こんにちは。理系就活情報局です。
みなさんは、AIエンジニアという仕事をご存じですか？
聞いたことがある、気になっているという理系就活生の中には、こんな疑問を持っている人もいるのではないでしょうか。
「AIエンジニアになりたいけど、オワコンってよく聞く……」
「AIエンジニアはやめとけって書いてあるのを読んだ」
「AIエンジニアはいずれなくなる仕事って本当？」
今回は、注目の職種、AIエンジニアについて紹介していきます。
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AIエンジニアの仕事とは
AIの開発・学習・分析
AIエンジニアとは、主にAIを開発したり、データの学習やAIに搭載するデータの解析を行うと言った、AIに関わるエンジニアの仕事です。
AIは、人間が正確な情報を搭載しないと「正確なデータ」を判別できなくなってしまいます。
そこで、AIエンジニアはAIが学習できるようにデータを用意し、ディープラーニングができる環境を作り出します。
さらに細かく見ていくと、企業の求めるAIを開発していくプログラミング分野と、AIによって出された情報を元に企業が改善できる点を分析していくというアナリティック分野の2つに分けることができます。
他の代表的なエンジニアとの違い
AIエンジニアは、他のエンジニア職と似ている部分があります。
AIエンジニアの求人を探していると、「このエンジニア職と何が違うの？」と疑問に思う理系就活生もいると思います。
他の類似職との違いを理解してみましょう。
◎機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、AI技術の中でも機械学習に特化した仕事で、開発や実装といったプログラミング分野を担当します。
機械学習エンジニアが、機械学習のサービス開発から保守までを担当するのに対して、AIエンジニアはAIの学習やデータ分析などを担当します。
機械学習エンジニアとAIエンジニアは混同されやすい隣接した職業ですが、AI開発における位置付けや担当業務の範囲に差があります。
◎ITエンジニア
ITエンジニアという一見似たような職種も存在しています。
ITエンジニアの場合、クライアントのオーダーに応じてシステムの開発を行っている一方、AIエンジニアは、AIの特性を理解した上でAIがビジネスでどのように役に立つのかという案をクライアントに差し出す仕事です。
ITエンジニアは、JavaやC#といったプログラミング言語を使用することが多いですが、AIエンジニアはPythonやR言語、C++などがメインです。
◎データサイエンティスト
データサイエンティストは、情報科学理論を活用してデータを解析し、成果や課題解決につながる提案を行うコンサルティング的役割の強い職種です。
AIエンジニアとは、データ解析を行うという共通点や関連性はあるものの、具体的な業務内容は異なります。AIエンジニアは、AI開発におけるデータ学習や分析を行う仕事です。
AIエンジニアがやめとけと言われる理由
高度な技術が求められる
AIエンジニアがやめとけと言われる理由の1つ目は、高度な技術が求められることです。
AIの構造は複雑で、AIエンジニアとして働くためにはプログラミングスキルだけでなく、データ処理・IT関連知識・法規・高度な数学知識が必要です。
AIエンジニアは技術的な難易度が高く、職種に求められるスキルが高いため、安易に目指すのはやめろと言われています。
常に新しい情報を追わなければならない
AIエンジニアがやめとけと言われる理由の2つ目は、常に新しい情報を追わなければならないことです。
AI技術は技術の進歩が著しく、AIエンジニアの仕事には継続的な学習が欠かせません。
日々の仕事を行うだけでなく、自発的かつ継続的に学べる人でなければ、AIエンジニアとして続けていくことは難しいと言えます。
人材不足ゆえに激務になりやすい
AIエンジニアがやめとけと言われる理由の3つ目は、人材不足ゆえに激務になりやすいことです。
高度な技術が求められるため、AIエンジニアとして働ける人材には限りがあり、ニーズに対して人手が足りない状態です。自ずとハードワークになりがちで、一人当たりの仕事量が多くなっている現状が、やめとけと言われる理由でしょう。
求人ボックスのデータによれば、AIエンジニアの平均年収は約598万円と高めですが、ワークライフバランスの取れた生活を送ろうと思うと、難しいと言えるでしょう。
将来的に不要になると言われている
AIエンジニアがやめとけと言われる理由の4つ目は、将来的に不要になると言われていることです。
AIエンジニアが仕事に励めば励むほど、AI技術が発展し、結果として仕事を奪われてしまうという見方があります。
しかし、現在のAI技術は発展途上にあり、万能なものではありません。
AI技術が発達したとしても、AIを開発・学習・分析・調整する仕事は必要で、全く不要になる見込みは少ないです。
AIエンジニアに将来性はある？
AIエンジニアの将来性は明るい
AIを搭載した機器やIoT製品が開発・普及しつつある現在、AIエンジニアの活躍の場はどんどん広がっています。
経済産業省「IT人材需給に関する調査（概要）」でも、AI人材の需要は低位でも2030年には13.1万、平均で24.3万人に達すると言われています。
今後ますますAIをリード出来る人材のニーズが増すことが見込まれる以上、AIエンジニアの将来性は期待できるでしょう。
AIエンジニアになるための道のり
求められる職歴と学歴
前述したように、AIエンジニアになるには高度な専門性が求められてきます。
そのため、中心的に活躍する人材は大学院を卒業した人たちです。
AIエンジニアになるには、大学の理工学部や理学部などで、AIにおける専門知識を習得していることが必要です。
大学を卒業したのち、AI人材を求めるIT企業に就職するという形が、AIエンジニアになる順当な道のりと言えるでしょう。
大学院で博士号を習得すれば、AI分野の研究開発を担う大手企業に就職する道も開けていきます。
企業に就職してAIエンジニアになる他にも、大学の研究員や職員としてAI研究に携わる道もあります。
AIエンジニアの需要の高まりとともに、AIエンジニアとしての専門性を身につけられる専門学校やAIエンジニア養成コースも増えてきています。
専門学校においては、pythonなどのプログラミング言語からディープラーニングにおける知識など専門性の高い知識を集中的に磨くことができるため、専門学校に通ったのちにAIエンジニアとして目指すという道のりも良いでしょう。
求められる知識とスキル
AIエンジニアになるための必要な知識とスキルから、主な3つを説明します。
1つ目は、機械学習用の知識とディープラーニングにおける知識です。
AI開発において、新しいプログラミングが開発される度行っていると、労力や時間が無駄になってしまいます。
そこで、ディープラーニングを活用することで、無駄を省くことができます。具体的には、AIのひな型と言われるフレームワークやプログラムの集合体であるライブラリを活用することで、AIが自ら膨大なデータを用いて学習するようになるということです。
2つ目は、プログラミング知識です。
AIエンジニアとして活躍するために、PythonというAIと相性が良いプログラミング言語を理解していることが求められます。
Pythonというプログラミング言語はAIにおけるディープラーニングにも用いられているため、AIエンジニアに必須と言えるでしょう。
3つ目は、データを解析していく知識と解析するための数学的知識です。
AIにディープラーニングなどのデータを蓄積したのち、それらのデータをどのように解析するかが大事になってきます。
AIにおけるデータの解析方法として挙げられるのが、クロス集計、アソシエーション分析、ロジスティック回帰分析です。
これらのデータを分析するためにも、線形代数、微分積分、確率論、などの数学的知識も必然的に求められます。
数学的知識を用いることで、ライブラリやフレームワークを使ったAI開発との差別化にも繋がるでしょう。
取っておきたい資格
AIエンジニアには高度な技術が求められるため、目指すならば自分の持っている知識やスキルをしっかりアピールすることが必要です。
IT技術者としての基礎入門的な役割を果たす国家試験・基本情報技術者試験は、AIエンジニアを目指す一歩手前として、IT技術を全般的に学ぶのに適しています。
他にも、G検定と呼ばれるディープラーニングを活用における知識を証明する資格や、E資格というディープラニングを実装する技能を証明する資格など、AIエンジニアに必要な知識を証明する資格は数多くあります。
AIエンジニアを目指すにあたっては、必要な勉強をしながら資格を取得しておくと、就活において有利に働くでしょう。
AIエンジニアに向いている人の特徴
好奇心旺盛な人
AIというのは、これからどんどん発展していきます。
そのため、発展に伴う新しい知識における好奇心や吸収していく向上心が大事です。
変化に対応していきながら、好奇心を持って最先端技術を学んでいくのが好きという人はAIエンジニアという職種はとても向いています。
問題への解決意識が高い人
次に挙げられる特徴として、問題への解決意識を高く持てる人が挙げられます。
前述したようにAIエンジニアにおいては人手不足がシビアな問題になっています。
そのため、一つの企業の中でAIエンジニアは1人だけという場面も考えられなくもありません。
そのような中でも、単独でモチベーションを失わず問題解決に取り組んでいく姿勢というのはとても大切です。
論理的に物事を考えられる人
論理的思考ができる人は、AIエンジニアに向いています。
AIエンジニアはプログラミングスキルに加え、論理的に物事を考えて、数学・統計のスキルを発揮できると有利です。
アルゴリズムの読み解きやデータ分析・処理には、データをもとに論理立てて思考できる力が不可欠になります。
まとめ
AIエンジニアは、将来性もあってニーズも高い職種です。
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