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公開日：2022/05/10 最終更新日：2024/10/08

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。

1 AIエンジニアの仕事内容
2 AIエンジニアの役割
3 AIエンジニアが活躍する場
- 3.1 民間企業
- 3.2 大学や研究機関
4 AIエンジニアの仕事に役立つおすすめの資格
5 AI エンジニアの仕事の魅力
6 AIエンジニアの仕事に向いている人の特徴

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。

機械学習エンジニアになるには、当然ながら機械学習のスキルが求められます。もし未経験からスキルを身に着けたいのであれば、「AIジョブキャンプ」がおすすめです。AIジョブキャンプは社会人向けの「AI教育講座」と業務委託の案件紹介をする「エージェント」サービスがセットになった無料の研修プログラムです。現役のデータサイエンティストによる機械学習を学べるオンライン講座を受講でき、登録料や利用料などは一切かかりません。まずはご登録だけでもご利用ください。

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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。

データエンジニア

データエンジニアは、ビッグデータをはじめとする膨大なデータを分析する際、中にあるデータの基盤を整えたり、整備したりと、「データを使える状態」にします。データサイエンティストやデータアナリストが円滑にデータ分析できるのもデータエンジニアの存在があるためです。

データアーキテクト

データアーキテクトとは、データの構造や流れを可視化したり、分析・改善を行ったりする職種です。いわば「データの設計士」ともいえます。データサイエンティストやデータアナリストは、データアーキテクチャによって設計されたデータ構造のもとで業務を進めます。

プロンプトエンジニア

プロンプトエンジニアとは、AIやコンピューターに対して「命令や指示」をすることで最適な答えを導くエンジニアです。プロダクト開発におけるデータ分析、イメージ画像の作成、メール文面の作成など業務はさまざま。AIに的確な指示を出すことで定型業務の効率化も可能です。

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。

AIエンジニアの仕事に役立つおすすめの資格

AIエンジニアに役立つおすすめの資格として次のものがあげられます。

G検定（ジェネラリスト検定）
E資格（エンジニア資格）
AI実装検定
統計検定
AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01)
Professional Data Engineer
AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
AI-102 Microsoft Azure AI Engineer Associate
DP-100: Azure でのデータサイエンスソリューションの設計と実装
Python3 エンジニア認定基礎試験
Python3 エンジニア認定実践試験
データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル

G検定（ジェネラリスト検定）

G検定は、日本ディープラーニング協会が運営する検定です。「ジェネラリスト検定」とも呼ばれ、AIやディープラーニング、機械学習を用いる業務の従事者、データサイエンティストなど向けに設計されています。

ディープラーニング、機械学習といっても出題範囲は広く、AIの歴史から基礎知識、最新事例や法律分野まで多岐にわたります。深層生成モデルや画像認識分野での応用、ロボティクスなど、ディープラーニングの手法も出題範囲です。

E資格（エンジニア資格）

E資格は、「エンジニア資格」とも呼ばれる、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する資格試験です。主にディープラーニングの知識やスキルレベルを知るための試験で、多くのAIエンジニアが受験しています。合格率は70%程度ですが、受講者の多くが実務経験豊富な人なので難易度は非常に高いです。120分の試験時間に対して100問が出題されます。1問を1分程度で解かなければならないため、スピーディーかつ正確な回答が求められます。

AI実装検定

AI実装検定は、AI実装検定実行委員会（AIEO）が運営する資格試験です。AIから数学、プログラミングの分野を扱っており、個人受験のみならず法人や団体受験にも対応しています。試験は「S級」「A級」「B級」の3つに分かれており、Sに近づくにつれて難易度が上がります。もっとも難易度の低いB級では、まったく知識のない初心者でも受験できる難易度です。AIやディープラーニングの概要や直感的な理解について7つの側面から問われます。

統計検定

統計検定は、一般財団法人統計質保証推進協会が運営する全国統一試験です。1級から4級まで分類されており、1級に近づくにつれて難易度は上がります。データの種類や標本調査、グラフとデータの集計、時系列データ、相関と回帰など統計に関するあらゆる内容が問われるのが特徴です。

たとえば3級の場合、60分の試験時間で4〜5つの出題形式、30問程度の選択肢問題が出題され、100点満点のうち65点で合格となります。データ分析を行う際の効果的なアプローチを学べるうえ、転職活動でのアピールやフリーランスとしての営業活動にも役立てられるでしょう。

AWS Certified Machine Learning-Specialty (MLS-C01)

AWS Certified Machine Learning-Specialtyは、Amazonのクラウドサービス「AWS」が運営する資格試験です。AWSでの機械学習や深層学習ワークロード、アーキテクチャ設計の経験をもつ個人を対象とした試験で、専門的なAIエンジニアリングスキルのレベルを図ります。試験時間は180分、300ドルで受講可能です。

Professional Data Engineer

Professional Data Engineerは、Google社によるクラウドサービス「Google Cloud」が運営・認定する資格です。データエンジニアやAIエンジニア向けの資格で、データ処理システムの設計をはじめ機械学習モデルの構築、ソリューションの品質保証などのスキルが問われます。出題形式は50〜60問の選択式で、試験時間は2時間です。テスト会場による試験とオンラインによる遠隔試験の2つが用意されています。

AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals

AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentalsは、Microsoft社が運営する資格試験です。AIや機械学習に関する基本的な知識や、Microsoftによるクラウドサービス「Azure」の実装について問われます。AIワークロード（AI構築の流れ）をはじめデータのエラーや流出への理解、Azureにおける機械学習の基本原則、自然言語処理スキルなどが主な出題範囲です。

AI-102 Microsoft Azure AI Engineer Associate

AI-102 Microsoft Azure AI Engineer Associateとは、同じくMicrosoft社が運営するAIに関する資格試験です。クラウドサービス「Azure」を活用したAIソリューションの設計や実装にスキルが問われます。AI-900よりも難易度は高く、システムの構築から管理、デプロイメント（アプリケーションやソフトウェアを利用可能な状態にすること）ができるエンジニアが主な対象です。

DP-100: Azure でのデータサイエンスソリューションの設計と実装

DP-100: Azure でのデータサイエンスソリューションの設計と実装も、同じくMicrosoft社が運営するAzureにおける設計や実装スキルを図る資格試験です。機械学習ソリューションの設計と準備をはじめデータの探索とモデル構築、デプロイの実施などが求められます。Azureにて並列分散処理を使った機械学習モデルの学習効率化、ハイパーパラメータ調整の自動化といった専門的なスキルも必要です。

Python3 エンジニア認定基礎試験

Python3 エンジニア認定基礎試験は、AIエンジニアでもよく使われるプログラミング言語「Python（パイソン）」の基本的な内容が問われる試験です。Pythonインタープリタの使い方をはじめデータ構造、モジュール、エラーと例外、標準ライブラリなど幅広く出題されます。

ただし、試験を主催する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が「公式問題集」や「認定模擬問題」を出版しているので、独学しやすいのが特徴。独学な苦手でも、「認定スクール」を受講することで着実にスキルを学べます。

Python3 エンジニア認定実践試験

Python3 エンジニア認定実践試験は、上記で紹介した「Python3 エンジニア認定基礎試験」の上級者向け試験です。特定のデータフォーマットの扱いやインターネット上のデータの扱い、テスト、デバッグ、暗号関係の問題など、より専門的で実践的なスキルが求められます。試験方式はコンピューター上で行うCBT（Computer Based Testing）方式です。試験時間は75分で正答率70%が合格基準となります。

データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベル

データサイエンティスト検定（DS検定）リテラシーレベルは、データサイエンティスト協会が運営する検定です。主に「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」「ビジネス力」が問われます。検定は「見習いレベル」「独り立ちレベル」「棟梁レベル」「業界を代表するレベル」に分類され、レベルが上がるにつれて難易度は上がります。

レベル1の「見習いレベル」でも、プロジェクトにアサインされ、課題解決できる基礎知識が身につきます。レベル2の「独り立ちレベル」では、プロジェクト全体を俯瞰し、マネジメントできるスキルを習得可能。データサイエンティストを学びたいビジネスパーソンや学生が多いです。

AI エンジニアの仕事の魅力

AIエンジニアには次のような魅力があります。

現代社会において重要な仕事
需要が高く給与も高水準
新しい技術や知識に触れる仕事

現代社会において重要な仕事

AIやディープラーニングの技術はめまぐるしく発展しており、金融や製造、医療、交通など多くの分野で活用されています。企業における「DX化」の促進にもAI技術は必要不可欠です。したがってAIエンジニアは現代社会において重要な仕事といえます。

需要が高く給与も高水準

日本全体の生産年齢人口が減っていく中、多くの企業が人材不足にあえいでいる昨今。IT人材も不足していく一方で、AIやディープラーニングを扱える人材の需要は増えています。そのためAIエンジニアの希少価値は非常に高く、高いスキルをもつ人材は給与も高くなりやすいです。

新しい技術や知識に触れる仕事

AIやディープラーニングの分野は時代の最前線ともいえます。毎日のように新しい技術や知識を得られるため、知的好奇心の高い人にはおすすめの仕事です。

AIエンジニアの仕事に向いている人の特徴

AIエンジニアの仕事に向いている人の特徴として次のものがあげられます。

論理的な思考力がある人
好奇心が強く学習意欲がある人
理数系の問題に関心があり得意な人
プログラミングへの関心が高い人
課題解決にやりがいを感じる人

論理的な思考力がある人

AIエンジニアは、機械学習モデルを扱ったり、アルゴリズムを設計したりするのが主な仕事です。そのため論理的思考力は必須といえます。課題を解決するための道筋を立てて、正確に実行していく思考力と実行力が必要です。

好奇心が強く学習意欲がある人

先述のように、AIやディープラーニングの分野は日々めまぐるしく成長しています。毎日のように情報がアップデートされるため、そのスピード感についていける知的好奇心や学習意欲が必要です。常に新しいことを学び続け、それを楽しめる能力のある人に向いています。

理数系の問題に関心があり得意な人

論理的思考力に近いですが、理数系の問題が得意な人もAIエンジニアに向いています。理由は、AIエンジニアのベースとなる知識に「数学」や「統計学」があるからです。数字や統計データを見るのが好きで、論理に基づいて行動できる人に向いています。

プログラミングへの関心が高い人

AIエンジニアには数学や統計学のほか、プログラミングの知識やスキルも必須です。AI開発で人気の高いプログラミング言語として「Python（パイソン）」があり、ほかにも「JavaScript（ジャバスクリプト）」や「R言語」など多岐にわたります。日常的にコードを書いたり、コードを見て課題を突き止めたりする必要があるため、プログラミングへの関心が高いことは重要な条件といえます。