1.AIエンジニアとは？

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AIエンジニアとは、AI（Artificial Intelligence）を用いてシステム開発やデータ解析などを行う技術者のことです。

AIは日本語で「人工知能」と訳され、人間の知性をコンピューター上で再現する試みや新たなテクノロジーの開発が積極的に行われています。

 

AIエンジニアはそうしたAIを用いて、機械学習やディープラーニング・ビッグデータの技術を活用しながら、データの学習や分析を行い、より最適なAIを構築することが仕事となるでしょう。

AIエンジニアはプログラミング技術に加えてAIの専門知識や幅広いIT知識、数学的なセンスや論理的思考も求められる職種です。

 

非常に難易度の高い職業ではありますが、時代の最先端を担い幅広い業界で活躍が見込まれる他、高収入も望めることから、非常に人気も高まっています。

近年では、お掃除ロボットや自動車の自動運転システムなど日常生活に幅広くAI技術が組み込まれています。

 

そのため、AIエンジニアはこれからますます多くのシーンで必要とされる人材になると言えるでしょう。

 

 

 

2.AIエンジニアの仕事内容

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ここからは、AIエンジニアの仕事内容について見ていきます。

AIエンジニアの仕事は大きく分けて以下の3つに区分されるでしょう。

 

AI開発

AIエンジニアの主な業務は、AIを開発することです。

AIを用いたシステム開発において、より理想的なパフォーマンスが出せるように、システム処理や実装業務、テストを行います。

 

また内部処理に留まらず音声認識や画像認識などの機能を実装する際には、ユーザーやデバイスとの相性の良い仕様に仕上げることも大切な業務です。

機械学習モデルを構築するためのプログラムはライブラリと呼ばれますが、AI開発にはKerasやTensorFlow、PyTorchといったライブラリが使用されます。

 

プログラミング言語としてはPythonが主流に使われていますが、場面に応じてR言語やC＋＋などの知識も必要です。

 

 

学習

AIを開発させた後は、AIにデータを入力して機械学習の制度を上げていく「学習」のフェーズへと入ります。AIにおける「学習」とは、AIに大量のデータを処理させることで教育していく作業のことです。

AIエンジニアの仕事は、AIに学習させるデータの収集や作成、またクレンジングと呼ばれる不要データの削除作業が一般的な担当範囲と言えるでしょう。

 

膨大な情報をAIによって効率的に処理する機械学習では、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可能です。

それに加えて、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(ディープラーニング)」もAI学習に含まれます。

 

機械学習や深層学習(ディープラーニング)は一般的なAI学習の手法であり、多くのAIエンジニアの業務でも用いられている技術です。

 

 

分析

AI学習を終えたのち「分析」を行っていきます。

AIにおける分析とはAIが自動的に抽出した法則・規則を用いて学習データを解析し、状況判断を行う作業のことです。

 

AI分析では音声や文章、画像、さらには自動車の運転や人材そのものを対象として分析が行われます。

AIエンジニアには個々人の声の分析や実際に書かれた文章、画像などユーザーのデータをAIに分析させることで、より精密なデータを抽出できるようにAIを教育していくことが求められるでしょう。

 

AIの分析に用いられるデータを適切に用意することもAIエンジニアの仕事です。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共に作業することもあります。

 

 

 

 

3.AIエンジニアになるには？

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AIエンジニアはエンジニアの中でも専門性が高いため、未経験者がいきなり目指すステップとしては非常に難易度の高い職業であると言えるでしょう。

それでは、AIエンジニアになるにはどうすれば良いのでしょうか。

 

社会人向けのスクールに通う

社会人になってからAIエンジニアの転職を成功させるには、社会人向けのスクールに通うことをおすすめします。

現在では大学や大学院で専門的に学ぶことは時間的にも厳しいことから、多くの社会人が民間企業の運営するオンラインスクールや対面講座を受講してAIを学んでいます。

 

そのような時代背景から、統計や機械学習などAIエンジニアを目指すにあたって必要な知識を扱うスクールも年々増えてきており、大学や専門学校よりも費用面の負担も軽いです。

そうしたスクールでは転職サポートがついていることも多く、AIエンジニアについての学習から実際の転職まで総合的に支援してくれる学習機関も増えてきています。

 

社会人でAIエンジニアへの転職を考えている人には非常におすすめできるステップとなります。

 

 

大学・大学院で情報科学を専攻する

新卒でAIエンジニアのキャリアをスタートさせるには、大学・大学院で情報科学を専攻しておくことをおすすめします。

また一般的な職種別採用にてAIエンジニアとして就職するためには、在学中の実績が必要となってくるケースも多いです。

 

そのため、研究職や最大手企業を志望する際には修士課程2年、博士課程3年を履修した後にAIエンジニアとしての就職を目指すこともおすすめです。

現在の日本において、AIや情報科学をしっかりと履修できる大学はまだまだ少なく難易度も高いですが、進学することで就職に必要な基礎知識や最新の理論を学習することができます。

 

長く第一線で活躍するAIエンジニアになるために、大学・大学院というしっかりとした環境でキャリアを積んでおくことが大切です。

 

 

専門学校を卒業する

高校や大学を卒業後に専門学校に入学してAIエンジニアを目指すことも可能です。

AI分野は総じて企業からの需要も高く、それに伴ってAI技術を学ぶコースを新設している学校も増加してきています。

 

専門学校は研究の色が強い大学・大学院とは異なり、Pythonでのプログラミングやデータ処理、チャットボット、IoTといったより実践的なカリキュラムが組まれています。

そのため、統計や情報処理を学問として追求したいという人よりもエンジニア・プログラマーとしてAI開発に携わっていきたい人におすすめできる進路です。

 

また、専門学校は卒業までの期間が2年制の学校と3年制の学校に区分されます。

学費やイベント、就職実績も学校によって異なってきますので、検討する際はそれぞれの学校を多角的に比較する必要があると言えます。

 

 

 

 

4.AIエンジニアに必要なスキル

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それでは最後に、AIエンジニアに必要なスキルについて見ていきましょう。

 

プログラミングスキル

AIエンジニアとして活躍するためには、AIに関するプログラムを書いて実装できる程度のコーディングスキルが必要です。

これまで他分野のITエンジニアとしての経験がある人であれば、プログラミングが問題になることは少ないでしょう。

 

未経験からAIエンジニアを目指す場合には、機械学習などAIのさまざまな分野において使用頻度が高い「Python」の習得を目指すことをおすすめします。

Pythonは構文が比較的スッキリしていて学習が進めやすい言語です。ライブラリを省略するコードなど実践でも使えるスキルがたくさん備わっていますので、是非ともPythonの勉強から進めてみてください。

 

 

機械学習に関するスキル

AIエンジニアの業務では、ライブラリやフレームワーク、APIとして公開されている学習済みモデルを開発に利用するケースが多く考えられます。

そのため、機械学習に関する知識を幅広く身につけておくと実践で役立つでしょう。

 

有名なライブラリとしては「scikit-learn」「NumPy」「Pandas」などが挙げられます。

また、ディープラーニングに対応している「TensorFlow」「Chainer」「Pytorch」などのフレームワークも使用頻度が高いでしょう。

 

実務で精度を上げていくためには、コードを適切に書ける能力だけでなくアルゴリズムに関する理解やパラメータ調整、特徴量抽出などの解析スキルも必要となります。

 

 

データエンジニアリングスキル

AIエンジニアは大量のデータを扱う職業でもあります。

AIに読み込ませるデータの準備として、Webスクレイピングやパッチ処理を行うこともあるでしょう。

 

さらに、データベースに関する知識やSQLでのデータ操作、データモデリングなどの使用頻度も高いです。

そのため、幅広くデータエンジニアリングに関するスキルも必要であると言えるでしょう。

 

上記スキルに加えて、機械学習の環境構築やAWS、Azureなどクラウドサービスやインフラ周りの知識も身につけておくと役立ちます。

 

 

 

 

5.まとめ

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いかがでしたでしょうか。

今回はAIエンジニアについてその概要と仕事内容、AIエンジニアになるための方法、またAIエンジニアに必要なスキルについて解説しました。

 

是非とも本記事を参考にAIエンジニアについての理解を深め、AIエンジニアとしてのキャリアスタートを検討してみてください。

 

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本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。