1.AIエンジニアとは

事業でデータとAIの活用をしたいがAIを扱うエンジニアやデータを分析できる人材がおらず、お困りではないでしょうか？

AIは膨大なビッグデータを用いたマーケティングで用いられており、急速な発展を遂げています。

特に最近ではすべてがネットワークでつながり、スマートフォンの普及により情報量が爆発的に増えています。

これらのデータ活用の発展の背景には機械学習やデータの解析を専門としているAIエンジニアの働きがあります。

様々な場所でのデータの収集が可能になり、データ量が増えている現在ではAIエンジニアの仕事は将来的な発展や成長が見込まれています。

AIエンジニアを採用した場合にどのようなメリットがあるのか、具体的な業務内容を見ていきましょう。

2. AIエンジニアができること

AIエンジニアの業務は大きく分けると２種類あります。

AIのプログラムの開発を担当する機械学習エンジニアとデータの分析を担当するデータサイエンティストやデータアナリストです。

プログラムの開発

機械学習エンジニアは経営者の要望に合わせてAIを使用したプログラムの開発を行います。

機械学習エンジニアが行う業務の内容はAIの中核を担う職業になっており、必要になるデータを反復的に学習することで、データの特徴を抽出し、パターンを読み取ることができます。

予測や分類などを実行するアルゴリズムの自動構築をすることにより、様々な業務を自動的にパソコンに行わせることができます。

画像を例にすると具体的に以下のような作業を自動的にできるようになります。

• 画像の分類・・・画像が何の画像なのかを識別する
• 異常の検知・・・画像の中から異なる状態の識別を行う
• 画像の生成・・・新しい画像の作成
• 姿勢の推定・・・画像の中の人間の姿勢を識別する

今回は画像についての機械学習の活用例を挙げましたが、画像以外にもテキストの学習、音声認識、時系列のデータの解析なども可能です。

データの分析

データの分析ではAIのから導き出した情報を基にビジネスの改善提案をします。

機械学習エンジニアはプログラミングの知識を活用しますが、データの分析を行うデータサイエンティスト、データアナリストはAIに関しての知識だけではなく、統計学、確率などの正確にデータを読み取る能力が求められます。

経営の状態を分析し、ユーザーの動向やデータの分析から得られる、将来のニーズの予測を基にビジネスを改善する施策の立案を行います。

3.年収と自社で育成した際にかかる時間

AIエンジニアの平均年収は600万円です。

（言語の習得時間には個人差がありますのであくまで目安としてお考え下さい。）

育成時間の内訳

• SQL　 　10時（データサイエンティスト）
• Python　300時間（データサイエンティスト）
• 統計学　30時間（データサイエンティスト）
• C 　　　　250時間（機械学習エンジニア）
• マーケティング・ビジネスのスキル　測定不能

AIエンジニアを自社で育成するのに必要な時間は600時間です。

データを収集するプログラミングの知識、データを正確に分析するための統計学の知識はAIエンジニアを育成する上では必要不可欠な分野になります。

しかし、いくらPythonなどのAIに必要なプログラミングの知識を身に着けて、データが正確に分析することができたとしてもそのデータを実際にビジネスの改善につなげることが出来なければ意味がありません。

機械学習エンジニアはプログラミングによりAIが有効活用できるシステムを開発することができれば良いかもしれませんが、データサイエンティストはより上流工程である経営者とのビジネスの改善の分野にも踏み込む必要性があります。

AIとビジネス両方の学習を一人の人材に任せるのはかなり負担が重くなりますので、AIの開発は基本的には機械学習エンジニアに任せ、データサイエンティストにはデータの分析の分野に集中できるような環境づくりが必要になります。

4.まとめ

いかがでしたでしょうか？

データの有効活用だけであれば、データサイエンティストに任せることができるかもしれませんが、今後AIによる業務の自動化や、AIにより事業の幅を広げる必要性が増してきていると言えます。

現在は若手の人材が減り続けて、人材不足が問題視されているためよりAIが注目されるようになっています。

AIは自動的にデータの傾向や異常を読み取るだけではなく、今まで人が行っていた業務を学習し、機械が代わりに仕事をすることもあります。

人材が不足している今だからこそAIによる業務の自動化、効率化を検討してみてはいかがでしょうか？

このサイトではデータサイエンティストについての詳しい情報やシステムを構築するためにどのようなエンジニアが必要なのか、などの情報を掲載しておりますので是非ご覧ください。

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