AIエンジニアとは？仕事内容やスキル、将来性まで徹底解説

AIエンジニアは、機械学習やディープラーニング (深層学習) 、PythonやTensorFlowといった技術を扱い、モデルの精度管理や学習データの整備を担当します。

ITエンジニアは、サーバーやクラウドなど多様な技術を用い、Webシステムやアプリケーション全体の設計・構築を担当する点がAIエンジニアとは異なります。

また、プロンプトエンジニアの主な役割は、生成AIから適切な回答を引き出すための指示文 (プロンプト) の設計や、出力結果の調整です。コードを書くことよりも、言語設計や出力結果の評価に重点が置かれています。

このように、AIエンジニアはモデルの内部構造や学習工程、ITエンジニアはシステム全般、プロンプトエンジニアは生成AIとの対話設計と、それぞれの専門領域が明確に分かれています。

AIエンジニアの仕事内容は、主に以下の4つのフェーズに分類されます。

1. データ収集・分析
2. AIモデル開発
3. システムへの実装
4. 運用・改善

収集したデータを基に、分類や予測を行うAIモデルを構築する工程です。手法は大きく分けて、データの特徴をルールベースで学習させる機械学習と、人間の脳を模したニューラルネットワークで複雑なパターンを抽出するディープラーニングがあります。

Pythonでは、機械学習にはscikit-learn、ディープラーニングにはTensorFlowやPyTorchのライブラリを使い、高度なニューラルネットワークを構築可能です。これらのライブラリを組み合わせることで、目的に合ったモデルを設計・構築しやすくなります。

開発したAIモデルを、実際の業務システムやアプリケーションに組み込む工程です。入力データをAIで処理し、結果をユーザー画面に表示するといった一連の流れを設計します。

実装方法としては、モデルをWeb API化し、外部から呼び出せる形にする手法が一般的です。APIとして切り出すことで、モデルの更新や再学習後の差し替えが容易になり、アプリ側の改修工数を最小限に抑えられます。

ほかにも、状況に応じて以下のような実装方法が選ばれる場合もあります。

• オンプレミス実装
  社内ネットワーク内で稼働させ、高いセキュリティ要件を満たす場合
• クラウド推論サービスの利用
  AWS、Azure、GCPのAI推論基盤を使い、スケーラブルな環境で運用する場合
• エッジデバイスへの組み込み
  工場設備やカメラなど、現場でリアルタイムな推論が必要な場合

目的に応じた実装方法を選択することで、現場で使いやすいAIシステムを実装できます。

AIシステムは実装して終わりではなく、運用しながら精度を確認し続ける工程が必要です。入力データの傾向が変わると予測がずれやすくなるため、結果を定期的に見直し、必要に応じてデータを追加して再学習を行います。

運用を円滑に進めるためには、学習・評価・デプロイを一連の流れとして管理するMLOps (Machine Learning Operations) の考え方も役立ちます。モデルの更新履歴を整理し、再学習後の差し替えを自動化することで、長期的に安定した精度を維持できるでしょう。

AIエンジニアの将来性は、主に以下の2つの観点で語られます。

• AI市場の拡大と人材需要
• AIエンジニアの「仕事がなくなる」は本当か

しかし、AIエンジニアには機械学習やデータ分析、モデル運用など幅広い知識が求められるため、育成に時間がかかる点が課題です。実際には、募集をかけても必要なスキルを満たす人材が見つからない、育成リソースが不足しているといったケースが少なくありません。企業側は、既存メンバーの育成や外部サービスの活用を組み合わせながら、AI活用を進める必要があります。

「AIがコードを書くようになるため仕事がなくなる」という説もありますが、実際にはAIの普及に伴い、モデル開発や運用を担う役割の重要性はむしろ高まっています。確かに、簡単な画像分類や定型的なコード生成はノーコードツールやAIで自動化されつつあります。

しかし、企業特有の複雑な業務課題に合わせたモデル設計や、戦略的なAI活用の判断は人間にしかできない高度な領域であり、AIエンジニアの役割は引き続き不可欠です。

組織内でAIを活用したアプリを開発する場合、データの整形、モデル選定、既存システムへの組み込みなど、多くの場面で専門的な判断が求められます。

業務データは種類や形式、粒度もさまざまで、目的に合わせて整理しながらモデルに適した形へ整える工程では、技術的な理解が欠かせません。

また、開発したモデルを安定して動かすためには、システム側との連携や運用時の精度管理が重要です。入力データが変化した際の見直しや再学習の判断などは、エンジニアが継続的に関わることで一定の質を保ちやすくなります。こうした背景から、AIを組織で活用する際には、専門的な知識を備えたメンバーが一定数必要です。

これまで、AIアプリ開発は専門知識が必要と思われがちでした。しかし近年では、AIがアプリ構築を支援するサービスも登場し、モデル設計やデータ分析の知識がなくても、簡単に実務向けアプリを構築できるようになっています。特に、データ整理や文章生成、業務フローの自動化を得意としており、専門エンジニアを常駐させずとも、業務に合うアプリの導入・運用が可能です。

KDDIの「ELYZA Works with KDDI」は、AIエンジニアがいなくても、報告書作成やデータ整理など、業務に合わせたAIアプリを直感的に開発・利用できる環境を提供します。

「ELYZA Works with KDDI」の活用により、AIエンジニアがいなくても文書作成やデータ整理の工程を自動化し、業務効率化を実現した事例を紹介します。

AIエンジニアは、技術的な側面から企業のAI活用を支える役割を担っており、将来性の高い職種として注目されています。一方で、すべてのAI活用にエンジニアが必須ということではなく、簡易的なアプリ開発をAIが支援するサービスも広がっています。

高度な開発はAIエンジニアに任せ、日常業務の自動化は開発支援サービスを活用するなど、用途に応じて使い分けることが重要です。