まだ世にない製品やサービスを生み出し、その開発を通して、人々の役に立てることが喜びです。
AIエンジニア専攻
AIエンジニアとは？
AI開発で人々の暮らしを豊かにする職業
AI（Artificial Intelligence：人工知能）とは、人間の知能を再現するように人工的につくられた知能のことで、その開発を行い、ビジネスに活かしていくのがAIエンジニアです。AIはすでに私たちの身近な場面で活躍しています。例えば、車の自動運転、翻訳サイトの自動翻訳、携帯の顔認証、ゲーム、家事ロボットなど、AIテクノロジーを通して様々な分野で私たちの生活を支え、大きく貢献しています。また、企業でも業務効率化や生産性の向上、リスク回避などを目的にAIの導入や取り組みが進んでいます。AIの導入によってこれまでの働き方や常識が大きく変わるとして期待されています。あらゆる分野においてAIの活躍が注目されている今、即戦力となるAI人材の需要がますます高まると考えられます。
AIエンジニアってどんな仕事？
最先端の高度な専門性が求められる
AIエンジニアの主な仕事は、あらゆるデータをAIに与え、それを処理させAIを教育していくことです。高度なプログラミング技術とアナリティクス技術を駆使して、私たちの暮らしを豊かにすることを目的としています。まだ世にない新しいサービスを人工知能（AI）によって創り出し、人々の役に立てることで大きな喜びを感じられる仕事です。AIエンジニアとして、どのようなカタチでAIに携わるかは様々です。AIに必要なデータを与え、AIに機械学習させる機械学習エンジニアやAIに学習させるためのデータ解析や分析に携わるデータサイエンティストと役割によって大きく2つに分類されます。一般的にAIの開発は一人で請け負うものではなく、プロジェクトとして各ポジションの専門エンジニアが協力しあいながら開発に取り組んでいきます。組織の中で活躍するためには、広く浅くではなく、専門性を身につけることが極めて重要です。
要件定義
取り扱うデータ量の決定や機械学習に必要な能力によって、用いるハードウェアの精度が変わってきます。データ分析担当やプロジェクトチーム内で連携しながら要件をまとめていきます。クライアントの意向や機械学習の期間やコストを考えながら適切なデータ量を見極める必要があります。
設計・プログラミング
プログラミング言語の中でもAIの設計には信頼性の高いPythonが優れています。人工知能システムを実際に運用する上で、出力結果の信頼性（精度）に関する情報が重要になることから、ユーザーが信頼性を把握しやすい設計を心がけることが重要です。
検証
処理スピードや実用に耐えうるかという視点で精度や誤差について検証します。人工知能システム特有のテストとして、実際に異常値を入力してみて出力結果を確認することや導入時点での精度を確認してユーザーと共有すること等が必要になります。目標精度に達するまで学習モデルの改良を続けていくことが重要です。
導入後の保守
AIシステムは一定頻度で新しいデータをもとに機械学習を行い、学習モデルを更新していくので、開発段階では想定できなかった問題が後々になって発生するケースがあります。導入前の学習モデルでは高い精度を得られなくなった場合、新しいデータを元に機械学習をやり直したりデータの種類を見直す等の柔軟な対応が必要になります。
どうすればAIエンジニアになれる？
AIエンジニアへの道のり
AIエンジニアになるためには、機械学習のメカニズムについて詳細な知識と深い理解が求められます。さらに、データ解析、確率論、統計学などの数学的知識が必要とされます。これらの知識を独学で身につけるのは困難なため、理数系および情報系専門学校や大学に進学し、専門的な知識とスキルを身につけることをおすすめします。まずはAI開発企業やシステム関連企業で技術者として就職し、エンジニア全般の仕事をこなしながら実務経験を積み、AIエンジニアを目指します。AIエンジニアの仕事は高い専門性が求められるため、世界的に人材不足といわれています。AI市場の拡大に伴い、AIエンジニアの活躍の場は今後ますます広がっていくでしょう。
求められる知識・資質
高度なプログラミングスキル
AI開発に用いられるプログラミング言語で主に活用されているのがPythonです。Pythonは機械学習に使われる開発に役立つプログラムが充実しており、AI開発やデータ解析に欠かせないスキルになるのでプログラミング言語を習得しておくことは最低限の条件となります。
数学・統計学の知識
AIエンジニアとして活躍するためには、数学および統計学の知識が必要です。確率の計算や、微分積分の計算ができれば、AI開発に必要なアルゴリズムを読み解くのに役立ちます。数学的・統計学的な知識や考え方が身についていれば、ロジックも組み立てやすくなり、システムの微調整やデバッグにも取り組みやすくなるでしょう。
データベース全般に関する知識
AIに効率よく学習させるためには、データベースを運用するための知識が必要になります。企業の顧客データは、データベースに保存されています。NoSQLやMySQLといったデータベース管理システムに精通していれば、ビッグデータを効率的に扱うことができ、AI開発に役立つでしょう。
AIエンジニアに必要な資格や試験情報
AIエンジニアになるために、必ず取得しなければならない資格や試験は特にありません。しかし「Ｅ資格（エンジニア）」「Ｇ検定（ジェネラリスト）」といった検定を取得することで、AIに関する知識があることの証明になるでしょう。人工知能技術や、それを活用した製品やサービスに対する市場ニーズは急速に発展し、AIの技術革新も日進月歩です。即戦力となる開発スキルと分析スキルを備え、常に最新の情報に目を光らせ、自らを進化させる向上心が大切です。AIに関する論文や記事を読み漁り、常に新しいことにアンテナを張り興味を持ち続け、学び続ける意欲がAIエンジニアには求められます。
