジネス課題を解決する役割が重要視されているため、その需要はますます多様な業界で広がっています。
将来的には、AI技術とデータサイエンスの融合が進み、両者の違いがさらに曖昧になる可能性も指摘されています。その中で、どの職種でも継続的なスキルアップと新しい技術への適応が不可欠となるでしょう。
自分に向いているのはどちら？適性診断ポイント
AIエンジニアに向いている人の特徴
AIエンジニアに向いている人の特徴として、まず「プログラミングが好きでアルゴリズムの仕組みに興味があること」が挙げられます。AIエンジニアは、主にPythonをはじめとするプログラミング言語を使いながら、機械学習やディープラーニングなどのAIのコア技術を開発・実装します。そのため、プログラムを書くことやテクノロジーの進化に興味を持てることが重要です。
また、「問題解決型の思考」が得意な人にも適しています。AIエンジニアは、現実の課題を技術的に解決する職種であり、顧客や内部チームが求めるシステムをゼロから構築する能力が求められます。さらに、「新しい知識を積極的に吸収し続けられる人」も適任で、AI技術の進化が非常に速いため、常に学び続ける姿勢が大切です。
データサイエンティストに向いている人の特徴
データサイエンティストに向いている人は、「データの中から価値を見つけ出すことが楽しめる人」です。この職種では、膨大なデータを分析し、そこから得られるインサイトを活用してビジネスやサービスの改善を提案する力が求められます。そのため、統計学や数学的理論への関心が高い人に向いているといえます。
さらに、「コミュニケーションスキルが優れている人」も適任です。データサイエンティストは分析結果をクライアントやチームに分かりやすく伝え、それをどのように活用するか提案する必要があります。また、「ビジネス視点」も重要な要素で、企業やプロジェクトの目標に適した分析を進められる能力が求められます。
興味やスキルレベルを踏まえた職種選びのヒント
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ながら、自身の興味やスキルに合った職種を選ぶことが重要です。たとえば、「AI技術そのものを開発・構築したい」と考える人はAIエンジニアが適しており、PythonやAIフレームワークの学習から始めると良いでしょう。一方、「データを活用してよりビジネス密着型の提案をしたい」という場合はデータサイエンティストがおすすめです。この場合、統計学やデータ可視化ツールに力を入れて学ぶとよいでしょう。
また、自分の現在のスキルレベルを客観的に把握し、その進度に適した学習プランを選ぶことも職種選びには欠かせません。たとえば、AIエンジニアを目指すなら、機械学習やAI開発に特化したコース、データサイエンティストなら統計とデータ分析に重点を置いた学習教材やオンラインスクールを活用することが効果的です。
どちらの職種に進むか迷ったら、「AI技術の開発を楽しめるか」または「その技術を活かした分析がしたいか」という基準が選択の参考になります。AIエンジニアもデータサイエンティストも成長性の高い職種であるため、それぞれの特徴を活用してキャリアを選ぶことで、大きな成功につながるでしょう。