AIエンジニアとは
昨今、日常生活の至るところで「AI（人工知能）」という言葉を聞くようになりました。
AI技術は身の回りの様々な技術に活用されており、技術開発を担う「AIエンジニア」の需要は年々高まっています。AIエンジニアとは、AIの知識と技術を使って、ビジネスを行う上で企業が抱える課題を解決に導く専門の職業です。
より細分化すると、プログラミングを主とする機械学習エンジニア、データ分析と施策を立案するデータサイエンティスト、データ分析に特化したデータアナリストの３つの役割に分けられます。
AIエンジニアの仕事内容は？
AIエンジニアの3つの役割と仕事について、それぞれ解説していきます。
機械学習エンジニアとしての仕事
機械学習エンジニアの仕事は、AIシステムの根幹になる機械学習のシステム開発とプログラム実装です。業務プロセスとして「開発」と「学習」があります。
開発
プロジェクトの目的に応じて作成された仕様書に沿って、主にディープラーニングを使用してAIシステムを開発する仕事です。AI開発では比較的初心者でも取り組みやすいPython、R、C++、Scala、Javaといったプログラミング言語を使用します。
学習
AIシステムの開発後にAIの精度を高める仕事です。対象のプロジェクトに必要なデータを大量に収集・作成し、コンピューターに反復学習させて分類や予測などの精度を上げていきます。
データサイエンティストとしての仕事
データサイエンティストの仕事は、AIを使ってデータ分析を行い、その結果をもとに企業の課題解決や方向性決定に必要な方策を提案することです。
分析
AIを活用してビッグデータを分析し、データ間の法則性や関連性を導き出します。データサイエンティストは、得られた分析結果から企業にとって有益な方策を提案することが仕事のため、AIの知見のほか、数学、統計学、市場動向、ビジネスの仕組みなど幅広いスキルが求められます。
データアナリストとしての仕事
データアナリストは、データサイエンティストと同様にデータ分析を実施しますが、より専門的に分析に特化した仕事をする職種です。仕事には「検証」と「運用」があります。
検証
企業が保有するビッグデータをもとにAI技術を駆使してデータを詳細に分析し、データ間の関係性や法則性を深く検証します。
運用
企業が意思決定をしたり客観的に判断を下したりするために、データ検証で得られた結果をもとに案を提言します。例として、企業が抱える課題の解決方法や、新たな顧客ニーズの開拓、新ビジネスの切り口検討に対する提言など、サポート業務があげられます。
AIエンジニアの活躍の場
需要が高まっているAIエンジニアが実際どのような現場で活躍しているのか、また今後採用が期待される業界をご紹介します。
さまざまな分野の一般企業
AIエンジニアはこれまでは主に、IT系企業、Web系企業、電機メーカー、自動車業界で採用されていました。
しかし今後は、福祉、医療、製造業、物流、金融やマーケティング業界など、一般企業でもAI技術が扱われるようになると言われており、自社でAIエンジニアを抱える企業も増えてくる可能性があります。
自動運転分野
自動運転システムの開発においてAIは最重要開発分野のため、自動運転分野はAIエンジニアが大いに活躍できる場となっています。AIは自動運転の頭脳であり、カメラやセンサー類が取得した各種データと画像の分析、車両制御の判断、コネクテッド技術などを担っています。
今後さらに発展する自動運転の進化に伴い、AIエンジニアの需要はまだまだ高まっています。
AIシステムの開発会社
AIを自社開発する企業だけでなく、企業から外注でシステム開発を請け負うAIシステム専門の開発会社も増えており、AIエンジニア活躍の場となっています。
大学などのAI研究機関
大学のAI研究室や民間のAI研究機関では、AIエンジニアは基礎研究や新たな技術開発に携わっています。研究機関は営利目的ではないため、純粋にAIという技術開発に向き合った仕事ができます。
AIの教育現場
AIエンジニア不足の現状と、国がAI人材育成を推進していることから、AIエンジニアを育成する教育機関がこれからさらに増えると予想されています。教育者としてAIエンジニア専門学校や民間スクール、職業訓練校で人材を育てる場合、現役で活躍するAIエンジニアの知識と経験が重宝されると考えられます。
AIエンジニアとして活躍するには
需要が高まっているAIエンジニアとして働くためには、どうしたらよいのでしょうか。専門的な知識と技術を学びAIエンジニアとして就職する方法として、次の選択肢があげられます。
高等教育機関で専門知識を学習する
大学や高等専門学校の理工系学部、情報系学部でAIの専門知識を学習し、AI関連企業へ就職します。大学院でさらに研究を深めると、企業や研究機関など活躍の場は広がる可能性があります。
AIエンジニアの専門学校で知識を学ぶ
AIエンジニアを育成する専門学校で学び、AIエンジニアを目指します。
前述のようにAIエンジニア需要の高まりと国のAI教育促進により、AIエンジニアを養成する専門学校が増えてきています。プログラミング、機械学習、データ分析など最先端技術を総合的に学べるほか、資格・検定対策や就職サポートが手厚いのが特徴です。
AI技術を扱う職業訓練校で知識を学ぶ
AI技術を扱う職業訓練校で学び、就職する方法もあります。プログラミングの基礎知識から、AI導入のための応用技術まで、実践に即した訓練をしています。
慢性化するAIエンジニアの人材不足の原因
AI技術の普及によりAIエンジニアの需要は高まる一方で、人材不足は慢性化しています。なぜ人材不足になっているのか、主な原因は次の3つです。
労働人口の減少
少子高齢化の影響で、日本の労働人口は減少が進んでいます。
総務省の報告によると、労働人口は2020年から２年連続で減少しているとのことです。AIエンジニアにも同じことが言えますが、労働人口が減少する中で需要は逆に高くなっている職業のため、慢性的に人材不足という状況になっています。
高い専門知識と技術の必要性
AIエンジニアは、一般のITエンジニアよりも高い専門知識と技術が要求されます。基礎となるプログラミングを学んだ上で、さらに機械学習などAI関連の深い知識と技術の習得が必要です。
そのため現在活躍しているAIエンジニアは、主に大学院卒の修士や博士となっています。専門性の高さと教育の必要性から、なり手が少ないのが人材不足の原因の1つです。
AIエンジニアへの理解不足
日本のAI技術は、世界水準と比べると遅れているのが現状です。すでにAIを活用している企業はありますが、一般企業では未だにAI技術に対する理解は低く、ようやく注目され始めてきた段階です。
国としてAI人材の育成を推進し始めてはいますが、これまでの遅れと理解不足により、現在は人材不足という状態になっています。
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これからさらにAI技術との関わりが欠かせない時代がやってきます。
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まとめ
AI技術を専門に扱うAIエンジニアの仕事を紹介しました。
AIエンジニアはAI技術の普及によって需要が高まっている一方で、専門性の高さと教育の必要性から現在人材不足です。このような状況の中、AI人材を育成する教育機関も増えてきており、AIエンジニアとして活躍するチャンスは増えているとも言えます。
知識と技術を学習し、時代の最先端を担うAIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
