AI技術の進化とともに、AIエンジニアの需要は急速に拡大しています。AIエンジニアと一言でいっても、その種類や担う役割は多岐にわたります。本記事では、AIエンジニアの主な種類や仕事内容、必要なスキル、そしておすすめの学習講座まで解説します。AI分野でキャリアを築きたい方や、企業でAI人材の採用・育成を検討している場合は、ぜひ参考にしてください。
AIエンジニアとは？
AIエンジニアは、データとアルゴリズムを駆使して予測や分類などの課題を解決する専門職です。従来のシステムエンジニアやWebエンジニアがルールベースのシステムを設計するのに対し、AIエンジニアはデータに基づく意思決定や予測モデルの開発・運用を担います。
業務範囲は幅広く、課題のヒアリングや要件定義、データ収集・加工、モデル設計・学習、評価・改善、システムへの組み込みや運用まで多岐にわたります。技術力だけでなく、ビジネス理解や課題解決力も求められる点が大きな特徴です。
AIエンジニアは、AIシステムの設計・実装だけでなく、運用や保守、さらには技術選定やプロジェクトマネジメントまで幅広く携わります。AI技術の導入を検討する企業にとって、AIエンジニアは不可欠な存在です。現場での課題発見から解決策の実装、運用後の改善まで一貫して関与するため、責任とやりがいのある仕事といえるでしょう。
AIエンジニアの主な種類
AIエンジニアには、主に以下の5つの職種があります。
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- AIプランナー
- IoTエンジニア
それぞれの特徴や役割について解説します。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、AIの中核技術である機械学習を用いて、予測や分類を行うモデルの設計・開発・運用を担当します。PythonやTensorFlow、PyTorchなどのツールやライブラリを駆使し、ビジネス課題に合致したモデルを構築します。
主な業務は、機械学習アルゴリズムの設計・実装、モデルの精度向上やパラメータ調整、データ収集・前処理、システムやアプリケーションへのモデル組み込み・API化・デプロイ、開発・学習・評価環境の構築、最新技術の調査などです。AIの進化に伴い、継続的な学習とスキルアップも欠かせません。
必要なスキル
機械学習エンジニアには次のようなスキルが求められます。
- Pythonなどのプログラミング
- 機械学習や深層学習フレームワークの知識
- 線形代数や確率統計などの数学
- データベースやクラウド、システム開発の知識
機械学習エンジニアが担当する仕事内容は、技術の進化が早いため、常に新しい知識を取り入れる姿勢が重要です。加えて、実際の運用現場で発生する課題に柔軟に対応する力も求められます。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、膨大なデータを分析し、ビジネス課題の解決や戦略策定のための示唆を導く専門家です。課題の抽出から仮説設計、モデル構築、分析結果の可視化、提案や実装支援まで幅広く関与します。データの中から隠れたパターンや因果関係を見つけ出し、経営層や現場への提案を行います。
主な業務は、ビジネス課題の抽出・明確化、仮説立案とモデル設計、データの収集・前処理、分析・可視化・レポーティング、改善提案や実装支援などです。データに基づく意思決定を支える役割を担い、企業の成長に直結するポジションです。
必要なスキル
データサイエンティストに求められるスキルは次のとおりです。
- 統計解析や機械学習の知識
- PythonやRによる分析スクリプト作成
- TableauやSeabornなどのデータ可視化ツール
- ビジネス理解とコミュニケーション力
データサイエンティストには、分析力とビジネス感覚の両方が求められます。多様な業界で活躍できる柔軟さも必要です。プロジェクトごとに異なる課題に取り組むため、論理的思考力や好奇心も大切です。
データアナリスト
データアナリストは、収集したデータを統計的手法で分析し、業務改善や意思決定のための情報を抽出します。データサイエンティストよりも実務に近いデータ集計やレポーティング業務が中心です。現場の課題やニーズを踏まえ、迅速かつ正確な分析を行います。
主な業務は、データの集計・分析・パターン抽出、統計手法を用いた仮説検証、分析結果のレポート作成や提案、業務改善支援などです。現場の担当者や経営層と連携し、分析結果を分かりやすく伝える役割も担います。
必要なスキル
データアナリストには次のようなスキルが必要です。
- 統計や確率論などの数学的基礎
- データベースに関する知識
- データ分析ツールの操作スキル
- PythonやSQLなどのプログラミング
- コミュニケーションスキル
データアナリストは、現場に近い視点でデータを活用し、業務改善に貢献します。分析結果を迅速にアウトプットできる実務力が必要です。
AIプランナー
AIプランナーは、企業の課題解決に向けてAIの導入・運用を先導します。AIエンジニアとクライアントの橋渡し役となり、AIプロジェクトの企画・推進・マネジメントを担います。ビジネスの現場でAIを最大限活用するための戦略立案や、関係者との調整も重要な業務です。
主な業務は、AI導入計画の立案、必要データの収集・分析、AIモデルの設計・実装のマネジメント、結果の評価・改善、社内外のAI活用推進や教育などです。プロジェクト全体の進行管理やリスクマネジメントも欠かせません。
必要なスキル
AIプランナーは次のようなスキルが求められます。
- データ分析力
- プロジェクトマネジメント力
- AI技術への理解
- コミュニケーション・調整力
AIプランナーは、技術とビジネスの両方を理解し、プロジェクトを円滑に進める役割を担います。そのため、多様な関係者と連携しながら、最適なAI活用を実現する力が求められます。プロジェクトの成功には、柔軟な対応力やリーダーシップも不可欠です。
IoTエンジニア
IoTエンジニアは、IoT（モノのインターネット）技術とAIを組み合わせて、製品やシステムの設計・開発・運用を担当します。センサーやネットワークから収集したデータをAIで解析し、スマートなサービスや製品を実現します。現場の機器やインフラと連携し、リアルタイムなデータ活用を推進します。
主な業務は、IoTシステムの企画・設計、デバイスやネットワークのプログラミング、データ収集・解析の仕組み構築、AIモデルの組み込みや運用などです。現場の課題解決や新しいサービスの創出に貢献します。
必要なスキル
IoTエンジニアには次のようなスキルが必要です。
- CやPythonなどのプログラミング
- ネットワークやセキュリティ知識
- ハードウェアや組み込みシステムの理解
- AIやデータ解析スキル
IoTエンジニアは、AIとハードウェアの両方に精通し、現場での活用を推進するため、技術の進化に合わせて幅広い知識が求められます。現場の状況に応じた柔軟な対応力も重要です。
その他の関連職種
AIエンジニアリング分野では、データエンジニアやデータアーキテクトなどの職種も重要です。データエンジニアはビッグデータの活用基盤構築やデータ整備を、データアーキテクトはデータ設計や管理を担います。これらの職種は、AIシステムの安定稼働やデータ活用の高度化に欠かせません。AIエンジニアと連携し、最適なデータ基盤を構築する役割を果たします。
AIエンジニアを目指すときのおすすめ講座
AIエンジニアを目指すには、基礎から応用まで体系的な学習と、実践的な経験が不可欠です。近年、AI分野の拡大に伴い、実務で役立つ知識やスキルを効率よく身につけられる講座の重要性が増しています。独学だけではカバーしきれない最新技術や現場でのノウハウも、専門講座を通じて段階的に学べます。
「AIエンジニア育成講座」は、初心者から経験者まで幅広く対応し、Pythonプログラミングや機械学習、生成AI技術など、AIエンジニアに必要なスキルを網羅しています。講座は基礎から応用まで体系的に構成されており、実践的なハンズオン学習を重視しているため、知識を現場で活かせる力が身につきます。受講者は段階的に課題に取り組み、実際のAIプロジェクトに近い経験を積むことが可能です。
セミナー名 AIエンジニア育成講座 運営元 GETT Proskill（ゲット プロスキル） 価格(税込) 41,800円〜 開催期間 2日間 受講形式 対面（東京）・ライブウェビナー・eラーニング
法人向けには「DX研修・人材育成サービス」がおすすめです。導入企業は10,000社を超え、DX推進やAI活用に必要な人材を組織のレベルや部署ごとに最適なカリキュラムで育成できます。DXレベルチェックや教育体制構築コンサルティング、ハンズオン研修を通じて、実践的なスキルを段階的に習得可能です。製造業や建築業など幅広い業種で導入実績があり、Eラーニングやカスタマイズ研修にも対応しています。
AIエンジニアの学習には、単なる知識の習得だけでなく、実際に手を動かしてプロジェクトを経験することがポイントです。紹介した講座は、現場で求められる実践力の養成に重点を置いており、修了後も学び続ける姿勢をサポートします。AI業界は技術の進化が早いため、常に新しい知識やスキルを身につけることが、将来のキャリア形成に直結します。自分のレベルや目標に合わせて、最適な講座を選び、着実にステップアップを目指してください。
まとめ
AIエンジニアは、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなど多様な職種に分かれます。それぞれ異なる役割やスキルが求められ、社会やビジネスの課題解決に貢献しています。AI分野でキャリアを築くには、まず自分の興味や強みに合った職種を見極め、体系的な学習と実践を積み重ねることが重要です。
AIエンジニアを目指す方や企業でAI人材の育成を検討する方は、ぜひ本記事で紹介した職種や講座を参考にしてみてください。
