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AIエンジニアとは
AIエンジニアとは、AIの精度を高めるためのデータの整理や、機械学習や深層学習のアルゴリズムを用いたデータ解析を行う技術者だと定義することができます。
エンジニアとはいっても、一般的なプログラマーやシステムエンジニアとは行う業務の内容が大きく異なることが特徴です。
AIエンジニアはデータの解析が仕事の目的となっていることが多く、設計に沿った動くプログラムを組むといった一般的なプログラマーの仕事とは性質も大きく異なっているのが通常です。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、AI技術を用いたシステムに関する業務を行うエンジニアです。
AIエンジニアの仕事は、大きく分けると「企画」「開発」「テスト」「解析」「研究」などに分けられます。
華やかに見えるAI開発ですが、AIの精度を上げるために、地道な作業が繰り返し発生することも少なくないようです。
特に、さまざまなデータを追加して多数のパターンで検証を繰り返すというのは、AIエンジニアの地道な作業のひとつと言えるでしょう。
企画
企画では、課題解決のためにどのようにAIを活用するか立案します。
AIエンジニアはプログラムだけかければいいというわけではなく、ビジネスまわりもある程度理解できないいけません。
AIの技術をわかっているだけでは、それを使ってどのようにビジネス上の課題を解決するか判断できません。
幅広い知識と視野をもってAI技術による解決策を企画する必要があります。
開発
企画ができたらPythonなどの言語を使用してAIシステムをプログラミングしていきます。
実証実験によって有効性が確認されたアルゴリズムを元に、リリースを目指してAI開発を進めていきます。
AIが正しく学習していくための数学的な手順であるアルゴリズムやモデルを開発することは、AIエンジニアの主な仕事の一つです。
モデルとは、未知のデータが入力されたときに結果を予測できるようなロジックのことです。モデルを作るためには、まず予測したい事象に関する大量のデータが必要になります。
このデータをアルゴリズムにかけることによって、モデルが構築されます。
開発されたAIに学習させるための学習データや学習モデル、アルゴリズムなどを準備し、ディープラーニングなどの機械学習手法でAIに学習させます。
テスト
学習が進んだら、AIが学習した内容が正しいか、学習に沿って行われた処理が正しいか、などを検証します。
開発したアルゴリズムは、その動作が正しいかどうかを検証する必要があります。PoC（Proof of Concept）とは、本番開発に着手する前に試行的に機械学習を行うことです。
PoCを行うことで、想定通りの精度であるか、想定外の動きがないかなどを検証することができます。開発者は、PoCの結果を踏まえて、開発段階に進んでも問題ないか、システムの見直しが必要かを検討します。
解析
統計学なども駆使して、収集されたデータを分析します。
研究
最先端の分野であるAI分野は、日々技術革新が起こり続けています。
そのため、論文を読むことで最新技術をキャッチアップし、最新情報を踏まえた研究をしていくことが必要です。
AI開発の現場にはリサーチエンジニアという職種があります。
リサーチエンジニアは、問題の発見から問題を解くためのアルゴリズムの調査・考案・改良、実証コードの作成までをリサーチに基づいて行う職種です。
こういった役割が設けられるほど、AI開発ではリサーチが重要視されています。
企業が求めるAIエンジニアとしてのスキル
企業によって求めるスキルレベルには違いがありますが、AIエンジニアに必要な知識やあると望ましいスキルには、以下のようなものがあります。
プログラミングの知識
AIエンジニアは、AIシステムの開発でプログラミングを行います。
使用するプログラミング言語のコーディングスキルは不可欠とも言えます。
プログラミング言語としては、もっともよく用いられているのはPythonです。
他にはC++などもあります。
基本構文についての理解のみならず、オブジェクト指向などのプログラミングにかかわる普遍的な理論まで習熟できるとなお高い素養を示すことができるでしょう。
時間がないかたはまずはPythonをおさえるようにしておきましょう。
機械学習やディープラーニングの知識
機械学習は、与えられたデータからコンピューターが特定パターンの検出や予測などを行う技術です。
AIエンジニアには機械学習システムを開発するために必要となるアルゴリズムやパターン解析といった専門知識が必要となります。
ディープラーニングは、生物の神経ネットワークの構造を模した人工ニューラルネットワークを多層構造にすることでコンピューターの学習能力を高める手法です。
こちらもAIエンジニアが習得しておくと実務に役立つ知識です。
AIは、膨大な量のサンプルデータを用いて、徐々に機械による判断の精度を向上させていくという考え方でできているものです。
このような機械による学習プロセスについての全体的な流れの理解があると、いざAI開発の実務にかかわる際にも業務の理解がスムーズに進みやすくなると考えられます。
数学や統計学の知識
統計学に関してはAIエンジニアのデータ収集や解析時に役に立ちます。ビッグデータの解析ができる場合も同様です。
機械学習の基礎になるのは、統計や微分積分、線形代数などの数学です。
機械学習のプロセスについての理解を表面的なものにとどめるのではなく、数学という基礎に根ざした理解に高めることができれば、より応用も利かせやすくなります。
データベースの知識
AIエンジニアの仕事が膨大な量のデータを扱うものであることはこれまでも述べてきた通りですが、膨大な量のデータを扱う技術として、データベースという領域の知見もあると役に立ちます。
企業などが保管する大量のデータは通常、SQLというコンピュータ言語によって操作されるものであり、これについての知見もあると業務で役立つ場面が多数あります。
