昨今はスマートフォンの音声認識や自動車の自動運転、ビッグデータを取り入れたマーケティングなど、さまざまな場面でAI（人工知能）が活躍しています。今後のさらなる進化も期待できるAIに特化するのが「AIエンジニア」です。
今回は、AIエンジニアになるために必要な知識・仕事内容・スキルなどを紹介します。AIエンジニアの将来性や適性にも触れているので、自身の新たなキャリアをAIエンジニアとして積んでいきたいと考えている方はぜひ参考にしてください。
AIエンジニアとは
AIエンジニアとは名称の通り、AIをメインに取り扱うエンジニアのことです。昨今、さまざまな市場・製品にAIが組み込まれるようになりました。結果、ビジネス界隈はもちろん一般ユーザーにもAIが馴染み深いものになっています。今後もAIが台頭し続けるであろう予測のもと、AIエンジニアの需要が高まっています。
仕事内容
AIエンジニアの主な仕事は以下の通りです。
- AIの開発に関わる「プログラム分野」
- データを解析・活用する「アナリティクス分野」
いずれも、AIの専門知識をもって自社・クライアントの課題を解決する目的で行われる仕事です。
AIが活用されている領域
昨今、さまざまな領域でAIが取り入れられています。人工知能が私たちの生活に活用されている例としては、以下のようなものがあります。
- 検索エンジン
- 自動運転
- お掃除ロボット
- コールセンターのオペレーション業務
- クレジットカードの不正使用探知
ここで挙げたAIを取り入れている領域に対し、専門知識・技術を用いて関わるのがAIエンジニアの仕事です。
ITエンジニアとの違い
AIエンジニアは、AIの特性を理解したうえで、あくまでAIに特化した課題の抽出や解決策の提案を行います。対してITエンジニアは、クライアントの要望に応じて仕様書・企画書を用意し、システムを開発する仕事です。一般的なIT職として分類されやすいITエンジニアに対し、AIエンジニアはより専門的かつ高度な知識・技術が求められる仕事という点で違いがあります。
AIエンジニアに求められるスキル
ここでは、AIエンジニアに求められる主なスキルを紹介します。自身の特性を客観視し、AIエンジニアとして活躍できる人材か判断するための参考にしてください。
機械学習の知識
AIエンジニアを目指すためには、機械学習の基礎知識・技術が必須です。また昨今のAIエンジニア市場では、機械学習をより発展させた「ディープラーニング」を活用する場面もあります。基礎的な機械学習のノウハウだけでなく、ディープラーニングの知識や技術も身につけておくとAIエンジニアへの転職が現実的になります。
Pythonの理解
Pythonとは、AI開発に用いられる汎用的なプログラミング言語です。AIエンジニアは、基本的なプログラミングスキルだけでなく、Pythonを理解しておくことも必要です。先ほど触れたディープラーニングにもPythonが使用されているため、AIエンジニアを目指すうえでは必須の知識です。
数学の知識
AIを用いて集めた大量のビッグデータを、数学的知識を用いて解析するのがAIエンジニアの仕事です。統計学・線形代数・微積分などを中心に、数学的知識を身につけておくことでAIエンジニアとして働くことが現実的になります。
論理的思考力
AI技術や数学的知識を持っていても、論理的思考力がないと明確な「正解」には辿りつきません。膨大なデータを取り扱うAIエンジニアは、感覚や曖昧な仮説だけで臨む姿勢では務まらない仕事です。過程や結果に対し、論理的に分析し、理解する能力が求められます。
データベース・クラウドサービスの知識
AIエンジニアが覚えておくべきデータベースの知識は、SQLなどのデータベース言語です。データベースを操作・制御するために必要な言語であるため、膨大なデータを取り扱うAIエンジニアを目指すうえでは最低限必要な知識といえます。また「Google Cloud Platform」や「Amazon Web Services」など、大手が取り扱うクラウドサービスの知識も覚えておくと有利です。
AIエンジニアになるための基本ステップ
AIエンジニアになるためには、以下のステップを踏むことが一般的です。
- AI開発の基礎を身につける
- AI開発に必要な環境を構築する
- AI開発を実践する
- 関連資格を取得する
- AIエンジニアの求人を探す
ここでは、それぞれのステップで何をすべきか詳しく解説します。
1.AI開発の基礎を身につける
先ほども紹介した、AIエンジニアに求められる基礎知識を身につけるところから始めます。機械学習の知識や論理的思考力、データベースやクラウドサービスへの理解など、AIエンジニア市場の「基本」といわれるものに関しては、最低限身につけておくべきです。
2.AI開発に必要な環境を構築する
Pythonの開発環境やデータベース管理システムの導入など、実際にAI開発を行える環境を自身で用意します。データベース管理システムは、無料で利用できる「MySQL」などがおすすめです。実際にAI開発を実践するために必要な準備を自身で判断し、用意してください。
3.AI開発を実践する
実際に環境の構築まで終えたら、基礎知識を実践に活かせるよう開発を行ってみましょう。PythonやSQLに関する練習問題を中心に、基礎的な問題から解くことがおすすめです。基礎問題に慣れてきたら、AI開発に特化した問題にレベルアップしてください。
4.関連資格を取得する
実践レベルの知識を身につけたうえで、以下に挙げる関連資格を取得することでよりAIエンジニアになることが現実的になります。
- 基本情報技術者試験
- Python 3 エンジニア認定試験
- G（ジェネラリスト）検定
- E（エンジニア）検定
5.AIエンジニアの求人を探す
資格取得までの準備を終えたら、実際にAIエンジニアの求人を探します。正社員として所属するのか、フリーランスで働くかによって探し方やアプローチの方法は異なります。近年では理想の働き方に適した求人媒体も多くあるため、自身に合った方法で求人情報を探してください。
AIエンジニアの将来性・適性について
ここでは、AIエンジニアの将来性や適性について紹介します。AIエンジニアに求められるスキルやなり方と合わせて、実際にAIエンジニアを目指すうえでの参考にしてください。
AIエンジニアの年収傾向
AIエンジニアの平均年収は、650万円前後といわれています。日本の平均年収が430万円ほどであることから、比較的年収が高い市場といえます。ただし、エンジニアの中でもより上流の技術・知識が必要であるため、高い年収を得るためには努力と結果が重要だと理解しておくべきです。
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアという職種そのものが注目されていることから、将来性は高いといえます。近年、日本でもAIエンジニアの重要性が認識され始めました。海外企業が牽引していたAI技術を、日本企業も多く取り入れるようになったためです。
また、専門的な技術・知識を有したAIエンジニアそのものが不足している点から、これからAIエンジニアになる人材は貴重だと判断できます。そのため、市場の傾向からも今後の将来性が期待できる仕事といえます。
「やめとけ」と言われる理由は？
AIエンジニアについて調べていると、検索結果に「やめとけ」と表示されます。「やめとけ」と言われる主な理由は、以下の通りです。
- 技術的なハードルが高い
- 初心者に扱える領域ではない
- 業務内容がハード
- 技術革新の速度に対応しなければならない
決してネガティブな意味ではなく、AIエンジニアの厳しさがそのまま「やめとけ」という意見につながっていることがわかります。そのため、AIエンジニアの厳しさを理解したうえでも情熱が途絶えないのであれば、AIエンジニアを目指すべきといえます。
AIエンジニアに向いている人の特徴
以下の特徴に当てはまる人は、AIエンジニアの適性があると判断できます。自身の特徴と照らし合わせ、AIエンジニアの適性がある人材なのか客観的に分析してください。
- 論理的な姿勢で物事を考えられる
- 新しい技術・知識を貪欲に吸収できる
- 自分一人で問題を解決できる
- 市場の変化に敏感になれる
まとめ
今回は、AIエンジニアの仕事内容や必要なスキル、AIエンジニアのなり方や将来性・適性について紹介しました。AI技術が目まぐるしく進化し、多くの企業が取り入れている昨今において、AIエンジニアは需要が高まっている仕事です。より上流のエンジニアとして活躍したい、AIに関わる仕事がしたいと考えている人は、ぜひ今回紹介した内容を参考にしてください。
