AIエンジニアとはどんな職業？主な業務内容や必要なスキル・資格など多数紹介

AIエンジニアとはどんな職業？

AIとは人工知能のことで、人間の知的ふるまいを行うソフトウェアやシステムを指します。AIエンジニアとはこのようなAIの開発を行う職業です。

近年ではさまざまな産業がIT化を進めており、AIやディープラーニングを活用するシステムやサービスも増えてきています。そのため、AI開発のスキルを持ったAIエンジニアの需要も年々増してきています。

ITエンジニアとの違い

ITエンジニアは一般的にイメージされるプログラマーやシステムエンジニアなどのことで、プログラミングを行い、システムやアプリケーション開発を行うことが主な仕事です。

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AIエンジニアもプログラミングを行いますが、プログラムの構築を行うことが目的ではなく、AIにデータを学習させることによって問題解決を行うことが主な仕事となります。

そのため、AIエンジニアとITエンジニアは仕事内容や必要とされるスキルに違いがあります。

AIの活用例

AI技術はGoogleなどの検索エンジン最適化や、車の自動運転などの技術に活用されています。検索エンジン最適化とはWebサイト内のコンテンツをもとにAIが質の低いコンテンツや有害なコンテンツなどを判別し、排除することです。

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また、車の自動運転はAIの画像認識機能や音声認識機能を活用することで、車が自動的に対向車や歩行者、信号などを認識し、人と同じように判断する技術です。自動運転技術の進歩により、事故の減少や渋滞緩和などが期待されています。

AIエンジニアの業務内容3つ

AIエンジニアの仕事は、プログラミング言語を使用したAI開発や、AIプログラムにデータを入れる学習、精度を向上させるためのデータの分析といった作業になります。

ここではAIエンジニアの業務内容3つを紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

1：AIプログラム開発

AIプログラム開発はAIエンジニアの仕事の中でも非常に重要な業務です。AIプログラム開発では主にPythonが用いられていますが、端末に組み込むタイプのAIであれば組み込み開発で使用されるC＋＋などが用いられるケースがあります。

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また、AIプログラム開発では機械学習の1つであるディープラーニングという技術が用いられており、ディープラーニングではTensorFlowなどのライブラリを使用して開発を行います。

2：データの解析

AIエンジニアはデータの解析に関わるケースもあります。実際にデータ解析や分析を行うのはデータアナリストやデータサイエンティストの業務であるケースが多いですが、データ解析に必要なデータの提供などをAIエンジニアが行うこともあります。

データ解析では解析結果をもとに、企業の抱えている課題解決のための戦略の立案などを行います。

3：データのクレンジング

データのクレンジングとは、学習のために使用するビッグデータの中から不要なデータを省いていく作業のことです。ビッグデータはさまざまなデータの混ざった膨大な量のデータ群ですが、AIプログラムに学習させる場合、不要なデータが混ざっていると学習の精度が低くなります。

そのため、AIエンジニアは学習を行う前に収集したビッグデータの中から不要なデータを削除するデータクレンジングを行います。

AIエンジニアに必要な知識・スキル7選

AIプログラムの開発やデータ分析などに関わるAIエンジニアには専門的な知識やスキルが求められます。それでは、AIエンジニアにはどのような知識やスキルが必要になるのでしょうか。

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ここではAIエンジニアに必要な知識・スキル7選を紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

1：Pythonの知識

AIプログラムの開発では主にPythonが使用されるため、AIエンジニアにはPythonの知識が必要になります。PythonはAI開発に用いられる標準的な言語とされているため、Pythonのプログラミングスキルは習得しておく必要があります。

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また、Pythonにはディープラーニングに特化したライブラリやフレームワークも豊富に用意されているため、それらの使い方も知っておきましょう。

2：論理的思考

論理的な思考ができることは重要なスキルです。論理的な思考とは、物事を体系的に整理し、筋道を立てて考えることができるスキルのことです。

論理的思考力を身につけることで、複雑に入り組んだ問題を細かく分解し、結論を導き出すこともできるでしょう。

3：機械学習・ディープラーニングの知識

AIプログラムを開発する場合、さまざまなデータを使ってディープラーニングや機械学習を行うことになります。そのため、AIエンジニアには機械学習やディープラーニングに関する知識が求められます。

要件によってディープラーニングを用いる場合と機械学習を用いる場合があるため、どちらも扱えるようになると良いでしょう。

4：統計学の知識

機械学習を行う際には、統計学や数学に関連した論理を利用してデータ解析を行うことになります。そのため、AIエンジニアは統計学や微分積分、線形代数学、確率といった数学的な知識を習得しておく必要があるでしょう。

また、統計処理の方法にも種類があるため、データ解析を行うAIエンジニアには統計処理に関する知識も必要になります。

5：データベース運用の知識

ディープラーニングや機械学習を行う際にはデータが必要になります。そのため、データを整理して格納し、いつでも必要なデータを抽出できるデータベースを運用するための知識が必要になります。

データベースにはMicrosoft SQL ServerやOracle Database、MySQLなどの種類があり、これらのデータベースを扱うSQLのスキルも求められます。

6：クラウドサービスの知識

AWSやGCPなどのクラウドサービスがAI開発に役立つサービスを提供しているため、近年ではクラウドサービスの機械学習ツールを利用するケースもあります。

企業が自社でAI開発の環境を整えるとなると、膨大なリソースが必要となります。そのため、クラウドサービスを利用してAI開発を行うケースも多々あります。したがって、AIエンジニアにはクラウドサービスの知識も必要になるでしょう。

7：ビジネスの流れに関する知識

AIプログラムは企業が抱えているビジネス上の課題をAI技術によって解決することを目的として開発されています。AIが実際にビジネスにどのように活用できるのか考えるためには、基本的なビジネスの流れを理解している必要があるでしょう。

そのため、AI開発に関連したスキルのみではなくビジネスの流れに関する知識も必要になります。

AIエンジニアにおすすめの資格6つ

AIエンジニアは専門的かつ幅広い知識やスキルが必要になる職業となっているため、スキルを身につけるためにも資格取得を行うのがおすすめです。また、資格を保有することで、専門的なスキルを持っていることを証明することもできます。

ここではAIエンジニアにおすすめの資格6つを紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

1：Pythonエンジニア認定試験

Pythonエンジニア認定試験はプログラミング言語のPythonの専門知識を認定する資格です。Pythonエンジニア認定試験には現在「Python3エンジニア認定基礎試験」と「Python3エンジニア認定データ分析試験」の2種類があります。

AI開発ではPythonを利用するケースが多いため、これらの資格を取得しておくとスキルを証明できます。

2：G検定

G検定はディープラーニングの基本知識を持っているかどうか、適切な活用方針を決定し、活用するスキルがあるかどうかを認定する資格です。一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が認定している資格で、ジェネラリスト向けの資格となっています。

取得することで、ディープラーニングをビジネスに活かすスキルを証明することができるでしょう。

3：E資格

E資格はディープラーニングの理論を理解し、適切に実装するスキルや知識を認定する資格です。G検定と同じく「日本ディープラーニング協会」が認定している資格で、こちらはエンジニア向けの資格となっています。

そのため、E資格を取得することでエンジニアとしてのスキルを保有していることを証明することができます。

4：基本情報技術者試験

基本情報技術者試験はITエンジニアに必要な基本的な知識やスキルを認定する資格です。経済産業省が認定している情報処理技術者試験の1区分で、多くのエンジニアが受験している国家資格です。

AIエンジニアに限らずこれからIT人材としてのキャリアを歩む場合は、まずは基本情報技術者の資格を取得するのがおすすめです。

出題範囲はコンピューターシステムやシステム開発と運用、ネットワーク技術、データべース、セキュリティ、経営など非常に広いため、ITエンジニアに必要な知識を網羅することができます。

出典：基本情報技術者試験｜IPA 独立行政法人 情報処理推進機構
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html

5：オラクルマスター

オラクルマスターはオラクルデータベースシリーズの管理スキルを認定する資格です。日本オラクル社が実施しているベンダー試験で、取得することでデータベースの技術力を証明することができます。

試験のグレードはBronze、Silver、Gold、Platinumの4段階となっており、Silver以上は世界で通用する資格となっています。オラクルデータベースの管理や運用、SQLに関する問題などが出題されます。

6：統計認定

統計検定は統計に関する知識や活用力を認定している全国統一試験です。日本統計学会が統計活用能力の体系的評価システムとして実施している検定で、4級、3級、2級、準1級、1級の5段階に分かれています。

AIエンジニアを目指す場合、まずは4級の取得を目指すと良いでしょう。なお、準1級はデータ分析に必要な実社会の課題に対する適切な手法の活用力を認定するレベルとなっているため、高い統計スキルを証明することができます。

AIエンジニアの将来性3つ

ここまでAIエンジニアに必要な知識やスキル、おすすめの資格などを紹介してきましたが、AIエンジニアはどのような将来性が見込まれているのでしょうか。ここでは最後に、AIエンジニアの将来性3つを紹介していきます。

1：需要が拡大している

近年ではAIを活用したビジネスを行う企業の数が増加傾向にあり、AIエンジニアなどのAI人材の需要も拡大してきています。しかし需要に対してAIエンジニアの数は足りていないことから、企業のAIエンジニアへのニーズは今度も高まり続けることが予測されています。

2：人材不足が懸念されている

現在IT業界は人材不足の状況にありますが、その中でも専門性の高いスキルが必要とされるAIエンジニアは特に人材不足の状態だと言われています。

また、少子高齢化によって労働人口の減少が続いていることもあり、AIエンジニアの需要が拡大してもAIエンジニアになる人が足りていない状態です。

このように、需要の拡大と反対にAIエンジニアの数は増えていないことから、今度は深刻な人材不足になることが懸念されています。

3：好待遇の可能性がある

AIエンジニアは一般的なエンジニアよりも高度なスキルや専門性が要求されることから、AIエンジニアになるためには高いハードルを越える必要があります。

また、他のエンジニア職からAIエンジニアに転職することも容易ではないため、企業にとってもAIエンジニアは非常に貴重な人材です。

そのため、企業の中にはAIエンジニアの待遇を優遇しているケースも多く、AIエンジニアになれば非常に良い待遇で働ける可能性もあるでしょう。

AIエンジニアに必要な知識や資格を知って就職活動に役立てよう

AIエンジニアはAIプログラムの開発やデータ解析などを専門的に行うエンジニアです。

ぜひ本記事で紹介したAIエンジニアに必要な知識・スキル、AIエンジニアにおすすめの資格などを参考に、AIエンジニアに求められる知識やスキルなどを習得して、将来性の高いAIエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。