AIエンジニアにはどうやってなるの？求められる知識・なり方・将来性まで解説

近年、AIの活躍場所はIT業界を超え、様々な分野にまで広がりました。 いまやAIは、その業種を問わず企業にとって必要不可欠な技術となってきています。 そうした中、「AIエンジニア」という職業が注目を集めています。 AIを駆使して新たな製品やビジネス方針をたてるAIエンジニアは、これからの時代、重要な人材です。 そんなAIエンジニアという職業、どういった方法でなることができるのでしょうか。 AIエンジニアのなり方を、求められる知識や将来性まで含めて解説していきます。

そもそもAIエンジニアとは

そもそもAIエンジニアとは[/caption] そもそもAIエンジニアとは、どういった職業なのでしょうか。 プログラマーやSEと聞けば、多くの人が 「システムを作っている人」 「アプリを作っている人」 などのような想像ができるかと思います。 一方で、まだまだ認知度の低いAIエンジニアは、その業務内容があまり認知されていません。 AIエンジニアは大きく 「データサイエンティスト」 「機械学習エンジニア」 の2つに分けられます。 AIエンジニアという職業自体がまだまだ新しい職種なので、現状、この2つに明確な区分けはされていません。 それぞれ、おおよそどういった仕事なのかを説明します。

データサイエンティスト

データサイエンティストとは、ビッグデータを解析し、AIを用いた意思決定の方針を立てる職業です。 IT知識に加えて、統計学の知識、さらにはビジネス潮流を読む能力などが必要とされます。 ビッグデータとは、これまでのコンピュータでは扱うことが難しかった膨大で多様なデータのことを指します。 多くは、自然言語による文書や、画像、動画などの、規則性のない非構造化データです。 データサイエンティストは、ここから「特徴量」という、注目したい対象を数値化したものを、ビッグデータから取り出してAIに解析させます。 これによって、いままでは見えてこなかった相関関係を見つけ、これからのビジネスに活かします。 また、統計モデリングの解析なども、データサイエンティストの仕事です。 要するに、ビッグデータの解析を通して、新たなビジネスを創造するのが、データサイエンティストです。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIを用いたアプリケーションや、既にデータの学習を終えたモデルを実装するためのシステム設計を行う職業です。 データを学習して、アルゴリズムやモデルを設計するのも、機械学習エンジニアの仕事です。 厳密には、AIと機械学習(Machine Learning)は違うものですが、AIエンジニアと機械学習エンジニアは、ほとんど同じものとして扱われています。 機械学習エンジニアが設計したシステムやモデル、アルゴリズムは、データサイエンティストが利用することになります。 そして、データサイエンティストが立てたビジネス方針に沿うようなシステムを、機械学習エンジニアが設計します。 データサイエンティストと機械学習エンジニアは、AIエンジニアの両輪といえるでしょう。

AIエンジニアに求められる知識・技術

AIエンジニアに求められる知識・技術[/caption] AIエンジニアとして活躍するには、どういった知識や技術が求められるのでしょうか。 実は、AIエンジニアになるには、理系分野全般ともいえるくらいの、かなり幅広い知識・技術が求められます。 さらに、ほとんどのAIエンジニアはビジネスシーンで活動するので、もちろん携わるビジネスについての知識も必要です。 それらの中でも、AIエンジニアの業務に直結する知識・技術を紹介します。

プログラミングスキル

AIエンジニアには高度なプログラミングスキルが必須です。 特に機械学習の分野では、Pythonなどのプログラミング言語を用いて、データの処理を行うことが多いです。 Pythonには、TensorFlowやPyTorch、Chainerなど、機械学習や深層学習のためのライブラリが多数用意されているので、AIエンジニアがよく用いる言語です。 とは言うものの、多くの場合AIエンジニアとして個人でやっていく人は少数派で、 「AIエンジニアを目指す　＝　エンジニアとして就職する」 というのが一般的です。 個人と企業では、得られる情報量も違いますし、チームで作業を分担できる点も異なります。 また、それらを開発した後に売上に繋げてくれる営業マンや、フィードバックをもらえる体制があるのも企業です。 そのため、言語そのものは、企業に依存するので、Python以外の言語で開発している企業への就職を目指す際には、該当の言語を学ぶ必要性があります。 既に入りたい企業が決まっていたり、興味がある企業がある場合には、事前に使用言語を調べてから勉強を開始すると良いでしょう。

一般の数学の知識

データ解析をするには、微分・積分に加え、確率論や統計学の知識が必要です。 大学の情報科では、解析学や確率論の講義が開講されていますが、統計学については、数学科など他学科の講義に入るか独学で身につけることが多いでしょう。 また、データ解析の対象によっては、物理学や化学、自然科学などの大卒レベル以上の知識も必要とされます。

情報科学の知識

AIエンジニアに必要なのは、機械学習や深層学習(ディープラーニング)の知識だけではありません。 アルゴリズムやパラメータ解析のための線形代数など、情報科学全般の知識は必須です。 というよりも、機械学習や深層学習の分野を理解するには、こうした知識が不可欠です。 情報科学全般の知識は、AIエンジニアにとっての基礎となります。 大学の情報科であれば一通りは学ぶ内容ですが、AIエンジニアとして活躍するには、より広い知識と深い理解が求められます。

データベースの知識

ビッグデータを扱う際には、データベースの知識が必要になるので、SQLを理解していることが前提になります。 SQLとは、データベース管理システムを操作するためのデータベース言語のことで、AIエンジニア以外にも、データベースに関わる人々にとっては必須の言語です。 SQLは大学の講義ではあまりふれられませんが、参考書も充実しており、習得は比較的容易ですので、まだSQLを触ったことがなければ勉強しておきましょう。 この時に意識したいのは 「多量なデータでもパフォーマンスを発揮できる設計」 です。 ビッグデータを活用したり、大量のデータから機械学習をさせる関係上、それらのデータが保存されているデータベースから、いかに早くデータを取得できるのかも重要です。 そのため、単にSQLについて勉強するのではなく、パフォーマンスの測定やチューニングできるのか・・・という視点で勉強すると良いでしょう。

経営陣の視点

多くの場合、AIエンジニアの仕事は 「AIを使って、より良いサービスを開発する」 ということに繋がります。 企業としても、単に研究目的で作るのではなく、それをお金に変えるために開発を行っているのです。 ということは、 「経営者や企業はどのようなデータを解析し、どんな結果を知りたいのか」 という視点でサービスを開発する必要があります。 例えば、人事や役員陣は、AIを活用して人材の分析を行った結果 ・辞めにくい人材を採用できる ・辞めそうな既存社員を判別、サポートできる ・適切なチームビルディングが行える といった効果を期待したりします。 これらは、単にエンジニアとしての技術を磨く以外に、会社そのものやビジネスそのものを知っていく中でアイデアが出る事も多いです。 だからこそ、経営者目線で物事を見れる必要があるのです。

AIエンジニアになる方法

AIエンジニアになる方法[/caption] さて、ここからはAIエンジニアという職業につく方法について解説します。 といっても、実はAIエンジニアになる道は、一般の職業と大きくは違いません。

資格は必要ない

例えば、医師になるには、医師免許という国家資格が必要ですね。 AIエンジニアになるのには、一般のシステムエンジニアなどと同じく、必須資格というものはありません。 確かにIT系の資格は数多くありますが、「この資格を所有していなければ、AIエンジニアとは名乗れない」ということはないのです。 しかし、だからといって誰でもすぐにAIエンジニアとして仕事ができるというわけではありません。 AIエンジニアとして働くには、自分がAIエンジニアとして有能であるということを示す必要があります。

どのようにして能力を示すのか

AIエンジニアには、深く幅広い知識と技術が求められるので、そうしたものを持っていることを証明できなければ、AIエンジニアとして働くことはできません。 通常は、大学の情報科などを卒業していることが、その証明となります。 大学院の修士課程を修了していることを条件とする企業も多く、その場合は学生時代の研究内容が重視されます。 大学では情報科学ではなく、物理や化学などを学び、個人的にこうした試験を受けて、AIエンジニアになる人もいます。 「資格は必要ない」と説明しましたが、IT系の資格試験に合格していると、就職の際にアドバンテージになるでしょう。 一例として、独立行政法人情報処理推進機構が実施する、 ・基本情報処理技術者試験 ・応用情報処理技術者試験 ・高度情報処理技術者試験 などがあります。 AIエンジニアとしては、応用情報処理技術者試験で問われる内容が、活躍するための最低ラインでしょう。 AIエンジニアとして就職してから、スキルアップのために高度情報処理技術者試験を受験することもあります。

新卒採用と中途採用

新卒採用は、前述したように、大学で関連した学問を修め、普通の職業に就くのと同じように就職活動をすることになります。 中途採用の場合、ほとんどの企業は実務経験ありの人材を求めていますので、これまで関連した業務に従事したことがない、まったくの未経験という人には難しいでしょう。 また、ほぼ未経験でAIエンジニアになる場合としては、同じ企業内での部署移動があります。 AIエンジニアに関連した学問分野を学ぶ方法に、社会人向けの通信講座があります。 しかし、取り扱う内容が高度なため、受講前に試験を受け、それに合格することが必要なものが多いです。

AIエンジニアの将来性

AIエンジニアの将来性[/caption] 最後に、AIエンジニアという職業には、将来的にどういった展望があるでしょうか。 結論からお話すると、AIエンジニアの将来性は「非常に高い」と考えられます。

AI技術の利用機会は増えている

当然のことですが、はじめのうち、AI技術はほとんどIT企業でのみ重視されていました。 iRobot社のお掃除ロボット「ルンバ」のような、AIを活かした製品が登場し、IT企業によるAI人材の争奪戦が始まりました。 しかし、現在はIT企業に限らす、一般の企業においても、AI技術の活用機会が増えています。 ビッグデータの解析によるビジネス方針の立案から、AI技術を用いた顧客管理システム、様々な業務プロセスの自動化などです。 AIの活用機会が増えることは、そのままAIエンジニアの活躍機会が増えるということです。 そういったことから、AIエンジニアの需要が増しているのです。

高度なデバイスや機器が安価で売られる時代

製品開発の点でも、AIエンジニアの将来性は追い風になっています。 例えば、一昔前はスマホのカメラは画質が低く、保存できる容量もかなり小さかったです。 日本では未発売だった初代のiphoneは、端末のストレージは 4GB/8GB/16GB のいずれかを選んで購入する形でした。 それが、最新のiphone 13 Pro Maxでは、 128GB/256GB/512GB/1TB となっています。 1TB(テラバイト)は、1GBの1024倍のため、初代から考えれば、既に64倍もの容量になっているのです。 その他、動画の画質や音声認識など、様々な機能を持ったデバイスが次々に製品化されているわけですが、これらのデバイスから得られる情報は多岐に渡ります。 それだけ情報やデータが増えれば、それを分析・活用するAIエンジニアも同時に需要が増す事を意味しているのです。

IT業界は人材不足

近年、日本では深刻なIT人材不足が叫ばれています。 経済産業省によると、2030年までに、最大で79万人のIT人材が不足すると予測されています。 この人材不足を補うために、多くの企業がオフショア開発へと眼を向けているのが現状です。 AIエンジニアという職業は比較的新しいものなので、人材不足は他のIT分野よりもさらに深刻な状況です。 AI技術の活用シーンが増加していることも合わせて、企業によるAIエンジニアの争奪戦が過熱しています。

AI人材は今後ますます重要になる

AI技術の利用機会は今後、ますます増えていくでしょう。 AI技術がこのまま発展し続ければ、ビジネスとAI技術は、切っても切り離せない関係となります。 このとき、AIエンジニアという職業の重要性がさらに増すのです。 近い将来、AIエンジニアは、ビジネスシーンで必須の存在となるでしょう。 一度AIエンジニアとして就職しても、そこで終わりではありません。 AIの分野は発展中で、新しい技術、新しい知識、新しい概念が次々と生まれます。 AIエンジニアはそれらを勤勉に学び、ビジネスに活用していくことになります。 ですので、AI技術が発展し続ける限り、AIエンジニアという職業が頭打ちになることはありません。 AIに奪われる仕事ではなく、AIによって生み出される仕事が、AIエンジニアなのです。

AIエンジニアの採用や人材の派遣ならAMELAに

AIエンジニアの採用や人材の派遣ならAMELAに[/caption] 今回は、AIエンジニアについて見てきました。 非常に時代の変化の早いこの時代で 「いかに早急にビッグデータを活用できるのか」 は、企業にとっての一つの大きな課題と言えるでしょう。 AMELAでは、オフショア開発やIT人材の派遣などを行っています。 そのため、もしもこれからAIエンジニアを自社で採用したいと考えていたり、AIそのものを自社のビジネスに取り入れられないか・・・と考えておられる場合には、非常に有意義な提案が出来ると考えています。 まだまだ経済的に不安定な状態ではありますが、アフターコロナで大きなビジネスチャンスを掴むためにも、是非ご連絡頂ければと存じます。