AI開発・運用に関わる新時代のエンジニアになるためには?AIエンジニアとは?仕事内容、知識・スキル、将来性を解説

最終更新日:2020年8月12日

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近年、AIの実用化が進んだことから、AIアルゴリズムの実装や分析・モデリングなどを行う職種が増えました。こうした職種は「AIエンジニア」と呼ばれ、次代を担う先端人材として注目されています。ただし、AI関連の分野は高度な専門性を要する業務が多いため、転職に際しては一定の知識・スキルが必須です。ここでは、AIエンジニアの仕事内容やスキル・知識、将来性などについて解説します。

1. AIエンジニアとは?

まず、AIエンジニアの定義について解説します。AIエンジニアは、厳密に言えば「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」など、AIやデータ関連の専門職種の総称と言えます。主に次のような2タイプに分類できるでしょう。

データサイエンティスト寄りのタイプ(機械学習エンジニアの要素を含む)

このタイプは、データサイエンティストと機械学習エンジニアの要素を併せ持つため、「アナリスト・研究者寄りのスキル」+「エンジニアスキル」が求められます。具体的にどのようなスキルが求められるかは、後ほど詳しく解説します。

エンジニア業務に特化したタイプ

このタイプは、エンジニア業務に特化しています。現代のAI開発において中核的な位置づけである「機械学習」に関するアルゴリズムを実装したり、AIに投入するデータの準備を行ったりするスキルが必要です。

2. AIエンジニアの仕事内容

前述の内容を踏まえ、それぞれのタイプごとに仕事内容を具体的に見ていきましょう。

データサイエンティスト寄りのAIエンジニア場合

コンサルティングやアナリティクス関連業務
データサイエンティスト寄りのAIエンジニアの場合は、コンサルティングやアナリティクス業務も担うことが多いです。例えば、次のような仕事が挙げられます。
 

  • ・経営課題の把握、戦略立案

    ・業務課題の洗い出し、優先順位付け

    ・解決の対象とすべき課題(ターゲット)の選定

    ・達成目標の明確化

    ・課題解決、目標達成に向けた仮説立案


こうした業務は、AIが登場する以前から、事業企画部門やコンサルティングファームが担ってきました。近年は、データ活用を前提とした経営戦略の広まりを受け、データサイエンティストやAIエンジニアが積極的に関与するようになっています。

データ取得・収集環境の構築と分析
仮説の立証に必要なデータを収集し、分析が可能なレベルに加工します。さらに、データ収集に適した環境構築を担当することもあります。また、事業・業務の改善に役立つ情報を見つけ出すため、データ分析も行います。

仮説検証と提言
仮説と分析結果を比較し、検証を行います。また、事業・業務の改善に役立つ項目をKPIとして設定し、レポートにまとめます。さらに、経営改善に必要な提言を行うこともあります。

エンジニア業務に特化したタイプの場合

アルゴリズムの開発、実装
機械学習エンジニア寄りのAIエンジニアは、AIアルゴリズムの開発・実装が主な仕事内容です。機械学習およびディープラーニングを用いるAIアルゴリズムを設計し、実装のためにコーディングも担当します。

機械学習に用いるデータ収集・整形
また、機械学習に用いるデータ収集や整形に関わるシステム構築を担うこともあります。ただし、近年はデータの準備コストを低減するためのツール(データプレパレーションツール)も活用されているため、こうしたツールへの対応も仕事に含まれるかもしれません。

3. AIエンジニアになるために必要なスキル・知識

次に、AIエンジニアになるために必要なスキル・知識について解説します。ここでも、「データサイエンティスト寄り」「エンジニア寄り」という2タイプに分けて見ていきましょう。

データサイエンティスト寄りのAIエンジニアのスキル・経験

データ分析・レポーティング
SPSS、SAS、R、Pythonなど、特定のプログラミング言語や統計ツールを用いてデータ分析やレポーティングを行うスキルです。また、情報を分析・レポーティングによって経営層の意思決定をサポートした経験があれば、評価の対象になりやすいでしょう。

効果検証(因果推論など)、およびそのデザイン
施策が成功・失敗した原因をデータから読み解くためのスキル・経験も必要です。端的に言えば「効果検証」のスキル・経験を指し、例えば、A/Bテストでマーケティング・プロモーションの効果検証を行った経験や、独自の効果検証方法を構築するスキルなどは、評価される傾向にあります。

データベースの基本知識、SQLの読み書き
AIエンジニアは日常的に大量のデータを収取・加工するため、DB上のデータを操作するためのスキルは備えておきたいところです。特に、基礎的なSQLの読み書きは必須知識といえます。

エンジニア特化型のAIエンジニアのスキル・経験

エンジニアとしての基礎スキル
エンジニア特化型のAIエンジニアの場合は、システム設計、開発、運用など、一般的なITエンジニアと同等のスキル・経験が必要です。また、あくまでも目安ですが、設計・開発・運用に関わった経験が3年以上あれば、評価の対象になりやすいでしょう。

コーディングスキル
機械学習エンジニアとして、アルゴリズム開発・実装などを行うにあたり、まず押さえておきたいのは「Python」「R」「C/C++」に関するスキルです。これらは、機械学習の分野で頻繁に使用されるため、独力でコーディング・テストが行えるレベルは必須になります。
さらに、「scikit-learn」や「TensorFlow」など、機械学習に特化したフレームワークを用いた開発スキル・経験も備えておくと良いでしょう。

データベースの基本知識、SQLの読み書き
データサイエンティスト寄りのAIエンジニアと同様に、データ取得・操作に関するスキルも重要になります。

概念実証モデル運用の経験
「概念実証」とは、ある施策の「実現可能性」「効果・効用」について、技術的な観点から検証するプロセスを指します。一般的には「PoC(Proof of Concept)」とも呼ばれ、PoCの経験があるエンジニアは、経営層や部門長から依頼を受けて、投資判断のサポートを行うことができる場合もあります。

パブリッククラウドの活用経験
AIの開発・運用は、今やクラウド環境がメインといっても過言ではないでしょう。AWSやGCPなど、メジャーなクラウド環境は多くのAI開発・運用プロジェクトで使用されているため、クラウド開発環境の活用スキル・経験も備えておきたいところです。

4. AIエンジニアになるためのキャリアパス

最後に、AIエンジニアになるためのキャリアパスについて解説します。ここでは、IT業界出身者とそれ以外の場合を分けて見ていきましょう。

IT業界経験者(エンジニア経験者)の場合

既にAI開発に用いられる言語(Python、C++、Rなど)のスキル・開発実績などを持つ場合には、まず「機械学習に特化した開発スキル」を身に着けてみてください。具体的には、数理モデルのコーディングや、機械学習用のライブラリを活用するスキルです。また、これらの技術的なスキルと同時に、データサイエンティスト寄りのスキル(データ分析、レポーティング、効果検証など)を磨いておきましょう。

その後は、ある程度準備が整った段階で、「機械学習エンジニア」への転職を目指し、1~3年程度の実務経験を積みます。最終的には、社内にAIエンジニアのポジションがあるかどうかによって、昇進・転職を選択することになるでしょう。

IT業界未経験で技術的なバックボーンが無い場合(エンジニア未経験者)

前述のように、AIエンジニアに要求されるスキル・経験は、技術的なものだけではありません。したがって、アナリストや研究職としての実務経験があれば、評価の対象になる可能性は高いでしょう。ただし、エンジニアスキルは必ずと言って良いほど必要になるため、独学やスクールの活用などによって、自己研鑽を続けるべきです。まずはアナリスト業務やデータサイエンス業務を主体としたポジションを目指し、そこからエンジニアスキルを磨きながら昇進・転職の機会をうかがう、という方法が良いかもしれません。

また、IT業界未経験で、アナリスト・研究職などの経験もない場合は、かなりハードルが高い転職になるでしょう。AIエンジニアになるためには、最低でも「IT」と「分析、検証スキル」のどちらかが身に付いた状態であることが求められるからです。そのため、まずは一般的なITエンジニアやデータアナリストなどを経験し、ある程度の実績を積んだ後に、転職活動を行ってみてください。

5. まとめ

ここ5年ほどで、AIは一気に実用化が進み、AIアルゴリズムの実装やAIを活用した分析・モデリングなどを行う職種が増えました。しかし、AIエンジニアの数は需要に追い付いていない現状があります。今後もAI需要が拡大するのに伴い、AIエンジニアの需要も高くなることが期待できます。日本国内でも付加価値の高い人材として高い評価を得られると見込めるため、転職にはおすすめの職種と言えるでしょう。ただし、AI関連の分野は高度な専門知識を必要とする業務が多いため、一定の知識・スキルを習得したうえで転職活動に取り組んでみてください。

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