コトラ（広報チーム） 
AIエンジニアとは何をする仕事か
AIを活用した仕組みを設計・開発する専門職
AIエンジニアは、人工知能を活用して業務やサービスの課題を解決する仕組みを設計・開発する専門職です。画像、文章、音声、数値などのデータをもとに、予測、分類、検索、生成といった処理ができるようにします。
仕事の範囲は、AIの仕組みそのものを作ることだけではありません。解決したい課題を整理し、必要なデータを集め、AIの精度を確認したうえで、実際のシステムやサービスに組み込むところまで担当します。導入後に使われ方や精度を確認し、改善を続けることも重要な役割です。
近年は、文章や画像を作る生成AIを業務に活用する場面も増えています。そのため、既存のAIサービスを活用して業務の流れを改善する仕事も、AIエンジニアの業務に含まれることがあります。
AIエンジニアが必要とされる背景
企業では、業務の効率化、顧客対応の改善、不正利用の検知、需要の予測などを目的として、データとAIを活用する取り組みが広がっています。人がすべてを確認すると時間がかかる業務でも、AIを使うことで判断の補助や作業の自動化が可能になる場合があります。
ただし、AIは導入するだけで成果が出るものではありません。目的に合ったデータを準備し、精度や安全性を確認し、現場で使える形に整える必要があります。こうした技術面と業務面の両方を考えながら開発を進める人材として、AIエンジニアが求められています。
AIが使われている身近なサービスの例
AIは、すでに多くの身近なサービスに使われています。たとえば、利用者の好みに合った商品や動画を表示するおすすめ機能、写真に写っている人物や物を判別する機能、迷惑メールを分ける機能などです。
ほかにも、問い合わせ内容に応じて回答を案内するチャットサービス、音声を文字に変換する機能、需要を予測して在庫を調整する仕組みなどにもAIが活用されています。AIエンジニアは、こうした仕組みを支えるデータ処理やモデル開発、システム連携を担います。
AIエンジニアの主な仕事内容
課題の整理とAI活用の検討
開発は、最初に課題を整理するところから始まります。たとえば、問い合わせ対応に時間がかかっている、将来の売上を予測したい、画像を人の目で確認する作業を減らしたいといった課題を明確にします。
そのうえで、AIを使うことが適切かを検討します。単純な条件分けや既存のシステム改善で解決できる場合もあるため、必ずしもAIを使えばよいとは限りません。AIで何を判断させるのか、どの程度の精度が必要か、誤った判断が起きた場合にどのような影響があるかを確認します。
学習に使うデータの収集・整理
AIの精度は、学習に使うデータの内容に大きく左右されます。AIエンジニアは、必要なデータがどこにあるかを確認し、利用できる形で集めます。データには、売上記録、顧客からの問い合わせ文、画像、音声、操作履歴などがあります。
集めたデータは、そのまま使えるとは限りません。重複した記録、入力漏れ、表記のばらつき、誤った値などを確認し、分析や学習に使いやすい状態へ整えます。また、個人情報や機密情報を扱う場合は、利用目的や管理方法にも注意が必要です。
AIモデルの開発と精度の確認
データを準備した後は、目的に合うAIモデルを選び、学習させます。AIモデルとは、データから規則性を学び、新しいデータに対して予測や判定を行う仕組みです。たとえば、文章を内容ごとに分ける、画像に写る物を判定する、数値の変化から将来を予測するといった用途があります。
開発後は、用意した評価用データを使って精度を確認します。全体としての精度だけでなく、どのようなケースで間違いやすいかも調べます。実際の業務では、精度が高くても説明しにくい仕組みや、判断に時間がかかりすぎる仕組みは使いにくいことがあります。精度、処理時間、運用のしやすさを総合的に見ながら改善します。
システムやサービスへの組み込み
AIモデルを作るだけでは、利用者や現場の業務には役立ちません。AIエンジニアは、開発したモデルを既存のシステムや新しいサービスに組み込みます。
たとえば、利用者が入力した文章をAIが判定し、その結果を画面に表示する仕組みを作ります。ほかにも、社内の業務システムからデータを受け取り、AIの予測結果を担当者へ知らせる仕組みなどを開発します。この工程では、画面や機能を作るエンジニア、業務担当者、インフラ担当者などと連携することが一般的です。
運用後の監視と改善
AIは導入後も継続的な確認が必要です。利用者の行動や環境の変化により、学習時には問題がなかったモデルの精度が下がることがあります。たとえば、商品の種類や利用者の傾向が変われば、過去のデータだけで作った予測が合わなくなる可能性があります。
そのため、運用中は精度、処理時間、エラーの有無、利用状況などを確認します。必要に応じてデータを追加し、モデルを学習し直したり、処理の流れを見直したりします。AIエンジニアには、作って終わりではなく、安定して使える状態を維持する視点が求められます。
AIエンジニアと他の職種の違い
ソフトウェアエンジニアとの違い
ソフトウェアエンジニアは、Webサービス、業務システム、スマートフォン向けアプリなど、幅広いソフトウェアを設計・開発する職種です。画面の操作性、データの保存、機能同士の連携、安定した動作などを担当します。
AIエンジニアもプログラムを書く点では共通していますが、データを使って予測や判定を行う仕組みの開発により深く関わります。AIエンジニアは、AIモデルの精度を高めることや、データの質を整えることにも取り組みます。
実際には、両者の業務は重なることがあります。AI機能をサービスに組み込むには、AIの知識とソフトウェア開発の知識の両方が必要になるためです。
データサイエンティストとの違い
データサイエンティストは、データを分析して、事業や業務に役立つ発見を示す職種です。売上の変化、顧客の行動、施策の効果などを分析し、意思決定の材料を提供します。
AIエンジニアは、分析結果や業務課題をもとに、実際に動くAIの仕組みとして形にする役割を担うことが多いです。たとえば、データサイエンティストが需要予測の可能性を分析し、AIエンジニアが予測を定期的に実行して業務で使えるシステムを開発する、といった分担があります。
ただし、企業や組織によって職種の定義は異なります。一人が分析から開発、運用まで担当する場合もあります。
機械学習エンジニアとの違い
機械学習エンジニアは、データから規則性を学ぶ機械学習の技術を使い、予測や判定を行うモデルを開発・運用する職種です。AIエンジニアと非常に近い職種であり、求人や企業によってはほぼ同じ意味で使われることもあります。
一般的には、機械学習エンジニアはAIモデルの開発、評価、学習環境の整備に重点を置く傾向があります。一方、AIエンジニアは、モデル開発に加えて、AIを活用したサービス全体の設計やシステム連携まで含めて担当する場合があります。
どちらを目指す場合でも、プログラミング、データ処理、機械学習の基礎を身につけることが重要です。
プロンプトエンジニアとの違い
プロンプトエンジニアは、生成AIから目的に合う出力を得るために、指示文の設計や検証を行う役割です。文章作成、要約、情報抽出、分類、コード作成の補助などで、生成AIを適切に活用する方法を考えます。
AIエンジニアは、プロンプトの設計だけに限らず、データの準備、AIモデルや外部サービスとの連携、システムへの組み込み、運用改善まで幅広く担います。生成AIを使った機能を開発する場合には、AIエンジニアがプロンプト設計を行うこともあります。
AIエンジニアに必要なスキルと知識
プログラミングの基礎
AIエンジニアには、プログラミングの基礎が必要です。特に、データの処理やAI開発で使われることが多いプログラミング言語を学ぶと、学習を進めやすくなります。
身につけたい内容は、変数、条件分岐、繰り返し処理、関数、ファイルの読み書き、エラーへの対応などです。また、他の人が読んでも理解しやすいコードを書くことや、変更履歴を管理する方法も実務では重要です。
AIの仕組みを利用するだけであれば、すべてを高度に理解している必要はありません。しかし、処理内容を確認し、問題が起きたときに原因を調べるためには、基本的なプログラミング力が欠かせません。
数学・統計の基礎知識
AI開発では、数学や統計の考え方が役立ちます。特に、データのばらつき、平均、割合、確率、相関といった基本的な知識は、データを正しく読み取るために必要です。
また、AIモデルの精度を評価する際には、単に正解した回数だけでなく、どのような間違いが起きているかを確認する必要があります。たとえば、本来見逃してはいけないものを見逃していないか、問題のないものを誤って問題と判定していないかなどを考えます。
高度な数学から始める必要はありません。まずは、データを読み解くための基礎を学び、実際に手を動かしながら理解を深めることが現実的です。
機械学習と深層学習の知識
機械学習とは、データから一定の傾向や規則を学び、予測や分類を行う技術です。たとえば、過去の売上データから今後の需要を予測したり、文章の内容を分類したりする際に使われます。
深層学習は、機械学習の一種であり、画像、音声、文章などの複雑なデータを扱う場面で活用されます。画像認識や音声認識、生成AIにも深層学習が使われています。
重要なのは、手法の名前を多く覚えることではありません。どのような課題に使えるか、学習にはどのようなデータが必要か、精度をどう確認するかを理解することです。
データベースとデータ処理の知識
AI開発では、多くのデータを扱うため、データベースやデータ処理の知識が役立ちます。データベースとは、情報を整理して保存し、必要なときに取り出せる仕組みです。
実務では、複数の場所に保存されたデータを集めたり、必要な項目だけを取り出したり、形式をそろえたりする作業が発生します。そのため、データを検索・加工する基本的な方法を学ぶことが大切です。
AIモデルの性能だけに注目しがちですが、正しいデータを安定して使える状態にすることも、AIエンジニアの重要な仕事です。
課題を理解して関係者と進める力
AIエンジニアには、技術力だけでなく、課題を正しく理解して関係者と協力する力が求められます。現場の担当者が何に困っているのか、どのような業務の流れなのかを把握しなければ、使われる仕組みは作れません。
また、AIの精度には限界があり、すべてを自動化できるわけではありません。できることと難しいことを分かりやすく説明し、関係者と期待値を合わせながら進める必要があります。
開発者、分析担当者、業務担当者、管理部門など、多様な立場の人と連携するため、説明力や調整力も実務で活かされます。
AIエンジニアの1日の流れと働き方
開発中に行う業務の流れ
開発中のAIエンジニアは、チームの進捗確認から業務を始めることがあります。短時間の打ち合わせで、前日に進めた作業、当日の予定、困っている点を共有します。
その後は、データの確認や加工、モデルの学習、プログラムの実装、精度の評価などを進めます。開発した内容を他のメンバーに確認してもらい、問題点を修正することもあります。
午後には、業務担当者との打ち合わせや、開発中の機能を試す作業が入る場合があります。AI開発では、実験結果によって次に試す内容が変わるため、計画通りに進める力と、状況に応じて方法を見直す力の両方が必要です。
運用・改善を担当する場合の業務
運用中のAIを担当する場合は、システムが正常に動いているか、予測や判定の精度が保たれているかを確認します。エラーが発生していないか、処理に時間がかかっていないか、データの内容が大きく変わっていないかなどをチェックします。
精度が下がっている場合は、原因を調べます。新しいデータを追加して学習し直す必要があるのか、入力データの形式が変わったのか、業務のルールが変わったのかを確認します。
利用者からの意見をもとに、画面の見やすさや結果の伝え方を改善することもあります。運用担当では、安定性と継続的な改善が特に重視されます。
チームで進める際の役割分担
AI開発は、一人ですべてを担当する場合もありますが、多くは複数の職種が協力して進めます。業務担当者は現場の課題や必要な機能を伝え、データ分析の担当者はデータの傾向を確認し、AIエンジニアはモデルや仕組みを開発します。
また、ソフトウェアエンジニアは画面や他システムとの連携を担当し、インフラ担当者は安定して動かすための環境を整えることがあります。AIエンジニアは、自分の担当領域に集中しながらも、全体の流れを理解して連携することが重要です。
活躍の場となる業界や企業
AIエンジニアは、IT業界だけでなく、幅広い業界で活躍できます。たとえば、製造業では設備の異常検知や品質確認、小売業では需要予測やおすすめ表示、金融分野では不正利用の検知、医療・健康分野では画像や記録の活用などが考えられます。
物流、教育、行政、エンターテインメントなどでも、データを活用して業務を改善する動きがあります。AIエンジニアとして働く場を考える際は、技術だけでなく、自分が関心を持てる業界や解決したい課題にも目を向けるとよいでしょう。
未経験からAIエンジニアになる方法
まず身につけたいITとプログラミングの基礎
未経験から目指す場合は、まずITの基本用語とプログラミングの基礎を身につけます。コンピュータがどのようにデータを扱うのか、Webサービスやデータベースがどのようにつながるのかを理解すると、その後の学習が進めやすくなります。
プログラミングでは、基本的な文法を覚えるだけでなく、小さな課題を自分で解く経験が重要です。数値を集計する、ファイルの内容を読み込む、条件に応じて結果を変えるといった練習を重ねることで、コードを使って処理を組み立てる力が身につきます。
最初からAIだけを学ぼうとすると、内容が難しく感じることがあります。土台となるITとプログラミングを順番に学ぶことが、遠回りに見えても着実な方法です。
小さな開発を通じて学習成果を作る
基礎を学んだ後は、小さな開発に取り組みます。たとえば、公開されているデータを使って簡単な集計を行う、文章を分類する、数値の変化を予測するといったテーマから始めるとよいでしょう。
重要なのは、学習した内容を使って、自分で考えた処理を完成させることです。作ったものは、目的、使用したデータ、作成した仕組み、精度の確認方法、改善した点を整理して残します。
成果物は、学習の振り返りになるだけでなく、自分がどのような技術を扱えるのかを説明する材料にもなります。見た目の完成度だけでなく、課題に対してどのように考えたかを示すことが大切です。
データ分析とAI開発を実践する
AIエンジニアを目指すなら、データ分析とAI開発を切り離さずに学ぶことが重要です。まずデータを確認し、どのような特徴があるかを把握します。そのうえで、予測や分類といった目的に合う方法を試します。
開発後は、結果を確認し、なぜその結果になったのかを考えます。精度が低い場合は、データの量や内容に問題がないか、前処理が適切か、別の方法が合うかを見直します。
このように、仮説を立て、試し、結果から改善する流れを繰り返すことで、実務に近い考え方が身につきます。
関連する仕事から経験を積む方法
最初からAIエンジニアとして働くことが難しい場合は、関連する仕事から経験を積む方法もあります。たとえば、ソフトウェア開発、データ処理、システム運用、業務改善などの経験は、AIエンジニアの仕事にも活かせます。
ソフトウェア開発の経験があれば、AIモデルをサービスに組み込む力につながります。データを扱う仕事の経験があれば、データの品質確認や分析の基礎を実務で学べます。
現在の仕事の中で、集計の自動化、データの整理、生成AIを使った業務改善などに取り組むことも、実践経験の一つになります。
学習計画を立てる際のポイント
学習計画を立てる際は、目標を細かく分けることが重要です。たとえば、最初の段階ではプログラミングの基礎、次の段階ではデータ処理、その後に機械学習の基礎と小さな成果物の作成に取り組む、といった順序が考えられます。
学習時間を確保する方法もあらかじめ決めておくと続けやすくなります。毎日短時間でも学ぶのか、休日にまとまった時間を取るのか、自分の生活に合う方法を選びます。
また、分からない部分をそのままにせず、公式の資料や技術書、学習用の教材などを使って確認する習慣をつけることも大切です。技術は変化するため、学び続ける姿勢が求められます。
AIエンジニアに向いている人と将来性
AIエンジニアに向いている人の特徴
AIエンジニアに向いているのは、課題を分解して考えることが好きな人です。複雑に見える問題でも、必要なデータは何か、どの処理が必要か、どこに原因があるかを順番に整理できると、開発を進めやすくなります。
また、試行錯誤を続けられる人にも向いています。AI開発では、一度で期待通りの精度が出るとは限りません。結果を確認し、仮説を立て、方法を変えて試すことを繰り返します。
技術への関心に加えて、利用する人や業務への関心も重要です。現場の課題を理解し、役立つ仕組みを考えられる人は、AIエンジニアとして価値を発揮しやすいでしょう。
未経験者がつまずきやすいポイント
未経験者がつまずきやすい点の一つは、学ぶ範囲の広さです。プログラミング、数学、統計、データベース、機械学習、システム開発など、必要な知識が多く見えるため、何から始めるべきか迷いやすくなります。
最初からすべてを理解しようとせず、基礎から順番に進めることが大切です。まずはプログラミングとデータ処理を学び、小さな開発を通して機械学習に触れると、知識同士のつながりを理解しやすくなります。
また、学習だけで終わり、実際に手を動かしていないケースもあります。知識を得ることと、コードを書いて問題を解くことは別です。小さくても成果物を作り、試行錯誤の経験を増やすことが重要です。
AI市場の拡大と人材需要
AIは、業務の効率化やサービスの高度化を支える技術として、多くの分野で活用が進んでいます。特に生成AIの広がりにより、文章、画像、音声などを扱う機能を取り入れる取り組みも増えています。
一方で、AIを安全かつ実用的に使うには、データの扱い、精度の確認、システム連携、情報管理などの知識が必要です。そのため、単にAIツールを使えるだけでなく、業務に合わせて仕組みを設計し、運用できる人材の重要性は高まっています。
ただし、AI分野は変化が速いため、一度学んだ知識だけで対応し続けることは難しい仕事です。基礎を固めたうえで、新しい技術や活用方法を学び続ける必要があります。
AIの進化で求められる役割の変化
AIの技術が進化することで、AIエンジニアに求められる役割も変わっています。以前は、AIモデルを一から開発する技術が中心でしたが、現在は既存のAIサービスや生成AIを組み合わせて、短期間で業務に役立つ仕組みを作る力も重要になっています。
今後は、AIの出力が正しいかを確認する仕組み、誤った利用を防ぐための設計、個人情報や機密情報を適切に扱うための管理なども、より重要になると考えられます。
技術だけを追うのではなく、利用者にとって分かりやすい仕組みか、業務に無理なく取り入れられるか、安全に運用できるかまで考える力が求められます。
必要なスキルを確認して学習を始める
AIエンジニアは、AIを活用して課題解決につながる仕組みを作る仕事です。プログラミング、データ処理、機械学習といった技術に加え、課題を理解し、関係者と協力して進める力が必要になります。
未経験から目指す場合は、まず現在の知識と不足しているスキルを確認しましょう。そのうえで、プログラミングの基礎、データ処理、小さなAI開発という順に学習計画を立てると進めやすくなります。
すべてを一度に身につける必要はありません。基礎を学びながら実際に作り、結果を確認して改善する経験を重ねることが、AIエンジニアへの着実な一歩になります。
