今需要の高い「AIエンジニア」とはなにか？わかりやすく解説！

最近のAI分野の勢いはすごいですね。

「車の自動運転」「画像認識」などの技術は目を見張るものがあります。

今回は、このようなAI技術にかかわるエンジニア「AIエンジニア」について解説します。

IT業界の中でもひと際注目を置かれ、世界的に見てとても需要の高い職業です。

それでは解説していきます！

AIエンジニアとは？大きく分けて二つの職業がある。

AIエンジニアと聞くと、「AIを作る人」というイメージが強いですが、実はそうとも限りません。

実は、AIエンジニアは、大きく分けて以下のような2種類の分類ができます。

• 人工知能を開発・実装する「機械学習エンジニア」
• データ分析をする「データサイエンティスト」

簡単に言えば、

機械学習エンジニアは、「賢い人工知能を作ろう！」「画像認識ができる人工知能を作ろう！」といった職業。

対するデータサイエンティストは、「大量のデータの分析してより良い判断をしよう！」といった職業になります。

詳しく見ていきましょう。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアとは、皆さんがイメージしているような、人工知能を作る職業です。

そもそも、「人工知能を作る」とは何でしょうか？

何をすれば人工知能は作れるのでしょうか？

現在の人工知能の作り方は、機械学習と呼ばれる学習方法を使うものが一般的です。

機械学習とは何ぞや？って方はこちらをご覧ください。

機械学習と一言で言っても、その技術・アルゴリズムは多岐にわたります。

• 人間の脳を模した学習モデルを使った「ディープラーニング」
• 将来の価値を一番高くするような行動を学習・選択する「強化学習」

これらのよく耳にする単語ですが、どちらも全くことなる機械学習の技術です。

適している分野も違います。

そんな多くの人工知能のモデルの中から、
プロジェクトに一番適したモデルを選択しなくてはいけません。

さらに、

• どんなデータセットを用いるのか？
• 実際にどのように学習させるのか？

といったことも人工知能を作るうえで重要です。

そしてこのようなことを、機械学習エンジニアが決めることになります。

つまり、機械学習エンジニアとは、

人工知能のモデルを決め、実際にデータを学習させる職業

このようにいってもよいでしょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、統計学などの技術を駆使して、データ分析することを主なお仕事とします。

データ分析のめちゃくちゃ簡単な例を出すとすれば、

• 夏は、冷たいものがよく売れる傾向にある。
• 肥満体系の人は、病気になるリスクが高い。

このようなことです。

そしてこのような分析結果が、意思決定の場で活躍します。

例えば、個人経営のラーメン屋の売り上げが上がってきて、新しい店舗を展開したいという状況だったとしましょう。

新店舗はどこにするのが良いでしょうか？

ここでデータサイエンティストの出番です。

ほかのラーメン屋がどんなところに新店舗を展開して売り上げを上げているのか？
人口、人通り、年代、男女比、土地代・・・。

分析するデータはいくらでもあります。

とても関わりの強いデータもあれば、あまり関係のないデータもあります。

その中で、関連性のあるデータを分析し、それらの分析結果をもとに新店舗を展開するのによい判断を導き出す。

これがデータサイエンティストのお仕事の一例です。

このように、データサイエンティストは「多くのデータを分析し、その分析結果を用いて合理的な判断導くこと」を主なお仕事とします。

ちょっと難しく言えば、データサイエンティストとは、

判断が難しい意思決定の場面において、
データ分析結果から合理的な判断を提案する職業

といってもいいかもしれません。

AIエンジニアの需要の高さ

はっきり言って、現在のAIエンジニアの需要はとても高いです。

AIエンジニアの圧倒的な人材不足

そもそも、IT業界自体が全体的に見て需要に供給が追い付いていません。

その中でも、統計学などの知識を必要とするAIエンジニアは、圧倒的な人材不足に陥っています。

そのため、AI開発を行う企業は、喉から手が出るほどAIエンジニアを求めているのです。

AIエンジニアは専門的な知識が必要

AIエンジニアは多少の数学の知識を必要とします。

一番重要な数学の知識は「統計学」でしょうか。

さらには、学習に用いる偏微分の知識。つまり「微分積分学」。

もっと言えば、「線形代数学」の知識もあると、データ処理に活躍することでしょう。

このように、一般的に難しいと思われるような知識を必要とします。

まあ、プログラミング言語Pythonなどの豊富なライブラリ（AI作成キットのようなもの）を用いれば、ほとんどの数学知識を必要としません。

それでも、

「学習でどんなことが行われているのか」

が分かっていなければ、

「どの学習モデルを使うのが最適なのか」
「どのようにパラメータを調整すればいいのか」

もわからないでしょう。

つまりは、AIを深く理解するのには数学の知識が必要なのです。

AIエンジニアの年収は500万円~1400万円が多い

いろいろな求人情報やサイトを見たところ、年収500万円~1400万円が多く見受けられました。

ITエンジニアの平均年収が460万なので、AIエンジニアのお給料はとても高いといえるでしょう。

さらに、外資系ではもっと高くなるといわれています。

その理由の一つに、日本が海外に比べて、まだ人工知能の分野ではそこまで活発になっていないことがあります。

AIエンジニアになるにはどんな知識やスキルが必要？

最終的にAIエンジニアになるにはいろんな方法があります。

例えば、

• インターンや就職をしてAIエンジニアのスキルを学ばせてもらう
• プログラミングスクールのAIコースを受講する
• AI関連のスキルを学べる大学や専門学校に入学する
• 独学で勉強する

などがあります。

どんな方法でアプローチするにせよ、AIエンジニアにとって重要なことを学ばなければなりません。

AIエンジニアに必要な知識・スキル

そんなAIエンジニアに必要な知識・スキルはずばり、

• 高校レベルの数学知識+α
• 人工知能の開発によく使われるプログラミング言語のスキル

この２つです。

高校レベルの数学知識+α

そもそも、AIにかかわる技術はほとんどが数学で成り立っています。

機械学習には欠かせないのがこの数学の知識。

なかでも「微分積分学」「線形代数学」「確率論と統計学」この3強は必須となります。

では、なぜ必要なのか？

それは人工知能を作るための技術に使われているからです。

どのように入力されたデータを処理するか

この部分に数学の知識が使われているのです。

ただ、このような数学の分野を学ばなくても人工知能を作ることは可能です。

用意されたライブラリや技術をうまく使えればいいだけの話です。

しかし、人工知能の深い理解には数学の知識が欠かせません。

優秀なAIエンジニアになるには、遅かれ早かれ、数学の知識が必要になるのです。

プログラミング言語のスキル

人工知能の開発によく使われているプログラミング言語は、

• Python
• R(言語)

などがあります。

これらプログラミング言語の強みは、TensorFlow（テンソルフロー）などの有名なライブラリの存在が挙げられます。

ライブラリとは、人工知能開発キットのようなイメージです。

このライブラリのおかげで、一から人工知能のモデルを構築することなく、スムーズな開発が可能になります。

人工知能関係のお仕事に就きたいのであれば、これらのプログラミング言語のスキルはとても大きなアピールポイントとなるでしょう。

また、それらの有名なライブラリを使わずに、一から人工知能の開発をしたい方もいるでしょう。

そんなガチガチなエンジニアの方には、

• C/C++

というプログラミング言語をおすすめします。

とても速い実行速度で、人工知能の処理速度を底上げしてくれるでしょう。

実際、有名な人工知能のライブラリの中身はCやC++で書かれています。

まとめ

以上「今需要の高い「AIエンジニア」とはなにか？わかりやすく解説！」でした。