AIエンジニアの職種とは

 

 

AIエンジニアの職種に必要な要素は大きく分けて以下３つです。

・AI（人工知能）についての知識

・エンジニアのスキル

・サービスを生み出すスキル

それぞれについて解説します。

 

AI（人工知能）についての知識

 

そもそもAIとは、人工的な知能をもたせた機械やシステムのことです。

映画やゲームなどに出てくるようなSF要素を思い浮かべる人も多いかも知れません。しかし、ここで言うAIは基本的にシステムでいう、「機械学習」が近いイメージになります。

 

そんなAIに携わるのがAIエンジニアです。AIエンジニアは大きく「プログラミング」と「アナリティクス」の分野に分類することができます。

プログラミング分野では、AI自体の開発が行われます。一方、アナリティクス分野では、AIの特徴を活かし、膨大なデータの分析や解析を行います。人間の脳では分析しきれないようなビッグデータの分析に向いていると言えます。

 

AIを活用するメリットは、人の手を加えず、機械が独自にデータを蓄えデータが増えるほど成長していくことです。人間の手では扱えない膨大かつ複雑なデータであればあるほどAIに向いている分野と言えるでしょう。

デメリットっとしては、AI自体を作ることは高度なロジックが必要になります。そのため、かなり複雑なシステム処理になります。開発では、バグやエラーに対応するスキルはもちろん、必然的に高いレベルを求められて来ます。

 

エンジニアのスキル

 

「エンジニアリング（工学）」に関する専門的知識や技術を持った人材のことを「エンジニア」と呼びます。

例えば、機械の仕組みを開発したり、スマホなどのデバイスの中身などの開発を行うイメージがありますが、エンジニアの種類は複数存在します。

AIを開発するには、プログラミング言語に関する知識はもちろん、人工知能を開発するための開発力がもとめられます。上でも記載しているよう、非常に高度な知識が必要といえるでしょう。

 

サービスを生み出すスキル

 

AIエンジニアとは、AI（人工知能）に特化した専門的知識とそれを扱える技術を持つ人材のことを意味しています。しかし、ただAIを開発しても意味がありません。AIとはあくまで手段にすぎません。

そのAIを活用して、どのようにビジネスに役立てるかといった、サービスを考える思考が非常に重要です。単純にAIの知識や開発スキルも重要ですが、それをどう活かせるのか考えられることでさらにスキルの高いAIエンジニアといえるでしょう。

 

AIエンジニアの将来性

 

 

AIエンジニアのは将来性が非常にある仕事で、AIエンジニアの仕事は増加してくると予測されます。

 

インターネット化が発展した現代、多くのデータを収集することができるため、各分野でAIの活用は注目されていきます。

理由は、「ネットビジネス市場」が「テレビビジネス市場」より上回っていることが大きな要因と考えられます。

つまり、「ネット」と「テレビ」では「映像」に「広告」や「宣伝」などの要素が盛り込まれているコンテンツです。その売上がネット市場拡大と比例して、急成長しているのが現代です。

こういったビジネス市場の拡大は、テレビでも勿論ありましたが、ネット市場の方が市場規模や将来的に伸びると考えられます。テレビ枠内でのテレビ出演や番組放送枠など、採用枠が決まっていました。つまり、制限があるということです。

一方ネット以上ではやり方次第で制限をなくすことができますし、何より、個人でビジネスができるのも市場が成長してきた要因でもあります。

つまり、テレビと比較すればネットの方が圧倒的に枠の制限がありません。参入障壁も低いため、将来性があるといるでしょう。

これらの中心として今いいおいが増しているコンテンツが動画サービスです。

近年では何かと話題になっており、動画に企業の広告を載せることで、新規客を取得しようと言う動きが活発化しています。

その広告の表示で効率的に顧客を獲得するために、AIによって最適な人に表示されるように開発されています。

こういった効率化を図る目的でのAI活用需要は、まだまだまだ未開発の部分があり需要もあります。

そうなれば、自社サイトでの売上もアップする傾向になるため、需要も比例して増加するわけです。

でも、そんなAIシステムをいちいちシステムを作るは大変だし、一回作れば他の人が作っても「AIのシステム開発の仕事は限定されるのでは？」ないと思ったかともいますよね。

そのとおりで、一部限定的な仕事になることもありますが、何もネット上のジャンルは１つではありません。どんな仕組みやアイディアで、売上を向上していくかは、その会社や人材の方針によって案件は様々あり、他社との差別化により、案件の内容も独自性が出てきます。

なので、AIエンジニアの仕事は将来的に増加傾向にあることは間違いなく、将来性がある市場だと言えます。そういった独自性を追求する動きが衰退しない限りは、AIエンジニアは将来性を感じられる職種の１つと言えるでしょう。

 

AIエンジニアになるための必要なスキルは３つ

 

 

大きく分類すると下記の３つにスキルを分ける事ができます。

必要なスキル①：プログラミングスキル

必要なスキル②：機械学習に関するスキル

必要なスキル③：数学のスキル

順番に説明していきます。

 

必要なスキル①：プログラミングスキル

 

【どのようなスキルなのか】

 プログラミングはシステムを構築する際に必要不可欠なスキルです。プログラミング言語を使用して、AIの仕様を実装します。このスキルを仕事にしている人のことを「プログラマー」と呼ばれます。

 

【メリットとデメリット】

 メリットは、習得すればIT企業の即戦力として重宝されます。現代では独学できる資料や情報が増えているため、学習しやすい環境と言えるでしょう。

デメリットは、学習期間が長期的になりやすいことがデメリットになります。短期的に習得できる情報量ではありません。地道に学習していきながら実務で取り入れて言うことが重要です。

また、言語によっては難しい言語もあれば、比較的ハードルが低い言語もあります。言語によってネット上に情報量も変わります。多いか少ないかによっても大きく学習のスピードに差がついてきます。

 

必要なスキル②：機械学習のスキル

 

【どのようなスキルなのか】

機械学習は、名前の通り、「機械」に「学習」させることです。この機械学習でよく挙げられるのが、ディープラーニングですが、この意味は「深層学習」といい、機械学習の手法の１つです。

機会に多くのサンプルデータを与え、そのデータから自動で学習される手法になります。ですので、サンプルデータの量が多ければ多いほど精度がが増します。

AIの技術を扱うためにはこの知識は不可欠です。

 

【機械学習と深層学習の違い】

・機械学習は、人間の定義内容で学習

・深層学習は、人工知能が独自で学習

このような違いがあります。そのため、２つの学習スキルの習得や使い分けが必要になってきます。

【どのような仕事？】

AIに「〇〇は正しい」「〇〇は正しくない」という認識を与えていく作業が大きな要素になります。実際にそれを行うためには、専門的な知識や情報が必要になってきます。

この知識はプログラミング言語とは違った内容の専門性を求められるため、難易度は更に上がります。

【メリットとデメリット】

メリットと言えばプログラミング以外の専門的なスキルが理解し、使えることで貴重な人材になれます。

個々のスキルが高くなくても２つのスキルを掛けあわせることで、企業からの需要は格段に上がります。覚えるべき情報や必要なスキルが増えることになるため、高度なスキルと柔軟な思考力が必要になってきます。

デメリットといえば、専門的な情報の掛け合わせであり、非常に難易度の高いです。

 

必要なスキル③：数学のスキル

 

【どのようなスキル】 

AIを活用する場合複雑なロジックが必要です。大学レベルの数学の確率や計算を活用することが増えてきます。そのため、数学の知識が必要になり、場合によっては統計学などの知識にも精通する必要が出てきます。

 

【どんな仕事が中心なのか】

機械学習を行う際の確率や微分積分学などを用いて論理的な情報としてシステムに落とし込む作業が必要になって来ます。

 

【メリットとデメリット】

日常やビジネス面でもあらゆる側面から数学関連の視点で見ることで、論理的にかつ、効率的な結果を把握した上で行動できるようになります。

デメリットでは、大学レベルの数学知識習得はレベルが高いので、学習をする時間が長期的になる可能性が高いことが挙げられます。

早めにAIエンジニアを目指すのであれば、早めに学習を始めることを意識していく事が大切です。

 

最後に

 

 

AIエンジニアがどんな職種でどのようなスキルが必要かご理解いただけたでしょうか。

AIと聞いて興味を持つ人は多いかと思いますが、非常に高度なスキルが必要になってきます。しかし、その分、市場価値は高く将来性もある職種といえるでしょう。

AIエンジニアになりたいと思っている方は、是非この記事に記載したスキルを学んで取り組んでいてください！