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AIエンジニアってどんな仕事?仕事内容やなる方法や必要なスキルや資格について徹底紹介!

AIエンジニアとは

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AIエンジニアとは、AIに携わるエンジニア全般を指します。つまりAIでシステムを開発しているエンジニアもいれば、AIそのものを研究しているエンジニアもいます。

詳しくは後述しますが、AIエンジニアには様々な業務を行っている人がいるので在籍している業界も様々です。そのため、実際のところAIに携わっているものの、自分でAIエンジニアを名乗っていない人も多いでしょう。

AIエンジニアと言ってもそれだけでは何をやっているのかがよくわからないからです。特にエンジニア同士で会話する場合はどのようなシステムを作っているかが重要になるので、「AIを用いて○○を開発しています」といった表現がよくされます。

今回はそんなAIエンジニアが具体的にどのような役割を果たしているのか、仕事内容や特徴についてご紹介していきたいと思います。

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AIエンジニアの仕事内容

では具体的に、AIエンジニアはAIを用いてどのような業務に携わっているのでしょうか。具体的に仕事内容をいくつかご紹介していきたいと思います。

AIエンジニアの仕事内容①:AIを用いたシステム開発

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AIエンジニアの多くは、AIを用いたシステム開発を行っています。ただし上でご説明した通り本人たちがAIエンジニアを名乗っているケースは稀でしょう。システム開発の中でAIを用いるが、AIはあくまでもツールだからです。

AIを使った開発だけをやっている、AI周りのことしかできないというわけではなく、スキルの一つにAIがあるイメージです。最近は従来のシステムにAIの機能を組み込むケースも多いです。

そうすると担当しているエンジニアはAIを学習する必要が出てきて、AIのスキルを身に付けます。結果的にAIエンジニアにステップアップしたとも言えますが、あくまでもスキルの一環という位置づけでしょう。

AIエンジニアの仕事内容②:AIを用いたデータ分析

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次に、AIを用いたデータ分析をしているエンジニアもいます。データ分析はIT全体の中でも業務としては少数派で、人員としては圧倒的に開発系のエンジニアの方が多いです。

ただし少数精鋭といったイメージで、データ分析の仕事に就くために学生時代からAIを含めて統計学などを学んでいるエンジニアもいます。またAIと組み合わされる技術としてビッグデータというものがあり、ビッグデータは大量のデータを自動で収集、分析する技術です。

AIとビッグデータは相性が良く、データ分析ではセットで用いられます。AIを用いたデータ分析を行っているエンジニアは、膨大なデータをAIでいかに効率的に活用するかなどを考えています。

ちなみにデータ分析を専門とするエンジニアが在籍している業界は様々で、イメージしやすいところではマーケティングなどに使われます。たとえば顧客の購買履歴、時間帯、動き、年齢、職業、などのデータを収集、分析し、最適な販売手法を確立するためのデータとして活かす、といったことです。

AIが今後活躍する分野としてマーケティングがよく挙げられていますが、AIが得意とするデータ分析との相性が良いからです。

AIエンジニアの仕事内容③:AIの研究

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AIを使ってシステムを開発したりマーケティングのデータ分析に活用したりするのではなく、AIそのものを研究しているエンジニアもいます。また研究の仕方も様々で、たとえばAI技術そのものを数学的に研究しているエンジニアもいれば、AIを市場にどのように活用できるか、人間の生活をどのように便利にできるか、といったことを研究しているAIエンジニアもいます。

他の技術に比べるとAIそのものを研究しているエンジニアは多く、それはまだAIが未発達でこれから解明すべき点が多いからです。ただしそれでも研究職自体が狭き門で、開発系のエンジニアのようにスキルがあれば誰でも参入できるというわけではありません。

学生時代から研究していて、教授のコネもあって研究機関に就職できる、といったようなケースが多いでしょう。開発エンジニアとしてのスキルが高いから研究職にも就けるというわけではありません。

また上でご説明したマーケティングに活かすようなスキルとも異なるので、同じAIに携わるエンジニアであってもスキルは様々です。逆に言えば、AIの基礎研究を行っているエンジニアが高い開発スキルやマーケティングスキルを持っているというわけでもありません。

AIエンジニアの仕事内容④:AIエンジニアとitエンジニアの違い

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上でご説明した通り、ひとことにAIエンジニアと言ってもその役割は様々です。一方で、itエンジニアと言えば開発系のエンジニアを指す場合がほとんどでしょう。

AIと違ってプログラミング言語やコンピューターの動きといったことは新たに研究する領域がなくなってきているので、研究職に就いているエンジニアが少ないからです。

そのため、まず「AIを用いてシステム開発をしているエンジニア」はAIエンジニアでもあり、itエンジニアでもあるということになります。一方で、AIの研究をしている研究者はAIエンジニアと言えなくもないですが、itエンジニアというカテゴリーからは少し遠いです。

AIのデータを活用してマーケティングを行っているエンジニアも、itエンジニアの定義からは少し外れるでしょう。AIエンジニア兼マーケターのようなイメージです。

AIエンジニアとitエンジニアの違いをご説明しましたが、これはあくまでもざっくりとした定義上の話です。人によって解釈が異なる可能性もあり、またあまり気にしても意味がないでしょう。

そもそも企業によって業務内容は様々で、変化の激しいit業界ならなおさらです。カテゴリーで区分してもあまり意味がないので、それよりも具体的にその技術とどうかかわるか、どのように活用するか、などの方が重要です。

AIエンジニアの将来性について

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AIは今後確実に伸びる分野であり、あらゆる場面で活用されると予測されています。予測というよりは確信に近いでしょう。これはitにまったく興味がない人であっても日々耳にすることだと思います。

だからAIエンジニアの将来は安泰か、と問われると正直誰にもわからないことです。今後AIエンジニアとして成功し、ポジションを確立するエンジニアは確実に現れるでしょう。

なぜならAI自体は市場で活躍するからです。当然AIエンジニアも必要になるということです。しかし、どのようなAIエンジニアが求められるか、今AIに携わっているエンジニアは大部分が今後も活躍できるか、というと話が変わってくるということです。

変化が激しい分予測できず、またAIに代替される可能性もあります。ミイラ取りがミイラになるような話ですが、AIに携わっていた人の仕事がAIに代替されるようなケースは十分考えられます。

特に単純作業に近い開発工程に携わっているエンジニアの作業などは、AIに代替させやすいです。これは極端な例ですが、AIの動きを観察して記録するような仕事をしていた人がいるとすれば、AIが自分で記録できるようになれば仕事がなくなります。

マーケターがAIを活用してマーケティングを行っていたとしても、AIが提案までできるようになればそのマーケターは不要になるということです。もちろんその中で自分の市場価値を出すような方法はあるはずですが、AIエンジニアの中にもAIに淘汰される人が出てくる可能性は高いということです。

AIエンジニアが大変と言われる理由

上の話でもAIエンジニアの大変さが出ていたかと思いますが、次により細分化してAIエンジニアの大変さについて解説します。

AIエンジニアが大変と言われる理由①:スキルの変化が早い

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AIはまだ未発達の分野であり、日々進化しています。そのためAIを扱う立場からすると、スキルの変化が早いということになるのです。it全般変化が激しいのですが、AIは特に変化が激しいということです。

変化の早さについていくためには、同じように自分も早く変化していくしかありません。具体的には早くスキルを身に付け、また新たな技術が出てきたらそれも身に付けるといった行動を繰り返します。

特にライバル企業が存在するような業界では、AIエンジニアが早くスキルを身に付けて対応することでコスト削減、利益アップなどにつながります。

AIエンジニアが大変と言われる理由②:エンジニアの平均レベルが高い

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AIエンジニアはitエンジニア全般の中でもスキルの平均値が高いです。上でご説明した通りAIエンジニアを名乗っている人は少なく、また携わる業界は様々です。

itエンジニアにもいろいろな仕事をしている人がいます。しかしAIに携わっているエンジニアと携わっていないエンジニアの平均スキルを比較すると、AIに携わっているエンジニアの方が平均的にスキルレベルが高いということです。

あえて変化が激しく高度な技術分野を選んでいるエンジニアなので、スキルが高いということは容易に想像できるかと思います。変化が早く周りのエンジニアはそれをキャッチアップしているということなので、置いて行かれないようにするのが大変ということです。

AIエンジニアが大変と言われる理由③:ニーズはあるがキャリアプランが不明

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これも上で触れましたが、AIは変化が早く、AIエンジニアがAIに淘汰される可能性もあるということでした。こういったこともあり、AI分野にニーズはあるものの具体的なキャリアは不明です。

it業界全般に言えることではありますが、たとえば業務システムを開発しているエンジニアであれば、プログラマーから入ってシステムエンジニアになって、プロジェクトマネージャーになって社内の管理職になる、といった一般的なキャリアを想定することも可能です。

しかしAIエンジニアに関してはそういった既存のキャリアプランが存在しません。人によっては先が見えない分面白いと感じるはずですが、逆にキャリアが見えないから不安だと感じる方もいるでしょう。

AIエンジニアが在籍する業界

以上を踏まえ、AIエンジニアが在籍する業界をご紹介します。

研究機関

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AIの研究を行っているエンジニアは研究機関に在籍します。研究機関と言っても様々で、研究機関そのものが法人になっている場合もあれば、大学や企業の研究機関に在籍する場合もあります。

また立場としても、会社員、公務員、経営者、フリーランスと様々です。

外資系IT企業

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日本が一番のAI先進国というわけではありません。日本はもちろんAIを含めて技術が進んだ国ですが、ITに関してはアメリカが世界トップでしょう。そのため、特にAI分野ではアメリカの企業に在籍している日本人が多いです。

AIを突き詰めたいのであれば、最先端の研究を行っているアメリカの企業に籍を置くのが効率的でしょう。

Web業界

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Web業界でもAIが使われるようになっています。Webシステムにはマーケティングが必要になりますが、このマーケティングにAIが活用されるケースが特に多いです。

AI開発を行うだけでなく、AIツールを用いて開発やマーケティングを行っている人も多いはずです。

SIer

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SIerはまだまだ途上ではありますが、すでにAI関連の開発を行っているプロジェクトも多いです。今後はよりAI開発を行うプロジェクトが増えていくでしょう。SIerはオワコンと言われることも多いですが、すべてのSIerが淘汰されるわけではありません。

AIベンチャー

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AIベンチャーは様々な企業があり、たとえばベンチャー企業が農業にAIを用いたという話は有名でしょう。AIベンチャーと言ってもすべての企業がit業界ではなく、他の業界でAIを活用している企業もここではAIベンチャーと表現しています。

農業×AI、製造×AI、飲食×AI、など、今後はAIを他の業界に持ち込んで新たなビジネスを創出するベンチャー企業が増えると予測されます。

AIエンジニアになるには方法

aiエンジニアの概要や役割を見てきましたが、AIエンジニアになるには具体的にどすれば良いのでしょう。

AIエンジニアになるには方法①:学校などで学ぶ

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学生時代からAIを研究し、そのまま就職するケースも多いです。

特に研究職だとこれが一般的なルートです。開発職の場合はスキルがあれば学校は必要ないですが、研究職の場合はスキルというよりも学校などのコネがあります。

AIエンジニアになるには方法②:プログラミングスクールで学ぶ

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プログラミングスクールでAIコースが用意されているケースも多いです。

そこではAIの基礎を学べます。基礎的なプログラミングスキルは身に付きますが、これですぐにAI技術を使っているIT企業に就職できるかというと難しいです。

独学や、AI以外の開発スキルも含めて開発経験を積む必要があります。

AIエンジニアになるには方法③:別のITエンジニアから転職する

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AIではない別の開発からからAIスキルも身に付けていくという作戦もあります。開発職の場合はaiだけがまったくの別物というわけではなく、あくまでもスキルの一環という位置づけです。

そのため別の開発も含めて総合的にスキルを身に付けた方が、結果的にAIのスキルも高めやすくなるでしょう。

AI開発に使われるプログラミング言語

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AI開発に用いられるメイン言語はPythonです。他の言語がまったく使われないわけではありませんが、ほぼほぼPythonの独壇場です。これは実際に案件を検索してみればすぐにわかるかと思います。

そのため、AIエンジニアを目指すのであればPythonのスキルは必須ということです。

AIエンジニアに求められるスキル

次に、AIエンジニアに求められるスキルについて解説します。

プログラミングスキル

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開発職以外の研究職などでも、ある程度のプログラミングスキルは必要でしょう。特に上でご説明した通りPythonのスキルは必須と言えます。なぜならPythonでAIに命令コードを書く場合が多いからです。

コードが書けないとAIを動かせないので、結果的に何も進みません。

データベース

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上で触れた通り、AIはビッグデータとセットになっている場合が多いです。データを収集して分析するためにはデータベースが必要で、たとえばSQLのようなデータベース操作の基本スキルは必須と言えるでしょう。

機械学習のアルゴリズム

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機械学習とはAIの基本ロジックのようなもので、アルゴリズムは処理手順です。つまり、AIがどのように動いているかを把握し、細分化できなければならないということです。

どんなに複雑なプログラムも、1行のコードはシンプルです。それが組み合わさって複雑になっています。逆に言えば、複雑な処理の塊をシンプルな一つの処理まで解体していかないと、コードを書き変えたりができません。

データ解析の知識

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AIは統計分野に用いられることが多いです。具体的にはビッグデータ解析です。必須スキルではありませんが、上でご紹介したAIエンジニアのうち、マーケティングや統計分野での研究を行うエンジニアにとっては必須スキルです。

数学

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数学は研究職側のAIエンジニアに必要なスキルです。マーケティングやAIを用いたシステム開発の場合はそこまで数学の知識はいらないのですが、最低限数字に強くないとAIの機能は活かせないでしょう。

また数学そのものでなくても、筋道立ててAIを設計していく数学的な思考は必要です。

AIエンジニアに資格は必要?

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AIエンジニアに資格は不要です。そもそもAIは変化が早く、また日々新たなものが生まれています。古い資格にこだわる意味はないということです。強いて言うなら、情報処理系の国家資格はコンピューターの基礎を理解するという意味で役立つかもしれません。

まとめ

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今記事ではAIエンジニアの概要、役割、必要な能力などについて解説しました。AIエンジニアはit技術の中でも最先端で、今後もAIの需要は確実です。しかし最先端であるAI分野の中でエンジニアとして活躍するには大変さがあり、エンジニアの平均レベルも高いです。

ぜひAIエンジニアについて気になっている方の参考になれば幸いです。

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