AIエンジニアについて今日は紹介するよ！
- AIエンジニアって？
- AIエンジニアの仕事内容って？
- AIエンジニアの年収は？
- AIエンジニアの今後は？
などの疑問をお持ちの方の悩みを解決できる記事になっています！
この記事では、現役のエンジニアがAIエンジニアの仕事内容や今後の将来性、AIエンジニアになる方法について解説します！
記事を読めば、AIエンジニアの仕事内容やスキルについて理解できますよ！
それでは、見てみましょう！
- AIエンジニアに興味がある人
- AIエンジニアに必要なスキルを知りたい人
- AIエンジニアになる方法を知りたい人
目次
AIエンジニアの仕事内容とは
AIエンジニアとは、人工知能(AI)や機械学習を活用したアプリケーションを開発するエンジニアです。
AIエンジニアといっても、関わるビジネスによって仕事内容は変わります。AIを活用したアプリケーションの開発や、ビックデータの解析、自然言語処理など多岐に渡ります。
機械学習エンジニアと呼ばれることもありますが、企業によって呼び方が異なるだけでほとんど同じ仕事内容です。
AIエンジニアのように、データサイエンティストも同様な技術を扱います。しかし、データサイエンティストは、ビックデータの解析やコンサルティング業務が多いです。AIエンジニアは技術寄りですが。データサイエンティストはプレゼンや経営への提案など、ビジネスよりな業務に近いです。
| 職種 | 仕事内容 |
| AIエンジニア・機械学習エンジニア | AI技術を活用したアプリケーションの開発、分析、研究。技術寄りの業務が多い。 |
| データサイエンティスト | ビックデータの解析やコンサルティング業務。ビジネス寄りの業務が多い。 |
AIエンジニアが行う具体的な仕事内容は次の通りです。
- AI技術を活用したアプリケーション開発
- 自然言語処理
- アルゴリズム・学習モデルの開発
- データ分析
また、扱うプログラミング言語も他のエンジニアと異なります。
バックエンドエンジニアが「Ruby」「PHP」「Go」などを使うのに対して、AIエンジニアは「Python」などのプログラミング言語を使用します。
扱うプログラミング言語や技術も異なるので、全く別の職種と理解しておきましょう。
プログラミングとは？初心者向けにわかりやすく解説！
まとめると、AIエンジニアの仕事内容は「AI技術を活用したアプリケーションを開発する」ことになります。
AIエンジニアに必要なスキルとは
では、AIエンジニアが必要なスキルを見てみましょう。
- AI技術に必要なプログラミングスキル
- 機械学習・ディープラーニングの知識
- 機械学習フレームワーク
- 数学の知識
- 自然言語処理の知識
- データ分析
- 統計知識
- データベースの運用
AI技術に必要なプログラミングスキル
AIエンジニアに必要なプログラミング言語は次の通りです。
- Python
- R言語
- C++
- Julia
AIエンジニアに「Python」は必須です。なぜなら、AIアプリケーション開発で使われるライブラリはほとんどPythonでできているからです。
Pythonは、海外で人気の高いプログラミング言語で、PHP、Ruby、JavaScriptと同様にスクリプト言語です。機械学習や自然言語処理系のライブラリで多く使われています。
また、Django などのフレームワークを使うと、Webアプリケーションも開発することができます。
Pythonは、AI開発や機械学習以外の用途にも使えるので初心者におすすめです。
- Webアプリケーション開発
- 機械学習
- スクレイピング
- データ分析
- 「Pythonコース」… Pythonを学んで機械学習の基礎を習得
「Julia」もPython同様に機械学習の用途で使われるプログラミング言語です。Pythonと比べると知名度が低いですが、「実行速度が速い」「Python、C言語と連携できる」などのメリットがあります。
しかし、ライブラリなどはまだ充実していないのが現状です。
「R言語」は統計やデータ分析に用いられるプログラミング言語です。データ解析するための機能が多く備わっています。
「R言語」はパッケージ(ライブラリ)が豊富で、世界中の人々が開発したアルゴリズムを試すことができます。データの可視化やグラフの作成、機械学習の処理をまとめたものなどがあります。
- caret
- ggplot2
- dplyer
- stringr
- ggivis
- lattice
「R言語」は統計解析に特化しています。Pythonに比べると習得の難易度が高く、日本語のドキュメントもまだ充実していないのでPythonを習得した後にチャレンジするのをおすすめします。
機械学習・ディープラーニングの知識
AIエンジニアは機械学習やディープラーニングの知識は必須です。
「機械学習」とは、大量のデータをAIに学習させて、法則性やルールを導き出し、高い精度でタスクをAI自身に行わせることです。
例えば、人の画像認識で言うと、大量の顔のデータを集めて学習させることで「人間の顔」の特徴を分類できるようになります。学習したAIに「犬の画像」を見せても、人の顔としては認識しません。さらに学習すると、一人一人の顔の特徴も分かるようになります。
機械学習は大量のデータから規則性を見つけ出しますが、判断を予測する上で、人間が特徴を指定しなければなりません。例えば、形や色などを指定してそれに沿った解析を行います。
「ディープラーニング」とは、簡潔に言うと機械学習をさらに進化させたものです。機械学習では、予測する特徴を人間が指定しなければならないのに対して、ディープラーニングではAI自身が特徴を見つけ出して学習します。人間の脳神経回路をモデルにした「ディープニューラルネットワーク」を使い、データの解析、予測を行います。
例えば、人の画像認識を学習させる際に、機械学習では色や形を人が指定します。しかし、ディープラーニングでは大量のデータを分析し、AI自ら色や形の特徴を捉えて、人の顔の特徴を分類できます。
こう聞くと、
「ディープラーニングに全て任せよう！」
なんて思いますが注意が必要です。
「機械学習」は人が学習の方向性を制御できますが、「ディープラーニング」はデータによって思わぬ方向にいく可能性もあります。そのため、「ディープラーニング」にも適切なデータの精査と人の手を加える必要があります。
今後、機械学習とディープラーニングは様々な場面で活用されます。AIエンジニアはこれらの技術を使って、ビジネスを促進するのを期待されます。
初心者の人は、まずは本で基礎を学びましょう。
人工知能や機械学習、ディープラーニングを体系的に学べます。
機械学習フレームワーク
Pythonを使うAIアプリケーション開発の場合、機械学習・ディープラーニングのフレームワークを使います。
機械学習で使われる主なライブラリとフレームワークは次の通りです。
- NumPy
- Pandas
- SciPy
- Matplotlib
- scikit-learn
- dlib
機械学習全般のアルゴリズムや統計学、パターン認識、グラフ作成など幅広い用途で使われています。
ディープラーニングで使えるライブラリ・フレームワークは次の通りです。
- TensorFlow
- Keras
- Chainer
- MXNet
TensorFlowは、Googleが開発したディープラーニングのライブラリです。音声検索や言語検索、顔認識など幅広い用途で使われています。ドキュメントやチュートリアルも豊富なので、試してみましょう。
数学の知識
Webエンジニアに数学の知識はほとんど必要ないですが、AIエンジニアには必要です。
- 微分
- 線形代数
- ベクトル
- 行列
- 確率
などを学習しておくといいでしょう。
しかし、数学が苦手でアレルギーを持ってる人も少なくありません。
そんな方は、書籍や動画で数学の基本を学ぶのをおすすめします。
自然言語処理の知識
近年、自然言語処理は注目を集めている分野です。言語に特化したアプリケーション開発をしている企業は世界中に多くあり、AIエンジニアの活躍を期待されています。
データ分析
ビックデータを活用してビジネスを加速させたい企業が増えています。それに伴いAIエンジニアの需要も高まっています。
AIエンジニアの仕事内容は、構造化されたデータから情報を抜き出して、傾向やパターンを発見する業務も含まれます。
- ロジスティック回帰分析
- アソシエーション分析
- クロス集計
などの手法があります。
統計知識
大量のデータを扱うには、統計知識が有用です。
なぜなら、統計学の手法を使うことで、データを読み解く力が向上するからです。
統計知識を学ぶには、次のような項目を理解しておきましょう。
- 標準偏差
- 確率分布
- 推定
- 検定
初心者の方は、こちらの本がおすすめです。
データベースの運用
AIエンジニアは大量のデータを扱います。そのため、データベースの情報を抽出して精査しなければなりません。
データベースで使われるプログラミング言語は、「SQL」です。
SQLの操作ができると複雑なデータをグループ化したり、必要なデータだけを解析できるようになります。
Webアプリケーション開発でも必須になるスキルなので、勉強しておきましょう。
AIエンジニアの年収は？
AIエンジニアの年収は、どのくらいでしょうか。AIエンジニアを目指す人は気になるところでしょう。
複数転職サイトなどを見ると、AIエンジニアの年収は500〜1300万円程度とされています。
実際に、「求人ボックス」によると平均給与は602万円となっています。
引用元: 求人ボックス
日本の平均年収と比べると、かなり高い傾向です。
スキルや経験値の高いAIエンジニアはもっと高くなると思います。
なぜなら、AIエンジニアは機械学習やAI、自然言語処理など、高度なスキル要するからです。
エンジニアは完全に実力社会なので、スキル次第では高収入を狙うことも可能です！
AIエンジニアの今後の将来性は？
AIエンジニアは今後最も活躍が期待されるエンジニアです！
なぜなら、多くの企業は今後もIT化やサービスを展開するため、プログラミングができる人材が必要とされるからです。AIエンジニアはサービス立ち上げの初期フェーズから、保守フェーズまで多岐に渡って活躍を期待されます。機械学習やディープラーニングを用いることで、アプリケーションをより進化させることができます。そのため、今後もAIエンジニアの需要は高くなります。
さらに現在、日本のIT業界は深刻な人手不足に陥っています。実際に、経済産業省のデータによると、2025年には約40万人、2030年には約45万人が不足すると試算されています。
労働人口が年々減少しているのも関わらず、企業はITへの投資をするため、エンジニアの需要が高くなっているのです。
求人サイトでもAIエンジニアの需要が高いのがわかります。実際に、AIエンジニアを探している企業はたくさんいます。
これからAIエンジニアを目指す人は、上記で挙げたスキルを参考にして、プログラミングを始めてみましょう。そして、新しい技術を常にキャッチアップしていけばエンジニアの価値を高め続けられます！
AIエンジニアになるためには
AIエンジニアになるためには、上記であげたスキルを身につける必要があります。
- AI技術に必要なプログラミングスキル
- 機械学習・ディープラーニングの知識
- 機械学習フレームワーク
- 数学の知識
- 自然言語処理の知識
- データ分析
- 統計知識
- データベースの運用
Progateなどのプログラミング学習サイトを活用すれば、簡単にプログラミングを始められますよ！「Python」や「Git」「コマンドラインツール」「SQL」を学べるので試してみてください！
Progateでプログラミングを学習する方法を解説【独学で可能】
次に実践として、ポートフォリオやアプリを作りましょう。
アウトプットすることでプログラミングをより理解できます。
エンジニア未経験者でもできる！絶対ためになる魅力的なポートフォリオの作り方！
基礎ではプログラミング言語の特徴や使い方を学び、実践ではアウトプットすることで効率的にプログラミングを習得できます。
エンジニアになるための具体的なステップは次の記事で解説しているので、参考にしてくださいね！
【初心者のための】未経験からWebエンジニアになる3ステップ【完全保存版】
最短でAIエンジニアになりたい人は
最短でAIエンジニアを目指すひとは、プログラミングスクールに行きましょう！
独学でも勉強できますが、時間がかかるのは事実です。
実践的なスキルをつけるにはプログラミングスクールの方が効率的です。
なぜなら、プログラミングスクールだと実践的な課題をやったり、プロのエンジニア講師にいつでも質問できるので独学よりも早く習得できるからです。
初心者の頃は、エラーに遭遇すると挫折しやすいです。プロに教わった方が自分で調べるより遥かに効率的です。
例えば、TechAcademyだとAIエンジニアに必要な技術を体系的に身につけられます。
- 「AIコース」… AIの構築に必要な機械学習・ディープラーニングを習得
- 「データサイエンスコース」… Pythonを使ってデータ分析の手法を習得
- 「スマートコントラクトコース」… ブロックチェーン技術を学んでアプリケーションを開発
- 「Pythonコース」… Pythonを学んで機械学習の基礎を習得
さらに高度な学習を求めるなら、Aidemy がおすすめです。Aidemy はAIや機械学習専門のプログラミングスクールで「3ヶ月でAI人材になる」ための特別コースが豊富に提供されています。
pythonが学べるおすすめのプログラミングスクール3選【機械学習&AI】
すぐにAIエンジニアに転職した方は検討してくださいね！
まとめ
この記事では、AIエンジニアについてまとめました。
AIエンジニアは今後の将来性も高く、需要の高い職種です。AIエンジニアに転職して、スキルアップすれば高収入も狙えるでしょう。
AIエンジニアを目指す人は、まずはプログラミング学習を始めましょう！
今ではたくさんのプログラミング学習サイトや本があります。実際にコードに触れると、プログラミングの雰囲気を掴めますよ！
皆さんがエンジニアになれるのを応援しています！
