AIエンジニア
曖昧性を許容するソフトやサービスを作る仕事
AI技術＋IT技術＋問題構造化技術＝AIエンジニア
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
AIエンジニアの平均年収
- 20代
- - 万円
- 30代
- - 万円
- 40代
- - 万円
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.AIエンジニア1人(33%)
- 2.研究開発1人(33%)
- 3.ITコンサルタント1人(33%)
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- 3.AIエンジニア1人(33%)
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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。
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仕事の中で、最も楽しいと感じる瞬間はどんな時ですか？
- 現職者大西 真輝株式会社エクサウィザーズ経験: 2年
実際に自分の成果が役立つ時
実証実験などで終わってしまうことも多いため、実際に自分が作成したモデルやアルゴリズムが稼働し役立つことが楽しみにつながる。
いくら良いモデルやアルゴリズムが出来ても、役立たないのでは意味がない。研究者ではないので、実際にどう役立つのかを考えながら開発し、それが実る瞬間というのが大切だと思っている。
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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？
- 現職者大西 真輝株式会社エクサウィザーズ経験: 2年
データがほぼ無い状態で成果を出さなくてはならない場合がある
事前に学習データが入手できるか否かが曖昧な状態でプロジェクトが始まり、実際はほぼ何も無い状態で成果を出さなくてはならないことがある。
このとき、自分たちで手探りでデータを整備しなくてはならなくなったり、あるいは目当てのデータでないもので何かしら落とし所見つけなければならなかったりと、無理をすることになるケースが多い。
理解が進めば、こういったことはあまり起きない将来が来ると信じている。
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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。
- 現職者大西 真輝株式会社エクサウィザーズ経験: 2年
『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。
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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？
- 現職者Akihiro Sato株式会社エクサウィザーズ経験: 5年
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。
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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？
- 現職者Akihiro Sato株式会社エクサウィザーズ経験: 5年
AI技術＋IT技術＋問題構造化技術＝AIエンジニア
