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AIエンジニアの仕事内容

AI技術の発展とともに注目される職業として「AIエンジニア」が挙げられます。とはいえ、まだまだ一般的な職種ではないため、実際の業務内容や就職先のイメージがつきづらいとお考えの方も多いのではないでしょうか。

この記事では、そんなAIエンジニアの仕事内容をわかりやすく解説します。役割や活躍できる場所についてもみてきましょう。

AIエンジニアの仕事内容

人工知能(AI:Artificial Intelligence)とは人間の知覚や脳の働きを人工的に再現したソフトウェアのことで、ビッグデータを利用したマーケティングや医療の場などで活用されています。AIエンジニアはIT分野のなかでも先端技術を活用したものづくりをする技術者に分類されます。そしてAIエンジニアの主な仕事は「機械学習」や「ディープラーニング」などの手法を用いてコンピュータにデータを与え学習させることによって事業に貢献する事です。

わかりやすく言えば、AIエンジニアの仕事は、コンピュータが自力で問題を解くことができるよう粘り強くサポートする教師のような役割といえるでしょう。お手本となる教科書や問題集をわたし、テストや試験のように答え合わせをして、修正箇所や学習の方針を指示することで、コンピュータが実際の問題を解くことができるようにするのです。

例としてチェスを指すことのできるAIを作成する場合はコンピュータに棋譜のデータを繰り返し学習させ、勝利までの道のりを覚えさせることで、得た知識を基にコンピュータが「対局中の場面でどのように指せばよいか」という判断を精度高くおこなえるようにします。

AIエンジニアの具体的な仕事内容は「企画・設計」「AIの開発」「データ解析」「研究やリサーチ」に分けることができます。それぞれ順番に説明するので一緒に見ていきましょう。

企画・設計

企画はどのようなAIを作成するか決める作業です。具体的な開発をはじめるまえにAIが処理するタスクや分析に用いるデータ、検証期間、評価方法などを検討し、プロジェクト内容をチームに共有し、円滑に進められるよう準備をおこないます。どのようなモデルを作成するのか、改善すべき点は何か、その問題はAIで解決することが適切か、といった論点を整理したうえで企画を練ります。

またAIをビジネスの場において活用することを念頭に置く際には「それによってどのような利益を得ることができるのか」を明確にすることも重要なポイントになります。

AIの開発

開発段階では、必要となるデータを収集・処理し、モデルの作成や評価・検証といった仕事をおこないます。目的に応じてアルゴリズムを選定し、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークを利用して開発をおこないます。また、作成したAIモデルをシステムに実装し、業務フローに適用するために、PythonやJava、Cなどのプログラミング言語を用いてAIが動作するためのシステムを作成することもあります。

また、AIシステムの精度を維持しつつ稼働させるためには、定期的なチューニングやメンテナンスといった保守運用の作業も必要です。システムに与えるデータの品質を維持し、システムが認識しやすい形に加工する「データクリーニング」などの処理も行います。

データ解析

AI技術を用いてデータを解析することで得られた結果を経営や事業推進の意思決定に役立てます。何らかの予測や因果関係、費用対効果などを可視化し、コンサルタントやアナリストのような立場でレポートをおこなうことも少なくありません。企業内のデータベースに蓄積された情報だけでなく、ソーシャルメディア上の口コミや気象天候、オープンデータなどの情報も解析する対象となります。

例えばあるスーパーマーケットに蓄積されたPOSデータや来店者の位置情報、商品データ、発注履歴、売り上げや収益などのデータと気温や天気、株価や離職率など社会のデータを組み合わせ、様々な視点から収集したデータの集合をAIで解析し、それを基にマーケティング戦略を決定することがあげられます。

研究やリサーチ

自然言語処理や画像認識、音声認識などAI分野の技術は日進月歩で発展し続けているため、業務を行う上で技術の研究は欠かせません。AIの性能を向上させるために最新の論文や学会発表、ニュースなどを調査することで新しいアルゴリズムや手法をインプットし、実務でアウトプット・検証することが求められます。研究者やリサーチエンジニアの立場でAIに関する基礎研究の業務をおこなうこともあるでしょう。

プロジェクトの初期フェーズでは、技術要素の検討に多くの時間を割くことがありますが、そうでない場合にも、AIエンジニアとしての技術を高めるために自主的に勉強することが必要です。

AIエンジニアの役割

AIエンジニアにはAI(人工知能)を駆使して人々の生活をより便利なものとすることが求められています。実際にAIはビジネスシーンだけではなく日常的な場面でも多く活用されています。例えばお掃除ロボットは部屋の間取りや形状を理解して隅々まで掃除を行う事ができますが、このロボットには「どのような動きで掃除をすればよいか」という問題を解決するAIが組み込まれています。

また検索エンジンや動画配信サービスを利用するときに自分の興味のある分野の広告が出てくることがありますが、「利用者に対するレコメンデーション」の処理にAIのロジックが使われています。このようにディープラーニングなどの技術によって実現されている身近なAIの事例は数多くあります。

企業の中においてAIを活用することでビジネス上の利益を生み出すことも求められています。AIエンジニアはその役割によって「機械学習エンジニア」「データサイエンティスト」「データアナリスト」に分けることができます。それぞれ順番に説明するので一緒に見ていきましょう。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、データサイエンスの素養を持ちながらプログラミングやシステム開発の技能も保有するAI技術者です。目的に応じて学習用のデータ基盤や機械学習システムの実装部分を担当します。データサイエンティストが作成したモデルを実際のシステムに当てはめて利用できるようにするために欠かせない役割といえるでしょう。

機械学習の開発プロジェクトでは、最初から要件や仕様を細かく決めずに開発をスタートすることも多く、その時その時の状況に応じた開発が求められる仕事です。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、ビジネスにおけるAI利用の提案や新規事業の創出、分析プロジェクトの企画といったプロデュースを担当するAIエンジニアです。論理的な思考をもとにデータを活用して判断する理知的な能力、ビッグデータを処理するエンジニアリングのスキルに加え、定量的なデータを活用するための数学や統計学の知識、ビジネスの場において改善策や戦略を提案するためのコンサルティングの知識が求められます。

AIモデルの作成やチューニングなど人工知能のロジックを担当する役割を指してデータサイエンティストと呼ぶこともあります。その際は、より高度な数理統計のスキルが必要となるでしょう。

データアナリスト

データアナリストは、データの分析を専門とする職種です。データサイエンティストと同様にデータの分析結果を基にビジネスの場における意思決定を行います。データを分析した結果を用いて意思決定を行う点では同じですが、データサイエンティストが主として機械学習を用いた分析をするのに対し、データアナリストは統計学の知識を用いた分析を行います。

また顧客に対して解析結果から得られた知見を説明する際には、相手に統計学の知識が無くとも理解できるような説明をすることが求められます。

AIエンジニアが活躍する場

AIエンジニアが活躍することのできる分野としては主に先端技術を使用する大手企業や研究機関が挙げられます。金融業界や広告、製造業などでの導入例が有名ですが、近年は様々な業界で導入が推進されています。例えば、医療においては医師による診断と併せてAIによる診断を行う事によって診断の精度を高める試みがなされています。

また、AIを用いて工場内の画像データから特徴を掴み不良品や故障の検知を行いやすいようにするというような、職人の業務サポートをする形のAIも開発されています。農業においては天気予報などの情報を基に収穫する時期を決定したり、収穫用の機械を自動運転するためのAIが検討されています。農業従事者の負担を機械の手によって減らすことで作業効率を高めることができます。

AIエンジニアはこうした様々な分野の中の実際の問題を解決することのできるAIを顧客のニーズに合わせて開発する仕事です。よってITの分野だけに留まらず問題解決のためにAIを活用することが望まれている分野であればどこでも活躍することができると言えます。次にAIエンジニアが働く場所の代表的な例として「民間企業」と「大学や研究機関」について説明していきますので一緒に見ていきましょう。

民間企業

民間企業においてAIエンジニアは主に営利目的でのAIの開発を担当します。企業の中で開発する以上、予算や人員などの制限が生まれることもあるのでプロジェクトのマネジメントを行いつつAIを活用してビジネス上の利益を生み出すことが求められます。

例として自動運転技術を組み込んだ自動車を開発するのであれば、そのために必要となるAIを予算や人員が定められたプロジェクトの中で開発し、売り上げや収益を会社にもたらすことが役割として求められると言えます。

大学や研究機関

大学や研究機関においてAIエンジニアは主に既存のAIの性能を向上させるための研究やAIの開発における新たな技術の発明を行います。「ディープラーニング」のような機械学習の新たな手法の開発、AIの開発を支える理論の研究などを行います。

大学や研究機関で行われるAIの開発の特徴として民間企業ではビジネス上の利益を生み出すことを主な目的としていたことに対して大学や研究機関では純粋にAIを用いて社会をより豊かなものとすることを主な目的としている事が挙げられます。

そのため民間企業でのAIの開発に比べて予算や費用の制限は比較的少なく、よりAIの開発に集中することができる環境であると言えます。

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