仕事図鑑

ゲーム・ITの仕事AIエンジニア

まだ世にない新しいサービスを人工知能(AI)で創り出す

AIエンジニアとは

私たちの生活をより豊かに変えていくAI

あらゆる産業でIT化が進む中、近年、AIやディープラーニングの仕組みを使ったサービスが多く見られるようになり「人工知能」は、私たちの日常においてごく身近なものとなりつつあります。AIがスマートフォンの音声認識のほか、自動車の自動運転、産業用ロボットや画像処理といったさまざまな分野で活用されており、今後、更なる発展や普及が見込まれる分野と考えられています。AIエンジニアとは、AIとは人工的に作られた人間のような判断や機能、学習が行えるソフトウェアやシステムのことでそれらの開発を担うのがAIエンジニアです。AIは産業、福祉、医療、ゲームなど、あらゆる分野で使用され、業務の効率化やリスクの回避、これまで人の力では困難であった人命の救出、災害予測などAIテクノロジーを通して様々な分野で私たちの生活を支え、大きく貢献しています。AIは更にさまざまな分野に浸透していくと予想されていることから、AIエンジニアの活躍の場もあらゆる分野に広がっていくでしょう。

AIエンジニアの仕事内容

ビジネスを広げる人工知能の可能性

AIエンジニアは、さまざまなデータをAIに与え、それを処理させAIを教育することが仕事です。人がしている学習能力をコンピュータが学習をして再現することを「機械学習」といい、AIエンジニアは、AIの「機械学習」をより効率的に問題なく設計することが求められています。そのために企業の膨大なデータを分析し、AIが習得しやすいデータを見つけ、AIの学習をコントロールすることで目的を実現します。つまり、AIエンジニアは数学的な理論に基づいたデータ解析やAIの開発を行うのが主な仕事になります。そのようなAI開発の結果、生み出された人工知能が実際に私たちの生活にどのように活用されているのか事例を紹介します。

お掃除ロボット
身近に普及した人工知能の応用商品がお掃除ロボット「ルンバ」です。内蔵されたセンサーによって障害物を避けながら掃除をするだけでなく、部屋の間取りや家具の配置などをデータとして設定することで、同じ道を通ることなく、効率的に掃除を行うことができます。掃除が終わったら、ルンバ自身で充電器のある位置まで戻ることができます。
自動車の自動運転
画像認識機能や音声認識機能から得られた情報を用いて、通行人、対向車、信号、標識などを認知したり駐車していた車が動き出す瞬間を察知するなど、人間と同じような水準の認識を可能とする人工知能の研究開発が進められています。また、「人間が見落としそうな危険を認識することができる」「疲労や感情の乱れがない」といったことから、事故率の減少にもつながると期待されています。
検索エンジン最適化
インターネットの検索エンジンにも人工知能が活用されています。ウェブサイト内に使用されているキーワード、文字数、滞在期間、直帰率といった情報を元に、質の低いコンテンツ、有害コンテンツ、コピーコンテンツを見分けて排除することで、検索エンジン全体が最適化され、ユーザーがより便利に必要な情報を探し当てることができるようになっています。
クレジットカード不正使用探知
人工知能が会員の利用パターンを常時モニタリングし、パターンから大きくずれた行動や不正使用時のパターンと一致するような行動があれば、カード会社から会員に連絡が入り、不正利用被害を抑止できるようになっています。
コールセンターオペレーション業務
日本のメガバンクではIBMの人工知能Watsonが導入されており、オペレーターのサポートシステムとして活用されています。人工知能が会話を解析し、確認事項と質問に対する答えを表示することで顧客対応時間が約20%削減され、オペレーター不足の改善と顧客満足度につながっています。

AIエンジニアになるには

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AIエンジニアへの道のり

AIエンジニアになるのに学歴や資格はとくに必要ありませんが、AI開発で必要とされるPythonなどのプログラミング言語の習得やIoTの知識など、高い専門性が求められるため、AIに特化した学科や専攻を置く専門学校、または理系大学でデータサイエンスや統計学などの専門知識を身につけておくことが大切です。実践的教育を受けた上でAIエンジニアとしてAI開発会社やシステム開発会社などに就職するのが近道といえます。AIエンジニアの仕事は最先端の技術であることから人材不足といわれており、AIエンジニアの人材確保が日本をはじめ世界各地で高まっています。現在、AIエンジニアは経済産業省が選ぶ先端IT人材に認定されていて、今後ますますAI人材の需要が大きくなると考えられます。

求められる知識

プログラミング知識
機械学習を行う上でデータの前処理を行う必要があります。中でもPythonには、Tensorflowやscikit-learnなど、機械学習に適したライブラリが多くあり、AIシステムでよく使われています。
数学的な知識
機械学習では確立・統計学や微分・積分などを使ってデータ解析を行うので数学の知識が必要になります。機械学習で大量のデータを繰り返し分析することで、そこに潜む自然なパターンを見つけだすことができます。
機械学習やアルゴリズムの知識
機械学習の基礎全般。教師あり学習と教師無し学習、回帰と分類、学習と推論。パターン認識とモデルという概念の理解の他、ディープラーニングの知識、パラメータ学習における線形代数、最小二乗法における微分の知識は最低限必要です。
データベースの運用知識
大量のデータ(ビッグデータ)をAIに与えるため、データベースからデータを取り出すことが頻繁に行われます。データベースを運用するためのSQLの知識は必須です。

必要な資格・試験情報

AIエンジニアになるための必須資格はありませんが、AIは最先端の技術として注目されていますがとても速いスピードで激しく変化していくことが予想されるため、その時々に応じた新しい知識・技術を習得していかなくてはなりません。技術は日々進化し、現在の技術が1年後には大きく変わっていることも珍しくありません。プロとして現場に出てからも、常に最先端の情報技術に触れ、開発力を磨き、技術向上していく姿勢が大切です。

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