AIが身近な技術になるにつれ、それを作り支える「AIエンジニア／機械学習エンジニア」という職種への注目が高まっています。名前は知っていても、実際にどんな仕事をしているのかは分かりにくいかもしれません。この記事では、AIエンジニア／機械学習エンジニアの役割や仕事内容、関連する職種との違いまでを、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。
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AIエンジニア／機械学習エンジニアとは？
AIエンジニア／機械学習エンジニアとは、データから規則性を学ぶ「機械学習」の仕組みを設計・開発し、AIを実際のサービスや業務に組み込む仕事を担う職種です。AIが正しく学び、役立つ働きをするよう、その土台となる仕組みづくりを手がけます。
具体的には、学習に使うデータを準備し、目的に合った仕組みを選んで学習させ、その結果を実際に使える形へと整えていきます。完成した仕組みが安定して動き続けるよう、運用や改善に関わることもあります。
いわば、データからAIに学ばせ、その力を実際の場面で活かせるようにつなぐ役割と考えると分かりやすいでしょう。研究に近い面と、開発に近い面の両方を持つ職種です。
AIエンジニア／機械学習エンジニアが重要な理由
この職種が重要とされるのは、AIの仕組みは自然に出来上がるものではなく、データの準備から学習、運用までを丁寧に組み立てる専門性が欠かせないからです。適切に作られていなければ、AIは期待した働きをしてくれません。
AIを活用したいという需要が広がるなかで、それを形にできる人材の存在感は増しています。AIの可能性を実際のサービスへとつなげる担い手として期待されていると言えるでしょう。
AIエンジニア／機械学習エンジニアが使われる場面
この職種の仕事は、AIを活用するさまざまな場面で必要とされます。代表的な例を見てみましょう。
- 画像や文章を自動で判別する仕組みを作る場面
- 過去のデータから今後の傾向を予測する仕組みを作る場面
- おすすめ機能など、AIを使ったサービスを開発する場面
- 作ったAIの仕組みを運用し、精度を改善していく場面
AIエンジニア／機械学習エンジニアの仕組み
この職種の仕事の進め方は、おおまかに次のような流れで考えると分かりやすいでしょう。
- AIで解決したい課題や目的を明確にする
- 学習に使うデータを集め、整える
- 目的に合った仕組みを選び、学習させる
- 学習した仕組みの精度や働きを確かめる
- 実際に使える形に整え、運用しながら改善する
こうした流れを通じて、AIを実際の場面で役立つ形にしていきます。扱うテーマやデータによって進め方は変わるため、ここで挙げた流れはあくまで一例として捉えておくとよいでしょう。
AIエンジニア／機械学習エンジニアと似た用語との違い
この職種は、データを扱う他の職種と混同されやすい面があります。それぞれの違いを整理しておきましょう。
データサイエンティストは、データの分析から知見を引き出すことに重きを置くことが多いとされます。AIエンジニア／機械学習エンジニアは、その仕組みを実際のサービスに組み込み、動かせる形にする面が強いと考えると分かりやすいでしょう。
データエンジニアは、学習や分析に使うデータの土台を整える役割が中心です。AIエンジニア／機械学習エンジニアは、その整ったデータを使ってAIの仕組みを作る側に立っているという違いがあります。
AIエンジニア／機械学習エンジニアを理解するメリット
この職種の役割を理解しておくと、AIがどのようにして作られ、サービスに組み込まれているのかが見えやすくなります。AIという言葉の裏側にある仕組みづくりへの理解が深まるでしょう。
また、データに関わる職種同士の違いを知ることで、AI開発に関わるチームの中で誰がどの役割を担うのかをイメージしやすくなります。
AIエンジニア／機械学習エンジニアの注意点
この職種に求められる知識やスキルは幅広く、企業や扱うテーマによって大きく異なります。ここで説明した内容はあくまで一般的なイメージであり、実際の仕事内容は状況によって変わる点に注意が必要です。
また、AIの働きは学習に使うデータに大きく左右されます。データの偏りがそのまま結果に表れることもあるため、扱うデータや結果を慎重に確かめる姿勢が欠かせないと言えるでしょう。
AIエンジニア／機械学習エンジニアに関連する用語
この職種への理解を深めるために、あわせて知っておきたい関連用語を紹介します。
- 機械学習：データから規則性を学び予測などに活かす技術
- データサイエンティスト：データの分析から知見を引き出す職種
- データエンジニア：分析や学習の土台となるデータ基盤を整える職種
- モデル：学習によって作られたAIの仕組みを指す言葉
まとめ
AIエンジニア／機械学習エンジニアは、機械学習の仕組みを設計・開発し、AIを実際のサービスや業務に活かせる形にする役割を担う職種です。AIの可能性を形にする担い手と言えるでしょう。
求められる知識は幅広いため、まずは「データからAIに学ばせ、役立つ形にする仕事」という大まかな役割をつかむところから始めてみてください。関連職種との違いを知ると理解が深まります。
よくある質問
AIエンジニアになるには何を学べばよいですか？
機械学習や統計の基礎に加え、プログラミングの知識が役立つことが一般的です。ただし求められる範囲は企業やテーマによって異なるため、まずは基礎から少しずつ理解を広げていくとよいでしょう。
AIエンジニアとデータサイエンティストは何が違いますか？
データサイエンティストはデータ分析から知見を引き出すことに重きを置き、AIエンジニアはその仕組みをサービスに組み込み動かす面が強いとされます。ただし境界はあいまいで、企業によって役割は異なります。
未経験からAIエンジニアを目指せますか？
基礎から学んで目指す人もいますが、必要な知識は幅広く状況によって大きく異なります。一概には言えないため、まずは機械学習やプログラミングの基本的な内容から触れてみるとよいでしょう。
