AIエンジニアになるには? 必要なスキル・知識

AIエンジニアになるには? 必要なスキル・知識

AIエンジニアは国内外の多くの企業から求められ、平均年収も高いといわれる技術職の一つです。AIエンジニアになるにはどのようなスキルや知識が必要なのか、注目されるAIエンジニアの仕事内容、スキルや知識を得る方法についても解説します。

AIエンジニアとは

AIエンジニアとは、AI (人工知能) を活用したプロダクト開発や、AIを用いたデータ分析に携わる技術者を指します。AIエンジニアは本来、AIやその周辺技術にかかわるエンジニア全般を指します。しかし現在、企業で活躍するAIエンジニアの多くは、「機械学習エンジニア」か「データサイエンティスト」のどちらかに分けられます。

機械学習エンジニアは、大量のデータと命令を用いて学習しながらタスクを自動的に遂行するような機械学習モデルを作成し、プロダクトに組み入れることを主な業務内容とする職種です。具体的な事例としては、ECサイトのレコメンド機能、Webサービスのパーソナライズ機能などが該当します。機械学習は現在のAIの中核となる技術であり、ディープラーニングもその一つに含まれます。

一方のデータサイエンティストは、AIや機械学習、統計学、数学などを駆使してオンデマンドでビッグデータを分析し、結果をレポーティングする、AIを使ったデータアナリティクスの専門家です。とくにIT、Web系、金融、製薬など大量のデータを扱う業界で需要が高く、最近は製造業 (自動車や航空機エンジンなど) 、広告会社、アパレル会社、ヘルスケア、官公庁などにも活躍フィールドが広がっています。またデータ分析を専門に扱う受託会社やフリーランスで働くデータサイエンティストも増えています。

AIエンジニアの需要が高まっている

AIの活用は現在、多種多様なジャンルに広がろうとしています。たとえば製造分野では、すでに工場での不良品探知、設備保全などへのAI技術の導入が進んでいます。今後は生産ラインの自動化や効率化に加えて、生産システム設計、生産計画策定、在庫管理、見積作成、需要予測、マーケティング、さらには新事業・新製品開発や事業領域の拡大などでもAIが大きな力になると予想されています。

しかし反面、AIエンジニアの数は圧倒的に不足しています。AIエンジニアとしての十分な知識や技術を持つ技術者はまだそれほど多くなく、対象への導入や運用まで任せられる人材となるとさらに希少です。そのためAIエンジニアは高年収になりやすく、キャリアを積めば転職もしやすいという状況が形成されています。また、国内だけではなく、欧米や中国など世界的に見ても優秀なAIエンジニアは高評価・高収入を得られやすいのも特徴です。

AIエンジニアに必要なスキル・知識とは?

AI開発ではPythonやRがよく使用されるため、これらの言語を使ったプログラミングスキルは必須といえます。また、SQLなどを用いたデータベース操作スキル、データ前処理、特徴量エンジニアリングと呼ばれる機械学習モデルの精度やパフォーマンス向上のために活用される技術に関する知識も求められることが多いでしょう。さらに、機械学習にしても、ディープラーニングにしても、これらの技術は驚異的なスピードで更新されているため、常に最新の研究開発動向について情報収集する必要もあります。

これらに加えて、とくに機械学習エンジニアの場合は、さまざまな機械学習アルゴリズムの技法に精通していなくてはなりません。ライブラリを有効活用するための深い知識が求められるほか、ときにはライブラリに頼らず独自の仕組みを構築していくことも求められます。また、単に知識があるだけではなく、機械学習をプロダクトに導入し、運用するためのシステム設計や開発、テストといった手法をマスターしていることも欠かせません。

データサイエンティストにはまず、一般的な機械学習に関する知識、データアナリストとしてのスキルが求められます。専門分野の知識としては、統計学・数学、データの収集・加工・集計・可視化、ビッグデータ処理、分析目的に応じた分析設計などが挙げられます。また、要求される課題について正しく理解し、最適な分析をして分かりやすくレポーティングするといったビジネススキルも重要視されます。

また、これも両者に共通する部分ですが、AIの性能はハードウェアの性能に大きく依存するため、クラウドを含めた基盤 (インフラ) と基盤構築に関する知識を求められることもあります。また、機械学習やデータサイエンスを金融、製造業、ヘルスケアといった特定分野で有効活用するには、それぞれの分野に関する専門知識も学習していかなくてはなりません。

AIエンジニアになる方法

現状、AIエンジニアになるには、大学院で情報科学を学んで修士、博士号を取得するか、大学でAI分野の研究室に所属して知識を身につけてからAIエンジニアを採用している企業に就職するルートが最も一般的です。これはAI分野の知識を身につけられる場が少ないことが関係していますが、最近は専門学校の中にもAIシステム科などの学科を設けたり、学習プログラムを用意したりするところが増えてきています。今後は専門学校で学んだ人材が活躍するようになるでしょう。

また、ITエンジニアがAIエンジニアへと転身していくケースもあります。たとえばPythonエンジニアやRエンジニア、あるいはデータ処理システムの構築や運用を担当するデータエンジニアが興味を持って機械学習またはデータサイエンスについて学び、AIエンジニアへの道を目指すような例です。

さらに、数は少ないものの、AIを積極的に活用する企業が未経験でも意欲や適性のある人材をポテンシャル採用することもあるようです。その場合は企業内の研修や先輩エンジニアから知識やスキルを学んでいくことになるでしょう。


AIエンジニアの需要は今後さらに飛躍的に伸びることが予想されます。AIエンジニアになりたい人は基礎的なスキル・知識を身につける勉強から始めてみてはいかがでしょうか。

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