AIエンジニアの概要や仕事内容、必要なスキルも徹底解説！

2024年6月15日

先端技術に携わることができるため、AIエンジニアは現代において人気の職種となっています。
この記事を読んでいる方の中には、

AIエンジニアを志望している人
AI開発プロジェクトに参加したいが経験が浅い技術者

もいるかもしれません。
そこで今回は、

AIエンジニアの概要と業務内容
AIエンジニアになる方法
AIエンジニアに求められるスキル

について説明します。
AIエンジニアとしてのキャリアを始めたい方にとって、この記事は非常に有益な情報源となるでしょう。ぜひご一読ください。

気になる内容をタップ

1 AIエンジニアとは？
2 AIエンジニアの仕事内容
3 AIエンジニアになるには？
4 AIエンジニアに必要なスキル
5 まとめ

AIエンジニアとは？

人工知能(AI)を活用したシステム開発やデータ分析を行う専門家を、AIエンジニアと呼びます。
AIとは、人間の知性をコンピュータ上で再現し、新しい技術を生み出す試みのことです。
AIエンジニアは、以下の技術を駆使し、データの学習と解析を行い、最適なAIを構築することが仕事です。

機械学習
ディープラーニング
ビッグデータ

プログラミングスキルに加え、以下の能力が求められる高度な職種です。

AI専門知識
幅広いIT知識
数学的センス
論理的思考力

難易度は高いものの、最先端を担う存在として、様々な分野で活躍が期待され、高収入も望めることから人気が高まっています。
近年、

ロボット掃除機

自動運転システム

など、AIが日常生活に浸透しており、AIエンジニアの需要はますます高まると考えられます。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアの職務は主に3つの領域に分類されます。

機械学習モデルの構築と最適化
データの収集、前処理、および管理
AIシステムのデプロイと運用

機械学習モデルの開発においては、問題に適したアルゴリズムの選択、ハイパーパラメータの調整、モデルの評価と改善が重要な役割を担います。また、高品質のデータセットを確保し、適切な前処理を施すことが不可欠です。さらに、開発したAIシステムを実際の環境にデプロイし、継続的な監視と最適化を行う必要があります。

AI開発

人工知能の専門家は、主に知能システムの開発に従事しています。
システムの性能を最適化するため、処理手順の実装やテスト作業を行います。
音声や画像認識機能を組み込む際は、ユーザーやデバイスとの親和性の高い仕様を設計することも重要な役割です。
機械学習モデルを構築するためのツールはライブラリと呼ばれ、

Keras
TensorFlow
PyTorch

などが利用されます。
プログラミング言語としてはPythonが主流ですが、状況に応じてR言語やC++の知見も求められます。

学習

AIの開発後、大量のデータを処理させることで教育を行う「学習」段階に移行します。
この「学習」とは、AIにデータを投入し、機械学習の性能を向上させる作業を指します。
AIエンジニアの主な役割は、以下の通りです。

学習用データの収集・作成
不要なデータの除去(クレンジング)

機械学習では、膨大な情報を効率的に処理するため、特有のアルゴリズムを用いて人間では気づきにくい法則性や関係性を導出することができます。
さらに、人間の脳のようにネットワークを組み合わせて複雑なパターンを発見する「深層学習」もAI学習に含まれます。
機械学習や深層学習はAI学習の一般的な手法であり、多くのAIエンジニアの業務で活用されています。

分析

AIの学習プロセスが完了した後、「解析」作業に移行します。
AIにおける解析とは、AIが自動的に抽出した法則や規則を活用し、学習データを分析して状況判断を行うことを指します。
AIの解析では、以下が対象となります。

音声
文章
画像
自動車の運転
人材そのもの

AIエンジニアには、以下の役割が求められます。

個人の音声や実際の文章、画像などのユーザーデータをAIに解析させる
より精密なデータを抽出できるようAIを訓練する
AIの解析に使用するデータを適切に準備する

場合によっては、データサイエンティストやデータアナリストと協力して作業を行うこともあります。

AIエンジニアになるには？

人工知能分野の技術者は、エンジニア職の中でも高度な専門知識が求められるため、経験がない状態から直接この職種を目指すことは非常に困難であると言えます。

では、AIエンジニアを志す場合、どのような道筋を辿れば良いのでしょうか。

まずは大学や専門学校などで、数学や統計学、プログラミングなどの基礎知識を身につける
次に、機械学習やディープラーニングなどのAI技術の理論と実践を学ぶ
さらに、インターンシップや自主的な開発プロジェクトなどを通じて実務経験を積む
最終的には、企業や研究機関でAIエンジニアとして採用されることを目指す

このように、段階を踏んで着実にスキルを高めていくことが重要です。

スクールに通う

仕事をしながらAIエンジニアへの転身を目指す場合、社会人向けの教育機関に通うことが賢明です。
現代では、時間的制約から大学や大学院で専門的な知識を身につけることが困難であり、多くの社会人が民間企業が運営するオンラインコースや対面式の講座を受講し、AIに関する学習を行っています。
このような時代の潮流から、

統計学や機械学習などAIエンジニアを目指す上で必要不可欠な知識を扱う教育機関も年々増加しており、大学や専門学校に比べて費用面での負担も軽減されています。

こうした教育機関では、

転職支援サービスが提供されることが多く、AIエンジニアに関する学習から実際の転職までを包括的にサポートする機関も増えつつあります。

社会人でありながらAIエンジニアへの転職を志す人にとって、このようなステップは強くお勧めできます。

情報科学を専攻する

新人としてAIエンジニアのキャリアを始めるには、大学や大学院で情報科学を専門とすることが推奨されます。
一般的な職種別採用でAIエンジニアとして就職するためには、在学中の実績が重要視されることが多くあります。

そのため、

研究職や一流企業を目指す場合は、修士課程2年、博士課程3年を修了した後にAIエンジニアとしての就職を目指すのも良い選択肢です。

現在の日本では、AIや情報科学を十分に学べる大学は未だ少なく、難易度も高い状況にありますが、進学することで就職に必要な基礎知識や最新理論を習得できます。

長期にわたり第一線で活躍するAIエンジニアを目指すには、大学・大学院という環境でキャリアを積むことが重要となります。

専門学校の卒業

高校や大学を卒業した後、AIエンジニアを目指す道として専門学校への進学が選択肢となります。
AI分野は企業からの需要が高まっており、それに伴い専門学校でもAI技術を学べるコースが増設されてきています。
大学・大学院とは異なり、専門学校ではPythonによるプログラミングやデータ処理、チャットボット、IoTなど、より実践的なカリキュラムが用意されています。
そのため、学問的な追求よりも実務でAI開発に携わりたい人に適した進路と言えます。
専門学校には

2年制
3年制

があり、

学費	イベント	就職実績

は校舎によって異なります。
したがって、進学を検討する際は複数の専門学校を多角的に比較する必要があります。

AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアとして活躍するためには、様々な能力が求められます。

まず、

プログラミングの知識と技術が不可欠です。特に、Python、C++、JavaScriptなどの言語に精通していることが重要視されます。

また、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムと数学的基礎についての理解が必須となります。

さらに、データ分析力、問題解決力、論理的思考力も欠かせません。

加えて、コミュニケーション能力やプレゼンテーション力も重要なスキルです。

常に最新の技術動向を把握し、自己研鑽に努める姿勢が求められるでしょう。

プログラミングスキル

AIの分野で活躍するためには、コーディング能力が求められます。
過去にITエンジニアとしての経験があれば、プログラミングに関する問題は少ないでしょう。
しかし、未経験者がAIエンジニアを目指す場合、機械学習などAIの様々な領域で広く使用されている「Python」の習得が推奨されます。
Pythonは構文がシンプルで学習しやすい言語です。