AIコンサルタントの転職市場について解説！求められるスキルとは？

投稿日 2023年3月31日
更新日 2023年11月23日
著者コトラ（広報チーム）
カテゴリー IT業界
カテゴリーコンサル業界

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AIコンサルタントは、AIの知見を活かして、クライアントの課題やニーズに応じた提案を行い、課題を解決する仕事です。一般的にAIコンサルタントの転職難易度は高めです。
本記事ではAIコンサルタントの仕事内容や求められるスキル、年収について解説します。

AIコンサルタントの転職難易度は高め

AIコンサルタントには、一般的なコンサルタントのスキルに加えて、AI技術やデータ分析、機械学習、深層学習などの専門知識が求められます。

そのため、未経験からAIコンサルタントを目指そうと考えると難易度は高くなる傾向にあります。

AIコンサルタントの仕事内容

AIコンサルタントは、企業や組織がAI技術を活用して競争力を向上させるための支援を行います。具体的な仕事内容は以下の通りです。

AI戦略の立案
ニーズ分析
データ分析・機械学習モデル開発
AIプロジェクトの管理
クライアントへの研修
成果報告

それぞれについて解説します。

AI戦略の立案

AIコンサルタントはクライアント企業のビジネス戦略に沿ったAI戦略の立案や、AIを活用した新たなビジネスモデルの提案を行います。

ニーズ分析

クライアント企業が抱える課題やニーズを分析し、適切なAI技術やデータ解析手法を提案します。

データ分析・機械学習モデル開発

AI技術を用いたデータ分析や機械学習モデルの開発を行い、クライアント企業の業務改善や新たな価値創出を支援します。

AIプロジェクトの管理

AIプロジェクトの進行管理、品質管理、リスク管理、スケジュール管理など、プロジェクト全体のマネジメントを行います。

データサイエンティスト、エンジニア、デザイナーなど、他の専門家と連携することが多いです。

クライアントへの研修

クライアント企業の従業員に対してAI技術の理解を深めるための教育や研修を提供します。

成果報告

AIプロジェクトの成果を評価し、クライアント企業に報告するとともに、改善点や今後の施策について提案します。

AIコンサルタントに求められるスキル

AIコンサルタントに求められるスキルは、以下のようなものがあります。

AI・機械学習の知識
データ分析のスキル
プログラミングのスキル
プロジェクト管理スキル
コミュニケーションスキル
プレゼンテーションスキル
問題解決能力
柔軟性のある対応力

それぞれについて解説します。

AI・機械学習の知識

AIコンサルタントには、AI技術、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの基本的な理解が求められます。

以下がAI・機械学習の知識をカテゴリ別に整理した表です。

カテゴリ	解説
機械学習アルゴリズム	教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの基本的なアルゴリズムについての理解が求められます。
ディープラーニング	ニューラルネットワーク、CNN、RNN、LSTMなどのディープラーニングモデルとそのアーキテクチャについての知識が必要です。
自然言語処理（NLP）	テキストデータの前処理、トークン化、ステミング、レンマタイゼーション、品詞タグ付けなどのNLP技術についての理解が必要です。
画像処理・コンピュータビジョン	画像の前処理、フィルタリング、特徴抽出、画像分類、物体検出などの画像処理・コンピュータビジョン技術に関する知識が求められます。
データ前処理・特徴エンジニアリング	欠損値処理、外れ値処理、カテゴリデータのエンコーディングなどのデータ前処理や特徴エンジニアリング手法についての理解が必要です。
モデル評価・検証	交差検証、ホールドアウト法、適合率、再現率、F1スコアなど、モデルの評価指標や検証手法についての知識が求められます。
機械学習フレームワーク・ツール	TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learnなど、機械学習の実装や運用を容易にするためのソフトウェアに関する知識が必要です。

データ分析のスキル

AIコンサルタントには、データの前処理、統計分析、可視化、モデル構築など、データ分析に関するスキルが必要です。

プログラミングのスキル

PythonやRなどのプログラミング言語を用いたデータ解析やモデル構築ができると望ましいです。

PythonはAI・機械学習分野で最も一般的に使用されており、多くのライブラリが利用可能です。

カテゴリ	ライブラリ	解説
データ処理・分析	Pandas	データフレームを利用した高速なデータ分析・データ前処理が可能なライブラリです。
	NumPy	多次元配列や数学的関数を効率的に扱えるライブラリで、機械学習の基礎となります。
可視化	Matplotlib	グラフやチャートを描画するための基本的な可視化ライブラリです。
	Seaborn	Matplotlibをベースにした統計データの可視化ライブラリで、より美しいグラフが描けます。
機械学習	scikit-learn	分類、回帰、クラスタリングなどの機械学習アルゴリズムを簡単に利用できるライブラリです。
ディープラーニング	TensorFlow	Googleが開発したオープンソースの機械学習ライブラリで、ディープラーニングのモデル構築に広く利用されています。
	Keras	TensorFlowの上位APIで、簡潔なコードでディープラーニングモデルを構築できることが特徴です。
	PyTorch	Facebookが開発したオープンソースの機械学習ライブラリで、ディープラーニングモデルの構築や研究が容易に行えます。
自然言語処理（NLP）	NLTK	自然言語処理のための基本的なライブラリで、トークン化、品詞タグ付け、ステミングなどの機能が提供されています。
	spaCy	高速で産業レベルのNLP処理が可能なライブラリで、テキスト解析や情報抽出が行えます。
	transformers	Hugging Faceが開発した、最新の自然言語処理モデル（BERT, GPT-3など）を簡単に利用できるライブラリです。
画像処理・コンピュータビジョン	OpenCV	画像処理やコンピュータビジョンのためのライブラリで、画像の前処理や特徴抽出、物体検出などが行えます。
	Pillow (PIL)	画像の読み込み、保存、リサイズ、フィルタリングなどの基本的な画像操作ができるライブラリです。
時系列データ解析	statsmodels	時系列データの解析や統計モデリングが行えるライブラリで、ARIMAモデルや線形回帰などの手法が利用できます。
	fbprophet	Facebookが開発した時系列データの予測モデルで、自動的にトレンドや周期性を捉えることができます。
グラフデータ解析	NetworkX	グラフ理論を用いたデータ解析が行えるライブラリで、ノードやエッジの追加・削除、グラフの可視化などができます。
ウェブスクレイピング	BeautifulSoup	HTMLやXMLの解析が行えるライブラリで、ウェブページから情報を抽出する際に利用されます。
	Scrapy	ウェブスクレイピングのためのフレームワークで、複雑なスクレイピングを効率的に行うことができます。
クラウド・分散コンピューティング	Apache Spark	分散コンピューティング環境で大規模なデータ処理を行うためのフレームワークです。PySparkを使ってPythonで操作が可能。