AIエンジニアの企業での役割とは？仕事内容と必要となる知識も解説

多くの企業でデジタル化・DXが進むにつれて、AIエンジニアの需要が高まっています。AIと一口にいっても、対応する分野はさまざまです。具体的にAIエンジニアは企業でどのような役割を担っているのでしょうか。

そこで本記事ではAIエンジニアの仕事内容や現状と今後、必要な知識などを解説します。

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AIエンジニアの仕事を理解しよう

AIエンジニアとは、エンジニアの分類として対象範囲の広い表現です。この項目ではAIエンジニアの定義や活躍する職種、平均年収を紹介します。

AIエンジニアと混同されやすい職種がITエンジニアです。ITエンジニアとの違いも合わせて確認しましょう。

AIエンジニアとは

AIエンジニアとはAI（人工知能）の研究開発、学習、分析、構築、運用まで、あらゆる業務に携わる職種です。

大きく分けると、AI開発を行う「プログラミング分野」と、AIによるデータ分析結果を基にプログラムの改善を行う「アナリティクス分野」の2種類があります。

近年、多くの企業がDX推進の手法としてAIを活用しています。自社に最適なAIシステムの開発やデータ分析を担当するのがAIエンジニアです。

ITエンジニアとは何が違う？

ITエンジニアは、クライアントのオーダーを受けて仕様書に沿ったシステムを開発し運用する職種です。

一方のAIエンジニアは、ITシステムの中でもAIに特化しており、クライアントへAIの活用方法を提案します。そのため仕様書ができる前の上流工程を担う機会が多い職種です。

また開発・運用の手法がある程度確立しているITエンジニアに対し、AIエンジニアはAIへの学習やデータ分析も行います。

AIエンジニアが活躍する職種

AIエンジニアは、プログラム分野の「機械学習エンジニア」とアナリティクス分野の「データサイエンティスト」「データアナリスト」といった計3つの職種に細分化できます。

機械学習とは、コンピュータが未知のデータに対して判断や予測を行う能力を獲得する技術です。さまざまなデータを学習させてパターンや特徴を導き出します。

機械学習エンジニアは、プロジェクトに応じた機械学習システムの開発・プログラムの実装をする職種です。一般的にAIエンジニアといえば、多くは機械学習エンジニアを指します。

データサイエンティストは、ビッグデータから必要な情報を分析し、プロジェクトに合った施策立案およびプログラムの改善を行います。機械学習エンジニアとデータアナリスト、両方の側面を持つ職種です。

データアナリストは、データサイエンティストよりもデータ分析を専門としています。AIでユーザーの行動や将来のニーズを分析・予測し、企業の課題解決手段を提案する職種です。

AIエンジニアの平均年収

厚生労働省による2022年の統計調査を見ると、AIエンジニアの平均年収は約530万円です。成果報酬制よりも月給制や時給制で働いています。

雇用・契約形態は正社員、派遣、業務委託などさまざまです。企業によってはAIエンジニアに限定した高い賃金体系を立てています。

AIエンジニアの現状

IPA（情報処理推進機構）が実施したアンケート調査によると「AI人材が不足している」と回答した企業は全体の34.6％でした。高度な専門性とスキルが必要なAIエンジニアは、人材の確保が難しい状況です。

AIエンジニアがいることで、AIを十分に活用できます。AIの活用は定型業務の自動化を実現し、業務全体の大幅な効率化が可能です。また従来の事業へのAI導入で新たな価値を創出し、競合他社への優位性を獲得できます。

つまりAIを活用できない企業はこのような恩恵を受けられず、AIを活用している企業に大きな後れを取る可能性があります。多くの企業にとってAIの活用が急務であるため、現状AIエンジニアには大きな需要があります。

AIエンジニアの将来性は？

仕事の需要は、社会の変化に伴い変動します。現状AIエンジニアは需要の大きい仕事ですが、今後はどうなるのでしょうか。

またAIの需要を見越して人材を確保する場合、AIエンジニアになった人がどのような経験をしているのか知っておく必要があります。ここでAIエンジニアの将来性とキャリアパスの例を紹介します。

今後も需要は増加

経済産業省は「IT人材需給に関する調査」にて、2018年〜2030年までのAI人材需要・供給を試算しています。試算結果は以下のとおりです。

年を経るほどに需要と供給の差は大きくなると予想されています。今後もAIエンジニアの需要は増加すると考えてよいでしょう。

将来は好待遇も期待できる

需要が大きいことに加え、AIエンジニアは専門性の高い職種です。多くの場合、大学院などで専門知識を学んだ人がAIエンジニアになっています。即戦力となるレベルの高度な知識・スキルを備えた人材は、好待遇が期待できるでしょう。

また、AIエンジニアは国内外問わず評価の高い職種です。すでにAI技術が進んでいる海外では、AIエンジニアが多額の収入を得ています。日本も追従する形でAI技術が進めば、比例してAIエンジニアの収入も上がると考えられます。

キャリアパスの例

新卒で就職したAIエンジニアの多くは、大学・大学院の理学部、工学部、情報工学部などでAIの専門知識を学んだ人です。AIエンジニアの専門学校で技術的スキルを習得した人が就職するケースもあります。

他のケースとしては、AIの研究室職員やITエンジニアからの転職です。時間はかかりますが、このような現場での経験とスキルは、AIエンジニアの仕事にも生かせます。

AIエンジニアが担う3つの仕事

AIエンジニアは3つの職種で活躍していますが、仕事内容に明確な区切りはありません。担当する割合は異なるものの「開発」「学習」「分析」といった3つが、多くのAIエンジニアの仕事です。ここでそれぞれの仕事内容を理解しましょう。

開発

開発は、AIエンジニアにとって最も重要な工程です。近年AI開発には優先的にディープラーニングが活用されています。ディープラーニングとは、より複雑な処理を可能にする機械学習技術です。

そのため、Python言語の他にディープラーニング関連のライブラリを使い、企業の課題を解決できるプログラムを実装します。

学習

開発したAIシステムは、学習させて精度を高めていきます。学習には大量のデータが必要です。多くの場合、機械学習エンジニアやデータサイエンティストが担当します。

学習プロセスにおけるAIエンジニアの主な作業は、開発したAIシステムの調整に必要なデータの収集・作成です。必要に応じてクレンジング（不要データの削除）も行います。

分析

一般的に分析は、AIエンジニアの中でもデータサイエンティストとデータアナリストが担当する仕事です。分析まで行わない場合も、必要なデータの提供を行います。

分析は、学習したAIシステムの精度をさらに高めるための工程です。データを分析・解析結果から課題解決に最適な手法を提案し、運用していきます。

AIエンジニアを育成・確保しよう

人材確保のために、自社でAIエンジニアを育成しようと考えている企業様もいるのではないでしょうか。

しかし、DXの実現や企業の発展に貢献できるAIエンジニアを生み出すのは簡単ではありません。ここでAIエンジニアに必要な知識と資格、育成、確保のポイントを解説します。

必要な知識

開発・分析に携わるAIエンジニアは幅広い知識が求められます。主に必要な知識は以下のとおりです。

・機械学習の基礎知識
・Pythonを主としたプログラム言語の知識
・SQL文法を主としたデータベース操作の知識
・数学的知識

AI開発に携わるには「教師あり学習と教師無し学習」「学習と推論」「回帰と分類」「ディープラーニング」など機械学習に関わる用語の理解が不可欠です。

プログラムの実装には、PythonおよびTensorflowやscikit-learnなどの機械学習ライブラリを活用します。

データベース操作では、ISO（国際標準化機構）で標準規格化されているSQLの理解が最も重要です。他のデータベースに応用できるため、ビッグデータを扱うAIエンジニアは覚えておく必要があります。

AIエンジニアにおいて、数学的知識は根本的かつ汎用的スキルです。データ分析には確率・統計学や微分・積分知識が求められます。機械学習の理解にも線形代数および最小二乗法の知識が必要です。

AI開発を学習する方法

現代では身近なものから実践的なものまで、さまざまな方法でAI開発を学習できます。主な方法は以下のとおりです。

・学習サイトを使う
・本を読む
・プログラミングスクールに通う
・勉強会に参加する

テキスト・動画で公開されているAI学習サイトや多数出版されているAI関連書籍は、マイペースに独学したい方に適した方法です。

プログラミングスクールはプロの講師が教えてくれるため、効率的に学べます。少し手軽に学びたい方には、オンラインスクールがおすすめです。勉強会はプログラミングスクールほど効率に優れませんが、無料で参加できるものがあります。

育成・確保のポイント

自社で優秀なAIエンジニアを育成・確保するには4つのポイントがあります。1つ目は、教育プログラムの開発です。社内にAIエンジニアが複数在籍している場合やAIエンジニア育成の前例がある場合、ノウハウをまとめて教育プログラムを構築するとよいでしょう。

2つ目は、専門性に特化したカリキュラムです。社内で教育ノウハウがない場合、研修会社に委託してカリキュラムを用意してもらいましょう。座学だけでなく、AI導入提案のグループワークなどを取り入れると効果を発揮します。

3つ目は、実践できる職場環境の構築です。育成対象者を入れたチームを作りフォローできる環境で実務を体験すれば、研修で得たスキルを現場に必要なスキルに昇華できます。

4つ目は、報酬設定の見直しです。教育プログラムを用意しても、AIエンジニアになるには大きな労力がかかります。報酬設定を上げると育成者のモチベーションが向上し、興味を持つきっかけになります。

必要な資格

資格がなければAIエンジニアになれないわけではありません。しかし、日々進化する技術に対応するためには、基礎知識を深めておく必要があります。AIエンジニアに必要な資格は以下のとおりです。

AIエンジニアが実現させたツールや活用事例

実際にAIエンジニアは、AI技術を用いて多くの革新的なシステムを実現させました。身近な活用事例には、以下があります。

・お掃除ロボット
・自動運転
・検索エンジン
・クレジットカード
・コールセンター

お掃除ロボットは、内蔵されたセンサーで障害物を避け、間取りや家具の位置を学習し効率的に掃除を行います。自動運転は、画像・音声認識で危険を察知する仕組みです。事故率の減少に貢献しています。

検索エンジンは、AIが表示サイトを最適化しています。ウェブサイト内の文字数やキーワードをデータとして、有害コンテンツを判断し排除する仕組みです。

他にも、クレジットカードには不正使用を探知するAIが、コールセンターではAIによる自動通話機能が活用されています。

AIクラウドサービス『UMWELT』で人材不足を解消！

AIシステムの開発や、AIエンジニアの人材確保が困難な方もいるかもしれません。TRYETINGのAIクラウドサービス『UMWELT』であれば、簡単にAIの活用が可能です。実際さまざまな企業様に活用していただいています。ここでUMWELTの魅力を解説します。

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AIシステムは長期的に大きなメリットがありますが、導入にかかるコストと労力が難点でした。しかし、UMWELTは従来のAIシステムより導入期間を75%、導入コストを90%削減できます。

まとめ

AIシステムの開発・分析を担当するAIエンジニアは、企業の業務効率化や新たな価値の創出、市場における競合優位性の獲得に大きく貢献します。今後もAIエンジニアの需要は増大していくでしょう。

その分AIエンジニアの育成・確保は難しい状況にあります。ぜひUMWELTを利用し、手軽にAIを取り入れてください。導入に不安がある方は、ウェブサイトで無料相談も受け付けています。

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