AIエンジニア
AI（人工知能）の様々な分野での活用に関して研究開発を行う。
数字は職業分類のまとまりごとの値で、この職業だけの値ではありません。
仕事の内容
ディープラーニング（深層学習）などの手法により、AIによる処理を実現するエンジニアである。ビッグデータを分析するデータサイエンティストをAIエンジニアに含める場合もあるが、ここでは狭義のAIエンジニアである、機械学習のエンジニアを解説する。
現在、AIの応用は、顔認証、疾病の画像診断、自動車の自動運転、カスタマーセンターの相談支援、異常や障害の検知等々、様々な分野で研究開発が進んでいる。
仕事を進行に沿ってみていくと、まずチームで開発目標を設定し、どのような開発を行うか計画を策定する。受託して開発する会社では、クライアントから要件を聞き、提供されるデータを確認してから開発設計を行う。開発に入ると最適な実現方法を検討し、AIを実行するマシンの性能が低い場合は、処理性能も考慮に入れながらＡＩを実装する。平行して、教師データ（結果が分っている既存のデータ）を投入しAIに学習させる仕組みを検討し、教師データの管理方法、加工方法を設計する。設計やプログラムはクラウドに上げてチームで共有することが多い。
効率の良い学習のためにデータを管理する画面やツールを準備し、膨大な教師データを投入し、診断、判定等の精度を上げていく。この学習には何日もかかることがあるため、AI学習用の専用のマシンやスーパーコンピューター（高度な演算処理を高速に行うことができる）などが使われる。スーパーコンピューターはリモートで利用されることが多い。
AIの学習の進み具合をみるため、正解率が目標に達したり、エラー率が十分に下がったところで学習は完了となる。AIに検証用のテストデータを投入し、どのような診断、判定になるか、様々な分野の専門家とエンジニアで検証する。この検証を経て、出来上がったシステムを納入する。システムが実際に運営されるようになるが、運用段階のデータからもAIを成長させていく。
関連技術が急激に発展しているため、常にWeb上で公開されている関連論文を調べて読んだり、大学、研究機関の研究者と意見交換し、関連する最新情報は押さえておくことが必要である。
◇ よく使う道具、機材、情報技術等
スーパーコンピューター、クラウドストレッジ、統合開発環境（ＩＤＥ: Integrated Development Environment）、プログラミング言語（Python、C言語、JAVA、等）、生成AI（コードを仮作成し人間が手直しする等）、GoogleGoogleスプレッドシート、パソコン
働く場所・業界
AI開発のベンチャー企業、研究所、IT企業、大手メーカーなど
なるには
- 入社時に必要な資格
- なし
- 仕事によって必要な資格
- —
- あると有利な資格
- —
- 学歴（働いている人）
- 修士課程卒（修士と同等の専門職学位を含む）（64%）／大卒（58%）
なるまでの道すじを読む
この仕事に就くためには、特に学歴や資格は必要とされず、現状では求められる要件や水準も明確でないが、大学院で情報科学あるいは工学部、理学部の様々な分野の修士か博士号取得者が多くを占める。大学学部卒の割合がそれに続き、高専卒も若干いる。新卒者を採用する場合は、大学での研究実績、国際学会での発表、また、AI（人工知能）関連の各種コンペティションでの入賞等が評価される。
研究機関、メーカー、情報通信会社、ベンチャー企業などに採用される。システムエンジニアとは別にAIエンジニアとして採用されることが多い。
機械学習やディープラーニングの専門家は日本全国で1万人を超えると考えられ（AI開発会社の数、関連学会の会員数、関連コミュニティの参加者数から推定）、実績のあるAIエンジニアの中途採用、優秀な大学院生・大学生の新卒採用は争奪戦となっている。データサイエンティストなど隣接する分野から転身してくる人もいる。
転職する場合は、同業他社でAIエンジニアになるというケースもあるが、大学や研究機関に移るケースも多い。
ディープラーニングやその他の機械学習の手法に精通していること、この分野でメジャーなプログラミング言語であるPython（パイソン）などを使いこなせること、データ分析の技術やツールが十分に使えること等が求められる。また、その上に、例えば、画像処理、自然言語処理、音声処理などの技術に精通していることや、医学、農学などの特定の分野における専門知識が求められることもある。
新しい分野であり、人材の育成方法はまだ確立していないが、大学で学んだ専門知識、個人のポテンシャルや閃きが新しい発明に繋がることも多く、開発する力は年齢や経験年数と必ずしも比例しない。
進歩が速い分野であり、常に情報収集が必要で、論文を読んだり、また、自ら書いたりすることが多い。
向いている人・求められる力
- ほかの仕事より高めに求められるスキル
- プログラミング／数学的素養／カスタマイズと開発／設置と設定／学習方法の選択・実践
- 興味のタイプ
- 研究的／現実的
- 大事にされる価値観
- 専門性／自律性／達成感
- 雇用形態
- 正規の職員、従業員（69%）／自営、フリーランス（17%）
会社や求人を探す
- 業界団体の会員一覧
- 業界の会社を探す
- 求人を探す
- ハローワークインターネットサービスで探す フリーワードに「AIエンジニア」と見つけやすくなります。
公的機関や業界団体が公開している一覧・検索への入口です。特定の会社をすすめるものではありません。
関連する仕事
求められるスキルや知識が近い仕事です。
本で調べる
「AIエンジニア」に関する本を探せます。
広告リンクです（このサイトの収益について）。