AIエンジニアを目指すなら専門知識と技術が必須【仕事内容も紹介】

憧れのAIエンジニアは高度で先進的な知識を要求される難易度の高い職業

今のITにおける技術的トレンドといえば「AI」を取り上げる人は多いです。まだまだ先の技術と思っていても、実は私達の身近な生活にも使われることが多くなってきており、そのAIを扱うエンジニア人材へのニーズは高まっています。高度で先進的な知識を要求される難易度の高い職業ではありますが、高報酬のAIエンジニアに憧れる人も多くなっています。

AIエンジニアの仕事や、AIエンジニアを目指すための方法について紹介します。

AIエンジニアは人工知能の開発・運用・保守などを行う

AIエンジニアとはAI（人工知能）の開発、運用、保守を行ったり、AIによるデータの解析などを指示したりするなど、AIに関係するエンジニアと理解しておくと良いでしょう。

まだ正確な定義が確立されている概念ではなく、AIを扱う仕事ができるエンジニアというくらいの認識で構いませんが、今後細分化されていく可能性が高いので注目しておくのが良いでしょう。

AIを利用した技術にはインターネット上の広告配信やチャットボットなどがある

AIエンジニアは「機械学習」や「ニューラルネットワーク」「ディープラーニング」などの技術を駆使して、「自分で考え、判断する」ことができるシステムを扱います。AIを利用した技術は、インターネット上の広告配信や、企業の問い合わせなどで使われるチャットボット、PCやスマホなどのセキュリティソフトが有名です。その他にも検索結果のカスタマイズから動画のリアルタイム加工、医療分野への応用など様々な活用がすでに始まっています。

AIは先進的技術でもあり、今後、企業の競争力を大きく左右する要因として考えられています。AIエンジニアに対しては年齢に関係なく高報酬を出すことを確約している企業も多くなってきていますが、日本企業はまだまだ世界の企業と比較して、AI技術者に対する報酬が少なく、海外への人材の流出も懸念されている状況です。

AIエンジニアはAIによる業務改革を期待されているので高待遇になることが多い

AIエンジニアは、他のエンジニアよりも高待遇で迎えられることが多いのが特徴でもあります。場合によっては、新卒だとしても、他の部署やエンジニアのマネージャークラス並の給与が約束されていることもあります。海外では場合によっては経営者並の破格の高待遇で迎えられることもあります。

AIエンジニアが他のエンジニアと最も違う点は、AIによる業務改革を期待されている部分です。人件費を削減するだけでなく、さらには営業効率を高め、企業の利益率を高めるなど、AIによってできることは企業経営に大きなインパクトを与えます。特に早くからAI化が始まっている金融業では、大手投資会社がAIによるトレードの利益率がベテラントレーダーよりも高いことがわかると、一気にベテランのトレーダーを解雇し、AIエンジニアを雇用し、利益を大幅に伸ばしたというエピソードがあります。

AIによる業務改革がこれほどまでに期待されている理由

これまで機械は疲れることがなく、人間よりも力があるなどの利点を活かし、主に人間の「体」の代わりを担っていました。

「脳」の機能、つまり思考や判断は人間にしかできないと考えられていましたが、近年のAIの進歩はその常識を大きく変えるところにさしかかっています。今後はAIによる自立した判断が可能となり、人間が行う「脳」の役割をAIが一部引き受けることで働き方や業務の仕組みに大きな改革が起こると考えられているのです。

そのために、事務作業や受付、配席や配車、問い合わせの処理などの定型的で高度な判断の必要のない業務はAIが担当するようになると言われています。また、工場などでは車やロボットの自動運転・動作が可能となり、人員が大きく減ると共に危険も少なくなると言われています。医療分野でも患者の状況から診断が可能になるなど大きな可能性を示しています。

AIに期待が高まる中、国内では高度な技術をもつIT人材が不足していることが問題となっています。不足するエンジニアの中、さらに利益に直結した仕事ができるハイレベルなAIエンジニアには、期待をもって破格の高待遇が準備されているのです。

AIエンジニアの仕事内容

ここで、AIエンジニアの現在の仕事内容について簡単に紹介します。AIエンジニアの仕事内容は、いくつかの種類に分けられています。

AIを活用したシステムの企画・設計

AIを扱うにしても、AIに何ができて、何ができないのか、またどこまでの判断や作業をAIに委ねるのかなどをシステムの企画や設計の段階で決めておく必要があります。AIエンジニアの中には、開発作業は直接行わずに、AIを使った企画や設計に特化しているエンジニアもいます。最新の技術動向をキャッチアップするだけでなく、企業が実現したいと思っているビジネス上のニーズをいかにAIを使って実現するかという発想力と判断力が求められます。

AIのプログラミング

AIエンジニアのイメージに最も適しているのがAIのプログラミングを行う仕事です。AIは、今は様々なツールがありますので、完全に自作ではなくともツールを組み合わせることである程度のものは作ることが可能ではあります。しかし、精度を高めたり、より高度で目的に特化したAIを作ったりするとなると、専門的な知識や技術をもってプログラミングを行う必要があります。

プログラミング用の言語としては、現在はPythonやRuby、Javaが多く用いられています。AIそのものは言語に縛りはありませんが、開発に必要な要件として提示されることはありますので、様々な言語への対応は必要となります。

AIで処理するデータの解析とAIの改善

AIエンジニアの仕事は、AIによるプログラムやシステムを構築することだけではありません。より重要なのが、精度の高い判断や処理を実現するためのデータの解析と改善です。

AIは、自ら学習して判断をしますが、そのためには良いデータを与えてあげる必要があり、また与えるデータや判断の結果、精度をもとにより良く改善することが必要です。AIエンジニアの仕事の中でも、この判断精度をいかに高め、データや結果を分析して、より良く判断できるようにプログラミング上の重みを調整したり、変数を増やしたりする教育係のような仕事は特に大切です。

また、大量のデータから有用な情報を探し出すデータサイエンティストの業務でも、AIの活用は必須になりつつあるため、データサイエンティストの仕事もAIエンジニアの仕事と考えることもできます。

AIエンジニアになるために必要な知識や能力

この資格を取ったらAIエンジニアになれる！というものはありませんので、自分で名乗れば誰でもAIエンジニアになれます。

しかし、AIエンジニアとして求められる仕事を行うためには、高い知識と技術が必要となります。少なくとも、未経験のAIエンジニアであれば技術者として信用されることはまずありません。逆に初心者だとしても、自分で学習し、開発して実績を作ってしまえば、AIエンジニアとして名乗ることを認めてもらうこともできます。AIエンジニアになるためには、どんな知識や能力が必要なのでしょうか。

プログラミングのスキル

プログラムを書くことができる、理解することができるのはAIエンジニアになるために当然必要なスキルです。プログラミング言語の中でも特にPythonが多く使われていますが、これは表記や解読が比較的簡単であることや、機械学習や統計処理に使えるライブラリが充実しているためです。その他、システム開発の現場で使われることの多いC言語やJavaなどの言語も需要が高いです。

機械学習用のライブラリやフレームワークの理解

AIを全て一から自作するというエンジニアはほとんどいません。Watsonやscikit-learn、chainerなどの機械学習用のライブラリやフレームワークを活用して組み上げていくのが一般的です。ライブラリごとに特徴が違い、得意不得意がありますので、案件ごとに何が適切で効率的なのかを判断できるだけの知識や利用経験が必要となります。

データ解析とAIに関する知識

AIエンジニアになるには、AIとしての機能を発揮するために様々なデータの準備や解析が必要になりますし、またAIの仕組みや作り方などに関する知識も必要です。未経験と経験者の差が大きく出る部分です。

数学的理解力

AIを扱ったりAIの技術を理解したりするためには、高度な数学知識が必要です。理系の大学生が習うレベルの数学を理解し、それをモデル化してプログラムに落とし込むことができる程度の数学能力が必要となります。線形代数や微分、積分、行列や確率論、統計などについてしっかり勉強しておく必要があります。

AIエンジニアになるにはAIエンジニアの求人に応募しよう

AIエンジニアになるためには、AIエンジニアを募集している企業に応募すればOKです。しかし、採用に値するだけの能力を示すのは簡単なことではありません。ここで、AIエンジニア求人への応募に向けた勉強の仕方やアピールに必要な資格などを見てみましょう。

AIを学んだことをアピールする

実務で使えるレベルのAIの学習レベルは、少なくとも大学の修士レベルくらいの専門的な知識を身に着けていることが求められます。博士過程までAIを専門として研究していれば、現在は即戦力として期待されることでしょう。

大学の別の分野を専攻していた、また独学やプログラミングスクールで学んでいたという場合は、その学習の内容がどのようなものだったのかを採用担当者に伝わるようにアピールする必要があります。

「学んだ経験がある」というアピールは、理解度や実績を示すものにはなりません。そのため、学習経験をアピールする場合は、現実的には大学卒業（修士、博士）以外はあまり効果がないものと考えておいた方が良いでしょう。

AIに関する実績をアピールする

AIに関する実績がアピールできれば、採用担当者の目に止まります。AIを活用して自分が開発したサービスやモノ、ソフトウェアがあれば、それを実際に見せるのが何よりのアピールです。

また、学会などで発表した内容や、インターネット上のスライドシェアサービスなどにアップしたもの、ブログなどで学習をまとめたものがあれば、それらをアピールすることで一定の評価を受けることができます。実務経験があるなら、具体的な案件についてアピールして技術力を示しましょう。

AIに関する資格をアピールする

AIに関する資格は、まだまだ種類も少なく、また知名度も高くはないため、アピール材料としては弱いです。しかし、AIに積極的に関わっている企業の中には、これらの資格に協賛する立場を取っている場合もあり、効果的なアピールになる場合もあります。

具体的な検定資格としては、一般社団法人ディープラーニング協会が行っている「G（ジェネラリスト）検定」と「E（エンジニア）検定」があります。G検定は、広くAIについての理解度を求めるもので、AIエンジニアだけでなく、AIを活用したビジネスを企画する立場の人にも有用です。E検定は、エンジニアのための資格であるため、研修だけでなく実際にAIの構築まで行う実技もあります。

その他、「Python3エンジニア認定データ分析試験」「画像処理エンジニア検定」も、AIに関する知識が必要になりますので、やや種類は違いますが企業での募集内容によっては評価される可能性があります。

AIエンジニアの将来性はしばらく安泰と考えて良い

AIエンジニアは、現在、引っ張りだことなっていて、高待遇も準備されていることが多い職種です。では、将来性という点ではどうでしょうか。

基本的に、AIエンジニアができるだけのスキルや知識があれば、エンジニアの中でも高度なレベルのエンジニアと考えることができ、仕事面で困ることは少ないと考えられます。また、AIエンジニアは、今後はIoTとの組み合わせによってより様々な面でソリューションを生み出すことができると見られていますので、需要は続くでしょう。

AIが普及するようになると、AIと人間の関わり方や、人間がAIに優位性を発揮する方法など、AIの仕組みを知る人は教育分野にも携われるようになります。コンサルティングを行ったり、教育現場などで講師を勤めるなど、様々な分野での活躍を期待することができます。

AIと人間の共存関係が今後は常識となっていきますし、国もAI社会に備えて技術者の育成や確保を急いでいます。AIエンジニアの将来はしばらく安泰と考えて良いでしょう。