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

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ITエンジニアノウハウ

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人工知能の活用は、いまやさまざまな分野で導入されています。そのため、AIを作り上げていくAIエンジニアの役割は、非常に大きくなっているのです。

そこで今回は、AIエンジニアの仕事内容や求められるスキル、未経験から仕事につくためのポイントを解説します。AIエンジニアとは何かを理解するための内容になっているので、ぜひ最後までお読みください。

point

AIエンジニアとは?

AIエンジニアとは、人工知能(AI)の開発を行なう技術者です。
具体的には、AIそのものを開発するプログラミング分野のエンジニアや、AIを使ってデータ解析をするアナリティクス分野のエンジニアを指します。

プログラミング分野

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

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。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの仕事内容は大きく4つに分けられます。それぞれどういったものかを見ていきましょう。

アルゴリズム開発

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。

実証実験

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。

システム開発

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。

最新技術の研究

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。

AIエンジニアに求められるスキルは?

AIエンジニアには幅広いスキルが求められます。どの能力も活躍するためには必要なスキルなので、しっかりと把握しておきましょう。

プログラミングスキル

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。

データ解析知識

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。

数学的知識

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。

ライブラリやひな型の適用力

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。

未経験からAIエンジニアになるには?

AIエンジニアは、高い専門性やスキルが求められる職業です。そのため、未経験からAIエンジニアを目指すのであれば、大学や専門学校、スクールなどに通ってしっかりと学習する必要があります。

また、他分野のエンジニアからAI技術を身につけて、AI分野に転職することも珍しくありません。

いずれにしても、エンジニアとしての高度なスキルとAI独特の知識を習得する必要があります。まったくの初心者からAIエンジニアになるのは、かなりハードルが高いといえるでしょう。他分野のエンジニアとしてIT業界に入り、キャリアを磨きながらAIの技術を習得することが現実的です。

まとめ

AIは、これからより重要になる分野とされています。そのため、AIの開発に携わるAIエンジニアは、重要な役割を持つ職業といえるでしょう。

なお、AIエンジニアの仕事はAIを開発するだけでなく、AIに学習させるデータの分析や活用なども含まれています。そのため、AIエンジニアにはプログラミングスキルはもちろん、データの解析や数学、機械学習の知識、ライブラリの適用力などが求められます。

こういった深い知識や高いレベルのスキルが必要なため、IT業界未経験からいきなりAIエンジニアになるのは難しいといえるでしょう。

AIエンジニアを目指すなら、学校やスクールに通って必要な知識を吸収するか、他分野のエンジニアとしてIT業界に入り、キャリアを磨きながらAIのスキルを学んで転職するのかのどちらかをおすすめします。

AIエンジニアは非常に専門性の高いスキルを求められる職種です。AIエンジニアを目指すのであれば、しっかりとしたキャリアプランを描くことが大切です。

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