如何成為AI 工程師
官方職業名稱：AI Engineer
研究和開發 AI（人工智能）在各個領域的應用。
主要任務
- 確認數據，構思整體設計
- 研究適合數據的 AI 開發方向
- 設計輸入 AI 的數據的管理和加工方法
- 輸入訓練數據，讓 AI 學習
- 根據學習結果的驗證進行必要的修正
- 為提高回應速度，考慮計算近似化等適當的處理方法
- 確認 AI 的整體執行和數據流
- 構思適合項目的數據管理機制
- 準備高效輸入數據的管理介面和工具
- 設計減輕操作人員負擔的工具
- 設計系統並向項目相關人員展示
- 在營運系統的同時讓 AI 不斷成長
- 在團隊會議上共享資料
- 參加相關社區，交流資料
- 閲讀相關論文
- 撰寫相關論文
- 掌握深度學習工具
- 調查相關係統的 API
- 設計模型的更新時機
- 調查市場動向
- 在學習會或講習會上擔任相關領域的講師
如何入行
這份工作無需特定學歷或資格，所期望的條件和標準也尚不明確，但大多數人擁有電腦科學或其他工科、理科領域的碩士或博士學位。其次是大學畢業生，也有少數高等專門學校的畢業生。招聘應屆畢業生時，僱主重視大學的研究成果、在國際會議上的發表以及在AI競賽中的獲獎。
人們被研究機構、製造商、IT和通信企業、初創企業等錄用。他們往往作為AI工程師，與系統工程師分開招聘。
據認為日本全國有超過10,000名機器學習和深度學習專家（根據AI開發企業數量、相關學會會員和相關社區參與者人數估算），對有經驗的AI工程師的中途招聘以及對優秀研究生和大學生的應屆招聘競爭激烈。有些人從數據科學等相近領域轉來。
跳槽時，有些人成為同一行業其他公司的AI工程師，但很多人轉到大學或研究機構。
需要精通深度學習等機器學習方法，能使用Python等這一領域的主要編程語言，並熟練運用數據分析技術和工具。在此基礎上，可能還需要圖像處理、自然語言處理或語音處理等技術的專業能力，或醫療、農業等特定領域的專業知識。
這是一個新領域，人才培養方法尚未確立，但大學階段的專業知識、個人潛力和靈感閃現往往會帶來新發明，開發能力不一定隨年齡或經驗年數增長。
這一領域發展迅速，因此需要始終收集資料，並經常閲讀和撰寫研究論文。
從事這份工作的人表示，碩士、大學學士或博士學歷的人較多。 來自 job tag 對各職業從業者的調查（可多選）。它反映的是從業者的看法，而不是持有各學歷的人所佔的比例。
入行途徑
- 大學: 電腦與資訊科技學位, 日本有 96 所大學開設
薪酬 · 職位空缺 · AI 與這份工作
- 平均年收入：¥6,097,600 僅限民營部門（僱員 10 人以上的單位），不包括公立學校教師、警察等公務員。
- 每月基本工資（不含加班費和獎金）：中位數 ¥339,800，中間一半的人每月 ¥280,400 至 ¥445,500。
- 按工資調查的職業組統計：Other data processing and communication engineers
- 在 Hello Work（日本公共職業介紹所），每位求職者對應 1.50 個職位空缺（2025 年）。 這是當前的需求信號，而不是預測。它只統計在 Hello Work 登記的職位和求職者，很多大學畢業生和專業人士的招聘並不經過這裏。
- 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 可能會改變這份工作中的許多任務，這通常是重塑工作，而不是取代工作。
相關職業
常見問題
如何成為AI 工程師？
這份工作無需特定學歷或資格，所期望的條件和標準也尚不明確，但大多數人擁有電腦科學或其他工科、理科領域的碩士或博士學位。其次是大學畢業生，也有少數高等專門學校的畢業生。招聘應屆畢業生時，僱主重視大學的研究成果、在國際會議上的發表以及在AI競賽中的獲獎。
AI 工程師在日本能賺多少錢？
民營部門的平均年收入（含獎金）為 ¥6,097,600（厚生勞動省）。 該數據針對涵蓋多個職業的工資調查職業組：Other data processing and communication engineers。
成為AI 工程師需要學位嗎？
通常需要。在該職業所屬的人口普查職業組中，61% 的從業者是大學畢業生。
AI 會改變AI 工程師的工作嗎？
根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 可能會改變這份工作中的許多任務，這通常是重塑工作，而不是取代工作。
數據來源
- Ministry of Health, Labour and Welfare: Basic Survey on Wage Structure (賃金構造基本統計調査) 2025: earnings by occupation（2025 survey (June 2025 pay, 2024 bonus), published 2026-03-24），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
- Ministry of Health, Labour and Welfare: Employment Referrals for General Workers (一般職業紹介状況): Hello Work job-openings-to-applicants ratio by occupation（2025 annual (release of 2026-10-02)），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
- Statistics Bureau of Japan (MIC): 2020 Population Census (令和2年国勢調査) detailed sample tabulation: employed by occupation, sex, age and education（2020 Census (tables 9-1 and 15-1, published 2022-12-27)），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
- JILPT (職業情報データベース) via MHLW job tag: job tag download data: 解説系 (descriptions, how to become, related qualifications) and 簡易版数値系 (interests, tasks, education)（解説系 ver.7.01 (2026-06-04); 簡易版数値系 ver.7.00 (2026-03-17)），取得於 2026年10月4日
- International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.)（ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1），CC BY 4.0，取得於 2026年10月4日
職業名稱、描述和主要任務由 Peernovo 根據 job tag（日本勞動政策研究與研修機構職業資料數據庫，厚生勞動省）翻譯成中文。
独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成 職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ（IPD_DL_description_7_01.xlsx）ver.7.01 職業情報提供サイト（job tag）より2026年10月4日にダウンロード（https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download）を加工して作成
独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成 職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ（IPD_DL_numeric_7_00.xlsx）ver.7.00 職業情報提供サイト（job tag）より2026年10月4日にダウンロード（https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download）を加工して作成
Sources: JILPT Occupational Information Database download data via job tag (解説系 ver.7.01 and 簡易版数値系 ver.7.00, downloaded 4 October 2026), processed by Peernovo; MHLW, Basic Survey on Wage Structure 2025; Statistics Bureau of Japan, 2020 Population Census; MEXT, School Basic Survey 2025; MHLW, Employment Referrals for General Workers (Hello Work statistics). Figures processed by Peernovo. English job names, translations and the matching of jobs to statistical groups, schools and degree fields by Peernovo.
更新於 2026年10月4日