AIエンジニアとは?プログラミングスキルを活かして先端IT人材に!

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「AI(人工知能)」や「機械学習」といった言葉はすっかり聞き慣れた言葉となりましたが、「AIエンジニア」という職業をご存知でしょうか。実はこのAIエンジニアの数は近年不足しており、今後全世界でますますニーズの高い人材となっていくと言われています。AIエンジニアにはどのようなスキル・知識が求められるのかについてご紹介します。

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目次

AIエンジニアとは?

AIエンジニアとは最先端技術であるAI(人工知能)を開発したり、蓄積されたデータの解析を行ったりする、AIに関わるエンジニアのことです。今ではすっかりなじみ深い言葉となった「機械学習」や「ディープラーニング」といった技術を活用して、様々な技術やサービスが生み出されています。
AIエンジニアの仕事は、プログラミング分野とアナリティクス分野の、2分野に大別されます。プログラミングの分野ではプログラミングによってAI(人工知能)の開発や実装などが行われます。アナリティクスの分野ではAI(人工知能)が学習し構築したデータの解析を行いプログラムを改善するといったことが行われます。
2018年4月に、ZOZOTOWNを運営するスタートトゥデイ社の前澤社長が「7人の天才と50人の逸材求む。天才には最大1億円の年報酬。」とAI人材に対する呼びかけを行ったことに象徴されるように、国内だけでなく世界的にAIエンジニアの需要は高く、今後さらに増えると予想されています。既にアメリカの大手企業では、AIの専門家であれば年間30万~50万ドル(約3300万~5500万円)あるいはそれ以上の給与を得られる程です。

先端IT人材の需要拡大と人材不足

先端IT人材の需要拡大と人材不足

経済産業省は調査によって、「ビッグデータ、IoT、人工知能についてはこれから特に大きな影響を与え、産業界を大きく変革する可能性がある」という公表をしています。また、こうした先端IT技術のサービス化や活用を担う人材を「先端IT人材」と呼び、今後量・質ともに大幅に不足することが見込まれると結論づけました。具体的には、産業界全体で現在先端IT人材は9.7万人、不足数が1.5万人であるのに対し、2020年までにこの人材数が12.9万人、不足数が4.8万人にまで拡大するという試算結果が得られています。

経済産業省 IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果
経済産業省 IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果

画像引用:経済産業省 IT人材の最新動向と将来推計に関する調査結果

このように、今後ますますAIエンジニアのような先端IT人材をめぐる争奪戦が激化していくでしょう。

AIエンジニアに必要な知識・スキルは?

AIエンジニアが身に付けなければいけない知識やスキルは様々で、比較的幅広い分野の理解が求められます。。ここではAIエンジニアになるために身に付けておいたほうが良い知識やスキルをご紹介します。

プログラミングスキル

プログラミングスキルは機械学習を活用したり、一度構築したAI(人工知能)を修正したりする上で、必要になってくる基本的なスキルです。
プログラミング言語の中でも特に多くのAI開発に用いられているのがPythonです。機械学習に使われるライブラリ(開発に役立つプログラムの集まり)が充実しており、AI開発やデータ解析の際に必要になるので、最低限身につけておかなければならないスキルです。他にも、C言語やJavaなどの言語があり、複数の言語をマスターしていればより多彩な機能を搭載したAI開発に対応できます。

機械学習ライブラリ・フレームワークの活用力

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AI(人工知能)開発を行う上で、すでに開発方法が確立されているプログラムを、その都度開発していると時間や労力のロスが発生してしまいます。そうしたことを避けるためにAI開発においてはライブラリ(汎用性の高いプログラムの集合体)やフレームワーク(AI開発に必要な機能を組みあわせて作ったAIのひな型)を活用することがカギになります。特にAI開発でよく用いられているPythonでは、様々な機械学習ライブラリや深層学習フレームワークが、オープンソースで公開されています。こうしたライブラリやフレームワークは世界中で活用されており、実装したい機能に合わせて適切に利用すれば効率的に作業を行うことができます。

データ解析の知識

データ解析の知識

 AI活用において重要となるのはAI(人工知能)に学習させる大量のデータ(ビッグデータ)を集めた後、そのデータをどのように解析するのかという点です。求めている結果を導きだすために最適な解析方法を選択するには、データ解析の方法を学ぶ必要があります。代表的な解析方法としては、以下の三つがあります。

  • クロス集計(2、3種類の属性についての相関関係を分析し、属性ごとの傾向を把握する)
  • アソシエーション分析(商品やサービスの隠れた関連性などを発見する)
  • ロジティクス回帰分析(ある事象の発生確率を予測する)

数学的知識

数学的知識

統計学的な処理によってデータを解析するためには、その理論の段階で線形代数、微分・積分、さらには確立論といった数学的な知識が必要です。統計学の知識などと共に、こうした数学の知識を勉強しておけば、ライブラリやフレームワークを使ったAI開発との差別化を図ることができるでしょう。

おわりに

ビッグデータ、IoT、AI(人工知能)などに携わる「先端IT人材」が今後さらに不足する中で、AIエンジニアはますます需要の高い人材となっていきます。AIエンジニアとしてAI(人工知能)開発や、データ解析したりする上で、土台となる知識・スキルはプログラミング、データ解析、数学的知識など様々です。中でもAI開発に頻繁に用いられるPythonなどのプログラミング言語はAIエンジニアになるには欠かせない基礎的なスキルです。 近年、今回ご紹介したAI(人工知能)についてや、PythonをはじめとしたWebスキル・専門知識をスクールで学びたいという方が増えています。

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