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2010年代から始まった第三次AIブームの中にある現在、AIエンジニアの需要が高まっています。AIは、製造業において工場で不良品を見分けたり、小売業において数分後ごとに商品の需要予測を行ったりしています。そして、AIの活用を実現するのがAIエンジニアです。

では、AIエンジニアは具体的にどのような仕事をするのでしょうか。また、転職するために必要なスキル・知識はどのようなものがあるのでしょうか。この記事では、AIエンジニアの仕事内容、転職に必要なスキル・知識、持っていると役立つ資格、将来性について解説します。

 

AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、AIを用いたシステム開発やデータ分析を行うエンジニアです。AIのアルゴリズムの研究・開発に取り組むエンジニアを含む場合もありますが、基本的には、すでに研究・開発されたAIのアルゴリズムを利用するエンジニアを指します。AIの中でも、機械学習分野を担当するエンジニアは、機械学習エンジニアと呼ばれます。

 

AIエンジニアの仕事内容

AIを用いたシステム開発やデータ分析は、主にリサーチから始まり、要件定義、データの準備、AIモデルの作成、実装といった流れで実施されます。システム開発の場合、実装のあとに対象システムへ組み込みます。データ分析の場合は、実装のあとにデータを可視化し、評価を行います。これらの各工程にAIエンジニアは携わるのです。

ここでは、リサーチから実装までの流れに沿って、AIエンジニアの具体的な仕事内容をご紹介します。

リサーチ

2021年現在、AIは第三次のブームとして注目されており、世界的に研究が進められています。日々進歩する分野であるため、AIに関する研究や論文のリサーチも仕事内容に含まれることがあるでしょう。国内外の論文などを読み、自社が行うシステム開発やデータ分析に活かせるか判断します。

要件定義

AIエンジニアもほかの分野のエンジニアと同様に、要件定義を実施することがあります。他分野のエンジニアと同様に顧客やユーザーからヒアリングを行い、機能要件・非機能要件を定めるのです。

機能要件には、入力データの形式・内容や出力データの形式・内容などが含まれます。また、非機能要件には、AIの精度や応答性能、処理時間などが含まれます。

 

データの準備

AIで利用するデータを準備するのもAIエンジニアの仕事です。データがすでに揃っているケースもありますが、データの収集方法から考えるケースもあるでしょう。AIエンジニアは、要件に従って必要なデータの収集方法を決めます。

また、データには異常値や欠損値、不要なデータが含まれる場合が多くあります。そのため、前処理という、データをAIが認識できる形に加工する処理を実施する場合も多くあります。

 

AIモデルの作成

AIモデルとは、データから学習したAIの本体といえます。

教師あり学習というAIの学習方法では、トレーニングデータからアルゴリズムに従ってAIモデルを構築します。つまり、AIがトレーニングデータから学習をします。そして、出来上がったAIモデルに未知のデータを入力すると、結果を出力します。言い換えると、学習したAIが予測や判断を行うということです。

AIエンジニアは、アルゴリズムを選択してチューニングを行い、精度の高いAIモデルの作成を目指します。

 

実装

AIエンジニアは、AIモデルを実際に構築し、精度を維持するための運用を行います。また、必要に応じて、AIの再学習を行います。

 

AIエンジニアに転職するには

ここでは、AIエンジニアに転職するために必要なスキル・知識や、持っていると役立つ資格をご紹介します。

必要な知識・スキル

AIエンジニアに転職するためには、主に次のようなスキル・知識が必要になります。

  • 機械学習とディープラーニングの知識
  • 数学の知識
  • プログラミングスキル
  • ビッグデータを扱うスキル
  • コミュニケーションスキル
  • 英語の読解力

まず、AIの知識、つまり機械学習ディープラーニングの知識が求められます。また、機械学習やディープラーニングを理解したり、リサーチしたりするためには、統計学、確率論、線形代数などの数学の知識が必要です。AIエンジニアは実装も行うことがあるため、プログラミングスキルも必要となります。AI分野で用いられるプログラミング言語は、主に、PythonやR、Java、C++などです。また、AIエンジニアが扱うデータの量は非常に大きい場合が多いため、ビッグデータを扱うスキルも必要になります。HadoopやSparkなどの分散処理フレームワークの利用スキルが必要となるでしょう。

さらに、AIエンジニアはAIによる予測や判断の結果を、他のエンジニアから経営層の人々などさまざまな人に向けて説明することがあります。技術的な知識がある人だけでなく技術的なことはあまり分からない人に対して説明する機会もあるため、コミュニケーションスキルも重要となります。また、日本語のコミュニケーションに限らず、AIに関する研究や論文をリサーチするにあたって、英語の読解力なども必要になります。

 

持っていると役立つ資格

AIエンジニアに転職するために必須の資格はありませんが、持っていると転職に役立つ資格があります。主に、次のような資格です。

  • G検定(ジェネラリスト検定)
  • E資格(エンジニア資格)
  • 統計検定
  • Python 3 エンジニア認定データ分析試験

 

G検定(ジェネラリスト検定)

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催するディープラーニングに関する資格です。ディープラーニングを事業活用する能力や知識を持っているかが問われます。出題範囲は、AIの定義から始まり、AIの動向、AIの問題、機械学習やディープラーニングの手法、ディープラーニングの社会実装などです。

 

E資格(エンジニア資格)

E資格も、一般社団法人日本ディープラーニング協会主催のディープラーニングに関する資格です。G検定がディープラーニングの事業活用を主眼に置いているのに対し、E資格はディープラーニングを実装するために必要な能力や知識を問う資格です。出題範囲は、応用数学から始まり、機械学習、ディープラーニング、開発・運用環境などです。

 

Python 3 エンジニア認定データ分析試験

Python 3 エンジニア認定データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催する、Pythonでデータ分析するうえで必要となる知識を問う試験です。Pythonや数学の基礎からライブラリによるデータ分析の実践まで出題されます。

 

統計検定

統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が主催する統計に関する知識や活用力を問う試験です。統計検定は4級、3級、2級、準1級、1級、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎、データサイエンス発展、データサイエンスエキスパートといった種別に分かれています。

 

AIエンジニアの将来性

AIエンジニアの需要は今後も伸びていくと考えられています。2019年に経済産業省が発表した「IT人材需給に関する調査」によると、2025年時点でAI人材(AI研究者、AIエンジニア、AIプランナー)は約97,000人不足し、2030年時点では約145,000人不足すると試算されています。AIエンジニアの需要は右肩上がりだと言えるでしょう。

 

AIエンジニアのキャリアパス

AIエンジニア個人の将来性にフォーカスして、AIエンジニアのキャリアパスを考えると、様々な選択肢があります。たとえば、次のようなキャリアパスが考えられます。

 

  • エンジニアとしてAIのエキスパートを目指す
  • 研究機関でAIの研究を行う
  • AIがわかるコンサルタントになる

 

また、日系企業よりも比較的高い報酬が期待できる外資系企業に転職したり、フリーランスとして活躍したりするという選択肢もあるでしょう。

 

まとめ

AIエンジニアの仕事内容、転職に必要なスキルや知識、持っていると役立つ資格、将来性について解説しました。

AIエンジニアはリサーチや要件定義から実装まで行うことがある職種です。そこでは、AIに関連する知識はもちろん、プログラミングスキルやコミュニケーションスキルなどが求められます。

AIが三度目のブームとして注目されていることから、AIエンジニアの需要は高まっています。多くの企業がAIエンジニアを求めている中で、よりご自身に合った企業への転職を成功させるには、転職エージェントを利用することをおすすめします。

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