AIエンジニアの仕事の領域はプログラミングとアナリティクスの2つ

AIエンジニアとは、IT系業界の中でも、AI（人工知能）※を専門に扱うエンジニア（技術者）のことです。

AIエンジニアの仕事は、AIのプログラム開発をするプログラミング分野と、蓄積された大量のデータの解析と活用法を考えるアナリティクス分野に大別されます。
プログラミング分野の仕事内容は、クライアントの課題を解決するために、「機械学習」など、AI技術を使ったシステムを開発してプログラムを実装※するのが仕事です。
つまりAI技術そのものを作るプログラミングの仕事のことです。

前述の機械学習というのは、AI技術の一つで、大量のデータをコンピュータに与えてそのデータの中からパターンやルールを発見させ、判別や予測に役立てる技術のことです。

アナリティクス分野の仕事内容はAIによって収集した大量のデータを解析して、それをビジネスの改善にどう活用できるかを考えて提案することです。

※実装というのは、すぐ使えるように組み込むことです。

AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアになるには、どのようなスキルや知識を身につける必要があるのでしょうか。
AIエンジニアとして働く際に必要な大部分のスキルは実務を通して身につける必要がありますが「ITスキル」「機械学習」の2つが主に必要となります。

ここからは、企業に就職してAIエンジニアとして働くために最低限必要なスキルについて解説します。

ITスキル

AIエンジニアとして働くためには、AI開発に関するITエンジニアとしてのスキルが必要です。

プログラミング

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。
現在、AI開発の現場で用いられるプログラミング言語は「Python（パイソン）」が多く、構文がすっきりしており初心者でも学びやすい言語です。

機械学習ライブラリ

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場合は多いです。
そのため、機械学習ライブラリを扱うスキルを身につけておくとよいです。
有名なライブラリとして「scikit-learn」「NumPy」「Pandas」などがあります。
これらを活用してデータ分析するには統計や数学の知識が必要となります。

また、ディープラーニングに対応した「TensorFlow」「Chainer」「PyTorch」などのフレームワークを使って画像認識や音声解析、自然言語処理などを行えるとよいでしょう。

データエンジニアリング

AIエンジニアは、大量のデータを扱う職業です。
AIに読み込ませるデータを準備する前処理といった作業やデータ収集のためのWebスクレイピングやバッチ処理なども行います。
そのため、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データエンジニアリングに関するスキルが必要です。
また、機械学習の環境構築やAWS、GCPなどクラウドサービスやインフラの知識も身につけておきましょう。

機械学習

AIエンジニアになるためには、機械学習に関する知識は必須です。
機械学習のアルゴリズムやモデルをあらわす数式を理解して、データ解析や統計などの理論を把握しましょう。

機械学習の基礎知識

まず機械学習とはその名の通り機械に学習させることを言います。
また、機械学習にも様々な種類があり、大きく分けると3種類あります。

1つ目が、正解となるデータを読み込み、たくさんのデータの中から正解となるデータと一致するデータを探す方法です。

2つ目は1つ目と逆でデータを読み込まずに数値などデータを入力し、それをもとに答えを導き出す方法であり、機械学習の基本はこの2つと言えるでしょう。

そして3つ目が「強化学習」といって設定したアルゴリズムをもとにデータを評価する方法であり、機械学習ではこの3つの方法を用いて課題を解決します。
また、機械学習は画像を判別したり蓄積させたデータをもとに将来を予測したりする際に利用されています。

それに対して「ディープラーニング」は機械学習により応用性を持たせたもので、強化学習に近い面を持っています。
近年人間の仕事を機械ができるようにする取り組みが進んでいますが、それが可能となっているのはディープラーニング技術が進んだためです。
ディープラーニングでは多数のデータの中から、機械が規則性などデータを区別するための基準を見つけ、それをもとに作業を行います。
そのため、本来機械は抽象的な指示に対応できませんでしたが、ディープラーニングではそれが可能となっています。

AIエンジニアのやりがいは？

AIエンジニアにとって、AI（人工知能）という現代の世の中の最先端技術を使って、まだだれも体験したことのない、より良いサービスや技術を自分たちで創っていけることが大きなやりがいといえるでしょう。

AI（人工知能）は「Artificial Intelligence」の略で、辞書的な定義では「学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム」と記されています。
（大辞林 第三版より抜粋）。
つまり人間と同じような知能をコンピューター上で実現させるための試みや、そのための一連の技術のことです。

AIエンジニアの就職先は？

AIエンジニアの活躍の場は続々と広がっており、就職先の種類はいろいろあります。
例えば大手IT企業、外資系IT企業、AI開発企業、AIベンチャー企業、Web系大手企業、自動車メーカーや電機メーカー、そして大学や研究機関などです。

企業でのAIエンジニアの働き方は？

企業で仕事をするAIエンジニアは、正社員のほか、アルバイト、フリーランスで働く人もいます。
AIエンジニアは、現在特に日本では非常に人手不足で、IT系の職種の中でも高収入であることが知られています。

企業で働くAIエンジニアの一般的な勤務時間は9:00～18:00くらいと言われています。
大体がデスクワークです。
IT企業の中には、勤務時間を都合に合わせて設定できるフレックス制度を取り入れているところや、自宅で仕事のできるリモートワーク制度を取り入れている企業が多いです。

研究職として働く道もあるの？

AIエンジニアの勤務先は、今はさまざまな大学にAI分野の研究室があり、大学の研究員や研究機関で働く道もあります。
大学、研究機関などでは「研究職」として、まったく新しい最先端AI技術の基礎研究や応用研究に携われることがあります。

AIエンジニアには論理的思考力がある人に向く

今後は金融や医療、農業など、さまざまな業界の企業でAIエンジニアが活躍するようになるともいわれています。
AIエンジニアには、高い技術と論理的思考力が求められます。
プログラミングや、理数系科目が得意な人、例えば高校で習う数学の「微分積分（びぶんせきぶん）」「線形代数（せんけいだいすう）」「確率論」「統計学」の分野が得意な人には、基礎的な素養がある、つまり向いているといえます。
またAIの技術や知識は速いスピードで更新されていきますので、常に最先端の新しい知識や技術を学び続けたい、と思える勉強熱心な人がAIエンジニアに向いているでしょう。

AIエンジニアの将来展望 ニーズは高まる一方

現在AI技術は、ビッグデータやIoT（モノのインターネット）と並ぶ先端IT技術として、世界中で注目が集まっています。
そのため専門知識を持つAIエンジニアへのニーズは高まる一方、日本ではまだまだ人材が不足している状況です。
これからAIエンジニアを目指す人にはたくさんのチャンスが広がっているといえます。

AIエンジニアにはなるには学歴や資格が必要？

AIエンジニアになる方法の１つは、大学の情報工学、情報科学、コンピュータサイエンス関連の学部・学科に進学し、AI関連の研究を行ってから、AI分野の企業に就職する方法があります。
このルートでAIエンジニアを目指すなら、大学を選ぶ時に、AIに特化した研究室があるかどうか、そして研究したい分野があるかどうかをよく見て選びましょう。

また専門学校でAIについて実践的な技術を専門的に学び、IT企業へ就職するのも１つの方法です。
専門学校の場合は、大学で学ぶよりも狭く深く学べるのが特徴です。

しかし実はAIエンジニアになるために、大学や専門学校にいくことは必須ではありません。
優れた技術力さえあれば、特別必要な学歴や資格はないので、独学で学んでなることもできます。
ですがAI技術の独学はかなりの難関と言われています。