AIエンジニアとデータサイエンティストの違いとは？仕事内容・年収・将来性をわかりやすく解説

AIエンジニアとデータサイエンティストの定義

AIエンジニアとデータサイエンティストを理解するうえで、まず押さえておきたいのが「それぞれの職種が何を担当しているのか」という基本的な定義です。ここでは、両者の違いに踏み込む前に、AIエンジニアとデータサイエンティストがどういう職種でどんな仕事をしているのかを順番にチェックしていきましょう。

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AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、機械学習モデルやAI機能を使い、実際にサービスやシステムを「動く形」にするエンジニアです。AIを使うだけでなく、アルゴリズムの選定・モデル構築・学習・実装・運用までを技術的に扱う役割を担います。

初心者がまずイメージしやすいのは、次のような立ち位置です。

• AIモデル（画像認識・音声認識・自然言語処理など）を作る／調整する人
• AIをアプリやWebサービスに組み込む人
• 既存のAIツールを業務に合わせてカスタマイズする人

まとめると「AIをどう使えば課題を解決できるか」を技術的に形にする、「作る側」の専門職がAIエンジニアです。

AIエンジニアの主な仕事内容

AIエンジニアの仕事は「AIモデルを作り、調整してサービスに組み込み、運用する」ことです。分野や企業におけるAIエンジニアの立ち位置によって異なりますが、主な仕事内容を以下にまとめました。

AIエンジニアは、AIモデルの開発と実装・運用を横断的に担当し、技術をビジネス価値に変える役割を担います。企業のAI活用を支える中心的なポジションと言えるでしょう。

データサイエンティストとは

データサイエンティストとは、大量のデータを分析し、そこから得られる洞察をもとにビジネスの意思決定を支援する専門職です。統計学・データ分析・機械学習などの知識を使って、数値の背景にある傾向や課題を読み解き、「改善に向けた提案」まで行う点が特徴です。

AIエンジニアと同じように、データサイエンティストの立ち位置のうち、イメージしやすいものとして以下があげられます。

• データを分析して「何が起きているのか」を明らかにする人
• データをもとに売上改善・業務改善などの提案を行う人
• 必要に応じて予測モデルを作り、未来の動きを読み解く人

こちらも端的にまとめると、データから価値を引き出し、意思決定につなげる「分析のプロ」がデータサイエンティストです。

データサイエンティストの主な仕事内容

データサイエンティストの仕事とは、「データを読み解き、問題と解決策を示す仕事」です。具体例を一覧でまとめました。

データサイエンティストは、企業の「意思決定を支える役割」を担う専門職です。現場の勘や経験に頼りがちな判断を、データに基づいて「より正確に」「再現性のある形で」行うための中心的なポジションといえます。

AIエンジニアとデータサイエンティストの違い

役割や仕事内容を見るとわかるように、AIエンジニアとデータサイエンティストには明確な違いがあります。ただし、業務フローの中には共通点も多く、小規模プロジェクトの場合「AIエンジニアとデータサイエンティストを兼任する」こともあるでしょう。ここでは、両者の違いを今一度整理して紹介します。

業務フローの共通点と相違点

AIエンジニアとデータサイエンティストがよく並列で語られるのは、「業務の中で共通している部分が多い」からです。まずは、共通点を見ていきましょう。

以上のように、データの扱いやモデル評価など、AI活用の土台となる工程は両者に共通します。

一方で、業務の中で受け持つ割合などの相違点もあります。

AI開発の現場では、前半はデータサイエンティストが中心となり、後半はAIエンジニアの役割が強くなるのが一般的です。ただし、データ処理やモデル評価など両者で支え合う工程も多く、協働してプロジェクトを進めていきます。

目的・業務領域・使用ツール

AIエンジニアとデータサイエンティストは、目的や担当する業務領域には違いがあります。一方で、どちらもデータを扱い、Pythonなど共通するツールを使うため、完全に分離された職種というわけではありません。

そのため「ビジネス側の分析が得意なデータサイエンティスト」と「AIモデルを作り動かす技術に強いAIエンジニア」という形で、隣接しながら協力し合う関係です。

この前提を考えると、両者の違いは次の3つ（目的・業務領域・使用ツール）で整理するとわかりやすくなります。

目的や担当領域は異なりますが、AI活用の基盤となるスキルやツールは一部重なります。現場では役割を分担しつつ、お互いに連携してプロジェクトを進めるケースが多いのが特徴です。

必要なスキルと学ぶべき内容

AIエンジニア・データサイエンティストを目指すには、プログラミングなどの基礎スキルに加えて、担当領域ごとの専門知識が欠かせません。とはいえ、最初は「何から身につければいいの？」「どちらも難しそう」と感じる方も多いはずです。

そこでこのパートでは、両職種に必要なスキルと、初心者が無理なく学べる順番をわかりやすく解説します。

AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアには、Pythonを中心としたプログラミング力に加え、機械学習・データ処理・AIモデルを実装するための基礎技術が必須です。

1. Pythonを中心としたプログラミングスキル

   AI開発で最も使われる言語です。ライブラリの使い方（NumPy／Pandas／scikit-learnなど）も必須になります。

2. 機械学習の基礎知識

   分類・回帰・クラスタリングなどの基本モデル、学習と評価の考え方など。

3. AIフレームワークの利用スキル

   TensorFlow・PyTorchなどでモデルを構築できる基礎が求められます。

4. データ処理・前処理スキル

   データの欠損処理、特徴量設計、データの可視化など。

5. API・クラウド（AWS/GCPなど）を使ったAIの実装スキル

   作ったモデルをサービスに組み込むための基礎知識。

6. モデル運用（MLOps）の基礎知識

   再学習・改良・運用環境の管理の考え方など。初期段階では深く理解する必要はありません。

AIエンジニアに求められるスキルは、企業の規模や担当領域によって大きく変わります。すべてを身につける必要はなく、実務の中で少しずつ習得していくケースがほとんどです。

まずは「どんなスキルが関わる職種なのか」を理解するところから始めてみましょう。

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データサイエンティストに必要なスキル

データサイエンティストには、データを読み解くための分析力と、それをビジネス課題へ結びつける思考力が求められます。統計学・データ加工・可視化などの基礎に加えて、必要に応じて機械学習モデルを扱えるスキルもあると安心です。

1. データ分析・統計の基礎知識

   平均・分散・相関など初歩的な統計から、回帰分析・仮説検定など応用まで。データの傾向や根拠判断のために必須です。

2. SQLを使ったデータ抽出スキル

   SQL（大量のデータから必要な情報を抽出する言語）のスキルが求められます。

3. データ加工・前処理の基礎

   欠損値対応・データの整形・集計・カテゴリ変換など、PandasやExcelなどを使って整えます。

4. 可視化・レポート作成スキル

   グラフ作成、ダッシュボード構築（Tableau／Power BIなど）、レポート作成など。

5. 機械学習の基礎（必要に応じて）

   高度な深層学習まで理解する必要はなく、あくまで業務範囲に応じて。

6. ビジネス課題の整理・ロジカルシンキング

   分析結果を「意思決定」につなげるためのビジネス理解が求められます。

データサイエンティストは、分析スキルだけでなく、課題を見つけて改善策を導く「企画・設計の視点」が求められる職種です。AIエンジニアよりもビジネス寄りの判断が必要になる場面が多いため、データをどう活かすか考えられる力が強みになります。

初心者が学びやすい順序と学習法

AIエンジニアとデータサイエンティストは担当する領域こそ異なりますが、学習の入口はどちらも同じ土台から始まります。まずは両方の職種に共通する基礎を身につけてみましょう。

最初のステップとしておすすめなのは、Pythonを使った基礎的なプログラミングです。変数・条件分岐・データ型といった初歩を理解しておけば、簡単なデータ操作ができるようになり、データ分析や機械学習の理解にもつながります。

基礎がつかめたら、Pandasを使ったデータ処理や可視化に触れてみましょう。「データを読み込み、形を整え、グラフを作る」といった基本操作だけでも、扱うデータへの理解が深まります。

ここまで進んだら、機械学習の入門モデルをいくつか動かしてみると、自分がどの方向に向いているのかが見えやすくなります。

• モデルを作る工程が楽しい→AIエンジニア寄り
• データの傾向を読み解いたり説明するほうが好き→データサイエンティスト寄り

このように、まずは共通の基礎から進み、そこから興味の向く方向へ専門性を伸ばしていく学び方がおすすめです。

年収・キャリアパスの違い

AIエンジニアとデータサイエンティストは、求められる役割に違いがあるため、年収の伸び方やキャリアの広がり方にも差が出ます。どちらを目指すにしても「この先どんな働き方ができるのか」「どんなスキルが業界的に求められるのか」を把握しておくことは大切です。そこで、それぞれの平均年収の目安と、スキルを積み重ねた先にどんなキャリアモデルがあるのかを見ていきましょう。

AIエンジニアの平均年収とキャリアモデル

2025年11月時点での、AIエンジニアの平均年収は628.9万円です。これは、IT職種の中でも高めの水準になります。特に、機械学習や深層学習の専門スキルを持つ人材は需要が非常に高く、経験を重ねるほど年収帯が大きく伸びやすい傾向があります。実際、スキルレベルが上がるにつれて、年収は500万台、700万台、900万円台へと段階的に広がり、専門性の高さがそのまま収入に反映されやすい職種です。

年収が上がる背景には、AIエンジニアのキャリアパスの特徴があります。初期段階では、Pythonを使ったモデル作成やデータ前処理など、いわゆる初歩エンジニアの実装業務が中心です。経験を積むと画像処理・自然言語処理・音声処理など特定領域のスペシャリストに進むケースが多く、さらに上位層では、技術選定やモデルの全体設計を担う機械学習アーキテクトや、運用基盤まで設計するMLOpsエンジニアへとステップアップできます。

またAIエンジニアはフリーランスへの転向もでき、人月単価の高いAI案件を受けて年収をさらに伸ばすキャリアパスも選べます。このようにAIエンジニアは、身につけるスキルによって将来のキャリアの幅が大きく変わる職種です。高度な領域へ進むほど市場価値が上がるため、専門性を深めるほど年収の伸びにつながりやすいのが特徴です。

【参考】AIエンジニア　職業情報提供サイト（job tag）

データサイエンティストの平均年収とキャリアモデル

データサイエンティストの平均年収は573万円です（2025年11月時点）。AIエンジニアと同じく、IT職種の中でも高めの水準に位置しています。特に、分析結果を事業の意思決定に結びつける「企画・戦略寄り」のスキルがあると評価されやすく、スキルレベルが上がるほど年収帯が大きく広がるのが特徴です。

実際には、ITSSレベル3で600〜900万円、レベル5になると1000万円超のレンジも見えてくるなど、上位層の収入はかなり高水準です。

キャリアパスの中心には、「データをどう活かしてビジネスを動かすか」という観点があります。

分析担当からスタートし、業務ヒアリングや分析方針の設計、モデルの検証といった企画寄りの役割が増えていき、最終的にはアナリティクスリード、データ戦略担当、マーケティング領域の上流職種に進むケースが多いです。また、分析専業企業・IT企業・製造業など、活躍できる業界が幅広いため、自分の得意分野を軸にキャリアを広げられます。

データサイエンティストの中には、文系出身者が活躍する例も増えています。経験を積めばコンサル系企業に転身したり、データ戦略の上流に進むなど、企画力と分析力の強みを生かしたステップアップがしやすい職種です。

データサイエンティストのキャリアの軸になるのは、「ビジネスとデータをつなぐ力」です。専門性を深めて企画領域に広げることで、年収の伸びや活躍の場の広がりも期待できます。

【参考】データサイエンティスト　職業情報提供サイト（job tag）

AIエンジニア・データサイエンティストの将来性

AI技術は近年めざましいスピードで進化していますが、それ以上のペースで企業側の「AIを活用したい」というニーズは拡大中です。実際、PwCの「生成AIに関する実態調査2025」では、2025年の時点で「生成AI・AIサービスを活用中」と答えた企業は全体の56%と過半数を超えています。その背景には、生成AI・画像認識・自然言語処理など、活用領域の広がりがあります。多くの企業がAIプロジェクトの立ち上げや業務への組み込みを進めており、AI活用の場面そのものが増加傾向です。

さらに、AIモデルを設計し、学習させ、検証し、本番環境で運用して改善していく工程は、人の専門知識が欠かせません。AIが高度になるほど、データの選定や学習設計、評価指標の判断など、人が担う部分の重要度はむしろ高まっています。

一方で、AIエンジニアやデータサイエンティストは現状大学院出身者が多いなど「育成に時間がかかる職種」です。企業のAI導入が急拡大する一方で人材の供給が追いついておらず、多くの企業で採用難が続いています。

以上の理由から、AI関連職種の需要は今後も継続的に高まると予想できるでしょう。

【参考】PwC Japan　生成AIに関する実態調査 2025春 5カ国比較

AIが進化しても人が必要な理由

AIは急速に進化していますが、AI活用の中心には必ず「人の判断」や「設計」が必要です。理由は大きく4つあります。

1.AIは目的を自分で設定できない
　目的設定にはビジネス・ユーザー視点が不可欠で、これは現場に立つ人間にしかできません。

2.学習データの選定・検証は人間にしかできない
　AIモデルの性能は「どんなデータをどんな基準で学習させるか」にとどまり、AIも間違えることがあります。

3.AIは「正解のない問題」に弱い
　新規事業や戦略、倫理や法規則の判断など、最適解を「選ぶ」のは人間にしかできない仕事です。

4.AIの運用・改善には人間が必要
　AIは作って終わりではなく、バージョンアップ、改善サイクル（MLOps）が必須です。

AIは多くの作業を自動化できます。しかし、目的の設定・データ判断・結果の解釈・運用改善の「下流・上流工程」は人間にしかできない領域です。

AIが進化しても、AIを使いこなして設計し、価値を生み出す専門職の需要は残るといえます。この専門職こそが、「AIエンジニア」と「データサイエンティスト」が受け持つ範囲です。

【関連】LLM（大規模言語モデル）とは？仕組み・用途・代表モデルまでわかりやすく解説

将来に対応するためのキャリア戦略

AI領域は変化が速く、「AIだけ」「データだけ」といった単体の専門性では長期的な強みになりにくいのが現状です。技術が急速に進化するため、一つのスキルに依存すると陳腐化しやすいからです。今後安定してキャリアを築くには、「AI・データ・ビジネス」の3つを掛け合わせるスキル戦略が効果的です。

まずはPython・データ分析の基礎を押さえて、そこに興味のある専門性（モデル構築やデータ分析）を少しずつ積み上げていく形でキャリアを形成していきましょう。さらに、どの職種でも役立つビジネス理解（課題の把握や業務の流れの理解）があると、AIプロジェクトでの価値を高められます。

この先すぐにできるのは、基礎を固めることです。業務に触れてみてから、興味のある方向に専門性を伸ばしていきましょう。

どちらを目指すべき？向いている人の特徴

ここまでご紹介したように、AIエンジニアとデータサイエンティストは同じAI領域の職業ながら、向いている働き方は人によって大きく異なります。まとめると、手を動かしてモデルをつくるのが得意な人は「AIエンジニア」向き、数字を読み解いて課題を見つけるのが得意な人は「データサイエンティスト」向きです。詳しく向いている人の特徴や、キャリアの選び方をチェックしていきましょう。

AIエンジニアに向いている人

AIエンジニアは、AIモデルを「動かし、改善し、現場で使える形に仕上げる」ことが中心の仕事です。そのため、向いているのは以下のようなタイプです。

• モデルの挙動を「原因探索」するのが好きな人
• 試行錯誤や実験ができる人
• プログラムが動く瞬間に快感を覚えるタイプ
• 構築からチューニング、本番環境で「動かす」に興味がある人
• 技術の変化を追いかけたいと思える人

情報のキャッチアップやプロダクトに組み込む作業、仕組みに関する視点などが、AIエンジニアならではの求められるスキルです。データ分析よりも「モデルを作る・動かす」役割に魅力を感じる方は、AIエンジニア向きといえます。

データサイエンティストに向いている人

データサイエンティストは、データから「意味」を読み取り、事業の意思決定に役立つ形へと変換する仕事です。

• データの背景や文脈を考えられる人
• 仮説を立てて検証するプロセスに対応できる人
• 「人にわかりやすく伝える」のが得意な人
• 数的知識に興味が持てる人
• 「答えのない問題」を整理して道筋を作るのが得意な人

データサイエンティストが評価されるのは「分析の意図づくり」「データから意味を抽出する力」「事業への落とし込み」です。また、社内外の人との関わりもあるため、交渉力やコミュニケーション能力などソフトスキルも求められます。技術を使ってモデルを構築するよりも、AIをビジネスにつなげることに興味がある方に向いています。

迷ったときの選び方

どちらを選ぶべきか迷う場合は、「何が得意か」「どんな働き方をしたいか」を基準にすると判断しやすくなります。

• 作って動かすのが好きならAIエンジニア寄り

  プログラムを書くのが好きなタイプはAIエンジニアが向いています。

  まずは paizaのスキルチェックなどで、簡単なプログラミング課題を解いてみるのがおすすめです。

• 読み解いて説明するのが好きならデータサイエンティスト寄り

  データを見ながら「何が起きているか」を考えたり、人に説明することが苦にならないならデータサイエンティスト寄りです。

  統計の入門書やグラフを分析する教材に触れてみましょう。

• どちらにも共通する土台を動かしてみる

  結局どちらの道でも Python・データ処理（Pandas） は必須です。

  この2つを触ってみると「モデルが楽しいのか」「分析を深めるのが楽しいのか」が自然と分かってきます。

適性は学びながら自然と見えてくるので、まずは小さな学習体験から始めてみるのが最も確実です。

よくある質問（Q&A）

Q. どちらのほうが初心者向きですか？

A.データ分析から入るデータサイエンティストのほうが、基礎的な内容が多く始めやすい傾向があります。最初はPythonでデータを触ってみるだけでも適性がつかみやすいでしょう。

Q. 数学が苦手でもAIエンジニアになれますか？

A.可能です。実際に文系出身でAIエンジニアになった人も多く、必要な数学は実務を通して徐々に身につければ問題ありません。まずは実装力を伸ばすほうが重要です。

Q. データサイエンティストにもプログラミングは必須ですか？

A.PythonやSQLといった基礎的なスキルは持っていると有利です。ただし、BIツールを使ったデータ分析がメインの企業もあり、いきなり高度なプログラミングは求められません。

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Q. 両方のスキルを兼ね備えることはできますか？

A.可能です。AIモデルの理解とデータ分析の双方に強い人材は、企業側から評価されやすく、将来的なキャリアの幅も広がります。

まとめ

この記事では、AIエンジニアとデータサイエンティストの定義・仕事内容・必要スキルから、年収・将来性・向いている人の特徴まで、2つの職種を総合的に解説しました。AIエンジニアは「AIモデルを作って動かす技術職」、データサイエンティストは「データから意味を引き出し意思決定につなげる職種」です。どちらも、これからのAI時代を支える重要な職業です。

• AI職種の役割・業務フロー・使用ツールの違いを整理することで「自分はどの工程に魅力を感じるか」がイメージしやすくなる
• 必要スキルと学習ステップを知ると、未経験からでも「AIについて何から学べばいいか」が明確になる
• 2つの職業の年収・キャリアパス・将来性を比較し、長期的なキャリア戦略を立てやすくする

AIエンジニアとデータサイエンティストは進む方向こそ異なりますが、「Python＋データ＋ビジネス理解」という共通の土台の上に成り立つ職種です。まずは基礎から一歩ずつ始め、自分の適性や興味に合わせて、AIエンジニア寄り・データサイエンティスト寄りへと専門性を広げていきましょう。

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「まずは手を動かしながらAI分野に触れてみたい」という方は、ぜひチェックしてみてください。

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