末永 雄大
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これからの日本ではAIエンジニアが求められている！AIエンジニアの将来性とは？
現在IT業界は売り手市場となっています。
そして、経済産業省の調査によると、今後この流れはさらに加速していく見込みのようです。ITサービスのニーズの増加に伴い積極的なIT投資が続いており、今後企業はますますプログラマーやシステムエンジニアの人材確保に苦労することが予想されます。
デバイス（PC、スマートフォン、ウェアラブル端末など）の多様化や新しい技術の躍進が主な要因になっており、特にビックデータ、IoT、人工知能などの技術者の不足が予想されています。
ことAIエンジニアに関しては、現状でも需要に対して供給が足りていない状況です。ソフトウェアに限らず、メーカー家電や自動車などのハードウェアの分野でもAI開発の需要が増えてきています。
というのも、人が仕様書を書いてプログラムの機能を定義するのに対し、AIはデータからプログラムを作成します。現在では、データ量の増加やアルゴリズムの進化により、仕様書を元にしたものよりAIがデータを元に組んだプログラムの方が賢くなってきています。そうなると、AIによるプログラムが求められる分野も広がり、このAIを制御できる
AIエンジニアの需要は今後ますます高まっていくことになるでしょう。
高収入！AIエンジニアの年収とは
AIエンジニアの年収は世界的には非常に高額になっています。アメリカの求人サイトでは平均年収が1300万円以上になっているところもあり、優秀層であれば3000万～5000万円受け取っています。
日本でもスタートトゥデイテクノロジーズがAIエンジニアの求人として最高報酬1億円で発表したことが話題になりました。AIエンジニアの報酬が高くなっている背景に、その人材の需要の高さと稀少性が挙げられます。
自動運転できる車の開発、顔認証のスマートフォン、対話型スピーカー、Web上での有害なコンテンツの発見など、AIを活用することで実現できるとされるサービスは数多くあります。しかし、AI研究ができると言える人材は少なく、エレメントAI（独立系研究所）によると世界全体で1万人もいないとのことです。そのため、優秀なAIエンジニアは企業で取り合いとなっています。
AIエンジニアの業務内容
AIエンジニアの業務は、システム開発における要件に対してどのようにAIを利用していくか考えていくことです。
システムへの要求を実現するためにAIが利用できるかを検討します。課題がAI技術で解決できるのか、解決できる場合はどのようにデータを入手し、そのデータをどう管理し、どのような方法で処理していくかを考えて具体的な機能に落とし込んでいきます。逆に、現在のAI技術では実現できない要求もあるので、「この要件の解決にAIは使わない」という判断を行うことも仕事になります。
この判断はプロジェクトを成功させる上で非常に重要です。
AI機能を実装してみた結果、「データを思うように入手できなかった」・「リアルタイム制御が求められているのにデータを処理するのに非常に時間がかかってしまい業務が回らない」などの問題が起こって開発した機能が役に立たないと、システムが要件を満たせなくなりプロジェクトが失敗することになります。
AI技術で実現可能かどうか正しく判断してプロジェクトを進めていくことが求められます。
どういった人がAIエンジニアに向いているのか
AIエンジニアは、「ロジカルに物を考えることができる」、「数式を見ても苦にならない」、「新技術に対してのアンテナが高い」などの特徴を持った人に向いています。
ロジカルに物を考えることができる
AIエンジニアは、データサイエンスという領域の仕事を任される職種です。他のエンジニアよりも、データ構造やアルゴリズム、コンピュータサイエンスなどの分野を扱う機会が多く、成果を上げるためには論理的思考が求められます。
数式を見ても苦にならない
AIエンジニアの業務にはアルゴリズムへの理解やそれに基づく計算作業がつきものです。数学的知識は必須であり、常に数式と触れるため、それが苦にならない人でなければAIエンジニアとしてキャリアを積んでいくのは難しいかも知れません。そのため、AIエンジニアには理系出身者が多いとも言われています。
新技術に対してのアンテナが高い
現状、AI技術は発展途中であり、次々に新しい技術も考案されています。技術の移り変わりも早く、現在主流となっているものも数年後には使われなくなっていてもおかしくはありません。そのためAIエンジニアには特に、常に最新の技術に精通してその時点で最適な成果を出すために、新しい技術を学習し続ける意欲が大切です。
未経験でもAIエンジニアになることはできるのか
一般的に未経験からAIエンジニアになることは難しく、転職の際は即戦力となることが求められるので、AIエンジニアの場合はAIに関する業務経験が求められます。そのため、未経験からAIエンジニアへの転職を目指すのであれば、転職後に実質経験者としてすぐに業務に当たることができる状態が望ましいと言えます。
そのためには、自分のスキル・経験を棚卸してAIの仕事に活かせる部分を探し出しアピールできるようにしましょう。AIエンジニアには、PythonやC言語などのプログラミングや機械学習の知識・技術だけでなく、ビジネス上の知識やスキルも求められます。
具体的には、業界知識や顧客との折衝経験などです。顧客からの依頼に応じた成果物を作成するAIエンジニアにとって、顧客とやりとりをするためのヒアリング能力や折衝スキル、データ分析のための業界知識は非常に重要です。
自分のこれまでの経歴で、業界知識に精通している点や顧客とのやりとりの経験などがあれば、AIエンジニアとしてのアピールポイントとすることができるでしょう。
勿論、Pythonや機械学習の知識も前提として習得しておくことが必要ですが、AI開発に活かせるビジネス経験があれば、努力次第で経験者と同様にAIエンジニアとして現場で活躍できる可能性はあります。
AIエンジニアに必要なスキルは？
Pythonのプログラミング技能
AIの開発では、主にPythonやC言語が使われています。AI開発用ライブラリについてはPythonが質量共に充実していることから、実際にはPythonが使われる傾向が多いようです。Pythonが書けることを採用条件としている企業も見られます。
AIと機械学習に関する知識
AIを扱う上では勿論、AIの仕組みや機械学習の概要、どのように利用することができるのかを知っておく必要があります。何をどのようにすれば、データ分析に有用な結果をAIから出力することができるのかを知っておかなければ、AIエンジニアとして良い成果を出すことは難しいでしょう。
データ分析技能
AIは言わば一つのデータ分析の手法として利用されます。データを収集、蓄積し、それらを分析することで、その中から法則やルールを見つけ出し、顧客の要望に沿ってビジネスに貢献する方法を見つけ出すのがAIエンジニアの仕事です。
そのため、データベースの運用からデータの解析手法を含め、データ分析に必要な幅広い知識や技能が求められます。
顧客折衝、業界知識などのビジネススキル
前項でも触れましたが、AIエンジニアには、顧客側との折衝、ヒアリング能力や、自分のいる業界に関する知識が備わっていることが望ましいと言えいます。
AIエンジニアは、データ分析を用いて顧客の要望に沿った学習済みのモデルを作成することを成果として目指します。
そのためには、業務を円滑に進めるために顧客側とうまく折衝する能力や、顧客側がどのような課題を持っていて、どのようなものを求めているのかのヒアリング能力が自ずと必要になります。
さらに、データ分析時に基準設定を行ったり、分析結果からフィードバックをまとめたりするための業界知識も大切です。AIエンジニアとしてキャリアを積む上では、技術的なスキルの他にもこのようなビジネス寄りのスキルが必要なシーンも多くなるでしょう。
転職エージェントを積極的に使いましょう
AIエンジニアへの転職を検討している方は、自分自身で活動されるよりも転職エージェントがおすすめです。
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