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- 公開日：2023年6月12日
- 最終更新日 : 2023年12月31日
現代のテクノロジーの進歩により、人工知能（AI）は私たちの日常生活やビジネスにおいてますます重要な役割を果たすようになり、その結果、AIエンジニアの需要が高まっています。
この記事では、AIエンジニアの仕事内容と役に立つスキルについて紹介します。
AIエンジニアへの理解が深まり、納得のいく就活への一歩となると幸いです。
目次
- AIエンジニアとは？
- AIエンジニアの仕事内容
- AIエンジニアに役に立つスキル
- まとめ
AIエンジニアとは？
AIとは、人工知能（Artificial Intelligence）の略称であり、コンピューターシステムが人間の知能と同様の認識・判断・学習・推論の能力を持つことを指します。
※AIの応用例：自動運転、音声認識、機械翻訳など
AIエンジニアは、AI技術の開発・設計・実装に従事しており、機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を利用して、データの解析や予測モデルの作成、自動化システムの開発などを行います。AIエンジニアは、データの解析やパターンの発見、予測モデルの構築、自動化システムの最適化などによって、組織や企業の成果を向上させることに貢献しています。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアの仕事内容は、ITエンジニアと似ていますが、機械学習のモデルをシステムに組み込む開発や、データの処理を行う業務内容が特徴的です。
開発
機械学習や人工知能（AI）技術を活用して、ソフトウェアやシステムを開発しています。データの収集や前処理、モデルの設計と開発、モデルのトレーニングと評価、モデルの改善と最適化、モデルのデプロイメント、モデルの監視とメンテナンス、そしてコードの管理とドキュメンテーションなどのタスクを担当します。
設計
AIに組み込むデータの管理・加工の方法を設計します。学習結果の検証を踏まえて、アルゴリズムの選定、データの要件定義、モデルのアーキテクチャ設計、ハイパーパラメータの設定、モデルの評価と改善など、AIの特性を理解した上で、必要に応じて修正を行います。
AIエンジニアに役に立つスキル
AIの分野で役に立つスキルについて紹介します。
入社後に仕事をする中で身につくスキルもあるため、就職活動の時点で当てはまらなくても悲観する必要はありません。
数学と統計学
AIはデータに基づいた予測や意思決定を行うため、線形代数、確率論、統計学などの数学的な基礎は重要です。数学的なモデリングや統計学の知識を活かして、データの解析やモデルの開発を行うことができます。
機械学習とディープランニング
AIの中核となる機械学習とディープラーニングの理論と手法に関する知識が必要となります。教師あり学習、教師なし学習、ニューラルネットワークなどの概念やアルゴリズムを理解し、実際のデータに適用できる能力が求められます。
問題解決力と論理思考
AIの分野では、複雑な問題に対して論理的な思考と問題解決能力が求められます。そのため、複雑な課題を分析し、適切なアルゴリズムや手法を選択する能力が重要です。
コミュニケーション能力
AIの分野では、チームでの協力やプロジェクトの進行においてコミュニケーション能力が必要です。技術的な知識やアイデアをわかりやすく伝える能力や、他のメンバーとの円滑なコミュニケーションが求められます。
まとめ
AIエンジニアは、AI技術の発展とビジネスの進化を牽引する重要な存在です。ビッグデータを分析し、洞察を導き出し、予測モデルを構築する能力が求められます。AIエンジニアの仕事は多岐に渡りますが、先進的な技術、社会的なインパクト、問題解決のチャレンジなど、未来を形作るために不可欠な存在です。これらのスキルを活かして、AIエンジニアは組織や企業の成果を向上させるだけでなく、私たちの生活や社会に革新をもたらす一翼を担うことができます。