主な職種と役割

AIエンジニアの世界をのぞく

AIの学習能力をつくる「機械学習エンジニア」

機械学習エンジニアはコンピュータが大量のデータからパターンやルールを学習できるように仕組みを作る技術者です。数学的なモデルやアルゴリズムを用いて予測や分類を行うAIモデルを構築し、さらに新しいデータに対しても正確に判断できるようモデルを調整します。
AI開発の初期段階で活躍することが多く、特定の業務に依存しない基盤的なAI技術を作り上げる役割を担います。医療、金融、気象など、さまざまな分野で需要が高まっている職種です。

データから価値を生み出す「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を分析してビジネスに役立つ知見を導き出す専門家です。統計学やデータ分析の技術に精通しています。企業が抱える課題をデータから読み解き、意思決定に活かせる形で提案します。
データサイエンティストの活躍の場も急速に広がっていますが、データとビジネスの両方を理解する力が求められる、非常に重要な職種です。

データを根拠に意思決定を支える「データアナリスト」

データアナリストは既存のデータを分析し、企業の意思決定を支援する役割を担います。たとえば、ある商品の売上が落ちた原因を探る際、競合商品の販売動向や広告効果、口コミなどのデータを収集・分析し、仮説を検証します。
データアナリストは、ビジネスの状況を数値で可視化して科学的な経営判断をサポートする存在です。

データ活用の土台をつくる「データエンジニアの役割」

データエンジニアはビッグデータのような大量の情報を扱うための基盤を構築し、分析に使うデータを整備するエンジニアです。近年はインターネット上から大量のデータを収集・活用するケースが増えていますが、通常の環境では処理しきれないため、大規模データを扱える専用の基盤づくりが欠かせません。また、どれほど強力な基盤があっても、データが使える状態でなければ意味がありません。データ形式の統一や欠損値の補完など、データを扱いやすく整える作業もデータエンジニアの大切な役割です。

データの設計図を描く「データアーキテクト」

データアーキテクトは企業全体で扱うデータ構造を設計する専門家です。データサイエンティストやアナリスト、データエンジニアは、このデータアーキテクトが設計した枠組みの中で業務を進めます。データアーキテクチャとは、AIに限らず業務システムやIT全般に適用されるデータの設計方針やルールのことで、どのデータをどのように扱えばビジネス要件を満たせるのかを定義します。必要なデータは1つではなく、複数のシステムにまたがるデータを結びつけて設計することも多く、場合によっては複数のデータベースを統合するデータウェアハウスを構築することもあります。そのため、幅広い業務システムの知識とビジネスへの深い理解が求められます。