AIエンジニアとは？仕事内容・未経験からの就業に必要なことを解説 | ITフリーランスエンジニアの案件・求人はＰＥ－ＢＡＮＫ

エンジニアと聞いて、まず想像しやすいのがプログラミング分野でしょう。AIエンジニアのプログラミング分野では、Pythonなどの言語を使用したプログラミングによりAIシステムの開発をしていきます。

また、システム処理や実装、テストも行ないます。システムの構築や修正を繰り返すことで、精度の高いAIを作っていきます。
さらに、AIに学習させるために、データなどを読み込ませることもAIエンジニアの仕事です。

アナリティクス分野では、AIが処理した膨大なデータから必要な情報を分析します。分析によって導き出された答えから、現状を改善するための施策を立案します。
さらに、さまざまなプロジェクト達成のためにAI技術を使ってデータ解析を行なうことも、AIエンジニアの大切な役割です。

データを扱う職業として「データサイエンティスト」や「データアナリスト」がありますが、AIエンジニアのデータ分析ではより高い専門性が必要となります。企業のサービスに対するユーザーの動きなどを分析し、仮説を立ててサービスが抱える問題を解決する手段の提案や商品の改善に役立てることなどもしていくのです。

AIをプログラミングで構築するだけでなく、AIを活用したデータ分析も、AIエンジニアの業務に含まれることを覚えておきましょう。

まずはアルゴリズム開発です。ここでいうアルゴリズムとは、AIが学習していくための手順を指します。人工知能がどのようにデータの法則や処理内容を覚えていくのかを具体的に示したものです。

また、未知のデータが入力されたときに、結果を予測するためのロジックである「モデル」も開発します。事象を予測するために大量のデータをアルゴリズムにかけて、モデルを作り上げていきます。

法則の作成、法則からどう答えを予測するかといったことを入力していくのが、アルゴリズムの開発業務です。

実証テストでは、開発したアルゴリズムが正しく動作するかを検証します。本番開発に向けた試験的な機械学習を実施し、想定通りに動くか、予想外の動きをしないかなどをチェックしていきます。

例えば、自動会話に使用するAIの場合は、適切な応答ができるかどうかなどをテストするのです。

AIは最初から想定どおりに機能するわけではないので、こういったテストを重ねて、精度を高めていきます。

実証テストによってアルゴリズムの有効性が証明できたら、それをもとにAIの開発を進めていきます。リリースに向けて組立てるメインの工程です。

ここまでがAI開発に向けた仕事ですが、最新のAI技術を研究することもAIエンジニアの大切な仕事です。

AI分野は頻繁に技術革新が起こるため、それらに対応する必要があります。常に最新情報をキャッチし、論文を読むなどをしながら研究を重ねていかなければなりません。

よりレベルアップしていくためには、業務以外の時間でも自主的に学習することが必要です。業務の一環として技術調査をする場合もありますが、自発的な学習姿勢が重要といえるでしょう。

これはエンジニア全般にいえることですが、何といってもプログラミングスキルは必須です。AIエンジニアの場合は、特にPythonなどの汎用性の高いプログラミング言語を扱えるスキルが必要だといえます。

さらに、C言語やJavaといった言語も身につけられれば、さまざまな機能を実装したAI開発に携われるようになるでしょう。

AIはもととなるデータを読み込み、学習することで性能を上げていきます。そのため、AIに読み込ませるデータをどう解析していくのかを、人間側が理解する必要があるのです。

必要な結果を出すためにどの解析方法を用いるのか判断できるよう、さまざまなデータ解析方法を学ぶことが重要といえます。

機械学習では、統計学などを用いてデータを解析する場合があります。その際、微分・積分や線形代数、確率論などといった数学の知識が必要です。

AIの開発業務では、ライブラリ（汎用性のあるプログラムの集合体）やひな型を使うと、効率良く作業できるようになります。

効率を高めるためには、実装したい機能に合ったものを選択する必要があるので、どういったライブラリがあるのかを把握しなければならないでしょう。特に、AI開発に多く使われている言語であるPythonでは、さまざまなライブラリや深層学習フレームワークが公開されています。

ライブラリやひな型は世界中のAI開発で活用されているので、実装したい機能に合ったものを上手に適用できれば、スムーズに開発を行なうことができるでしょう。