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AI開発を通して人々の生活を豊かにする

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AIエンジニアとは

ゲームから医療、産業まで、幅広く活用されるAI

企業システムやスマートフォンアプリ、家電製品にいたるまで、私たちの生活に欠かせない存在となりつつあるAI(人工知能)。AIやディープラーニングを活用した製品やサービスはますます幅を広げており、今後さらなる発展や普及が見込まれる分野とされています。AIとは膨大なデータを学習し、人間の知能のように判断したり予測したりすることのできるソフトウェアやシステムのことで、それらの開発をAIエンジニアが担います。AIは産業や福祉、医療、ゲームなど多岐に渡る業界で活用されており、業務効率化やリスク回避に貢献しています。災害予測や人命救助などでも活躍するAIは、私たちの生活をより便利で安全なものに変えていくことでしょう。

どんな仕事?

日常生活を豊かにするAIを開発する

AIエンジニアの仕事内容は、AIにビッグデータを与えて学習させ、処理されたデータから判断や予測を行うことです。コンピュータがデータを学習することを機械学習といい、AIエンジニアは効率的かつ不備がないように機械学習を設計していきます。企業が有する膨大なデータを分析して、AIが学習しやすい状態にデータを加工し、学習をコントロールして目的を達成します。そのため、AIエンジニアは数学的な理論に基づき、データ解析やAI開発を行う必要があります。では、AIエンジニアが開発する製品やサービスの具体例を紹介しましょう。
  • POINT01

    車の自動運転

    画像認識機能や音声認識機能を用いて、通行人や対向車、信号、標識などを認知したり、車が動くタイミングを察知したり、人と同じような判断能力を持つ車の自動運転機能がAIエンジニアによって開発されています。人の不注意で見落としがちな危険を認識できる点や、疲労や感情の乱れがないといった点で、人が運転するよりも事故率が減少することにも期待されています。
  • POINT02

    検索エンジン最適化

    私たちが日常的に使っているインターネットの検索エンジンにも、AIが使われています。サイトのコンテンツ内容や滞在時間、直帰率などを元に、質の低いコンテンツや有害なコンテンツを排除して、検索エンジンに掲載される情報の精度を高めています。これにより、私たちは簡単に優良な情報にたどり着けるようになっています。
  • POINT03

    おそうじロボット

    AIが搭載された家電製品で身近なものの一つに、おそうじロボットがあげられます。内臓されたセンサーで障害物を避け、部屋の間取りや家具の配置をAIに学習させることで、効率的に自動で掃除を行います。掃除が完了したらロボットが自動で充電器に戻るよう設定されています。
  • POINT04

    クレジットカード不正使用探知

    クレジットカード会員の利用パターンをモニタリングし、パターンから大きくずれた行動があったり、不正使用時のパターンと一致するような行動があったりした場合に、AIが危機を探知します。そして、カード会社から会員に不正使用の可能性の連絡を行い、被害を抑止します。

どうすればなれる?

AIエンジニアへの道のり

AIエンジニアになるために必須の資格がありませんが、非常に高度な専門知識が求められる仕事のため、AIに特化した専攻のある専門学校や理系大学で学ぶことが基本となります。Pythonをはじめとするプログラミング言語を習得し、IoTやデータベース、セキュリティ、データサイエンス、統計学などのAIエンジニアに必須の専門知識を身につけます。AIエンジニアはAI開発に力を入れるIT企業やメーカーなどに就職するのが一般的です。AIは最先端の分野で進歩を続けているため、業界は慢性的に人材不足となっており、スキルによっては高い報酬を得られる可能性もあります。AIの活用の幅は広がり続けているため、今後ますますAIエンジニアの需要が高まっていくことが予測されます。

求められる知識・資質を磨く

  • POINT01

    プログラミングスキル

    機械学習を活用したり、AIを修正したりする際にプログラミングスキルが必要になります。AI開発で最も用いられるプログラミング言語はPythonで、AI開発やデータ解析で用いるため習得できるようにしましょう。また、C言語やJavaといったプログラミング言語にも精通することで、幅広いAI開発が可能になります。
  • POINT02

    ライブラリやフレームワークの活用力

    AI開発では汎用性の高いプログラムが集められたライブラリや、AI開発に必要な機能を組み合わせて作られたフレームワークを活用し、効率的に開発していくことになります。AI開発で最もよく使われるプログラミング言語のPythonは、機械学習ライブラリや深層学習フレームワークが充実しています。実装したい機能に応じて適切なライブラリやフレームワークを活用するスキルが求められます。
  • POINT03

    データ解析スキル

    求めたい結果を導き出すためには、どのような解析方法を使用すべきか適切に選択する必要があります。クロス集計やアソシエーション分析、ロジティクス回帰分析といったデータ解析のスキルは最低限身につけておきましょう。
  • POINT04

    数学的知識

    AI開発やデータ解析では、線形代数や微分積分、確率論といった数学的知識が求められます。ライブラリやフレームワークを使う上でも、理論を理解しなければ適切な処理や開発が難しくなるので、知識を習得しておくことをおすすめします。

必要な資格・試験情報

AI分野は日々スピーディに進化しているため、常に新しい知識やスキルを身につける必要があります。エンジニアとして最低限必要なスキルを証明できる「基本情報技術者試験」を取得したり、AI開発で普遍的に活用できる知識が証明できる「Pythonエンジニア認定試験」や「統計検定」を取得することをおすすめします。AIエンジニアとして就職した後も、アンテナを高くして最先端の情報を収集し、技術力を磨いていきましょう。

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