AI技術の急速な発達により、AIエンジニアが大きな注目を集めています。現代のビジネスにおいてなくてはならない職業と言えるAIエンジニアですが、一部では「AIエンジニアは今後不要になる」という言葉を耳にします。
「これからAIエンジニアを目指す方」「AIエンジニアを雇用して事業拡大を目指す方」にとって、AIエンジニアの将来性は非常に重要になってくるかと思います。
本記事ではAIエンジニアがなぜ不要と言われているのか?製造業におけるAIエンジニアの重要性など詳しく解説していきます。また、今後の需要についても解説していますので、ぜひ最後までご覧ください。
AIエンジニアの主な業務内容
AIエンジニアの主な業務は以下の3点です。それぞれ詳しく解説します。
- 開発
- 学習
- 分析
開発
AIエンジニアのメイン業務と言われるのがAIの開発です。
どのような目的でAIを開発するのか?機械学習モデルは何を選択するのか?など、最適なパフォーマンスを行えるようにシステム処理やテストを通して開発を行っていきます。
AI開発にはプログラミングスキルが必須になり、開発には主流のPython、R言語やJavaScriptなどの言語も活用されています。また、課題解決能力や数学的知識があるとスムーズに開発を行うことができます。
学習
AIの開発後には、精度を高めるため膨大なデータを読み込ませる「学習」を行います。
この時、AIエンジニはAIに学習させるデータの収集や作成を行いながら、クレンジングと言われる不要データの削除も担当する場合があります。しかし、学習過程は必ずしもAIエンジニアが行うわけではありません。
この学習における作業は「データサイエンティスト」と呼ばれる膨大なデータから必要な情報を集め・抽出するプロフェッショナルが行うこともあります。企業やAI開発のパターンで異なりますが、AIエンジニアは「学習」を行うことも覚えておきましょう。
分析
最後は、AIが自動的に抽出したルールを使用して学習データを分析する作業を行います。
AI分析で扱うデータは膨大であり、音声や文章・画像などのデータをAIに分析させ得られた結果をリサーチに活用します。学習過程と同じくAI分析を行うエンジニアはそこまで多いわけではなく、データサイエンティストやデータアナリストが担当する場合もあります。
AIエンジニアが担う業務は「データサイエンティスト」や「データアナリスト」に似ている職業ですが、AIエンジニアは開発も行い、データアナリストは分析に特化しているなど違いを覚えておきましょう。
AIエンジニアが不要と言われる理由
AIエンジニアはAIを作り出す重要な職業ですが、一部ではAIエンジニアは不要という言葉を耳にします。
その理由について以下2点を解説します。
- エンジニアの仕事はAIで代替できるため
- 要求されるレベルが高い
エンジニアの仕事はAIで代替できるため
AIエンジニアの仕事はAIによって代替できるため、不要と言われています。
AIは機械学習やディープランニングによってデータが蓄積されるほど人間には考えつかない方法やルールを生み出します。
人間の知能を越えることがあればエンジニアが行う業務もAIで全て代替できますし、AIエンジニアはAIを作ることが仕事ですが、AIを作ることもAIができるようになればAIエンジニアの仕事はなくなると予想されます。
ただし、現段階では人間がAIの開発を行う方が効率が良くAIに取って変わることはないでしょう。
要求されるレベルが高い
AIエンジニアが不要と言われる理由の1つがエンジニアに要求されるレベルが高いことが挙げられます。
AIは様々な業務の効率化や日常生活を支える人工知能ですが、技術の進歩により年々質の高いAIの開発が要求されています。いずれ人間の知能では時代に見合った高性能AIを作り出すことが難しくなってきた時、AIエンジニアは不要と予想されています。
製造業におけるAIエンジニアの役割と重要性
上記でAIエンジニアは不要になるのでは?という解説をしました。しかし製造業においてAIエンジニアの役割や重要性はまだまだ高いといえます。
例えば、製造業における業務の1つとして生産ラインにおける検品業務があります。この検品業務は人間が目視で行うよりかなり高い精度の結果が出ていますが、100%の精度には至っていないのが現状です。
部品の組み立て作業も製造業の業務ですが、例えば自動車における組み立ての最終チェックや試運転は人間が行わなければ安心して市場に出すことができません。
AIエンジニアの役割はより高性能なAIを作り出すことですが、ここまでAI技術が進歩していても不完全であることから、まだまだ重要性は高いと言えます。
製造業におけるAIエンジニアの重要性については以下記事をあわせて読んでいただくことでよりわかるかと思いますので、ぜひご覧ください。
近年、製造業では人材不足や市場競争の激化によりAIの活用が大きく注目されています。 ここ数年でAIの導入を検討している企業は増加しており、AIの関心やニーズは高まっています。 しかし、AIの興味・関心があったとしても「導入方法がわか[…]
製造業DXは、デジタル技術を用いて製造プロセスを最適化、効率化し、業績を向上させる一連の取り組みを指します。本記事では、製造業DXの基本知識から製造業DXの必要性、製造業DXで実現できること、製造業DXのよくある課題と製造業DXを成功させる[…]
AIエンジニアに必須のスキル
実際にAIエンジニアに求められる必須のスキルとはなんでしょうか?ここからは以下4点を紹介していきます。
- プログラミング
- 数学・統計
- 開発スキル
- データエンジニアリング
プログラミング
AIエンジニアはAIの開発を行いますが、開発にはプログラミング言語スキルが必須になります。
プログラミング言語は様々であり、全てを習得するのはハードルが高いですが最も使用される「Python」は必ず習得しておきましょう。
また、使用される言語も時代や技術の変化によって変わることがあるため、最低限習得しておきたいおすすめの言語を5つ以下表で紹介しています。
言語名 | 習得難易度 | 特徴 |
①Python | 比較的易しい | AI開発に最も適しているため、AIエンジニアになるためには必須 |
②C++ | 難しい | プログラミング言語の始まりとも言われ、速度を求められるAI開発にはよく使われており、需要は高い |
③Julia | 易しい | 近年は人気が高まっており、主流言語の1つ |
④R言語 | 難しい | 統計数学やデータ集計にとても強いプログラミング言語 |
⑤JavaScript | 易しい | 現在のWebサイトにはなくてはならない言語 |
数学・統計
AIの開発において、数学の理論がベースとなっているため数学・統計に知識は必須と言えます。
特によく使われる「微分・積分」「線形代数学」「確率論・統計学」に強ければ強いほど、AIエンジニアとして幅広く活躍ができます。また、データ活用の場面など開発以外にも、データ分析などでスキルを発揮することができます。
開発スキル
AIの開発で使う開発スキル(機械学習・デープランニング)も必須です。
機械学習とは、膨大なデータから決まったルールやパターンを見つけAIに学習させることであり、機械学習にも種類がありますが大量のデータや数値から答えを導き出す方法は機械学習の基本と言えます。
また、機械学習を発展させたディープランニングもAI開発に用いられるスキルであり、AIの精度を向上させるためにも両方の知識は必須と言えるでしょう。
データベース操作
AIエンジニアにはデータベース操作の知識も求められます。データベースとは、目的に応じて集めたデータを利用しやすい形にまとめたデータの集合体を指します。
AIは膨大なデータを与えることで学習を行いますが、効率よくデータを与えることができるかどうかで精度が変わってきます。そのためには適切なデータベースに格納して、常にデータが最新で正確な内容になるようメンテナンスを行う必要があります。
現代においては、SQLをはじめとしたデータベース言語の知識が重要です。
AIエンジニアに役立つ資格
最後はAIエンジニアに役立つスキルについて解説します。
AIエンジニアは必ずしも資格が必要なわけではありません。しかし、資格を取得しておくことでAIエンジニアとしてのスキルを証明できます。ここでは取得しておきたい以下3点の資格を紹介します。
- G検定(ジェネラリスト検定)
- E資格(エンジニア資格)
- 情報処理技術者
G検定(ジェネラリスト検定)
G検定(ジェネラリスト検定)は日本ディープランニング協会が主催する資格試験です。
ディープランニングの基礎知識を有し、エンジニアとしてではなく広く知識や技術を活用する人全般が対象です。必要な知識としては「人工知能とは」「機械学習の具体的手法」などAIに関する技術の基本的な部分や人工知能全般の認識です。
G検定はAIエンジニアにとって必要なスキルが網羅的に得られる資格と言えます。
G検定の資格取得を考えている方は「JDLA認定 G検定対策講座」を受講してみてはいかがでしょうか?AIの知識がない方でも安心して受講することができます。
E資格(エンジニア資格)
E資格(エンジニア資格)はG検定を同じ協会が主催する資格試験です。
E資格は「応用数学」「機械学習」「深層学習」「開発・運用環境」の4つが出題範囲となっており、実践的な知識を問う検定です。G検定と違い、JDLAの認定プログラムを受けないとE資格を受験することはできません。
ディープランニングを実装できるスキルを有することが証明できるため、ぜひ持っておきたい資格です。また、E資格の取得を考えている方は「E資格対策ディープラーニング短期集中講座 」を受講してみてはいかがでしょうか?JDLA認定講座であり、合格率は83%超える実績があります。ぜひご検討ください。
情報処理技術者
情報処理技術者試験は情報処理推進機構が認定する国家資格です。
AIエンジニアに限らずエンジニアの登竜門としても称される資格で、ITに関わる人材には求められる基本的な知識やスキルを有していることが証明できます。
情報処理技術者は難易度や対象別にいくつかの試験区分が設けられており、ITエンジニアとして活躍していくのであれば最低限持っておきたい資格と言えます。
AIエンジニアの需要は今後も高まる
本記事ではAIエンジニアが不要と言われる理由、重要性、必須のスキルや資格について解説しました。
AIエンジニアは一部で不要と言われることもありますが、今後も需要は高まってくると言われています。実際に総務省では日本のAI市場調査で400億円程度だった2019年ですが、2025年には1200億円以上になることが予測されています。
また、IT企業の需要に対してもAI人材は不足していることも挙げられ、中小企業ではAIエンジニアの知識を全く持っていなくても雇用・教育を行う企業もあります。
ぜひ本記事を参考にAIエンジニアの理解を深めてみてください。
