人工知能（AI）におけるエンジニアに求められるスキルとは？

こんにちは！
ITエンジニア・webディレクター・webデザイナーなどのIT人材の自立・キャリアを支援するITプロパートナーズの木村です。
弊社では、独立精神旺盛な優秀なエンジニアの方々の独立・起業サポートや、フリーランス支援を行っています。

こちらでは、日々の現場でサポートさせていただいている中での、プロの目線で、エンジニアに役立つお話をしてまいります。

さて、今回は今ホットな話題である人工知能についてです。

「人工知能とエンジニア」をテーマに、人工知能開発に関わるエンジニアに役立つ情報をお届けします。

この記事を読めば、AI開発に携わる時のイメージが明確にできるでしょう！

早速見ていきましょう！

人工知能（AI）とは？

「人工知能」という言葉が最近メディアに取り上げられ、なんとなく知っているつもりの方は多いかと思いますが具体的にはどのような技術なのでしょうか？

あたかも人間のように考えることができるコンピュータをイメージしている方も多いかもしれません。

確かに。。。人工知能の最終目的は人間のように自我を持ち、自律的に考えるものだと言えますが、まだまだ人間のように考えることができるコンピューターは生まれていません。

むしろそのスタートラインにやっと立てたかもしれないというレベルです。

人工知能は人間が行う作業の一部を代行しているに過ぎない

実際のところ人間の意識や自我などは脳科学の領域でも未知な点が多く、人間の知能や意識を説明する完全な理論は存在しないのが現状。

理論的なバックボーンが無いことから人間のような人工知能の作成もなかなか進まないのです。

なので今のところ、メディア話題になっている人工知能とは人間が知能を使ってする作業の「一部」のみをコンピュータに代行させる技術でしかありません。

ここで言う「一部」とは何でしょうか？

メディアでよく取り上げられる例としてはコンピュータとプロ棋士の将棋の対局などがあります。

この勝負で使用される人工知能は「将棋のルールに従って勝負をする」ことしかできません。

人間が持つ知能のうちの将棋を指す機能だけに特化した知能なのです。

さらに最近では車の自動運転などが人工知能の技術を使って実現間近などと話題になっていますが、これも「自動車を運転する」という部分だけに特化しています。

このようなAI技術はどのように実現されているのか？

現在の人工知能でできることをおさえた上で、このような技術がどのように実現されているかについて考えてみましょう。

・機械学習

そもそもは人工知能においては機械学習というものが利用されていました。

機械学習では、推論と学習というアプローチが取られています。

わかりやすいのが将棋の例で、ある盤面ではココに金を打てば有利である、またある盤面では王は逃げるのが有利である・・・という学習をコンピュータに行わせることで、まったく新しい盤面に遭遇してもそれなりに良い判断をさせることが可能になるのです。

つまり今まで学習した知識を応用して推論を行わせること、これが機械学習の本質となります。

・ディープラーニング

このような研究はずっと前から行われてきましたが、なぜ最近になって人工知能の話題が良く上がるのでしょうか？

それは機械学習の分野にディープラーニングという手法が取り込まれてきたことがきっかけです。

では今までの機械学習とディープラーニングの違いは何なのでしょうか？

基礎的な理論においてはディープラーニングも機械学習の一種であり、考え方に違いはありません。違いというのは理論と言うよりは実装方法の部分にあります。

機械学習とディープラーニングの違い

ディープラーニングでは何かの判断を行う場合、通常のコンピュータが行っているようなアルゴリズムではなく、ニューラル・ネットワークという特殊なアルゴリズムを導入しています。

これは人間の脳細胞のネットワークであるニューロンの動きを模倣したアルゴリズムとされます。

外部からの刺激が神経細胞（を模したプログラム）にある程度蓄積されると、次の神経細胞に信号を伝達する、その神経細胞がまた次の細胞に・・・・という繰り返しにより電気回路が生まれ判断を行うという考えです。

この電気回路（ニューロン）は刺激の強さや繰り返しの頻度によって自律的に調整され、学習と言う形で正しい判断をする確率を上げることができます。

例えば人間が猫という動物を覚える過程を考えてみると、幼児の場合は犬やライオンなどのような別の動物と見分けが出来ていない時期が初めは続くと考えられます。

これは幼児の脳の中に猫を判断するニューロンがまだできていないということです。

しかし大量の猫のイメージに触れさせることで、次第に脳内に「猫」を構成するニューロンが生まれると考えることができます。

学習量が増えるに従いニューロンは自律的に調整され「猫」と言い当てる確率が上がっていくのです。

このようなニューロンの活動を疑似的にコンピュータに行わせることで、ディープラーニングは高度な人工知能を実現しているのですが、実はこのアイデア自体は人工知能の研究の初期から着想されていました。

しかし、そもそもベースとなる大量の神経細胞（を模したプログラム）を用意することや、さらに各ニューロンの正解率を高めるためには大量の学習が必要ということで、実現方法の面で研究が進まなかったという事情があります。

しかし、近年コンピュータの性能が大幅に向上したこと、価格が安くなったこと、インターネットなどで大量のデータを集めることが可能になったことから実用化に目途が立ち、改めてディープラーニングに注目が寄せられているのです。

さて、AIについて少し見てきたところで、そのAIを開発するエンジニアにはどのようなスキルが求められるのか見ていきましょう！

人工知能（AI）で求められるエンジニアのスキルって？

ここでは人工知能の分野で求められるエンジニアのスキルについて考えてみたいと思います。

人工知能で求められるスキル

人工知能と一言で行ってもその分野は多岐に渡りますし、専門分野や業種によっても求められるスキルは異なってくるので、ケースバイケースというのが現実です。

しかし、おおまかな傾向性はありますので、ここではその点について記載いたします。

・人工知能・機械学習に関する基礎的知識（Pythonのコーディングスキル）

まず、どの業種でも求められるのが、あたりまえですが人工知能・機械学習に関する基礎的な理解です。

但し研究者でない場合はあまり深い部分まで理解する必要はなく、基本的な部分だけ押さえておけば問題はありません。

一般のエンジニアの場合は人工知能の技術を利用してビジネスに活かすスキルが求められているのです。

その意味では既に利用できる人工知能のエンジンを実務に展開する為のプログラミングスキルのほうが重要になってきます。

例えばGoogle社は画像認識エンジン「Cloud Vision API」というものを公開していますが、このAPIを利用するためにはPythonを使いこなす必要があります。

・ディープラーニングの基礎理論、実装

またディープラーニングがここまで社会的な話題になっていることから、現在はディープラーニングを利用していない機械学習においてもいずれディープラーニングの手法が取り込まれることは間違いありません。

なのでディープラーニングの基礎理論、実装方法も今後求められるスキルと考えておいたほうがよいでしょう。

さて、一般的に必要とされるスキルを押さえた上で、個別の業種に関して必要なスキルを考えてみましょう。

業種ごとに必要な人工知能のスキル

・応用研究開発

機械学習やディープラーニングを用いて先進的な応用研究開発を行う職種です。

例えば自動車メーカの自動運転技術などがそれにあたります。この分野ではディープラーニングを含めた機械学習全般の知識が必要ですし、ポジションによってはハードウェアとの連携、メカトロの分野の経験が求められます。

・ベンチャー企業

これはサービスによってマチマチなのですが、基本的にあまり資金がない（エンジニアが少ない）ことから、人工知能以外のITに関するスキルが求められることが多いと言えます。

例えばスマートフォン向けに顔の表情を認識して、ユーザの顔色から何らかのアクションを起こすアプリを考えます。

スマートフォンの場合はアンドロイドならJava、アイフォンならObjective-Cでアプリを開発する必要がありますので、仮にアプリ作成は外注できたとしても、顔認識のエンジンとアプリを組み合わせる部分は自分が担当しなければなりません。

・データ解析分野

大量の情報に対して統計解析や機械学習の手法を駆使してその中から傾向性、特徴を読み取る仕事です。

データサイエンティストと呼ばれる業種で、このスキルを武器にコンサル業界で活躍される方もいますし、WEBサービス提供企業のアクセス解析アナリストとして活躍されている方もおられます。

人工知能の知識だけでなく、ビックデータに関する知識や統計解析のスキルも必要となってきます。

・人工知能自体の開発

現在、様々な人工知能に関するエンジンが発表されていますが、ビジネスに適合しない場合は自社でスクラッチから開発しなければなりません。

既存のエンジンをカスタマイズするにしても高いノウハウが必要となります。

そもそもこのような求人自体は少ないのですが、募集条件としては人工知能に関する研究者並みの理論的な理解と、エンジン自体を開発できる高いプログラミングスキルが求められます。

次に、人工知能関連の開発に向いているエンジニアってどんな人なのかについて見てみましょう。

人工知能（AI）に向いているエンジニアってどんなタイプ？

理系出身が有利

まず求められる知識の種類（機械学習、統計解析）として理系出身のエンジニアの方が圧倒的に有利でしょう。

IT業界では文系学部出身のSEの方も多く活躍されていますが、その多くはコミュニケーション能力、文章作成能力を武器にしている場合が多いと思います。

しかし人工知能に関しては理論的な部分の比重が大きいので理系出身の方がなじみやすいのは仕方がないかもしれません。

ただ、理系とか文系以上に重要なことは新しいことを学習する意欲を持ち続けるエンジニアかどうかという点です。

正直、今の人工知能はまだまだ過渡期であり、その進歩の速さから数年で今の知識が陳腐化してしまうと思われます。

IT技術自体も移り変わりが早いとよく言われますが、それでもJavaなどは20年近く使われており一度スキルを極めておけばしばらくは仕事に困らないのです。

しかし人工知能に関しては今後も加速度的に進歩することが予想されているので、数年で新しい技術を仕入れなければ時代に置いてきぼりになりかねません。

独力で問題を解決できるタイプ

さらに、一人でも与えられた役割を地道に進めることができる、独力で問題を解決できるタイプのエンジニアが向いていると思います。

今のところITエンジニアの中で人工知能を仕事にする人はかなり少なく、仮にプロジェクト自体は大きくてエンジニア仲間はたくさんいても、人工知能のパートは自分一人だけの担当というケースも多々あると思います。

このため相談できる仲間が近くにいなくても黙々と作業を進めることができるエンジニアの方が性格的には向いているのかもしれません。

さて、そんなAI開発に携わるエンジニアですが、いくらほどもらえるのでしょうか？

人工知能（AI）関連企業のエンジニアの年収は？

今回の記事を作成するにあたり調べてみたのですが、人工知能に関する業務を行うエンジニアの賃金レートは高めという印象があります。

求人によって異なるので平均値を出すのは難しいのですが、30代の平均的なプログラマの年収がおおよそ500～600万円程度であるのに対して、明らかに100万円以上は高い印象を受けます。

また1000万円近い年棒を提示する企業も複数存在しますので、年収は全体的に高いと言ってよいかもしてません。

但し高い年収にはそれなりの条件が付いてきます。

求人募集をざっと見ても、大学レベルの統計解析の知識を必須とする求人であったり、指定された人工知能での実務経験が必要であったりと条件が高めの求人が多い印象です。

でも、そんな求人そもそもあるのでしょうか？そして、どこにあるのでしょうか？

意外と多い？人工知能（AI）の求人を探してみた！

それでは具体的に人工知能の分野でどのような求人があるのか、一部ですがご紹介させていただきます。

職種と合わせてご覧ください！

人工知能の求人と職種

・データサイエンティスト　コンサルティング

統計解析や機械学習などの分析手法を用いてお客様のデータを分析し、 ビジネス課題を解決したり、業務の改善提案を行ったりします。企業の目指すべき方向を踏まえて適切なKPIを導き出します。

・人工知能　組込エンジニア

AI/人工知能技術を搭載した次世代コミュニケーションツールの組込エンジニアの募集となります。具体的な業務としては、開発過程で生まれる様々な発見・可能性を単独のサービスとして形にするプロジェクトです。

・データサイエンティスト　アナリスト

高所得者向けのホテル・旅館予約やレストラン予約を提供するサービスにおいてデータ分析を行うアナリストを募集しています。

・AI技術者　グローバル企業

自社で開発を進めているAI搭載の次世代コミュニケーションツールに携わっていただきます。

全般的に大手企業や有名な企業の求人が目立ちますが、その分要求されるスキルのハードルも高めの印象です。

正直、人工知能ではない一般的なITスキルしか持たないプログラマーやSEがチャレンジしても書類で落とされてしまうことが予想されます。

若手であれば大学院などでの専攻科目、年齢を経た社会人であれば人工知能に関する実務経験の有無が重要になってきそうです。

まとめ

いかがでしたでしょうか？今回は人工知能においてエンジニアが求められるスキルに関して考えてみました。

正直、機械学習や人工知能をマスターすること自体ハードルは高いので、気楽に初めてみてはいかがでしょうか？・・・とはさすがに書けません。

ただこれから必ず成長する分野ですし、ハードルが高い＝参入障壁が高いということは、それだけレアな技術を持つエンジニアになれるということです。

レアなエンジニアは当然高い年収を貰えるものです。ですので、難しい数学も大丈夫、勉強も好きな方という方であればチャレンジする価値は十分ある分野だと思います。

ただ、先にも書きましたが人工知能の求人はハードルが高く、関連スキルが無いエンジニアがいきなり正社員として働くのは難しいかもしれません。

ですので独学で人工知能の学習した後は、業務委託や派遣契約などのような臨時雇用と言う形で実務経験を積む方法もお勧めです。

この記事を書いた人

ITプロマガジン

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