AIエンジニアは将来性があるって本当？仕事内容や必要な知識・スキルを解説します
AI（人工知能）は、スマートフォンや医療現場など多岐にわたり様々な場面で活用されるようになりました。それに伴い、AI の開発や AI エンジニアの需要はますます高まっています。
AI エンジニアに転向してキャリアアップをしたいと考えている人もいるのではないでしょうか。
この記事では、これから AI エンジニアになりたい人、AI エンジニアとして転職を考えている人に向けて、仕事内容や AI に必要な知識・スキルを解説します。
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Qiita Jobsに登録するAI エンジニアの仕事内容
この章では、AI エンジニアの仕事内容を紹介します。
6 つに分けて解説しますが、所属する企業や研究機関によって任される範囲や役割が異なることがあるため、転職をするのであれば求人内容をしっかり確認しましょう。
企画
まずは企画です。どんな AI を作るかを考えます。 既存サービスやシステムをベースにしたり、論文を読んでリサーチをして見つけた技術や理論を参考にしたりします。
アルゴリズム・モデルの開発
どんな AI を開発するか決まったら、AI が意図通りに動くようなアルゴリズムや学習モデルを開発します。
新しいモデルを作ることもありますが、既に存在している製品などのモデルを横展開することもあります。
PoC 検証
PoC（Proof of Concept）とは概念実証のことで、実証実験と同じ意味で使われることが多い言葉です。
PoC 検証では、作成したアルゴリズム・モデルを実際に使ってみて動作や企画やコンセプトが実現できているかを確認します。 商品やサービスとして本格的に開発するか、企業として投資するかどうかの判断をするために行われます。
AI の開発
PoC 検証が問題なく終わり、事業の投資判断が下されたら、AI の開発に取り組みます。
開発するものは、最近人気の掃除ロボットや検索エンジンを最適化する AI、画像認識を利用した異常検知装置、自動車の自動運転システムなどが例として挙げられます。
データ解析
AI によって生成されたデータを解析し、ビジネスで活用できるようにします。 さらに、解析したものを元にサービスや製品の企画を行います。
この部分はデータサイエンティストと呼ばれる職種が担当することもあります。
運用・保守
既存の AI 関連のサービスや製品にバグが見つかったり問題が起こった場合、修正や変更の対応に当たります。
AI エンジニアに必要な知識・スキル
数学・統計の知識
AI の仕組みを理解し、活用をする立場であるならば、数学や統計の知識は必須です。
微分積分・線形代数・数理統計学など、AI ロジックの基礎となる分野の知識を身につけておきましょう。
機械学習の知識
データをコンピュータに学習させる、機械学習に関する知識も必要です。
さらに、ニューラルネットワークによる機械学習の手法のひとつであるディープラーニングの知識も持っておくと良いでしょう。 結果の予測や画像認識の技術は、色々な領域で活用されるようになっています。
プログラミング言語に関する知識
下記のような言語についての知識や技術が必要とされます。
- Python
- R
- Java
- Lisp
- Prolog
- Haskell
- Julia
- JavaScript
- C++
- Scala
また、下記のようなライブラリ・フレームワークが使われています。
データベースの知識
機械学習などで大量のデータを使うため、それらを効率的に扱うにはデータベースの運用知識は重要です。
AI エンジニアが活躍する場所
この章では、AI エンジニアがどんな場所で働いているのかを紹介します。
大学・大学院などの研究機関
AI エンジニアが活躍する場所として、まず大学などの研究機関が挙げられます。
新しい分野ではありますが、数多くの大学で研究室やプロジェクトが設けられており、最先端の技術に触れながら開発・研究を行います。
一般企業
自社で大量のデータを収集・保有している企業、AI 開発をしている企業、自動車を始めとした機械メーカーで働く AI エンジニアもいます。
外資系企業・日系企業・スタートアップやベンチャー企業など、いろいろな企業が AI エンジニアを募集しています。
AI エンジニアの需要が高まっている背景と将来性
AI を使用した機器や IoT、ビッグデータの活用が普及したことにより、AI エンジニアの需要が増えています。
食品や機械メーカーでは不良品検品、農業分野では農薬散布、医療分野では画像認識での診断など、さまざまな分野に貢献できる技術のため、その開発や普及のスピードが求められているという背景があります。
そのため人手が足りないという企業が多く、AI エンジニアとして活躍できる場はいくつもあります。
個人のキャリアという点でも、最新の技術へ挑戦できる職種であることは大変魅力的です。更なる AI の普及を見据えて早いうちに転身すれば、AI エンジニアとして少しでも多くの経験を積むことができるでしょう。
AI エンジニアにおすすめの試験・資格
この章では、AI エンジニアにおすすめの試験・資格を紹介します。
資格は必ず取得しなければならないというものではありませんが、新しい分野の知識や技術を一定有していることを証明できれば、新しいプロジェクトに参加する時や転職活動などで役立つかもしれません。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験は、IT に関係する基礎知識や情報処理に関わる知識や技能、一定の水準を満たしていることを証明する試験です。
IT の基礎理論や基礎数学、AI エンジニアがよく使う言語である Python など、プログラミング言語の知識や技術について基本的な内容が問われます。
基本情報技術者試験は取得必須としている企業もあるため、それだけ IT や情報処理に関する基礎を身に着けられる資格だと認識されているようです。
実施機関：IPA（独立行政法人 情報処理推進機構） 試験スケジュール：年 2 回 試験会場：全国 受験料：5,700 円
統計検定
統計検定とは、統計に関する知識を用いてデータを分析したり問題解決をしたりする力が一定の水準をあることを認定する民間試験です。
試験は毎年 6 月と 11 月の 2 回実施され、レベルによって下記のように分かれています。 6 月実施：準 1 級、2 級、3 級、4 級 11 月実施：1 級、2 級、3 級、4 級、統計調査士、専門統計調査士
試験勉強を通して、AI エンジニアの業務の一つである統計処理やデータ解析などについて学ぶことができます。
実施機関：一般財団法人統計質保証推進協会 試験スケジュール：年 2 回（受けるレベルにより異なる） 試験会場：全国（受けるレベルにより異なる） 受験料（税込）：6,000 円（1 級「統計数理」・「統計応用」）、5,000 円（2 級・統計調査士）、4,000 円（3 級）、3,000 円（4 級）、10,000 円（専門統計調査士）
ジェネラリスト検定（G 検定）
ジェネラリスト検定とは、ディープラーニングの基礎知識を一定持ち、ビジネスでそれを適切に活用する能力があるかを測る試験です。 AI・機械学習・ディープラーニングなどデータサイエンスに関わる人に向けて開催されています。
AI の知識があまりない人でも幅広く体系的に勉強ができるため、これから AI エンジニアになりたいという人にはおすすめの試験です。
実施機関：一般社団法人日本ディープラーニング協会 試験スケジュール：年 3 回 試験会場：全国（自宅受験も可能） 受験料：12,960 円（一般）、5,400 円（学生）
エンジニア資格（E 資格）
エンジニア資格とは、AI エンジニアや AI を研究する人に向けて情報技術の専門知識を問う試験です。 AI の一般知識や応用数学や機械学習から、プログラミング言語を使っての実装能力を問う内容が出題されます。
資格試験の勉強をすれば、AI に関する実践的な知識が身に付くと言えるでしょう。
E 資格試験を受験するには JDLA 認定プログラムを試験日の過去 2 年以内に修了している必要があるため、受験を考えている人は注意しましょう。
実施機関：一般社団法人日本ディープラーニング協会 試験スケジュール：年 2 回 試験会場：全国 受験料：33,000 円 (一般）、22,000 円 (学生)、27,500 円（会員）
Python3 エンジニア認定基礎試験 / Python3 エンジニア認定データ分析試験
Python の資格試験には、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。
Python3 エンジニア認定基礎試験では、Python の基礎的な文法や知識を問う問題が出題されます。Python の勉強を始めたばかりの人、実力を確かめたい人におすすめの試験です。
Python3 エンジニア認定データ分析試験は、2020 年の春に開始された新しい試験です。 Python を使ったデータ分析に関する知識や分析の方法、数学やデータ解析の知識が問われる問題が出題されます。
すでに Python を習得していて、これから AI 開発や機械学習などに携わりたいと考えている人におすすめの試験です。
実施機関：一般社団法人 Python エンジニア育成推進協会 試験スケジュール：随時 試験会場：全国 受験料：11,000 円（一般）、5,500 円（学生）
AI エンジニアに向いている人
下記のような人は AI エンジニアに向いていると言えるでしょう。
- 好奇心がある
- 学ぶことが好き
- 挑戦することが好き
AI の開発は先行研究や事例が他の分野と比べて少なく、新しいことにチャレンジする機会が多い分野です。 そのため、好奇心を持って取り組んだり日々アップデートされる情報や最新の研究論文を元に学んだりして、未知の課題に挑戦できる人におすすめの職種です。
また、問題解決能力や論理的思考力があることも重要です。
まとめ
いかがでしょうか。 この記事では、AI エンジニアの仕事内容や必要なスキル・資格について解説しました。
AI エンジニアは最先端の分野で働くエンジニアであるため、求められるスキルレベルが高い職種です。 比較的新しい分野なのでキャリアパスが見えにくくはありますが、高度な技術を扱うエンジニアとしてステップアップできる職種だと言えるでしょう。
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