AIエンジニアの仕事内容4つと必要な知識やスキル6つ

AIエンジニアとは

AIエンジニアというのは、IT分野で主に「AI技術」を駆使してものづくりに携わるエンジニアのことを指します。いわゆる人工知能の領域や、限界を追究するとともに、従来のコンピューター技術やシステムを抜本的に変えていくための仕事に従事します。通常のIT関連技術や能力が求められる上で、特にAI開発の知識に精通していることが望ましくなるため、事前にAI開発の情報をリアルタイムで入手しておきましょう。

ITエンジニアとの相違点

AIエンジニアは、いわゆるWebエンジニアやITエンジニアの領域とは異なっています。ITエンジニアの場合は既存のシステムを扱う形なので特にAI技術を必要とはしませんが、AIエンジニアの場合はITスキルを網羅する上で、新しいシステム開発が求められます。

AIエンジニアの仕事内容4つ

ここからは、AIエンジニアとして従事する際に課される仕事内容を4つの観点から確認していきます。AIエンジニアの仕事は複雑なので、じっくり検証しましょう。AIエンジニアの仕事は、主に産業用ロボットなどに活用される「AI（人工知能）」を作成できる技術力が求められます。そのためITに関する技術や能力をはじめ、それらを駆使した上で音声認識や画像処理を行う専門知識も問われます。

AIエンジニアの仕事内容1：リサーチ

AIエンジニアの仕事では、新しい技術開発に関する情報を常に獲得するため、研究開発に関する論文や、世界各国での報告をはじめとするそれらの情報を網羅するためのリサーチ力が必須となります。AI（人工知能）を駆使する上で、新しい情報システムを構築し、それを社会に還元する形でシステムの実装を図るためにはリサーチ力が重要になるでしょう。

AIエンジニアの仕事内容2：アルゴリズムやモデルの開発

AIエンジニアの仕事を順当に覚えるためには、アルゴリズムやモデルの開発に関する知識が必要になるでしょう。機械学習を実践していく際には「学習モデル」の構築がまず必要となり、そのためのアルゴリズムの選択と情報処理技術を身につけましょう。これらのシステム設計を把握した上で実践的な情報モデルとして実装していく場合は、段階を経て作業を行う技術が必要です。

AIエンジニアの仕事内容3：PoC検証

「PoC検証」というのは、AIエンジニアの仕事によって実装されたシステムモデルや情報モデルがWeb上などにおいて正しく作動するかを確認する段階で採用されます。つまり、ビジネス上の理想モデルとして情報システムの設計を行う場合には、AIエンジニアも実践段階に取り組む必要があるため、そのためのチェックが必要となるでしょう。

AIエンジニアの仕事内容4：AI開発

AI開発は、AIエンジニアの仕事においてメインの業務となります。開発には、確実に成果をあげられるシステム処理や実装、チェックなどを完了しておく必要があります。また、Web上での理想的なシステムによるパフォーマンスを念頭におき、実践向きかどうかの確認もなされます。さらに声認識や画像認識処理などをはじめ、ユーザーとPCとのパフォーマンスの間隔を短縮させるための設計は、AIエンジニアの重要な業務だといえるでしょう。

AIエンジニアに必要な知識6つ

AIエンジニアの仕事は幅広く、また、IT分野においても専門知識が必須とされるため、IT技術を網羅する上で新たなAI技術の躍進に取り組む姿勢を持ちましょう。主だったAIエンジニアの仕事においては、データ解析の実践と反省をはじめ、機械学習のディープラーニングや統計データ処理の実践など、専門性の高い能力が必要です。ここからは、AIエンジニアの仕事に必要な知識を6つ確認していきましょう。

必要な知識・スキル1：データ解析の基本的な手法

AIエンジニアの仕事でも基本的な分野ですが、データ解析の基礎を確実に把握しておくことが重要です。アナリティクス技術としてのデータ解析や、エンジニア認定のデータ分析などが求められる上で、AI技術に関する能力が必要でしょう。また、ディープラーニングなどで必要とされるデータ解析においては、それまでのデータモデルをAIに学習させておき、ユーザー向けにリアルタイムで通用するモデル設計を要します。

必要な知識・スキル2：機械学習やディープラーニング

先でも少し触れましたが、AIエンジニアの仕事で最近でも特に求められる内容が機械学習におけるディープラーニングです。学習モデルを随時変換していく上での改善や、過去モデルから未来型のシステムモデルへと変換させる上で重要になります。人工知能の学習成果がメインの基盤となる機械学習では、AIエンジニアとしての技術の見せ所となる上で、システムモデルそのものの抜本的な改革が必要です。

必要な知識・スキル3：統計

この場合の「統計」というのは、過去のデータ解析による産物です。つまりAIエンジニアの仕事における技術革新の上で必要な、過去のシステムモデルに関する情報をどのように統計としてまとめていくかが作業の土台となります。AIエンジニアの仕事に関する機械学習エンジニアの場合でも統計学は、学習モデルに関する確率変異などの予測に当てられるでしょう。

必要な知識・スキル4：数学

統計学が必要となれば、自ずと数学の知識や分析能力も求められることになります。扱うデータの内容量が大きければ大きいほど、数学の知識をもってオーバーワークを軽減する必要があります。そのためAIエンジニアの仕事において、統計と数学の基礎知識は必須課題とされます。プログラミングやデータベース設計に関しても、数学的な思考能力が求められる上、AIエンジニアや機械学習エンジニアの仕事の促進力にそのままつながります。

必要な知識・スキル5：データベースの運用スキル

新しいデータベースを設計した後は、当然そのシステムモデルを実践的に運用していくためのスキルが求められることになります。基本的にITシステムの設計環境においては、設計と運用は違った分野に求められます。AIエンジニアの仕事では、データベースへのアクセス権限の管理やパフォーマンスの監視をはじめ、データのバックアップや稼働中のデータベースへの不正アクセスを防ぐセキュリティ設計も必要です。

必要な知識・スキル6：コーディングやプログラミングの知識

情報システムを創設した後には、そのシステムモデルへのコーティングやプログラミングによる補強的な実装をし、快適なシステムの利用法をユーザーに提供します。AIエンジニアの仕事でも将来的なシステム運用の改善プランニングは非常に重要で、さまざまなツールとのコーティング（組み合わせ）を試したり、また不足部分のシステムモデルを追加で設計したりなどをします。

AIに関するプログラミング言語3つ

ここでは、AIエンジニアの仕事において必要とされるプログラミング言語を、3つの項目に分けてご紹介します。プログラミング言語というのは、Web上で処理される上で、PC上の情報をユーザー向けの言語に転換するためのものを指しています。AIエンジニアの仕事においても、プログラミング言語の活用は基本とされ、ソースコードの設計や包括的な情報処理プログラムにおいても必須の課題となるでしょう。

プログラミング言語1：Python

まずは「Python」ですが、こちらは汎用的で高水準な言語として活用されやすいプログラミング言語です。AIエンジニアの仕事における機械学習に関してもよく採用されています。この「Python」が持つ大きな特徴は、その文法を明瞭化することにあり、それによってプログラマーやエンジニアの作業負担を減らし、仕事の速度を向上させる点に見られます。初級者にとっては、プログラミングを学ぶ際の最適な言語となるでしょう。

プログラミング言語2：R

次に「R言語」ですが、これは主に統計解析用に設定されたプログラミング言語となります。また、オープンソース用の言語で、統計や解析用のプログラミング言語として、かなり優良な機能を持っています。そのため膨大なデータを分析・管理する際には最適の言語でしょう。また、AIエンジニアの仕事にも必要不可欠な言語の1つとなっている上にビックデータの解析にも向いており、統計を扱う際の有力なプログラミング言語です。

プログラミング言語3：JavaScript

「JavaScript」は日本国内だけでなく、世界中でも非常に採用されているプログラミング言語の1つです。また、AIエンジニアの仕事においても一般的に多くの分野で必須な言語として認められています。WindowsやLinux、UNIXやmacOS、androidなどで設計されているシステムモデルでもまったく問題なく採用することができ、その使用範囲の大きさから見ても、将来のビジネスモデルに十分活用できるでしょう。

AIエンジニアの仕事としての将来性は？

ここからは、AIエンジニアの仕事の将来性を具体的に検証しましょう。この点では、「人力による仕事量」と「AI（人工知能）による仕事量」との比較をしていきます。AIエンジニアの仕事は、主にAIを取り扱う上で、次世代型の情報環境モデルの構築に根強い力を発揮できるポジションにあります。しかし、AI発展性の高低によってはその需要にも変動が見られるため、人材への需要が減退する可能性があります。

AIの発展によってなくなる仕事

AIの発展によって将来的に無くなってしまう仕事というのも予測されています。主にルーティン業務で済むものや機械学習モデルによって賄えるもの、クリエイティブ性を必要としない職種全般に見られています。また、人力による仕事上の特典はやはり「クリエイティブ（創造性）」に富む点に見られ、それ以外の単純作業や軽作業をはじめ、機械で賄えてしまう職種は全般的になくなる可能性があると予想されます。

AIエンジニアの仕事はなくならない理由

これは技術発展による利便性が求められる上で、その成果によって過去にできなかった事を可能な作業に置き換えるといった、これまでに見られた科学技術発展の躍進に起因するでしょう。一般に「AIの発展によりプログラマーの仕事がなくなる」などと言われますが、AIそのものを生み出すのは人であり、その観点から見て新たな企画を打ち出すことを想定すればプログラマーの仕事の存続も認められるでしょう。

AIエンジニアの仕事や将来性を理解しよう

今回はAIエンジニアの仕事内容を4つご紹介するとともに、その際に必要な知識やスキル、また将来的にAI技術による世情の変遷などについてご紹介しました。AIエンジニアの仕事では、常に新たな情報モデルの構築をはじめ、機械によって、これまでの仕事を的確に完了できるシステム構築が想定されます。自分の理想的な将来ビジョンを踏まえ、ぜひAIエンジニアとしての仕事を把握しましょう。