AIエンジニアとは？なるための必要なスキルや知識、仕事内容や種類、将来性まで徹底解説！
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AIエンジニアを目指している方は、AIが普及し続けていると同時にAIを開発するAIエンジニアのニーズも増加しています。
そんなAIエンジニアになるためにはどのような知識やスキルを身に付ければいいのか、将来性があるのか、など気になることも多いです。
今回は、AIエンジニアになるための必要なスキルや知識、仕事内容や種類、将来性まで徹底解説します。
AIエンジニアとは？
AIエンジニアとは、AIを使ったシステムやサービスの開発、データ解析などを専門的に行うエンジニアのことです。
主に、ビッグデータを活用して機械学習でAIを訓練したりAIの検証結果を分析するなどの業務を通して、高い精度のAIを構築します。
また、近年ではさまざまな分野にAIが活用されているので、AIエンジニアのニーズも増加していくことが予想されます。
AIとは？
AIとは、「Artificial Intelligence」という言葉の略称で、人工的に開発された人間の脳のように思考・処理ができる知能のことです。
AIは「機械学習」というAIにデータを与えて自動で学習する仕組みによって、精度を向上させていき、実用化されるレベルにまで成長します。
現在では、さまざまな分野で活用されている技術の1つであり、iPhoneの「Siri」やAmazonの「Alexa」、Googleの「Googleアシスタント」などは代表的なAIサービスになります。
また、最近では家電製品や自動車などにもAIが搭載されるようになっており、今後さらにAIの普及率は向上していくことでしょう。
AIエンジニアに必要な知識・スキル
AIエンジニアにはさまざまな知識・スキルが必要ですが、その中でも主に以下の知識・スキルは重要です。
- プログラミング知識
- 数学・統計学の知識
- 機械学習・アルゴリズムの知識
- データベース運用の知識
ここでは、AIエンジニアに必要な知識・スキルについて解説します。
プログラミング知識
AIエンジニアには、プログラミング知識が必要不可欠です。
AI開発では、Pythonを使って行われることがほとんどなので、特にPythonに関する知識やスキルを身に付ける必要があります。
他にも、R言語やC++、JavaScriptなどのプログラミング言語も、AI開発では用いられることが多いです。
そのため、AIエンジニアを目指す場合は、AI開発で用いられるプログラミング知識を身に付けておきましょう。
数学・統計学の知識
数学・統計学の知識も、AIエンジニアには必要です。
AIのプログラムや機械学習には、数学の理論や確率論、統計学や線形代数などの高度な数学的知識を扱う場面が多くあります。
さらに、ビッグデータやアルゴリズムなどの理解を深めるためには、数学的思考力も必要です。
そのため、AIエンジニアに必要な数学・統計学の知識は独学で身に付けることがかなり難しい分野でもあります。
機械学習・アルゴリズムの知識
AI開発には、機械学習やディープラーニング、アルゴリズムに関する知識も必要になります。
分析したデータからモデルを作成する場合には、アルゴリズムを理解して目的に応じて最適なアルゴリズムを選択する必要があります。
さらに、機械学習やディープラーニング、アルゴリズムの理解を深めることで、さまざまな案件をこなすことが可能です。
そのため、機械学習やアルゴリズムの知識やAIエンジニアとしてのキャリアアップでも欠かせない知識の1つです。
データベース運用の知識
データベース運用の知識は、機械学習でビッグデータを十分に処理するために必要な知識です。
AIエンジニアは、膨大な量のビッグデータを効果的に処理するために、高性能なデータベースを構築・運用する必要があります。
また、データベースの定義・操作・抑制などに用いられるSQLなどのデータベース言語を扱えるようにならなければいけません。
そのため、プログラミング言語だけでなくデータベース言語もしっかりと身に付けておくことが大切です。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアには、さまざまな業務があります。
そんなAIエンジニアの仕事内容は、主に以下の通りです。
- データ収集
- データクレンジング
- データ分析
- モデル作成
ここでは、AIエンジニアの仕事内容について解説します。
データ収集
AIを開発するためには、最初に膨大なデータが必要です。
精度の高いAIを開発するためにも、膨大なデータを活用して機械学習を行う必要があるので、データ収集を行います。
ただ、AI開発に必要なデータは必ずしもまとまって存在しているとは限らないので、さまざまな方法を使ってデータを収集します。
さらに、データ収集ではプライバシー問題やセキュリティ問題を考慮しなければいけないので、とても重要な業務の1つです。
データクレンジング
データクレンジングとは、収集したデータを整理してデータ分析に活用できる状態にする業務のことです。
収集したデータの中には、誤ったデータや不要なデータも大量に存在しているので、それらのデータを除去して必要なデータのみを残す必要があります。
また、文字化けしている不足しているデータなども分析には活用できないので、正確に除去していくことが大切です。
最後に、データベースで使いやすくするためにファイル形式を統一させるなどの作業を行います。
データ分析
データクレンジングが完了したら、そのデータを分析します。
主に、データ同士の関係性や種類、値の分布の調査などを行い、データの傾向や特徴などを確認します。
データ分析は、精度の高いモデルを作成するためにとても重要な業務の1つです。
そのため、正確にデータを分析していきます。
モデル作成
分析したデータを活用してモデル作成をします。
モデル作成は、主に、「教師あり学習」「教師なし学習」「教師あり学習」の3つの方法があり、目的に応じて方法を決めることが大切です。
また、モデルが完成した後も、そのモデルの精度を向上させていくためにデータ収集からデータ分析までのプロセスを何度も繰り返し行う必要があります。
そのため、作成したモデルを実用化させるためには、数年かかるケースも少なくありません。
AIエンジニアの種類
AIエンジニアには、主に以下のような種類があります。
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
- データエンジニア
- データアナリスト
ここでは、AIエンジニアの種類について解説します。
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアとは、機械学習に特化しているAIエンジニアのことです。
機械学習で必要な機械学習システムのモデル開発・サービス開発・設計・分析・運用・保守などの業務を行います。
AIエンジニアと混同されやすいですが、具体的にはAIの開発や分析に特化しているエンジニアと機械学習に特化しているエンジニアという違いがあります。
また、機械学習はAI開発においてとても重要な部分になるので、AIエンジニアの中でも特に高度なスキルが求められます。
データサイエンティスト
データサイエンティストとは、AI開発で重要なデータ収集・分析データクレンジングなどデータを専門的に扱うエンジニアのことです。
主に、データ分析を行い品質向上やモデルの精度向上のための提案を行ったり、機械学習のアルゴリズムを調べて調整するなどの業務を行います。
そのため、エンジニアよりも研究者に近い業務も多く担っており、数学や統計学などの知識も必要です。
データエンジニア
データエンジニアとは、ビッグデータなどの膨大な量のデータを整備するエンジニアのことです。
ビッグデータは、高性能なデータ活用基盤を構築しなければ、十分に処理することができないので、そのデータ活用基盤の構築を行います。
また、ビッグデータを処理した後もデータを使える状態にするために、ラベル付きデータの付与や不足しているデータの補充などの業務が必要です。
データアナリスト
データアナリストとは、データ分析を専門的に行う人のことです。
膨大なデータを分析して課題の解決や改善策の提案などを行う業務がメインなので、エンジニアよりもコンサルタントに近い業務が多くあります。
また、データサイエンティストとは違いデータから課題や改善策まで細かく分析して、データが持つ意味まで判断します。
AIエンジニアの平均年収
AIエンジニアの平均年収は、求人ボックスによると2024年2月時点で598万円になっています。
これは、国税庁「令和3年分民間給与実態統計調査」が発表した日本人の平均年収433万円よりも高いことがわかります。
AIエンジニアは、高度な知識やスキルが求められる仕事であり、になっている業務量も多いです。
さらに、AIのニーズは高まり続けていることも踏まえると、今後も平均年収は高くなっていくことが予想されます。
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアの将来的な動向について気になる方は多くいると思います。
現在、AIは日本を含む全世界で高い注目を集めており、世界中の企業や期間が研究・開発を進めている状況です。
さらに、さまざまな分野にAIが普及しており、今後もさらに多くの分野でAIが活用されていくようになります。
そのため、AIの普及・発展に伴いAIエンジニアのニーズや求人、年収なども高まり続けることでしょう。
まとめ
AIエンジニアは、AI開発には欠かせない仕事の1つであり、年々ニーズや求人が増加し続けている状況です。
そのため、AIエンジニアを目指している方やAIエンジニアの求人を探している方も多くいます。
ただ、AIエンジニアになるためには高度な専門知識やスキルが必要になるので、決して簡単になれる仕事ではないことを理解しておきましょう。
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