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Artificial Intelligence Engineer

AIエンジニア

4人のロールモデル
20件の経験談

質問あなたにとって、AIエンジニアの仕事とは

AIエンジニアの仕事内容を知る

AIエンジニアの仕事

機械学習などの技術を使ってアルゴリズムやモデルを開発し、問題を解決するAIを作る仕事。



AIエンジニアの仕事として身近な例では、ECサービスのアマゾンで見られるレコメンデーションや、グーグルの検索アルゴリズムなどが挙げられる。



顧客から提供してもらったデータから需要予測などの仕組みを作り出し、納品するような受託案件パターンと、自社で課題を発見してプロダクトを作るパターンがある。



データサイエンティストと近い職種ではあるが、AIエンジニアはアルゴリズムやモデルを実装してプロダクトを作るという違いで特徴づけられることが多い。

AIエンジニアの役割・必要なスキル

  • 課題の発見や設定
  • プロジェクトをどのように進めるかの企画
  • データの収集・加工・整形
  • 機械学習などの技術を使ってソフトウェアやアルゴリズムを開発
  • 開発したものが正常に動くかどうか実証実験をする
  • システムを動かすためのインフラ構築や管理
  • ドメイン知識を深めるための顧客へのヒアリング
  • 技術革新に追いつくための研究・論文のリサーチ

AIエンジニアの将来性

フューチャーワーク指数すべての職業の平均
4.44.3
4人が回答
未来実感
4.54.3
貢献実感
4.54.4
自立実感
4.34.1

AIエンジニアの平均年収

20代
- 万円
30代
- 万円
40代
- 万円
JobPicks回答者調べ

AIエンジニアになるには

AIエンジニアはどこにいる

イメージしやすいのはGAFAのような外資系企業だろう。AIエンジニア的な能力だけでなく、分析・システム開発全般をこなせる万能型が多い。日系企業と比べるとエンジニアへの評価が高いため、給料も全体的に高い。



日系企業だと、AI技術を武器にしたベンチャー、メガベンチャーにいることが多い。大学発ベンチャーで研究を生かした事業を行うところもある。



ベンチャー系の場合、まだ受託案件パターンのほうが多いが、近年は自社のデータを活用してプロダクトを作るところも増えている。



また、コンサルティング企業や大企業の研究所系にもおり、最近では新しく人材を雇い始めているところも多い。大企業の場合は資本が十分にあるため、トヨタ自動車のスマートシティ構想のような大規模で影響力の大きい業務にもたずさわるわることができる。

AIエンジニアの就職・転職事情

新卒採用

多くの場合、大学院修了レベルが求められる。情報系を専攻しており、機械学習を専門の研究で使った経験のある学生が多い。それ以外の分野では、バイオインフォマティクス(生命情報科学)、マテリアルズインフォマティクス(材料開発情報工学)、計量経済学などで機械学習を使った経験があって入ってくる学生もいる。



以前は圧倒的に東大出身者や海外名門大のコンピュータサイエンス学科卒が多かったが、AIエンジニア人口が増えたため、最近は多様な大学出身者がいるという。



中途採用

専門知識が重視されるため、分析で用ることの多いプログラミング言語のPythonや、機械学習のライブラリ(再利用できるプログラムの集合体:PyTorchやTensorFlowなど)を使いこなす技術が問われる。統計学・数学の知識も必要だ。



ただ、上記したような機械学習用のライブラリが充実してきたこともあり、ソフトウェア開発の基礎があれば勉強次第で転身は可能。eラーニングの教材も充実してきており、Kaggle(データサイエンティスト・AIエンジニアのプラットフォームの一つ)で行われるコンペのようなエクササイズを解く機会も増えたことで、独学はしやすくなった。

AIエンジニアのキャリアパス(前職・転職先)

  1. 1.
    AIエンジニア
    1人(33%)
  2. 2.
    研究開発
    1人(33%)
  3. 3.
    ITコンサルタント
    1人(33%)
  4. -
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AIエンジニアの経験談を読む

AIエンジニアの経験談の中から、一部を抜粋して紹介しています。

  • やりがい4件
  • 苦労4件
  • 未経験者へのおすすめ本4件
  • この職業のプロになるには4件
  • 志望動機0件
  • 向いている人・向いていない人0件
  • 副業・兼業0件
  • この職業を一言で表すと?4件
  • 必要な仕事道具0件
  • 職業ならではの業界用語0件
  • AIエンジニアやりがい

    仕事の中で、最も楽しいと感じる瞬間はどんな時ですか?

    • Akihiro Sato
      現職者Akihiro Sato
      経験: 5年
      株式会社エクサウィザーズ

      AIエンジニアがAIを活用できた瞬間

      AIは万能ではない。人間が歯が立たないような課題に対して、AI/機械学習で出来ると考えるのは幻想である。しかしながら、AIで出来ることもまた多くあり、「ある問題を生み出している構造に、どのようにAIを介入させればうまくいくのか?」をデザインするのもまたAIエンジニアの仕事だと思う。様々な技術とAIをうまく組み合わせて、問題を解決できた時、つまりAIエンジニアがうまくAIを活用できた時は非常に面白い。


    やりがいをもっと読む (4)

  • この仕事をやっていて、眠れないほどしんどい瞬間はどんな時ですか?

    • Akihiro Sato
      現職者Akihiro Sato
      経験: 5年
      株式会社エクサウィザーズ

      この問題はAIで解くべき問題なのか?が見えるまでの間

      問題の構造がわからずに、「とりあえずこのデータをAI使って解決できるか見てみよう」というようなお題があった場合、そのまま取り組むと成果が期待できることは(経験上)稀である。したがって、問題の構造を理解し、「そもそもAIで解くべき問題なのか?システム化で対応すべきものではないのか?」といったアプローチを整理し、「本質的に実現可能な技術課題なのか?」を検討し、AIを活用すべき部分を見極めて取り組む必要がある。

      これはデータの前処理やモデル作...

      成よりも前にやるべき作業であり、大変な作業ではあるものの、成果を出すためにはMustであるため、しんどいなあと思いながらも取り組んでいる。


    苦労をもっと読む (4)

  • 転職や就活で、この職業を目指す未経験の方におすすめの書籍は何ですか?理由と合わせて教えてください。

    • 大西 真輝
      現職者大西 真輝
      経験: 2年
      株式会社エクサウィザーズ

      『リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック』Dustin Boswell

      AIエンジニア向けというわけではないが、個人開発のみで生きていくわけでないのであれば、呼んでおく必要がある一冊。

      チーム開発を行う上で、抑えておくべき読みやすいソースコードの書き方が身につく。


      AIエンジニアとしては、力を入れたい分野によって読むべき本が異なるので、自分にあった分野から探していくほうが良いだろうと考える。


    未経験者へのおすすめ本をもっと読む (4)

  • 同業の先輩や同僚にアドバイスされたことで、最も仕事上の教訓になったことは何ですか?

    • Akihiro Sato
      現職者Akihiro Sato
      経験: 5年
      株式会社エクサウィザーズ

      AI技術を使うからAIエンジニアなのではなく、AIで問題を解決するのがAIエンジニア

      AIエンジニアは、AIを使えるからAIエンジニアなのではなく、AIも使って問題を解決するスキルを持つからこそAIエンジニア。

      あくまでAI技術は仕事道具の一つであって、トンカチひとつで家は建てられないように、問題を解決するには広範なIT技術/ビジネスドメインを把握した上で、これらを組み合わせて解決方法をデザインし、実装するという仕事。


      顧客やビジネスメンバーは問題を解決したい・利益を上げたいのであって、AIを使いたいから相談しにきてい...

      るわけではない。ビジネス上の課題の裏に隠れている技術的・システム的・人的な課題の洗い出しと、望ましい状況(To-Be)になると、ビジネス的には何が良くなるのか?を把握した上で、解決手段を(AIも視野に入れて)考えるのがAI(を手段として使う)エンジニア。


    この職業のプロになるにはをもっと読む (4)

  • この職業について未経験の人に説明するとしたら、どんなキャッチコピーをつけますか?

    この職業を一言で表すと?をもっと読む (4)

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