Akihiro Sato

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。

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。

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。