データサイエンティストとAIエンジニアの違いって？正社員からフリーランスを目指すエンジニアのために解説！
こんにちは！ITフリーランスエージェントの荒川です。
1月にフリーランスとして独立が決まっている、Python2年9ヶ月のデータサイエンティストを目指すエンジニアさんからこんな質問がありました。
「データサイエンティストとAIエンジニアって何が違うんですか？」
今回はその方への説明も含め、備忘録として「データサイエンティストとAIエンジニアの違い」についてお話します。
確かに「どちらもデータを扱う仕事で、具体的に何が違うの？」と疑問を持つ方も多いですよね。
ITエンジニアとしてキャリアアップを目指す上で、この違いを知っておくのは非常に重要です！
まずはデータサイエンティストから！
データサイエンティストとは、企業の課題を解決するために、データを分析して経営に役立つ洞察を提供する専門家のことを指します。
例えば、こんな仕事をしています：
顧客の行動履歴、SNSのコメント、位置データなどを収集
統計解析や機械学習を活用してデータを分析
分析結果から、経営課題やビジネス戦略の提案
必要なスキルは？
統計学や数学の深い知識
PythonやRを使ったプログラミングスキル
機械学習モデルの開発スキル
ビジネス知識や市場動向の理解
これらが揃っていると、企業にとって欠かせない存在になります！
次にAIエンジニアについて！
一方で、AIエンジニアは人工知能を使ってシステム開発や運用、データ分析を行う専門家です。
彼らの仕事は、医療、自動車、接客などさまざまな分野でAIを活用したソリューションを開発すること。
主な業務内容
機械学習と分析、深層学習のアルゴリズム開発
データ解析の実施
AIコンサルティング
自動化システムの設計と実装
必要なスキルは？
プログラミングスキル（Python、C++など）
数学や統計学の知識
SQLやクラウドサービスの知識
論理的な思考力
AIエンジニアは、分析したデータを使って「実際に使えるシステム」を構築する力が求められます！
似ているけど違う！二つの職種の大きな違い
共通点
両職種ともデータ分析や機械学習を使う
高い数学やプログラミングスキルが求められる
違い
データサイエンティストは、企業のビジネス戦略に直結する「データ分析」がメイン！
AIエンジニアは、分析結果を使い「AIを組み込んだシステムを構築」するのが主な役割！
簡単に言うと、データサイエンティストは「分析屋」、AIエンジニアは「作る人」といったところですね。
これからのキャリア選択で大事なこと
データサイエンティストもAIエンジニアも、どちらも今後需要が高まる職種です。
しかし、この変化に正社員のままで対応できますか？
年金ももらえるかわからず、大企業も平気で倒産する昨今、昭和型の「安定」を追い求める時代は終わりつつあります。
これからはフリーランスとして、自分のスキルを武器に自由な働き方を選ぶ時代です！
フリーランスになるメリットと今からの準備
フリーランスになると、こんなメリットがあります：
収入が上がる（スキル次第で青天井！）
働く場所・時間を選べる（リモートワークや副業もOK）
多様な案件でスキルアップが可能
今から準備しておくべきこと
自分のスキルセットを洗い出す（例: Python、機械学習、クラウド運用）
業界のトレンドを把握（例: AI分野の進化、リモートワーク需要の増加）
信頼できるエージェントを見つける（私も相談に乗りますよ！）
まとめ
データサイエンティストとAIエンジニア、それぞれの役割やスキルの違いを理解し、自分に合ったキャリアプランを考えることが重要です。
さらに、フリーランスという新しい働き方を選ぶことで、より自由で充実したキャリアを築けます！
ぜひ「いつかフリーランスに……」ではなく、今から準備を始めてみませんか？
参考資料
厚生労働省デジタル人材確保・育成計画（概要）
厚生労働省｜人材開発分野をめぐる 状況の変化
経済産業省｜ＩＴ人材育成の状況等について
その他調査｜フリーランスの平均年収①
その他調査｜フリーランスの平均年収②
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）
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