【就活】新卒でAI企業に行けるところはあるの？必要なスキルなど徹底解説！

はじめに

AIについて話すと、多くの人がそれを最先端で素晴らしいものと考えるでしょう。

AI企業と呼ばれる業界は、AIが流行り始めてから登場した企業がほとんどです。

そのため、まだ歴史が浅いです。

しかし、将来的に成長が期待される業界の一つがAI業界です。

AIはますます重要性を増し、社会に普及していくでしょう。

この記事は、新卒の方々がAI企業への就職を検討している場合に役立つ情報です。

ぜひ最後までお読みください。

• AIを扱う企業を知りたい
• AI企業に就職するためのスキルを知りたい
• AI企業の業界知識を増やしたい

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この記事の結論

AIとは人工知能（Artificial Intelligence（アーティフィシャル　インテリジェンス））の略称です。

コンピューターの性能が大幅に向上したことで、コンピューターが「学習」する能力を持つようになりました。

この技術は、日常生活において自動車の自動運転や掃除ロボット、不良品検知などに活用されています。

AIエンジニアの仕事は多岐にわたっています。

AIエンジニアの平均年収は企業の規模によって異なりますが、多くの場合、日本の平均年収を上回る傾向があります。

現在、世界各国がAIエンジニアを必要としており、需要は高まる一方です。

それでもAIエンジニアの数はまだまだ不足しており、次世代を担う人材の発掘が急がれています。

このため、AIエンジニアの需要は増加すると予想され、一定の需要が確保されています。

大手企業を含む多くの企業がAIエンジニアを求めており、その需要は拡大しています。

AIって何？

AIという言葉を最近よく聞くようになりましたが、AIとはそもそも何でしょうか。

AIは人工知能（Artificial Intelligence）の略称です。

コンピューターの性能が大幅に向上したことで、機械であるコンピューターが「学習」する能力を持つようになりました。

この技術が現在のAIの中心技術であり、機械学習と呼ばれています。

機械学習を含むAI技術の進歩により、翻訳や自動運転、医療画像診断、囲碁などの知的活動において、AIが重要な役割を果たしています。

また、文部科学省では、私たちの生活にAIがさらに活用されるように、理化学研究所のセンターなどで、AIの基礎となる数学やアルゴリズムの研究を進めています。

上述の通り、AIは現在も進化を続けており、様々な分野で活躍が期待されているのです。

参照ページ：

文部科学省　

AIはどんなところで活用されてるの？

では、実際にどんなところでAIは活用されているかみていきましょう。

• 自動車の自動運転

自動車メーカーは、100年の変革期において自動運転技術に力を注いでいます。

この自動運転技術にもAIが活用されています。

人間が運転する場合、通行人や標識を見落として事故が発生することがあります。

そのため、自動運転システムでは、画像認識や音声認識などの機能を使って情報を収集し、人間が運転する際に必要な多くの情報を取得します。

これにより、人間が見落としがちな情報も正確に捉えることができるのです。

その結果、事故のない交通環境が実現されることが期待されます。

最近では、AIを利用したドライブレコーダーなども人気があります。

自動運転が実現すれば、ドライバーの疲労問題も解消されるでしょう。

AIを活用した自動運転技術は、より安全な交通社会を実現する上で不可欠です。

• お掃除ロボット

実用化されているAIの利用例として、ルンバなどのお掃除ロボットが挙げられます。

これらのロボットにはAIが搭載され、内蔵センサーを使って邪魔なものを避けることができます。

そのため、大切な家具や置物を壊すことなく部屋を清掃することができるのです。

さらに、間取りや家具の配置を事前に教えることで、掃除ロボットはより効率的に掃除を行うことができます。

その結果、同じ場所を何度も通ることなく掃除が完了し、終了後は自動的に充電スポットに戻ります。

これにより、「帰宅した時には部屋が清掃されている」という便利で快適な生活が実現できます。

これらはAIロボットならではの特徴的な利点です。

• 不良品検知

工場現場でもAIが活用されています。

その代表例として挙げられるのが不良品検知です。

従来は、従業員が目視で不良品を識別していましたが、AIを活用することで、より効率的に不良品を検知できるようになりました。

経験豊富な従業員ならミスは少ないですが、経験の浅い従業員はミスを起こすことがありました。

その結果、作業の品質の安定化が難しい状況でした。

そこで、AIを活用した不良品検知システムを導入することにしたのです。

そのおかげで自動で不良品を識別できるようになりました。

AIはデータを分析し、予測する作業に長けています。

事前に学習させることで、不良品が流れてきた場合でも即座に検知できます。

作業をすべてAIに任せることで、他の人材を割り当てることもできます。

これにより生産性が向上し、人員を要する作業に多くの人を割くことができるようになります。

人口減少が進む中で、AIは救世主とも言えるでしょう。

• クレジットカードの不正利用検知

クレジットカードの不正使用を検知するためにも、AIが活用されています。

不正使用を特定して対応するには使用パターンを把握することが重要ですが、これはアナログな手法では非常に難しいことです。

そのため、多くのクレジットカード会社では、不正使用の可能性が高い行動を検知するためにAIを使用し、不正使用時の傾向などを学習させています。

これにより、不正使用の可能性がある購入履歴などをデータに基づいて検知できるのです。

もし不正使用が疑われる場合は、ユーザーに連絡がいくような仕組みになっています。

• Google翻訳

Google翻訳では、AIを活用することで多くの言語を翻訳することができています。

現在、画像解析技術を活用して翻訳する機能も備わっており、スマホで撮影した他国語の文章を自動で翻訳することも可能です。

このように、AIの技術は様々な分野で利用されています。

AIエンジニアってどんな仕事なの？

新卒でAI企業に入社する場合は、AIエンジニアの職種がメインになるでしょう。

今回は、このAIエンジニアがどのような職業なのか紹介していきます。

• データ準備

AIを学習させる上で欠かせないのが「学習データ」です。

この学習データは一般的に、トレーニングデータ、開発データ、テストデータの三つに分けられます。

機械学習に使用するデータは、通常「前処理」が必要です。

データをそのままでは使用できないことが多いからです。

欠損値の処理や傾向の把握、Pythonライブラリを使用したデータの可視化などが、AIエンジニアにとって重要な作業となるでしょう。

• AIに関するシステムの開発

PythonやRubyなどのプログラミング言語を使用し、AIシステムを構築します。

これらの言語を利用することで、修正や作成を繰り返しながら精密なAIシステムを開発していくのです。

特にPythonはAIに関連する計算や情報が豊富にあり、AIシステムの開発に必要な作業を効率的かつスピーディーにできるため、多くのメリットがあります。

• テスト

学習が終わったAIの性能を評価します。

特に、想像通りの動きをするか、バグなどの動作はないかをテストします。

Aは最初から完璧に機能することはほとんどありません。

AIエンジニアが繰り返しAIに学習させ、性能を精査しながらAIの精度を高めていくのです。

• 調査・研究

AI業界は日々すさまじい勢いで進歩しています。

AIエンジニアは日々の研究を進めながら、新たな知識や技術を獲得していくため、就業時間だけでなく、他の時間でも積極的に開発や講演会に参加しています。

AIエンジニアの平均年収などの基本情報は？

最近話題になっているAIエンジニアですが、どのような働き方をしているのでしょうか。

• 平均年収は？

最近はAIエンジニアの重要性が増し、その結果報酬や職場の環境が向上しています。

現在、年収が1,000万円を超えるAIエンジニアも増加しており、20代や30代でもそのキャリアパスが可能となっています。

また、企業の規模によっても平均年収は変動します。

ざっくりとした傾向は以下の通りです。

勤務先によっても大きく異なります。

大手企業であるほど資金も潤沢なため、年収は高くなるでしょう。

引用ページ

【2023年】AIエンジニアの年収・給料は？統計データや収入アップの方法を解説 ｜ エンジニアファクトリー (engineer-factory.com)

• AIエンジニアの現状は？

現在、世界中でAI技術が普及し、AI時代の到来が近づいています。

この進化により、私たちの生活は大きく変わる可能性があります。

世界各国がAIエンジニアを求めており、その需要はますます高まっています。

しかし、AIエンジニアの数はまだまだ不足しており、次世代を担う人材を急いで確保する必要があるでしょう。

日本国内でも、エンジニアの不足が深刻化しています。

先端IT分野の成長が期待されており、人材不足は国際競争力にも影響を与える可能性が考えられます。

• AIエンジニアの需要は？

AIエンジニアの需要が急速に増加している中、人手不足が深刻化しています。

AIエンジニアの仕事内容は高度で専門的であり、経験豊富な人材が必要不可欠です。

経験のない候補者は採用から除外されることもありますが、未経験者を採用する企業もあります。

特にAI開発企業では顕著です。

AIエンジニアには高度なスキルが求められますが、一定の基礎知識を持つ未経験者も求められる場合があります。

20代の若い世代に可能性を見出し、育成する企業も実際に出てきています。

しかし、30代以降の場合は基礎的なスキルを持っていなければ、就職や転職活動で苦戦する可能性が高いでしょう。

• AIエンジニアに将来性はあるの？

AIエンジニアの将来は明るいと言えます。

というのも、AI産業は成長産業とされ、AIが生活の様々な側面で活用されることが期待されるからです。

このような背景から、AIエンジニアの需要の増加が見込まれ、一定の需要が確保されています。

そのためAIエンジニアは将来性の高い職業と言えるのです。

一方で、販売員やタクシードライバー、企業の事務員などの一部の職種は、AIによって仕事が奪われる可能性があります。

自らのキャリアパスを考える際には、自身が行きたい産業や職種の需要をAIなどと比較し、検討することが重要です。

• AIエンジニアを採用している国内企業

AIエンジニアを採用している企業は多いですが、その中でどのような大手企業が採用活動を行っているでしょうか。

①ソニーグループ

出典元

ソニー株式会社 | 採用情報 | Sony’s AI & Cloud Special Site | Entry

PS5をはじめ数々の電気製品を販売しているソニーグループですが「AI・機械学習スペシャリスト」として採用活動を行っています。

業務内容は以下の通りです。

• ソニー製品、各種サービス、アプリケーション向けに、AI/機械学習を活用し商品の価値を向上させる先行技術開発、及びアプリケーション開発業務を行う。
• センサー情報から人の状態を推定し、適切なサービスを自動で提供する技術を開発する。
• モバイル向けの機械学習・センサーフュージョン・画像処理を用いたアルゴリズム・システム開発など。
• メタバースやモビリティにおいて、予測に基づき通信や処理のさまざまな遅延問題を解決する推論器を開発する。
• AI/機械学習を活用する。

AIエンジニアとして最先端の活動ができるでしょう。

参照ページ

ソニー株式会社 | 採用情報 | Sony’s AI & Cloud Special Site | Entry

②トヨタ自動車

出典元：

トヨタ自動車株式会社 (snar.jp)

世界トップクラスの自動車メーカーのトヨタ自動車ですが、最近では自動運転の開発も進んでいます。

そんな中で、AIエンジニアをはじめとする技術職の採用も行なっています。

特に、以下のようなトヨタならではのビジネスに多く携われるでしょう。

• セキュリティポリシー/規程の管理、セキュリティインシデント対応（TMC-SIRT）

MaaS・コネクティッドカー及び車両廻りビッグデータ提供のセキュリティ強化の企画・監査

• お客様価値観分析により、自分の事を思いやってくれているという販売店体験を提供できる仕組み造り。
• 世界各国に各種体験型UXの仕組みを導入し、データサイエンスを活用する事で望まれている商品の企画を支援。
• 国、性年齢、価値観などを模したＡＩシミュレータにより市場で求められている商品の企画を支援。

引用ページ

トヨタ自動車株式会社 (snar.jp)

③NEC

出典元

AI創薬事業 | NEC

顔認証技術や情報産業で有名なNECも、AIエンジニアを採用しています。

中でもAI創薬事業などで有名です。

NECは、個別化がん免疫療法など創薬に関する様々な取り組みに挑戦しています。

引用ページ

募集職種・選考フロー | 新卒採用 | ソフトバンク (softbank.jp)

④日立製作所

出典元

AI・デジタル：Hitachi Job Matching Navigator：日立

デジタルシステムやサービスを展開している日立ですが、AIエンジニアを新卒で募集しています。

特に、下記のような多岐にわたる研究が進んでいます。

機械学習、強化学習、Deep Learning、人流・物流最適化、異常・予兆検知、モデリング・シミュレータ、デジタルツイン、自然科学と機械学習の融合、デジタルトランスフォーメーション、ヒューマンセンシング、分析ナレッジデータベース、ダークデータ分析、ドメイン知識活用機械学習、Knowledge Graph、MLOpsを行う「データサイエンス研究」

コンピュータビジョン、画像認識、行動認識、センサ信号処理、生成AI、マルチモーダル認識、XRコンテンツ生成、UX、感覚拡張、機械学習、知識処理

アプリケーション例：インダストリアルメタバース、映像監視、作業訓練、現場作業支援、計測分析システム、OTナレッジマネジメント、生体認証、RPA、医療応用を行う「知識ビジョン研究」

自然言語処理(大規模言語モデル構築・活用、自然言語推論、論述構造解析)、音声認識(音響/言語モデル適応、End-to-End、ダイアライゼーション、音声強調/分離、話者照合、Kaldi/ESPnet活用)、音響認識(異常音検知、シーン分類、キャプション生成)、信号処理と機械学習(スパースモデリング、信号復元、状態推定/予測のための機械学習)、対話エージェント、リスク推論、知識学習、説明可能AI、信頼できるAI(説明性・透明性・公平性・頑健性などの診断と改善)

応用例：要約システム、テキスト情報抽出、知識グラフ、対話解析、チャットボット、高度RPA、コンタクトセンター音声書き起こし、議事録作成、自動音声応答、故障予兆診断、保守知識支援、与信審査、救急需要予測、検品自動化、データ精錬などを行う「メディア知能処理研究」

クラウドネイティブアーキテクチャ、コンテナプラットフォーム、ブロックチェーン/Web3、IoTプラットフォーム、ゼロエミッションデータセンタ、生成AI活用、Low Code開発、DevOps、MLOps、AlOps、SRE (Site Reliability Engineering)、OSS

応用例：データセンター間における計算負荷の分散制御等を活用した系統連携型エネルギーマネジメント、Low-Codeによる迅速なアプリ開発を実現するサービスマッシュアップ基盤、Web3を支える分散IDプラットフォーム技術、ITシステム運用管理向け生成AI活用障害対応支援アシスタントなどを行う「サービスコンピューティング研究」

引用ページ

AI・デジタル：Hitachi Job Matching Navigator：日立

まとめ

AI（人工知能）は、コンピューターの性能向上により機械が学習可能になった技術です。

日常生活では自動車の自動運転や掃除ロボット、不良品検知などに利用されており、AIエンジニアの仕事はデータ準備、システム開発、テスト、調査、研究などが含まれます。

AIエンジニアの平均年収は日本の平均年収よりも高く、大規模な企業では特に高い傾向があります。

現在、世界各国がAIエンジニアを求めており、需要は高まる一方です。

しかし、実際AIエンジニアの数はまだまだ不足しており、次世代を担う人材獲得は急務です。

このため、AIエンジニアの需要は今後も増えると予測され、一定の需要が確約されているといってもいいでしょう。

ソニーやトヨタ自動車、NEC、日立など、大手企業を含め多くの企業がAIエンジニアを求めています。

AI企業に興味のある新卒者は、ぜひ積極的にAI企業への応募を検討してみることをおすすめします。

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