AIエンジニア（機械学習エンジニア）と データサイエンティストの違いとは？

AIエンジニア（機械学習エンジニア）は、AI技術を活用して研究開発を担当する専門家です。

業務内容は、開発目標の設定、アルゴリズムの設計、学習システムの構築など多岐にわたります。

例えば、機械学習を活用し、顔認証や疾病の画像診断を開発したり、自動車の自動運転などのシステムを構築したりすることもAIエンジニアの仕事です。

現代の技術進化の中心に位置するAIエンジニアの影響力は日々増しており、その需要と重要性は今後も高まることが予想されます。

参考URL：AIエンジニア（厚生労働省 職業情報提供サイト（日本版O-NET））

データサイエンティストは大量のデータ（ビッグデータ）を分析し、新商品やサービスの開発、業務プロセスの革新などの提案を行い、企業の競争力向上に貢献する専門家です。

具体的には、分析目標の設定、データ加工、モデリング、効果検証を行い、有効であればサービスとして実装します。そのためには、統計学やプログラミング、データ分析、機械学習などのスキルを活用して、価値ある情報を引き出すことが求められます。

データサイエンティストはデータにもとづく意思決定をサポートし、IT企業、製造業、サービス業等などさまざまな分野で活躍しています。

参考URL：データサイエンティスト（厚生労働省 職業情報提供サイト（日本版O-NET））

AIエンジニアとデータサイエンティストにはいくつかの共通点があります。主な共通点を3つ紹介します。

（1）将来性が期待できる職業

AIエンジニアやデータサイエンティストはともにDXの推進に欠かせない人材として注目されています。

デジタル技術が産業の変革を加速する中で、DXは企業の競争力を維持・強化する鍵となっています。DX推進のために、AIやIoT、データサイエンス、クラウド技術に関する専門的な知識やスキルを持つ人材の需要が高まっています。

令和5年版情報通信白書によると、日本のAIシステム市場は成長を続けており、2022年の市場規模は3,883億6,700万円に達し、2027年には1兆1,034億7,700万円へと成長する見込みです。

一方で、デジタル人材が不足しており、AI・データ解析の専門家が在籍している企業はたったの21.2％に過ぎません。

このように、AIエンジニアやデータサイエンティストの需要は拡大を続けていて、将来の市場における重要性はさらに高まると考えられます。

参考URL:令和5年版情報通信白書（総務省）

（2）第四次産業革命スキル習得講座認定制度の対象

AIエンジニアとデータサイエンティストはともに、経済産業省が推進する「第四次産業革命スキル習得講座（Re スキル講座）認定制度」の対象となっています。

この制度は、ITやデータ関連分野でのキャリアアップを目指す社会人を対象に、高度な専門知識と実践的なスキルを習得するための機会の提供を目的とします。AIやデータサイエンスに関する専門的なスキル習得は重視されているため、第四次産業革命スキル習得講座の対象となっています。

第四次産業革命スキル習得講座（Re スキル講座）認定制度について詳しく知りたい方は公式サイトをご確認ください。

参考URL：第四次産業革命スキル習得講座（経済産業省）

（3）自由な働き方を実現できる可能性が高い

デジタル技術の進化や、コロナ禍の感染対策により、在宅勤務やリモートワークの制度を導入する企業が増加し、多くの職種でリモートワークが普及しました。AIエンジニアやデータサイエンティストも、場所や時間の制約なく進められる業務が多いため、フリーランスやフルリモートなどの柔軟な働き方が広がっています。

2023年10月のフリーランスHubの調査によれば、リモートワークが可能な案件が多いことわかります。機械学習エンジニア案件の約72％、データサイエンティスト案件の約65％がリモートワークです。

参考URL：

機械学習エンジニアの案件・求人一覧（フリーランスHub）

データサイエンティストの案件・求人一覧（フリーランスHub）

このように、AIエンジニアとデータサイエンティストともに自由な働き方が可能な職業だといえます。

AIエンジニアとデータサイエンティストの違いについて説明します。

（1）求められるスキルの違い

AIエンジニアとデータサイエンティストは、それぞれが求められるスキルに違いがあります。

AIエンジニアは、アルゴリズムの設計や最適化など、実装に関する高度なスキルや専門的な知識を求められます。一方、データサイエンティストは、データの収集や解析のスキルに加えて、ビジネスの課題解決に必要な洞察力や思考力も要求されます。

一般的には、AIエンジニアは高度な技術力、データサイエンティストはビジネスを深く理解することが求められるといえるでしょう。

（2）求められる役割の違い

AIエンジニアとデータサイエンティストはどちらもビジネスの発展に貢献しますが、求められる役割には違いがあります。

AIエンジニアは、専門的な技術を駆使して、AIモデルの設計・開発・最適化に専念することを求められます。例えば、顧客の購買履歴を元にした商品推薦モデルの開発などの業務を担当します。

データサイエンティストは、ビジネス上の意思決定をサポートするための情報や洞察を提供する役割を求められます。例えば、購買履歴の分析結果に基づくマーケティング戦略の提案などが含まれます。

（3）平均年収の違いは？

データサイエンティストとAIエンジニアの平均年収を比較すると、データサイエンティストの年収の方が高い傾向にあります。2023年10月時点の職業情報提供サイトと「求人ボックス 給料ナビ」に掲載されていたデータサイエンティストとAIエンジニアの年収を以下の表にまとめました。

「求人ボックス 給料ナビ」によると、データサイエンティストの年収がAIエンジニアの年収よりも約100万円以上高いです。さらに、データサイエンティストの有効求人倍率は2.77倍、AIエンジニアは0.99倍となっています。

この求人倍率の違いから、データサイエンティストの方がAIをエンジニアよりも市場価値が高く、それが年収に反映されていると考えられます。

参考URL: 

データサイエンティスト（厚生労働省 職業情報提供サイト（日本版O-NET））

データサイエンティスト（求人ボックス 給料ナビ）

AIエンジニア（厚生労働省 職業情報提供サイト（日本版O-NET））

AIエンジニア（求人ボックス 給料ナビ）

AIエンジニアとデータサイエンティスト、それぞれに向いている人のタイプについて説明します。

（1）AIエンジニアに向くタイプ

以下のような関心や能力を持つ人はAIエンジニアに向いています。

・AI技術に対する関心

・継続的な学習意欲

・論理的思考が得意

・問題解決への熱意

AIや機械学習は急速に進化する分野で、新しい技術や手法が次々に登場するので、AIエンジニアとして活躍し続けるためには絶えず新しい知識を吸収する姿勢が求められます。基本的な数学や統計の知識はもちろんのこと、アルゴリズムの策定やモデル評価には論理的思考やプログラミングスキルが不可欠です。

また、困難な課題に遭遇した際、それを乗り越える熱意や継続的に努力を続けるもAIエンジニアに求められる大切な要素といえます。

（2）データサイエンティストに向くタイプ

以下のような関心や能力を持つ人はデータサイエンティストに向いています。

・業界やビジネスの課題に対する関心

・データ分析に関する興味

・プログラミングに対する関心

・幅広い知識やスキル習得に対する意欲

・高いコミュニケーション能力

データサイエンティストはビッグデータを分析し、新商品やサービスの開発、業務プロセスの革新、企業の競争力向上に貢献するスペシャリストです。

データ分析やプログラミングに関する興味も必要ですが、ビジネスの課題の本質を理解する必要があるため、分析の対象となる業界やビジネスに対して関心を持ち、積極的に学ぶ姿勢が求められます。

分析結果を他のチームメンバーやクライアントなどと共有し、共通の理解を築くためのコミュニケーション能力もデータサイエンティストに不可欠な能力といえるでしょう。

この記事では、AIエンジニアとデータサイエンティストという職業の定義や必要なスキル、向いている人のタイプなどを解説しました。

AIの急速な普及やビジネスでのデータ利用の増加を背景に、これらの職種は注目を浴びています。興味がある方はぜひチャレンジしてみてはいかがでしょうか。

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