AIエンジニアとは？【5分でわかる】仕事内容や必要スキル、資格

近年、スマートスピーカーなどの音声認識や自動車の自動運転、ビッグデータのマーケティングや医療分野への活用など、さまざまな分野でAIの実用化が進み、急速な発展を見せています。そのような技術を支えるのがAIエンジニアです。
本記事では、先端技術を扱うIT人材としてさまざまな業界で注目の高まるAIエンジニアの仕事内容や必要なスキルなどを解説します。AIエンジニアになりたい人向けに必要な情報をまとめたのでぜひご覧ください。

AIエンジニアとは？

AIエンジニアとは、AIの開発・育成を担うエンジニアを指します。
そもそもAI (人工知能) とは、人間と同じように学習して判断を行うシステムのことで、業務の効率化やリスクの回避、人間ではどうしても難しかったことを支援し、今ではさまざまな分野での活用が進み、私たちの生活に大きな影響を与えています。

AIエンジニアの役割

AIを作るには、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを取り込んで学習させる必要があります。これがAIを支える機能の一つである機械学習です。また、AIデータの検証や分析を通じてより精度の高い、目的に対して最適なAIを構築します。

AIエンジニアと職種に、データサイエンティストという職種があります。AIエンジニアがAIそのものを開発するのに対して、データサイエンティストはAIやビッグデータを活用して戦略や新たな商品やサービスを開発したりします。

AIエンジニアの仕事内容

先述したように、ビッグデータを分析するデータサイエンティストもAIエンジニアに含めるケースもありますが、今回は狭義としてのAIエンジニアの仕事内容について解説します。

システムの設計・実装
機器自体の処理性能も考慮に入れながらAIの最適なアルゴリズムを検討し、設計・実装します。

AIに学習させる
開発後は、AIにデータを投入してAIに学習させていきます。機械学習に必要となるデータの収集・投入やAIが学習しやすいようにデータの整形、データの取捨選択をしていきます。この作業はAIの質、精度を左右する重要なフェーズです。この作業は時間を要するため、データプレパレーションツールやスーパーコンピュータなどが利用されます。

・データ収集
精度が高いAIを作るには目的とする結果を出すのに適したデータであるのに加え、質も量も大事です。

・データクレンジング
収集したデータを人やプログラムが分析しやすいようデータの形を整えることを「データクレンジング」といいます。収集したデータがすべて有用なデータであるとは限りません。不要なデータを取り除いたりまとまりのないデータを使いやすくするよう形式変更をしたりします。

・データ分析
値の分布やデータ間の関連性、傾向など、データの特徴を抽出する基礎分析を行います。そこから目的とする答えを出すのにどのデータを使えば最適なAIになるか検討します。精度の高いモデルを作成するには基礎分析を十分に行ってデータを正確に把握することが重要です。

・モデルの作成
基礎分析で得られた特徴量を基にモデルを作成します。AIの精度を上げるには、一度だけではなく、これらの工程を何度も繰り返します。

分析
AIの学習が終わったら分析を行います。これは、AIが自ら抽出したパターンやルールを基に学習データを分析し、判断する作業です。

AIエンジニアに必要なスキル

AIに関連の深い分野は高度な専門性が必要となる作業が多いため、AIエンジニアには一定の知識やスキルが求められます。

データベースに関する知識・SQLの読み書きができるスキル
AIエンジニアは日常的に膨大なデータを収集したり、加工を加えたりするため、データベース上でデータを操作できるスキルは必須といえます。特に、基礎的なSQLというデータベース言語の読み書きスキルやデータベース管理システムに関する知識は身につけておく必要があります。

機械学習やディープラーニングに関する知識
機械学習やディープラーニングはAIの主要な機能であるため、これらの基礎知識が必要になります。

数学的な知識
確率論や統計学、微分積分、線形代数などの数学の理論をベースとしてAIのプログラムは作られています。そのため最低限の知識はつけておくのがおすすめです。

プログラミングスキル
機械学習のデータ処理やAIのプログラムの開発・修正の際に必要となるのがプログラミングに関するスキさまざまな言語が用いられますが、なかでもPythonが一般的です。なぜなら、Pythonには、scikit-learnやTensorFlowといった機械学習に適したライブラリやフレームワークが充実しており、AI開発を補助し、効率的に作業を進められるからです。
複数の言語をマスターすれば、より多方面で活躍できるでしょう。

AIエンジニアの年収

求人ボックスによると、AIエンジニアの平均年収はおよそ600万円となっており、ほかのITエンジニアの平均年収と比較しても高い傾向にあります。これは、需要とは裏腹にAIに特化した人材が不足しており、獲得競争が激化していることなどが考えられます。

AIエンジニアの将来性

結論から言うとAIエンジニアの将来性は十分に高いといえます。
AIエンジニアの需要がさまざまな業界で高まっている一方で慢性的に人材不足といわれています。また、今後さらなる発展や成長が見込まれる分野であるため、AIエンジニアの活躍の場もさらに広がっていくでしょう。

AIエンジニアがとるべき資格は？

AIエンジニアになるのに必須となる資格はありませんが、常に時代のニーズに応じた知識やスキルを習得していく必要があります。

基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、IPAが実施する国家試験で、ITエンジニアに必要な基礎的な知識や技能を認定する試験です。

E (エンジニア) 資格
E資格は、ディープラーニングを実装できるだけの技能を認定するエンジニア向けの資格です。受験には「JDLA認定プログラム」という講座を修了しておく必要があります。

Python 3 エンジニア認定試験
Pythonに関する基礎的な文法が問われる民間資格です。

統計検定
統計検定は、統計学に関する基礎知識や活用できるだけの技能を有しているかを検定する試験です。

AIエンジニアになるには？

AIエンジニアに就職・転職する方法はいくつかありますが、経歴や実務経験の有無などによってその道筋は異なります。
AIエンジニアになるのに必須となる資格や試験はありませんが、AI開発には高い専門性が求められるため、AIに特化した学科や専門学校に通い、業務に必要なAIに関する専門的な知識やスキルが身についた後にAIエンジニアとしてAI開発を行う会社などで務めるのが一般的です。
さらに大学院に進学して、修士号や博士号を取得すれば大手企業への就職も期待できます。
現時点で、社会人で未経験からAIエンジニアに転職したいという場合は、オンラインスクールや専門学校に通って専門知識をつけるという方法があります。ITエンジニアの需要の高まりからそういった授業やコースを開講する教育事業者が増えており、転職サポートも充実しています。

AI開発について手順、必要なものを基礎知識から解説

ITスキルを習得するには？

書籍やインターネットで学習する方法があります。昨今では、YouTubeなどの動画サイトやエンジニアのコミュニティサイトなども充実していて多くの情報が手に入ります。
そして、より効率的に知識・スキルを習得するには、知識をつけながら実際に手を動かしてみるなど、インプットとアウトプットを繰り返していくことが重要です。特に独学の場合は、有識者に質問ができたりフィードバックをもらえるような環境があると、理解度が深まるでしょう。

ただ、ITスキルを身につける際、どうしても課題にぶつかってしまうことはありますよね。特に独学だと、わからない部分をプロに質問できる機会を確保しにくく、モチベーションが続きにくいという側面があります。独学でモチベーションを維持する自信がない人にはプログラミングスクールという手もあります。費用は掛かりますが、その分スキルを身につけやすいです。しっかりと知識・スキルを習得して実践に活かしたいという人はプログラミングスクールがおすすめです。

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