コトラ（広報チーム） 
AIエンジニアの仕事はモデル作成だけではない
AIエンジニアが担う役割と仕事の全体像
AIエンジニアは、データを活用して業務上の課題を解決する仕組みを開発し、実際に使える状態まで整える職種です。予測や分類、文章・画像の処理などを行う仕組みを作るだけでなく、目的の整理、データの確認、システムへの組み込み、運用後の改善まで幅広く関わります。
仕事の成果は、単に数値上の精度が高いことだけでは決まりません。利用者の業務を本当に楽にできるか、必要な時間や費用の範囲で運用できるかといった視点も重要です。
データ整理・開発・運用がつながる業務の流れ
AIを活用した仕組みは、十分なデータがなければ適切に学習できません。そのため、実務ではデータの収集元や内容を確認し、不要な情報や誤りを整理する作業に多くの時間を使うことがあります。
整理したデータを使って仕組みを試作し、結果を評価したうえで改善を繰り返します。完成後も、利用状況やデータの変化によって性能が下がる場合があるため、運用中の確認と見直しが必要です。
データサイエンティストやWebエンジニアとの役割の違い
データサイエンティストは、データを分析して傾向や課題を見つけ、事業上の判断につながる示唆を出す役割を担うことが多い職種です。一方、AIエンジニアは、分析結果や課題設定をもとに、実際に動く仕組みとして実装する役割を担います。
Webエンジニアは、利用者が操作する画面や、サービスを支えるシステム全体を開発することが中心です。AIエンジニアはWebエンジニアと連携しながら、AIの処理をサービス内で使えるように組み込んでいきます。
ただし、会社やプロジェクトによって職種間の境界は明確ではありません。少人数の組織では、一人の担当者が分析、開発、運用を横断して担当することもあります。
プロジェクトや会社によって変わる担当範囲
自社サービスを運営する会社では、利用者の反応や運用データを継続的に確認しながら改善を進める働き方になりやすいです。開発した仕組みを長期的に育てていく視点が求められます。
一方で、顧客ごとにシステムを開発するプロジェクトでは、要件の確認、提案、納品に向けた検証などの比重が大きくなる場合があります。また、業界によっては、現場の業務知識や厳格な安全管理が特に重要になることもあります。
AIエンジニアの1日を時系列で紹介
AIエンジニアの1日は、開発作業だけで完結するわけではありません。ここでは、チームでAIを活用した機能の改善を進める場合を例に、一般的な業務の流れを紹介します。
始業後：連絡確認と進捗共有
始業後は、チャットやメール、タスク管理ツールを確認し、前日以降に発生した問い合わせや不具合を把握します。本番環境で問題が起きている場合は、予定していた開発作業よりも対応を優先することがあります。
その後、短時間の打ち合わせでチーム内の進捗や当日の予定を共有します。自分が進める作業だけでなく、他の担当者が困っている点や、仕様変更がないかを早めに確認することが重要です。
午前：データの確認と整理
午前中は、学習や検証に使うデータを確認する時間になることがあります。新しく追加されたデータに誤りがないか、必要な項目がそろっているか、過去のデータと形式が変わっていないかを確認します。
データの欠損、重複、表記ゆれなどを見つけた場合は、修正方法を検討します。単純に削除するのではなく、データが欠けた理由や、修正によって結果に偏りが生まれないかまで考える必要があります。
午後前半：モデルの開発と学習の実行
データの準備ができたら、課題に合った方法を選び、仕組みを試作します。過去に使った方法を基準にしながら、入力する情報や設定を変え、よりよい結果が得られる条件を探ります。
学習には一定の時間がかかることがあるため、その間にプログラムの見直し、検証結果の整理、関係者への確認事項の作成などを進めることもあります。計算資源の使用量や実行時間を意識することも実務では欠かせません。
午後後半：精度の評価と改善案の検討
学習が完了したら、結果を数値で確認します。ただし、全体の数値だけを見るのではなく、どのようなデータで正しく判断できているか、どのような条件で誤りが多いかを詳しく見ます。
精度が期待を下回った場合は、データの内容、学習方法、評価方法、課題設定などを切り分けます。原因を一つずつ確認し、次に試す改善案の優先順位を決めることが重要です。
終業前：結果の共有と翌日の準備
終業前には、その日の作業内容や検証結果を記録し、必要に応じてチームへ共有します。うまくいかなかった試行も残しておくことで、同じ作業を繰り返すことを防げます。
翌日に確認するデータや、関係者に質問する内容、次に実施する検証条件を整理しておくことも大切です。作業の途中経過を分かりやすく残すことで、急な引き継ぎや相談にも対応しやすくなります。
午前に行うデータ整理の仕事
データの収集方法と利用目的の確認
データ整理では、まずデータがどこから集められたものかを確認します。利用者の入力、業務システムの記録、機器の測定結果など、収集方法によってデータの特徴や注意点は異なります。
あわせて、そのデータを何のために使うのかを明確にします。利用目的があいまいなまま収集や加工を進めると、必要のない情報を扱ったり、目的に合わない学習結果になったりする可能性があります。
欠損や重複などデータ不備への対応
実際のデータには、入力されていない項目、同じ内容の重複、誤った形式の値などが含まれることがあります。こうした不備をそのまま使うと、学習結果の信頼性が下がるおそれがあります。
対応方法は一律ではありません。欠けたデータを除外する場合もあれば、別の情報をもとに補う場合もあります。重要なのは、処理の方法と理由を記録し、後から確認できるようにしておくことです。
学習に使える形式への加工
データには、文章、画像、音声、数値、日時などさまざまな形式があります。AIが扱えるようにするためには、不要な記号を取り除く、表記をそろえる、分類の基準を整えるといった加工が必要です。
たとえば、同じ意味の言葉でも表記が異なる場合は、必要に応じて統一します。ただし、加工しすぎると本来の意味や特徴が失われる場合があるため、対象業務を理解したうえで判断します。
データの偏りや品質を確かめる視点
データの量が多くても、内容が偏っていれば適切な結果につながらないことがあります。特定の時期、地域、利用者層、条件のデータばかりが集まっている場合、別の条件では正しく動かない可能性があります。
そのため、件数だけでなく、データの内訳や分布を確認します。現実の利用場面を想定し、学習用のデータと評価用のデータに大きな偏りがないかを見極めることが必要です。
データ管理で求められる安全性への配慮
データに個人情報や社内の機密情報が含まれる場合は、扱いに十分な注意が必要です。必要以上の情報を利用しないこと、アクセスできる人を限定すること、保存場所や持ち出し方法を管理することが求められます。
AIエンジニアは、技術面だけでなく、データを安全に扱うためのルールも守らなければなりません。問題が起きてから対応するのではなく、利用前の確認や記録を徹底する姿勢が重要です。
午後に進めるモデル開発と精度改善
課題に合う手法を選び試作する
モデル開発では、まず解決したい課題を確認します。将来の数値を予測したいのか、内容を分類したいのか、異常を見つけたいのかによって、適した方法は変わります。
最初から複雑な仕組みを選ぶとは限りません。比較の基準となる簡単な方法から試し、必要に応じてより高度な方法へ進むことで、改善の効果を判断しやすくなります。
学習結果を数値で評価する
学習結果は、目的に応じた数値で評価します。正しく判断できた割合だけでなく、見逃しや誤った判定がどの程度発生しているかを確認することが重要です。
特に、誤りによる影響が大きい業務では、単一の数値だけで判断できません。どの種類の誤りを減らすべきかを関係者と確認し、業務上の優先順位に合った評価を行います。
精度が伸びない原因を切り分ける
精度が伸びない場合、原因はモデルそのものにあるとは限りません。データの量や質が不足している、正解として付けた分類があいまいである、解決したい課題の設定が現実と合っていないといった可能性もあります。
原因を切り分けずに設定だけを変え続けると、時間を使っても改善につながりにくくなります。データ、前処理、学習方法、評価方法の順に確認するなど、一定の手順を持って検証することが有効です。
条件を変えながら改善を繰り返す
精度改善では、一度に多くの条件を変えず、変更点を絞って結果を比較します。入力する情報を増減させる、学習に使う期間を変える、判定の基準を見直すなど、仮説に沿って試行を進めます。
改善によって数値が上がっても、実際の利用場面で役立つとは限りません。処理にかかる時間、必要な費用、説明のしやすさなども考慮し、実用性のある方法を選びます。
再現性を保つために記録を残す
開発では、どのデータを使い、どのような条件で学習し、どのような結果が出たかを記録します。記録がなければ、同じ結果を再現できず、改善の経緯も追えなくなります。
プログラムの変更履歴、データの版、実行日時、評価結果などを整理しておくことで、チーム内での確認がスムーズになります。運用後に問題が起きた際の調査にも役立ちます。
AIエンジニアが他職種と連携する場面
企画担当者と解決したい課題をすり合わせる
企画担当者との打ち合わせでは、AIを使って何を改善したいのかを具体化します。「効率を上げたい」といった抽象的な要望を、どの業務のどの作業をどの程度改善したいのかという形に整理します。
この段階で、AIで対応できる範囲と難しい範囲を共有することが重要です。期待値を適切に合わせることで、開発後に目的と成果がずれることを防げます。
開発担当者とシステムへの組み込み方を決める
AIの処理を実際のサービスや業務システムで使うには、他の開発担当者との連携が必要です。入力データをどのように受け取り、結果をどこへ返し、利用者にどう表示するかを決めます。
また、処理にかかる時間や、利用者が増えた場合の負荷も確認します。開発段階で高い精度が出ていても、実際のシステムで安定して動かなければ利用にはつながりません。
現場担当者からデータや業務知識を得る
現場担当者は、データだけでは読み取れない業務上の事情を把握しています。たとえば、特定の値が欠ける理由、例外的な処理が発生する条件、結果を判断する際の基準などは、現場への確認が欠かせません。
AIエンジニアは、技術的な前提を一方的に押し付けるのではなく、現場の言葉で質問し、業務を理解する姿勢が求められます。得られた知識は、データの解釈や評価方法の改善につながります。
会議で検証結果と課題をわかりやすく伝える
検証結果を共有する際は、専門用語や数値だけを並べても伝わりにくい場合があります。何を試し、どの程度改善し、どのような条件では課題が残るのかを、相手の立場に合わせて説明することが必要です。
特に、精度が十分でない場合は、その理由と次の対応案をセットで示します。課題を隠すのではなく、判断に必要な情報として分かりやすく共有することが信頼につながります。
精度だけでなく利用しやすさやコストも判断する
高い精度を目指すほど、処理時間や開発・運用の費用が増える場合があります。そのため、AIエンジニアは技術的な性能だけでなく、利用者にとっての使いやすさや事業上の効果も踏まえて判断します。
たとえば、人が最終確認を行う前提であれば、完全自動化にこだわらず、確認作業を減らす仕組みのほうが適していることもあります。現実的な運用方法を関係者と考えることが重要です。
実務で起こりやすい課題と対応
使えるデータが不足している場合
必要なデータが十分に集まっていない場合、すぐに高い精度を出すことは難しくなります。この場合は、データの収集方法を見直す、対象範囲を絞る、既存のルールと組み合わせるといった対応を検討します。
データを追加で集める際は、量だけを増やすのではなく、どのような不足を補いたいのかを明確にします。偏りを減らすために必要なデータを考えることが重要です。
期待した精度が出ない場合
精度が出ないときは、目標が現実的かどうかも含めて確認します。人でも判断が分かれるような内容であれば、AIだけに一貫した正解を求めることは難しい場合があります。
対応としては、評価基準を見直す、対象を限定する、利用者による確認を残すなどの方法があります。課題に応じて、AIに任せる範囲を適切に設定することが大切です。
本番環境で学習時と異なる結果が出る場合
開発時と本番環境では、入力されるデータの形式や内容が異なることがあります。たとえば、想定していない空欄、表記の違い、新しい種類のデータが入ると、結果が不安定になる可能性があります。
このような問題を防ぐためには、本番に近いデータで事前に検証し、入力内容の確認処理を設けることが有効です。公開後も結果を継続的に確認し、必要に応じて学習や設定を見直します。
急な不具合や運用上の問い合わせへの対応
運用中には、処理が止まる、結果が表示されない、以前と異なる傾向の出力が増えるといった問題が起こることがあります。AIエンジニアは、原因がデータ、プログラム、システム連携のどこにあるかを確認します。
問い合わせへの対応では、状況を正確に把握し、影響範囲を確認することが優先です。すぐに解決できない場合でも、暫定的な対応や確認の予定を関係者に共有することが求められます。
個人情報や不適切な出力に配慮する必要性
AIを扱う仕事では、個人情報の保護や不適切な出力への対策が欠かせません。入力データに必要以上の個人情報が含まれていないか、出力が特定の人や属性に不利益を与える内容になっていないかを確認します。
文章や画像を扱う仕組みでは、事実と異なる内容、不適切な表現、権利上問題のある内容が出力される可能性もあります。技術的な対策だけでなく、利用ルールの整備や人による確認を組み合わせることが重要です。
AIエンジニアの仕事実態からわかる向き・不向き
地道な確認作業と試行錯誤を続けられる人
AIエンジニアの仕事には、データの確認、エラーの調査、結果の比較といった地道な作業が多く含まれます。一度の開発で理想的な結果が出ることは少なく、小さな改善を積み重ねる姿勢が必要です。
華やかな技術だけに興味を持つのではなく、細かな違和感を見つけて原因を探る作業に前向きに取り組める人に向いています。
数字や結果をもとに考えることが好きな人
開発では、感覚だけで判断せず、評価結果やデータの傾向をもとに次の行動を決めます。数値の変化を見ながら、何が原因なのかを考え、仮説を立てる力が役立ちます。
ただし、数字だけを追うのではなく、その数字が実際の業務で何を意味するのかを考えることも重要です。技術的な評価と利用者の視点を結び付ける力が求められます。
技術以外の人とも協力して仕事を進められる人
AIエンジニアは、一人で完結する仕事ではありません。企画、開発、営業、現場など、さまざまな立場の人と連携しながら進めます。
専門的な内容を相手に合わせて説明し、必要な情報を引き出すコミュニケーション力が必要です。相手の意見を理解しながら、技術的な制約も適切に伝えられる人は、プロジェクトで力を発揮しやすいです。
学び続けながら変化に対応できる人
AIに関する技術や活用方法は変化が速く、開発環境や求められる知識も更新されます。そのため、学校や学習の場で得た知識だけでなく、実務に必要な情報を継続して学ぶ姿勢が重要です。
一方で、新しい技術をただ取り入れるのではなく、課題に合っているか、安全に使えるかを判断する力も必要です。基礎を身に付けたうえで、変化に柔軟に対応することが求められます。
1日の業務を知ったうえで身に付けたいスキル
AIエンジニアを目指す場合は、プログラミングやデータを扱う基礎に加え、データの整理、結果の評価、仕組みを運用するための知識を身に付けることが重要です。特定の手法だけでなく、課題を整理し、検証結果を説明する力も実務で役立ちます。
まずは小さなテーマで、データの準備から検証、結果の整理までを一通り経験するとよいでしょう。AIエンジニアの仕事は、モデルを作ることだけではなく、データと業務をつなぎ、継続的に価値を高めていく仕事です。
