AIエンジニアになるには？仕事内容や将来性、必要なスキルを解説

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AIエンジニアとは？ほかのエンジニアとの違い

AIエンジニアとは、機械学習やディープラーニングなどのAI（Artificial Intelligence）技術を用いて、システム開発やデータ解析などを行うエンジニアのことです。ここでは、AIエンジニアやAIの基礎知識について解説するとともに、ほかのエンジニアとAIエンジニアの違いについても解説します。

AIとは

まずは、AIについて解説しましょう。そもそも、一般的にAI（Artificial Intelligence）という言葉は、「人が実現する知覚や知性を人工的に再現するもの」という意味で使用されています。現在のAIには人間の認識能力や感情などを含めたすべてを理解させられるわけではありませんが、範囲を限定した領域においては、人間を超える能力を発揮するケースがあります。

AIエンジニアは、それらのAI技術を駆使してITシステムやソフトウェアを設計・開発・運用する職業のことです。AIを用いた製品やサービスとしては、お掃除ロボットや自動車の自動運転システムなどがあります。

AIエンジニアの役割は、大量のデータを人間と同じようにAIに学習させることや、AIデータの検証や分析を通して精度の高いAIを構築することです。AIエンジニアはAI技術の発展とともに変化していくため、今後より多くのシーンで必要とされることが予想されます。

AIエンジニアとほかのエンジニアとの違い

AIエンジニアと似たエンジニア職として、以下のような職業が募集案件として挙がってくることもあるでしょう。

• ITエンジニア
• 機械学習エンジニア
• データサイエンティスト

ここでは、AIエンジニアとそれぞれの違いについて解説します。

AIエンジニアとITエンジニアとの違い

ITエンジニアとは、IT技術者の総称を指す職業のことで、企画書や仕様書に沿ってシステムを開発する技術者を指します。AIエンジニアとITエンジニアとでは、仕様書にしたがってシステム開発をする点が一致していますが、担当範囲の広さや使う技術が異なります。

ITエンジニアにおける作業工程や構築を担当するシステムはおおよそ決まっています。一方のAIエンジニアでは、適切なAIの仕様や機能から検討する、いわゆる上流工程の作業が多くなります。

また、使用するプログラミング言語もITエンジニアがJavaやC#を多く使用するのに対し、AIエンジニアはPythonやC++、R言語などを使用することが多くあります。

エンジニアの種類について知りたい方は、以下の記事で詳しく解説しています。ぜひ、参考にしてください。
エンジニアの仕事の種類をわかりやすく解説！将来性や年収も解説

AIエンジニアと機械学習エンジニアとの違い

機械学習エンジニアとは、AI技術において機械学習に特化した開発や実装を担当するエンジニアのことを指します。一方のAIエンジニアは、機械学習に特化するのではなく、AIの開発や活用などAI全般に携わる職業です。

つまり、AIエンジニアがAIに関わるエンジニア全般を指すため、機械学習エンジニアはAIエンジニアの一部といえます。ただし、企業によってはAIエンジニアと機械学習エンジニアを区別しているケースもあるため、注意が必要です。

機械学習エンジニアは、機械学習におけるサービスの設計や開発、分析、運用から保守まで担当します。中には、機械学習システムのモデルの開発や基盤構築などの業務を行う場合もあるようです。

機械学習エンジニアについては、以下の記事で詳しく解説しています。こちらも参考にしてください。
機械学習エンジニア（MLエンジニア）とは？仕事内容やフリーランス事情を解説

AIエンジニアとデータサイエンティストとの違い

データサイエンティストは、主にビッグデータを解析し、経営に役立つ情報を抽出したり、新しい事象を発見したりする職種のことを指します。分析結果をもとに、成果向上や課題解決の提案を行うコンサル要素が強いのが特徴です。

一方のAIエンジニアもデータ分析をする点では共通しますが、AIにおけるデータ学習や分析といったAI開発関連の作業がメインとなっています。

つまり、データサイエンティストは、AIを業務で利用するツールの1つとして使うのに対し、AIエンジニアは、AIの実装を実現したり新しいモデルを検討したりするのが目的となります。

データサイエンティストについては、以下の記事で詳しく解説しているため、ぜひ参考にしてください。
データサイエンティストとは？仕事内容や必要な資格・スキルを紹介

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AIエンジニアの仕事内容

それでは、AIエンジニアの仕事内容についてご紹介しましょう。AIエンジニアの仕事内容は、AIを動かすシステムの開発、データ処理によるAI学習、処理結果の分析の3つに大きく分けられます。

3つの仕事内容は繋がっていて、AIを開発し、開発したAIに学習させ、AIが学習した内容からパターンやルールを用いてデータを分析し、企業の課題解決などに結びつけていくという一連の工程になっています。

それでは、それぞれの仕事内容についてみていきましょう。

AIを動かすシステムの開発

AIを動かすシステムの開発はAIエンジニアのメイン業務です。

AI開発では、機械学習やディープラーニングのアルゴリズムを用いたAIモデルの開発、AIモデルを実装したAIシステムの開発などを行います。

企画段階では、ビジネスの観点から「どのような利益を得られるのか」の目的を定め、どのようなAIを構築するか検討します。

開発段階では、目的に応じた理想的なパフォーマンスが実現できるようにプログラムを設計し、システム処理や実装、テストを通して動作の確認を行っていきます。

そのほか、AIシステムの精度を維持しつつ稼働させるために、定期的なチューニングやメンテナンスなどの保守運用も欠かせません。データの品質を維持し、システムが認識しやすい形に加工する「データクリーニング」などの処理も行います。

データ処理によるAI学習

開発したAIを運用するには、データを読み込ませて学習させる必要があります。そこで、AIに大量のデータを処理させて教育し、精度を上げていくAI学習もAIエンジニアの仕事となります。

これらの仕事では、AIに学習させるデータの収集や作成、クレンジングと呼ばれる不要データの除外などを担当します。そして機械学習やディープラーニングなどの代表的な手法を用いて、AI学習を進行していきます。

なお、場合によっては、学習の作業をデータサイエンティストが担当することもあるようです。

処理結果の分析

AI学習の後に分析を行うのが最後のステップです。AI分析とは、AIが自動的に抽出したパターンやルールを使って現状や課題を分析し、判断を行う作業のことを指します。

分析を担当するデータサイエンティストやデータアナリストとともに作業する場合もあります。その場合は、データから解釈できる意味を提供するのがAIエンジニアの役目となるでしょう。

こちらの記事も参考にしてみてください。
データ分析の仕事とは

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AIエンジニアになるには？

AIエンジニアになるために必要な資格や学歴はあるのでしょうか。ここでは、AIエンジニアになるための方法について解説します。

AIエンジニアに必要な学歴や資格は？

AIエンジニアになるために必要な資格や学歴といったものはありません。

しかし、AIを開発するにあたり、プログラミング言語やIoTの知識など、高い専門性が求められるため、AIに特化した学科や専門学校、理系大学でデータサイエンスや統計学などの専門知識を身につける方が多いです。

その後、各種学校で実践的な教育を受け、AIエンジニアとしてAI開発会社やシステム開発会社などに就職することが、AIエンジニアになる一般的なステップといわれています。

未経験からAIエンジニアになるには？

社会人で未経験からAIエンジニアに転職したい場合は、関連する職種で実務経験を積みながら、段階的にキャリアを積んでいくようにしましょう。

その際には、民間企業が開催しているオンラインスクールや講座でAIを学ぶことも有益です。

Pythonなどのプログラミングの基礎や機械学習、ビッグデータ分析など、AIエンジニアに欠かせない技術を総合的に学べるスクールは増えているため、これらを受講してイメージを掴んでみるのも良いかもしれません。

データサイエンティストについても知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
未経験からデータサイエンティストになるには｜求人内容や役立つ勉強について解説

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AIエンジニアが不足している理由

IT技術が急速に進歩する中で、日本ではAIの知識や技術を持った人が不足しているといわれています。AIエンジニアの人材確保は、日本以外でも世界各地で高まっているのが現状です。

AIエンジニアは経済産業省が選ぶ先端IT人材に認定されており、今後より一層AI人材の需要が大きくなると考えられます。 ではいったい、なぜ日本のAIエンジニアは不足しているのでしょうか。

主な理由は、以下の2つです。

• 少子高齢化による人口減少
• 高度な専門性が必要

それぞれ詳しく解説します。

少子高齢化による人口減少

AIエンジニア不足の原因の一つは、少子高齢化による人口減少です。日本では少子高齢化にともない、労働人口の減少が進んでいます。これは、AIエンジニアも例外ではなく、AI人材不足に大きな影響を与えているのが現状です。

一方で、AIエンジニアを含むAI人材の需要は高まりを見せています。経済産業省「IT人材需給に関する調査」によると、IT人材は2030年時点で約79万人不足すると予測されています。労働人口が減少している一方で、IT人材の需要は増えているという状況のため、慢性的な人材不足に陥ってるといえるでしょう。

また、少子高齢化によって出生率が下がることは、若い世代の人数が減少することを意味します。これにより、次世代を担うAIの専門家を育成するための基盤も育ちづらく、AI人材不足につながる悪循環を生み出してしまうのです。

さらに、いま現役で働く経験豊富な技術者が定年を迎えると、その知識や経験が失われてしまう可能性もあります。少子高齢化や人口減少にともない、次世代の新しいAI人材の育成が難しくなり、結果的にAI人材の不足につながることが予想されます。

参考：経済産業省「IT 人材需給に関する調査」

高度な専門性が必要

AIエンジニアには高度な専門性が必要とされる点も、人材不足の原因となっています。

AIエンジニアはITの基礎的な技術を学んだうえで、統計学や数学、プログラミングスキル、機械学習などのAIに必要な知識や技術を学ぶ必要があります。

それらの基本をインプットするだけでも数ヶ月はかかるうえ、仕事で活かせる実践スキルを身に付けるとなると、さらに時間や労力が必要です。そのため、現在のAIエンジニアの多くは、主に大学院で修士や博士号を取得した人材が占めています。

また、AIの分野は近年急速な勢いで発展を遂げているため、常に新しい情報を取り入れなければなりません。しかし、日本の教育機関や企業における体制では、AI技術の進化スピードに追いつけない場面も増えています。

これらの事情が、慢性的なAI人材の不足につながっているといえるでしょう。

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AIエンジニアに必要なスキルや知識

ここからは、AIエンジニアに必要なスキルや知識について解説します。AIエンジニアに必要とされるスキルや知識として挙げられるのは、以下のようなものです。

• プログラミングスキル
• 数学や統計に関する知識
• 機械学習やディープラーニングの知識
• データベースの操作知識

AIの専門家であるAIエンジニアには、プログラミング技術からAI関連の知識まで、幅広いスキルが求められます。

プログラミングスキル

AI開発においてプログラミングの知識は欠かせません。

たとえば、PythonはAI開発でメインに使われる言語です。AIの分野において機械学習に使われるライブラリが多く用意されており、データ解析やAI開発などで使用するため、最低限触れておくとよいでしょう。

また、Webシステムとの親和性が高いJavaScriptや統計解析向けのR言語なども、AI開発の現場でよく使われるプログラミング言語です。そのほか、処理速度が早いといわれるC++言語を習得しておくと、転職の際に重宝されるでしょう。

数学や統計に関する知識

AIエンジニアには数学や統計に関する知識も必要です。AIのプログラムは数学の理論を基に作成されており、確率論や微分積分、統計学、線形代数などは、AI開発の場面で多く使用されています。そのため、数学や統計などAIに関わる最低限の知識は押さえておく必要があるでしょう。

これらの知識は、高校や大学で学ぶレベルに該当します。文系出身者の場合、教養課程で選択する数学、もしくはリベラルアーツとして学ぶ高等教育をカバーしていることが望ましいでしょう。

機械学習やディープラーニングの知識

機械学習やディープラーニングの知識は、主にAIの開発段階で求められるスキルです。

機械学習とは、AIがデータを読み取り、法則性や関連性を学習して未知の事柄を予測・判断する技術のことです。機械学習を進化させたのがディープラーニングであり、AIそのものが判断基準を選択し、より精度の高い判断を下す技術を指します。

AIエンジニアとして、機械学習やディープラーニングの原理を理解しておけば、より多くのAI開発案件に対応できるようになるでしょう。

データベースの操作スキル

データを扱うことが必須のAIエンジニアにとって、データベースの操作スキルは求められる場面も多いでしょう。ディープラーニングや機械学習では、大量のデータをAIに与えたり、抽出したりする作業が発生するためです。

データベースを運用する際によく使用するのがSQLです。SQLとはデータベースの定義や操作などを行う際に使われるデータベース言語で、ISOで標準規格化されているため、多くのシーンで採用されています。

AIエンジニアとして活躍するためにも、SQLをはじめとするデータベース言語の知識やデータベース管理システムについての知見は身に付けておきましょう。
SQLの勉強方法｜初心者向けに本、入門サイト、学習アプリなどの勉強法を紹介

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AIエンジニアは将来性のある仕事

人材市場におけるAIエンジニアは、前述の通りで不足傾向にあります。また、技術の発展も目覚ましく、AIの活用用途は今後長期的にも広がることが予想されています。

そのため、AIエンジニアの将来性は明るいといえるでしょう。

世界的に見ても、AI開発に新規参入する企業が増えてきています。そのため、AIエンジニアは日本国内だけではなく、海外においても活躍の場が用意されているといえます。今後も国内外で多くの需要が見込まれることから、AIエンジニアの仕事は将来的にも安定する可能性が高いといえます。

ITエンジニアの市場動向について詳しく知りたい方は、こちらの解説もご覧ください。
ITエンジニアの将来性｜今後の需要が見込める仕事の種類やスキルを紹介

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AIエンジニアに関するよくある質問

ここでは、AIエンジニアに関するよくある質問に答えていきます。

Q. フリーランスのAIエンジニアが自分自身を売り込む場合、どのようなスキルが求められますか？

AIエンジニアに求められるスキルは、機械学習、深層学習などの専門知識です。プログラミング言語やツール、アルゴリズムの経験も重要です。フリーランスでも会社員でも求められるスキルに大きな違いはありません。

Q. AIエンジニアは、どのような業界に需要がありますか？

金融、医療、自動車、ロボット、インフラなど幅広い業界が需要を持っています。

Q. フリーランスのAIエンジニアとして仕事をするためには、どのようなポートフォリオを作ると効果的ですか？

AIエンジニアとしての経験やスキルを示すプロジェクト、コードサンプル、論文の執筆などが効果的でしょう。

Q. アルゴリズムの実装に必要なプログラミングスキルのうち、今後需要がある言語は何ですか？

PythonやRなどの言語が今後も需要があると予想されています。これらの言語は、機械学習やデータサイエンスの分野でもよく使われており、AIエンジニアに必要なスキルとなっています。

Q. データベース領域において、AIエンジニアが扱う「非構造化データ」とは何ですか？

非構造化データとは、日本語の文章や画像、音声など、形式を持たないデータのことです。AIエンジニアは、これらのデータを構造化して処理する技術やアルゴリズムを開発することが求められます。

※本記事は2024年2月時点の情報を基に執筆しております。

最後に

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