皆さん最近AIが良く話題になっていますよね。
でも、
そもそもどうやって作るの？？
と思う方も多いと思います。
そこでこの記事ではAI技術に精通した「AIエンジニア」についてご紹介します。AIエンジニアには要求されるスキルが多く、またなんとなく難しそうなイメージがありますよね。
この記事では、
- AIエンジニアとは
- AIエンジニアに必要な知識
- AIエンジニアに必要なスキル
- AIエンジニアの需要
について、解説をしていきます。
AIエンジニアを目指す方も、AIに少し興味がある方も、ぜひご覧ください！
この記事の目次
AIエンジニアとは
まず、AIエンジニアはどういった職業なのでしょうか？
AIエンジニアとは、AIに与えるデータを整理したり、機械学習や深層学習のアルゴリズムを使ってデータを解析する職業のことを言います。
あえて分けるならデータサイエンティストや機械学習エンジニアに大別できます。
AIを扱うエンジニアは新しい仕事だと言えるので、こういう細かい分け方についてはまだちゃんと定まっていないところがあります。
ですが求められるスキルに大きく違う部分はなく、どちらもデータの解析やAIの開発を行うのが主な仕事です。AIエンジニアは、プログラマやシステムエンジニアと同じくくりで見られることが多い職業です。
しかし、必要な知識、スキルは大きく違います。プログラマは設計に沿ったプログラムを書くことが仕事ですが、AIエンジニアはデータの解析をするのが仕事です。
もちろんプログラムも書きますが、その他にもより良い構成でAIに学習させて、素早くデータを解析する必要があります。また、AIの学習に使うデータもAIエンジニアが与えなければなりません。
AIエンジニアは科学者のような、より専門性の高い知識と技術が必要になります。
AIエンジニアに必要なスキル
ここでAIエンジニアに必要なスキルを見ていきましょう。
数学的な知識
AIエンジニアには数学の知識が欠かせません。
中でも、
- 微分積分学
- 線形代数学
- 確率論、統計学
の分野について理解が無ければ業務を行うことは出来ないでしょう。
偏微分が機械学習のパラメーター最適化につかわれたり、統計学を使ってデータ解析を行ったりします。さて、scikit-learnなどの機械学習ライブラリを使うだけなら、数学的な知識はあまり必要ありません。
しかしこのようなライブラリも使いこなすためには、パラメーターの調整が必須です。そしてパラメータの調整にはやはり数学的な知識が必要になってきます。
AIエンジニアを目指しているのなら、ある程度の数学的な知識は身につけておきましょう。
データベースの運用知識
AIの内部で動く機械学習や深層学習は、それ単体では効果を発揮しません。機械学習や深層学習といったアルゴリズムは、AIを使ったシステムの一部に過ぎず、学習に使うデータでAIの働きは大きく変わってきます。
大量のデータ（ビッグデータ）をAIに与えることでデータから最適な答えを見つけたり、過去のデータから未来を予測したり、データの解析を行います。
この学習をさせるためのデータを効率良く扱うためには、データベースを運用するための知識が必要になります。
データベースと聞くとWebサイトの運用などをイメージする方も多いと思いますが、AIの分野でもデータベースは十分に活用されています。
業務で得られるデータは多くの場合データベースに保存されているので、解析するにもこれを触れないといけませんよね？つまりMySQLやNoSQLなどのデータベース関係データベース管理システムの知識はデータ解析を行うための必須スキルです！
是非使いこなせるようになりましょう。
ビッグデータの解析知識
AIに学習させるためのデータを取ることができても、どのように学習させればよいのか、またどのようなデータを学習させるのが最適なのかを考えなければ、AIの設計は優れていても、学習結果は良いものにはなりません。
まずはAIエンジニアがどのような手法でデータを解析するのかを知っておく必要があります。
有名で、かつ基本的なデータ解析の方法として、
- クロス集計（2,3個の情報に限定して特定の項目の情報との結びつきを調べる方法）
- ロジスティック回帰分析（結果に対して原因を推測する方法）
- 決定木分析（樹木状のモデルを使って結果に与えた影響を推測する方法）
などがあります。
例えばクロス集計であれば、テレビなどでもよく目にする10代〜60代までの人気とそれぞれの項目について、分析することが出来ますね。
もちろんこれらが全てではなく、それぞれの場面ごとに適したデータ解析の方法は変わっていきます。また、ビッグデータを扱う際にはBigQueryやhadoop、sparkなどを扱う技術が求められます。
更に、ビッグデータを使った深層学習を行うなら、複数のGPUを使うこともあります。
機械学習フレームワークの知識
AIで使われている機械学習は、既にPythonライブラリとして提供されています。
有名なものであれば、
- scikit-learn
- genism
がよく使われています。
また、深層学習のフレームワークも多くあります。
深層学習のフレームワークは、
- TensorFlow
- Chainer
- Caffe
- Pytorch
- Keras
などがあります。
中でもTensorFlowはGoogleが開発したということもあり、全世界で広く使われています。
これらの機械学習フレームワークをうまく使えば、開発時間を短縮することが出来ます。
AIエンジニアの需要
ここまでAIエンジニアに必要なスキルについて解説をしてきました。ここでAIエンジニアの需要はあるのかどうか、調べてみましょう。
現在、AIエンジニアは経済産業省が選ぶ先端IT人材に認定されていて、それらのエンジニアはかなり不足している状況だといえます。
プログラマなどの一般的なエンジニアも不足している状態が続く中、より高度な技術や知識が求められるAIエンジニアは今後も不足していくことが予想されています。
先程のようなAIエンジニアに必要なスキルさえ持っていれば、実際に就職することは難しいことでは無いでしょう。
ただし、AIエンジニアで未経験を歓迎するような求人はかなり少ないの現状で、理系大学卒や理系大学院卒の人材への求人が多くを占めています。
AIエンジニアになりたければ、転職をするという心持ちよりも、データサイエンティストという科学者になる心持ちで学習をしていく必要があります。
AIエンジニアの求人は、こちらの記事を参考にしてみてください！
AIエンジニアの求人
AIエンジニアの需要はたくさんあることがわかったところで、実際にはどれくらいの求人があるのでしょうか。
クラウドソーシングで有名なCrowdworksで調べてみました。
このように、機械学習や深層学習を扱ったサービスの開発が多く見られました。
AIエンジニアの需要の他にも、実際に仕事があることも確認できましたね。AIエンジニアの他にも、Pythonは業務の平均単価がとても高いことで有名です。
詳しくはこちらの記事でご覧ください。
まとめ
今回はAIエンジニアに必要な知識、スキル、さらには今後の需要について、解説をしてきました。
今までAIエンジニアについてはっきりと分からなかった人もこの記事で明確にわかって頂ければ幸いです。
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