AIエンジニアとは?AIエンジニアに必要なスキルまとめ

こんにちは、AI研究所の三谷です。
昨今、AIやIT技術が日々発達してきており、今後もそういった情報技術の発展は止まらないでしょう。
それにともない、IT関連の人材の需要が高まっています。
IT関連の仕事というと、Webデザイナー、Webプログラマー、ITエンジニア、システムエンジニアなどがありますが、人工知能を扱う職業であるAIエンジニアも含まれます。
こうした需要が高まる中、AIエンジニアの職への転職を考えている方や、AIエンジニアの年収・給料が気になっている方もいるのではないでしょうか。
そこで今回は、現代に必要な職業である「AIエンジニア」について、どんな職業なのか、どんなスキルが必要なのかを解説していきます。
特に、AIエンジニアとして転職・就職を考えている方は、ぜひキャリア選択の参考にしてください。

AIエンジニアとは?

AIにおけるアルゴリズムAIエンジニアとは、簡単にいうとAIをメインに扱う技術者のことです。
業務内容は多岐にわたり、新しいAIの作成やAIを使ったデータ分析もAIエンジニアの仕事です。
また、AI技術は最先端技術です。
そのため、開発やデータ分析以外にも新しい研究内容のリサーチも業務の1つとして存在します。
しかし、名前にもある通り、基本的な業務としてはAIの開発や機械学習や深層学習の開発など設計技術者としての業務が多いのがAIエンジニアの特徴です。

AIはどういったところで使われている?

AIが活用される業界・分野

AIとは、Artificial intelligenceの頭文字をとってできた単語です。
日本語に翻訳すると、「人工的な知能」となります。
この「人工的な知能」はどういった場面で使われているのでしょうか。
今回は例を2つあげて紹介したいと思います。

AI技術を活用した自動車の自動運転

みなさんも1度は聞いたことがあると思いますが、自動運転技術はまさにAI技術が使われている場面です。
AIが道路上にある白線や車との車間距離、付近にものがないかなどを考え、自動で運転してくれます。
日本には2020年10月現在だとまだ一般的に普及はしていませんが、今後自動運転可能な自動車はかなり需要が高くなるでしょう。
しかし、自動運転の実験中に事故が起こってしまったりと、まだまだ発展途上中の技術となっています。

工場でもAI技術が活用されている

工場でもAI技術は多数使われています。
例えば、正規品を見分ける場面
工場で何かを生産した場合、どうしても正規品ではない商品ができてしまうことがあります。
外部からみて正規品ではないと判別できる製品を生産している場合に、AIが役に立ちます。
まず、正規品の写真を事前にAIに学習させます。
すると、AIは正規品と正規品ではない製品を区別できるようになります。
あとは、完成した製品が流れるラインに学習させたAIを設置します。
不良品が流れてきた場合、AIが警告音などを出すことで簡単に正規品と不良品を区別できるようになります。
このように、AI技術をうまく利用することでこれまで人が行っていた単純作業の仕事は、AIに代替できる可能性があります。
これからどういった職業がなくなるのか、どんな職業ならAIに奪われないのかについては以下の記事をご覧ください。

AI(人工知能)に仕事は奪われるのか?なくなる仕事と残る仕事まとめ

AIエンジニアに必要なスキルとは?

AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアとして働くためには、いくつか必要なスキルがあります。
スキルレベルによっては、大きく年収や給料に影響を与えるものや転職時に有利になるものも存在します。
そのため、これらの必要スキルを高いレベルで習得しておくことは、年収アップやキャリアアップに大きく貢献してくれます。
ちなみに、AIエンジニアの年収・給料に関することは、下記の記事で詳しくご紹介しています。
転職・就職でAIエンジニアを考えている方は、こちらも参考にしてください。

AIエンジニアの年収はどれくらいか?

それでは、ここからはAIエンジニアになるために必要なスキルについてご紹介していきます。
下記はその一覧です。

  • プログラミングスキル
  • 機械学習スキル
  • ビジネススキル
  • 数学知識

これら4つのスキルについて、それぞれ詳しく解説します。

プログラミングスキル

AIは人工知能と呼ばれていますが、最初は人がAIに対して指令を出す必要があります。
そのため、AIエンジニアにはプログラミングスキルが必須となります。
プログラミング言語はかなりたくさん存在しますが、機械学習の場合Pythonと呼ばれるプログラミング言語が世界中で人気があります。
Pythonは機械学習だけでなく、なんでもできるプログラミング言語として有名です。
そのため、AIエンジニアにも興味がある人はぜひPythonを学習することをおすすめします。

機械学習スキル

機械学習とは、AIにある指示を出すことで、AIがその指示から学習し新しい法則などを見つけることです。
機械学習にもやり方が存在するため、AIエンジニアになるためには押さえておきたいスキルとなっています。
技術的な知識以外にも機械学習で使っている法則など理論的なものも含めてしっかりと理解することが重要です。

ビジネススキル

AIエンジニアは、利益を考えるビジネス寄りではなく技術者寄りの職業であることは先ほど説明しました。
しかし、そんな技術者でもしっかりとしたビジネススキルが必要です。
AIエンジニアは、大学の研究と異なり、企業が持つ課題をAIを使って解決できるか考える必要があります。
つまり、今まで人が行っていた業務や無駄に時間がかかっていた部分を、どういったAI技術を使うことで時間やコストを短縮できるのか、どのくらいのコストであれば企業にとって利益が出るのか、などを考える必要があります。
また、課題解決能力以外にもチームマネジメント能力、企業の方にAI技術を分かりやすく説明するプレゼン力、など様々な能力が必要になってきます。
こうした平均的なビジネススキルもAIエンジニアになるためには身に付けておきたいですね。

数学知識

AIエンジニアは、機械学習の場面で数学知識を必要とします。
そのため、数学スキルも大事になってきます。
微分積分などの高校で学ぶ知識以外にも、大学で使われる数学知識も時には必要となります。
また、統計学の知識も使うこともあります。

AIエンジニアは、今後必要となる職業??

AIエンジニアへの転職イメージ

前述のとおり、AIエンジニアには、技術的な知識以外にもビジネスや数学などたくさんのスキルが必要です。
そんなAIエンジニアという職業は、今後かなり重要な職業になってくると考えられています。
また、企業による求人数が増えるのと同じく、フリーランスとして活躍する方が増えるでしょう。
ではなぜ、今後AIエンジニアの重要性や需要が高まるのでしょうか。その理由を2つに絞ってご説明します。

AI技術は最先端技術である

AI技術は、新しい技術です。
そのため、現在も多くの研究者・技術者が日々研究・開発を行っています。
新しい技術というものは、かなり多くの可能性を秘めている、将来性のある技術です。
先ほどもお伝えした通り、自動運転技術や工場の自動化などをその一例です。
今後あらゆる分野、あらゆる業界でどんどんAI技術広まり、利用されるようになっていくことになるでしょう。
そのため、AI技術に精通したAIエンジニアは、今後重宝される人材となるのです。

情報化社会が進んでいく中でAIエンジニアが必要に

AIエンジニアが必要となる情報化社会のイメージ今後、ますます情報化社会が進んでいくことは、容易に想像できます。
あまり「IT」や「情報化社会」というような言葉に馴染みがない方でも、テレビCMなどの各種メディアで、「5G」という言葉を聞いたことがあるのではないでしょうか。
この5Gは簡単に言うと、海外や国内の相互間で送受信できる情報量が今よりも格段に増えるということです。
今までは100しか送れていなかったものが5G技術によって5,000くらい送れるようになる、といった状況を5G技術がもたらしてくれます。
つまり、扱う情報量がこれまでよりもかなり増えてしまうのです。
そこでAIが重要になってきます。
今までの倍以上の情報量が企業に入ってくると、情報を精査するだけでも一苦労です。
そこでAIが持つ知能を活かし、自動で情報を認識し、業務で使える形に変換することができれば業務効率が格段に上がります。
そういった社会の動向の中で、情報化社会とAIエンジニアは、今後より強い結びつきを見せるでしょう。

まとめ

  • AIエンジニアは、AIをメインに扱う職業
  • データサイエンティストなどと業務内容が被っていることがある
  • AIエンジニアは、技術者寄りである
  • 社会でもAIが使われている
  • プログラミングではPythonがおすすめ
  • 数学や統計学、機械学習スキルが必要
  • ビジネススキルもある程度必要
  • 今後重要な職業になってくる

いかがだったでしょうか。
AI技術は今後の動向から目が離せない技術の1つです。
あと少しでAIが人間よりも賢くなってしまうときがくるとさえ言われています。
ですから、正しくAIを扱い、今後の私たちの生活を豊かにするかどうかはAIエンジニアの方々にかかっているといっても過言ではないでしょう。
AIエンジニアに関する情報はYouTubeにも上がっています。
動画を貼っておくのでぜひご覧ください。

ここまで読んでいただきありがとうございました。

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