【2023年最新】AIエンジニアの具体的なキャリアパス｜役割と活躍できる業界も紹介

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AIエンジニアのフリーランス・副業案件

AIエンジニアの役割と仕事内容

AI技術の進化に伴い、AIエンジニアの需要が高まっています。AIエンジニアは、機械学習や人工知能、音声/画像認識・自然言語処理システムの開発や機械学習データの収集・整形を担当することがあります。

また、アナリティクス分野においては、コンサルティング業務やデータ収集・整備環境の構築、仮説検証や分析・レポーティングを担当することがあります。この章では、これらの仕事内容について詳しく解説します。

エンジニア分野の仕事内容

AIエンジニア分野での仕事内容として、主にAI（機械学習）開発やAI（人工知能）開発が挙げられます。AI開発には、機械学習アルゴリズムやニューラルネットワークの設計・開発、自然言語処理や音声/画像認識システムの開発、機械学習データの収集・整形などが含まれます

。一方、人工知能開発では、ルールベースの知識表現方法やAIエージェントの開発が重要となります。AIエンジニアは、最新の技術を追いかけ、開発・設計に携わることで、現代社会の様々な分野でAIを活用した革新的なサービスや製品の開発に貢献しています。

AI（機械学習）開発

AIエンジニアは、機械学習技術を使用して、大量のデータから知識を抽出し、予測や分類を行うソフトウェアを開発します。

そのため、数学や統計学に精通していることが求められます。また、プログラミングスキルも必要で、PythonやC++などの言語を使用することが一般的です。また、機械学習フレームワークの一つであるTensorFlowやKeras、PyTorchなどのライブラリの知識が必要です。

AIエンジニアは、機械学習技術を活用して、自然言語処理、画像認識、音声認識などの分野でのソフトウェア開発にも携わることがあります。

AI（人工知能）開発

AIエンジニアは、機械学習だけでなく、人工知能の開発にも関わります。AIエンジンの設計・開発、アルゴリズムの改善や性能評価などを担当することがあります。

自然言語処理や画像認識、音声認識といった分野だけでなく、知識表現や推論などの分野にも携わることがあります。また、ヒューマンコンピュータインターフェースの開発にも携わることがあります。

AIエンジニアは、AI技術を活用した製品やサービスの開発に携わることが期待され、幅広い業界で活躍することができます。

音声/画像認識・自然言語処理システム開発

音声や画像の認識技術は、人間には自然にできることでも、コンピュータには高度な技術が必要です。エンジニアは、このような認識技術を用いたシステムを開発することが仕事の一つです。

例えば、顔認識技術を用いたセキュリティーシステムや、車載カメラを使った自動運転車などがその一例です。また、自然言語処理技術を用いたチャットボットや音声認識システムの開発もエンジニアの仕事です。

このようなシステム開発には、機械学習や深層学習をはじめとしたAI技術の知識が必要とされます。

機械学習データの収集・整形

機械学習は、大量のデータを学習することで精度の高い予測や分析を行う技術です。エンジニアは、この機械学習に必要なデータを収集し、整形することが仕事の一つです。データ収集には、WebスクレイピングやAPIを利用したデータ収集が含まれます。

収集したデータは、機械学習アルゴリズムに適した形式に整形する必要があります。例えば、画像データをベクトル化するなど、機械学習に適した形式に変換する必要があります。

機械学習においては、データの品質が分析の精度に大きな影響を与えるため、高いデータ分析能力が求められます。

アナリティクス分野の仕事内容

アナリティクス分野の業務には、データサイエンティストと共通する部分があります。データサイエンティストは、ビジネスの課題を解決するためにデータを分析し、意思決定をサポートします。

同様に、アナリティクス分野ではコンサルティング業務やデータ収集・整備環境の構築、仮説検証および分析、レポーティングなどを行います。

データサイエンティストとアナリティクス分野の専門家は、データを使ってビジネス価値を生み出すことにフォーカスしています。

参考記事：データサイエンティストとは？

コンサルティング業務

アナリティクス分野におけるコンサルティング業務は、クライアントにとって最適なデータ収集方法や分析手法を提供することが求められます。

そのためには、クライアントのビジネス目的や現状を理解し、それに基づいて問題解決に向けたアドバイスを行います。

また、データ収集や解析に必要な技術やツールの導入や構築、利用方法の指導なども含まれます。コミュニケーション能力が重視されるため、クライアントとの折衝能力も必要不可欠です。

データ収集・整備環境の構築

アナリティクス分野におけるデータ収集・整備環境の構築は、データを収集するためのシステムやツールの選定、構築、保守を行うことを指します。データは、ビジネスの中で発生するあらゆる情報を含むため、必要な情報を正確に収集することが重要です。

また、複数のデータソースからデータを取り込み、統合する必要もあります。データの取得に加え、データベースやデータウェアハウスの構築も含まれます。経験やスキルに応じて、データの精度や信頼性を高めるための品質管理も行います。

仮説検証および分析、レポーティング

仮説検証および分析、レポーティングは、データの分析とその結果に基づくレポーティングを行う業務です。仮説を立て、その仮説が正しいかどうかをデータを分析することで検証し、その結果をレポートとしてまとめます。

この業務は、企業の戦略立案やマーケティング施策の改善などに大きく関わります。また、データの分析手法を選択する際には、データの性質や課題に応じて適切な手法を選択する能力が求められます。

さらに、結果をビジネスに繋げるため、ビジネス戦略やプロジェクトの背景を理解し、それに基づく提案力も必要です。仮説検証および分析、レポーティングは、データの分析だけでなく、企業戦略やビジネス課題といった幅広い視野と発想力が求められる重要な業務です。

AIエンジニアが活躍できる業界とAIの活用事例とは

AI技術が進化する現代において、AIエンジニアは様々な業界で活躍できるようになっています。IT/Web業界では、チャットボットやWebサービスの開発が盛んです。自動車業界では、車の自動運転技術の開発が進んでいます。

また、家電業界では清掃ロボットや冷蔵庫、エアコンなどの最適化が進んでおり、AI技術の応用も進んでいます。本章では、AIエンジニアが活躍できる業界と、AI技術の活用事例を紹介します。

IT/Web業界：チャットボットやWebサービス

IT/Web業界では、チャットボットやWebサービスなどにAI技術を活用することが多くあります。チャットボットには自然言語処理技術を用いて、人工的に作られた応答システムを実現することができます。

また、WebサービスにはAI技術を活用することで、より高度な機能を実現することができます。例えば、ChatGPTは、Web上で自然な対話を行うことができるチャットボットの一例です。

自動車業界：車の自動運転

自動車業界では、車の自動運転技術の実現に向けてAI技術が活用されています。自動運転車は、センサーやカメラなどを使って周囲の情報を収集し、AI技術を活用して判断や制御を行うことができます。

自動運転技術は、交通事故の減少や、渋滞の解消などの社会的なメリットが期待されており、今後ますます需要が高まっていくことが予想されます。

AIエンジニアにとって、自動運転技術の開発に携わることは、非常に魅力的な仕事の一つとなるでしょう。

家電業界：清掃ロボット・冷蔵庫・エアコンの最適化

家電業界でもAIの活用が進んでいます。清掃ロボットや冷蔵庫、エアコンなどの最適化がその代表例です。スマートスピーカーにはSiriやアレクサなどがあり、AIの技術を駆使して音声での操作や情報提供を行います。

また、食材から献立を提案してくれる冷蔵庫や洗い方を自動で判断する洗濯機、よりパーソナライズされたロボット掃除機、人に合わせて快適な空調を行うエアコン、おすすめメニューを提案する電子レンジなど、AIの技術を活用した家電が多数開発されています。

小売業界でもAIの活用が進んでおり、完全無人のコンビニが登場しています。また、自動車業界でも車の自動運転が進んでおり、AI技術を利用して安全かつ快適なドライブが可能になります。

さらに、カスタマーサポートではコールセンターやチャットボットでAIの技術が活用され、よりスピーディーで質の高いカスタマーサポートが提供されています。

AIエンジニアはこれらの業界で活躍することができ、AI技術を用いたプロダクトやサービスの開発に携わることができます。

AIエンジニアには、AI技術を深く理解し、業務やサービスに応用する能力が求められます。また、AI技術に関する最新の知見やトレンドについても常に把握しておく必要があります。

参照URL：AIで動く身近な物・サービスとは？人工知能の活用事例9選

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AIエンジニアのフリーランス・副業案件

AIエンジニアがキャリアパスを考えるときに押さえておきたい3つのポイント

AI技術の進化とともに、AIエンジニアの需要も急速に増加しています。そんな中、AIエンジニアはどのようなキャリアパスを描けばよいのでしょうか。

ここでは、自分のスキルセットの整理、ジェネラリストかスペシャリストかを見据えること、自分自身のライフプランや将来、キャリアプランから考えることの3つのポイントを紹介します。

これらのポイントを押さえておけば、AIエンジニアとしてのキャリアパスをスムーズに描くことができるでしょう。

自分のスキルセットを整理

AIエンジニアがキャリアパスを考える上で、最初に自分自身のスキルセットを整理することが重要です。自分がどの分野でどのようなスキルを持っているのかを明確にし、どのような方向性でキャリアを進めたいかを考える必要があります。

自己分析をすることで、今後のスキルアップや転職活動において、より有効な戦略を立てることができます。

ジェネラリストかスペシャリストかを見据える

AIエンジニアには、ジェネラリストとスペシャリストの2つのキャリアパスがあります。ジェネラリストは、広範囲にわたる知識やスキルを持ち、プロジェクト全体を把握することができる人材です。

スペシャリストは、狭い分野に特化した深い専門知識を持ち、その分野で高い技術力を発揮できます。どちらのキャリアパスを選ぶかは、自分自身のスキルセットや性格、興味関心などに合わせて選択する必要があります。

自分のスキルセットを整理し、ジェネラリストかスペシャリストかを見据えることで、AIエンジニアとしてのキャリアパスをより明確に描くことができます。また、将来のスキルアップや転職にも有利になります。

自分自身のライフプランや将来、キャリアプランから考える

AIエンジニアがキャリアパスを考える上で、自分自身のライフプランや将来、キャリアプランからの視点を持つことが重要です。

具体的には、将来的にどのような職種に就きたいのか、どのようなスキルや知識が必要なのか、どのような業界や領域に興味があるのか、などを考えることが必要です。

また、AIエンジニアが目指すべきキャリアパスは多岐にわたります。例えば、AIの技術開発や研究に携わる研究者やエンジニア、AIの活用によるビジネス戦略を立案する戦略家やビジネスアナリスト、AIを活用した製品やサービスを開発するプロダクトマネージャーなどが挙げられます。

自分がどのような職種に向いているのか、どのようなスキルを身につけるべきかを考えることで、より具体的なキャリアプランの策定が可能となります。

AIエンジニアが見据えておきたいキャリアパスとは

AI技術の急速な発展に伴い、AIエンジニアの需要が高まっています。AIエンジニアにとっては、キャリアパスを見据えることが重要です。

この章では、AIエンジニアが今後のキャリアを考える上で、注目すべき4つのキャリアパスを紹介します。それぞれのキャリアパスについて、必要なスキルや成長のためのポイントを解説します。

AIエンジニアは、これらのキャリアパスを見据えて、自身のスキルアップやキャリアアップに取り組むことが求められます。

AI開発に特化したシニアエンジニア・マネージャー

AI開発に特化したシニアエンジニア・マネージャーは、企業内でAIプロジェクトのリーダーやマネージャーとして、チームを率いてプロジェクトを成功に導く役割を持ちます。AIの技術や知識を深く理解し、開発の最前線に立ちながら、ビジネス戦略やマネジメントスキルも必要とされます。

また、顧客や社内の関係者とのコミュニケーション力も必要不可欠です。高い専門性と豊富な経験を持つ人材が求められるため、専門分野において深い知見を持つことが重要です。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータから価値ある情報を抽出し、ビジネスの意思決定や改善に役立てる役割を持ちます。AIエンジニアとしての技術力はもちろん、データ分析・統計学やビジネス戦略・マーケティング知識も必要です。

また、ビジネスの要求に応じて、問題を解決するための仮説を検証するためのデータ収集から、分析手法の選定、モデル構築、可視化などのスキルも必要です。

データを分析し、ビジネスに貢献するためには、多角的な視点を持ち、業務フローの最適化や新規ビジネスの提案など、戦略的な視点も求められます。

データに強みを持った経営コンサルタント

データに強みを持った経営コンサルタントは、ビジネス戦略を構築する際に必要不可欠な存在です。AIの発展に伴い、データ分析がますます重要視されるようになっています。

このため、AIエンジニアがデータ分析やデータマネジメントのスキルを習得することで、経営コンサルタントとしてのキャリアパスを選択することもできます。ビジネス戦略に必要なデータを収集・分析し、経営者や上級管理職に対して、ビジネス戦略の立案や意思決定のサポートを行うことが求められます。

データとビジネスを両立させることができるAIエンジニアであることは、このキャリアパスを選択する上で大きなアドバンテージになるでしょう。

フルスタックエンジニア

フルスタックエンジニアは、フロントエンド、バックエンド、データベースなど、あらゆる分野に精通したエンジニアのことを指します。

AIエンジニアがフルスタックエンジニアになることで、様々なプログラム言語やフレームワーク、クラウドサービスに関する知識を習得することができます。また、AIエンジニアとして培ったデータ分析や機械学習のスキルを生かし、AIを含むあらゆる技術を活用したシステムの開発を行うことができます。

このように、フルスタックエンジニアになることで、幅広い分野で活躍することができ、AIエンジニアとしてのキャリアパスを拓くことができるでしょう。

AIエンジニアのフリーランス・副業案件

AIエンジニアとして持っておきたいスキルとは

AIの分野は急速に成長しており、AIエンジニアとして成功するためには、適切なスキルを持つことが重要です。この章では、AIエンジニアが持つべきスキルについて説明します。

こうしたスキルは、プログラミングの知識、データベースやライブラリのスキル、そしてTensorFlow、PyTorch、KerasなどのAIに特化したフレームワークに関するスキルです。

これらのスキルを持っていることで、AIエンジニアはより多くの仕事に参加し、高度なAIシステムを構築できるようになります。

Python・C++などのプログラミングスキル

AIエンジニアにとって、プログラミングスキルは必要不可欠です。特にPythonは、機械学習やデータサイエンス分野で広く使用されている言語であり、AIエンジニアにとって重要なスキルとなっています。

また、C++は高速な処理が必要な場合に使用される言語であり、大規模なデータの処理や高速な推論を必要とする場合に役立ちます。AIエンジニアは、これらの言語に熟練していることが求められます。

データベースに関する知識やスキル

AIエンジニアは、大量のデータを取り扱う必要があります。そのため、データベースに関する知識やスキルが必要不可欠です。データベースに関する基本的な知識として、SQLの理解やNoSQLデータベースの使用方法が挙げられます。

データのクエリ、インデックス、トランザクション、分散処理、適切なデータの保存方法などについて理解しておく必要があります。また、大量のデータを処理する場合、データのインポート・エクスポート、データのバックアップと復元、データの可視化などに関するスキルも重要です。

ライブラリのスキル

AIエンジニアにとってライブラリのスキルは非常に重要です。ライブラリを扱うことで、AIモデルの構築やデータの前処理、データ分析をよりスムーズに行うことができます。

そのため、代表的なライブラリであるNumPyやPandas、Matplotlibなどのスキルを身につけることは必須と言えます。

これらのライブラリを使用することで、データの前処理や可視化を効率的に行うことができます。

TensorFlow

TensorFlowは、AIエンジニアが深層学習モデルを構築するための代表的なライブラリの1つです。TensorFlowは、グラフ構造を使用してデータの流れを表現し、膨大な量のデータを処理することができます。

TensorFlowは、ニューラルネットワークを構築する際に、層を容易に追加したり削除したりできる柔軟性があります。また、TensorFlowは、膨大な量のデータに対して並列計算を行うために、GPUを使用することができます。

そのため、高速かつ効率的な機械学習を実現することができます。TensorFlowは、Googleによって開発されたことから、コミュニティが大きく、多くのドキュメントやチュートリアルがあります。

参考URL：TensorFlow公式サイト

PyTorch

PyTorchは、ニューラルネットワークの構築、学習、デバッグに必要な高水準のインターフェースを提供するライブラリです。

TensorFlowに似た構造を持っていますが、柔軟性と直感的な使用性に優れ、最新の研究開発に対応できます。PyTorchは、GPUでの高速な計算をサポートし、ニューラルネットワークの開発に適したオープンソースライブラリです。

PyTorchは、自動微分の実装に優れており、ディープラーニングのモデルの開発に役立ちます。また、Pythonによるプログラミングスキルを必要とするため、初学者から上級者まで、プログラマーにとって使いやすいライブラリとなっています。

参考URL：PyTorch公式サイト

Keras

Kerasは、Pythonのライブラリで、ニューラルネットワークの高水準の構築を容易にします。TensorFlowやTheanoをバックエンドとして使用することができ、実装が簡単なため、機械学習初心者に最適です。

Kerasは、ニューラルネットワークのアーキテクチャを構築するためのモジュールを提供し、再利用可能なコードを書くことができます。多くの種類のレイヤーやアルゴリズムをサポートしているため、機械学習プロジェクトに対応できます。

また、Kerasは、分散型トレーニングをサポートするため、高速なモデルのトレーニングが可能です。

参考URL：Kerasとは

AIエンジニアのフリーランス・副業案件一覧を以下からご覧いただけますのであわせてご確認ください。

フリーランスを考えているAIエンジニアが把握しておきたいこと

副業から始めてみる

いつかはフリーランスを考えている人や本職以外にも収入を得たい方は、ぜひ副業案件から始めてみてください。
いきなりフリーランスになるのも良いですが、副業案件でクライアントとの信頼関係を築けていれば、
フリーランスとして独立をする際も案件に困ることはないでしょう。

そこから新たな案件を紹介してもらうことも多いです。

具体的な案件はエンジニアスタイルにも掲載しているので、ぜひ一度ご覧ください。
AIエンジニアのフリーランス・副業案件

案件情報と自分のスキルは照らし合わせておく

自分が参画できる案件がどれくらいあるのかを把握しておくことで、
自分に今足りないことや、身につけておきたいスキルが明確になります。

その際、ポートフォリオを作っておくことが実は役に立ちます。
ポートフォリオ作成は自身のスキルの証明になるだけでなく、作成の過程で自分のスキルをあらためて棚卸することができるからです。

具体的なメリットや作成方法はこちらをご覧ください。

フリーランスになるメリットやリスクは知っておく

フリーランスになると、会社員と比較しても大きく環境が変わります。
例えば、ローンの審査や保育園の審査に通りにくくなることや、帳票をつける必要があるなどです。
特に社会保障面で会社員と異なることが多いので、これらを事前に把握して対策をしておきましょう。

まとめ

本記事では、AIエンジニアとして必要なスキルとして、プログラミングスキルやデータベースに関する知識、そしてライブラリのスキルという3つの要点を紹介しました。

特に、最近注目されているPyTorchやKeras、TensorFlowなどの深層学習ライブラリのスキルを身につけることは、AIエンジニアとしてのスキルアップに不可欠です。また、それらのライブラリを使ったプロジェクトに携わることで、実践的な知識を身につけることもできます。

AIエンジニアになるためには、これらのスキルを習得し、日々の学習を継続することが大切です。

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AI(人工知能) AIエンジニア