仕事の全体像

AIエンジニアの世界をのぞく

AIエンジニアの仕事は多岐にわたる

AIエンジニアの仕事は、AIモデルの企画・設計から開発、データを用いた学習、そして分析まで、多岐にわたります。企業や組織、プロジェクトによって担当範囲は異なるものの、AIを活用するための基盤づくりから運用まで一貫して関わっています。
AIエンジニアはAIが正しく機能するための仕組みを整え、データを扱い、結果を研究や業務に活かすという一連のプロセスを担っています。ここでは、「企画・設計」「AI開発」「AI学習」「分析」の4つの領域に分けてさらに詳しく説明していきますので、興味のある人は参考にしてください。

AIの土台をつくる「企画・設計」

AI開発の出発点となるのが企画と設計です。AIにどのようなタスクを処理させるのか、どのデータを使うのか、どのような評価方法で精度を測るのかといった基本方針を決める重要な工程です。
企画・設計の段階で方向性が定まるため、AIエンジニアにとって最も重要なプロセスの1つです。

モデルを形にする「AI開発」

企画が固まったら次はAI開発に進みます。AIを組み込んだシステムが適切に動作するようにプログラムの実装やテストを行い、性能を最適化していきます。音声認識や画像認識など高度な機能を持つAIを開発する場合は、ユーザーやデバイスに合わせて仕様を調整しなければなりません。開発にはTensorFlowなどのフレームワークがよく使われており、プログラミング言語はPythonが主流です。

大量のデータで育てる「AI学習」

AIモデルが完成したら「学習（トレーニング）」の段階に入ります。AIに大量のデータを与え、パターンや特徴を自動的に抽出させることで精度を高めていく工程です。AIエンジニアは学習に使うデータを収集・作成し、不要な情報を取り除く「データクレンジング」も行います。
アルゴリズムを使って人間では気づきにくい関係性を見つけ出す機械学習や、脳のようなネットワークを用いて複雑なパターンを学習するディープラーニング（深層学習）が主な手法です。

AIが導き出した結果を活用する「分析」

学習を終えたAIはデータをもとに判断や予測を行えるようになります。分析の工程ではAIが抽出したパターンやルールを使って、音声・文章・画像・行動データなど多様な情報を読み解きます。ユーザーの声や文章、画像などをAIが分析し、その結果を各種リサーチに活用しています。
実際の分析はデータサイエンティストやアナリストが行い、AIエンジニアはその前段として必要なデータを用意する場合もあります。