こんにちは、28歳の時に未経験からITエンジニアを目指したniyuta（@niyuta）です。
AIエンジニアとはどんなお仕事か、あなたは知っていますか？
ぶっちゃけ、私はAIが超好きです。今更AIエンジニアにはなれないですがAIについてもかなり勉強しました。
政府は、専門性の高いAI人材だけでなく、社会人のIoT・AIの基礎力をはかるものさしとしてITLS（ITリテラシースタンダード）を創設するなど、社会全体でAI・IoTへの適応を図ろうと様々な施策を行っています。
ですので、AIについて最低限の知識は持っておいた方が良いです。
誰もが知っておきたい人工知能の話とAIエンジニアについて解説します。
バリバリのITエンジニア向けというより、AIってよく聞くけど、いったいなんなの？ぐらいの知識の人向けです。
サクッと読めますのでぜひ、最後まで読んでみてください。
目次
エンジニアでなくても知っておきたいAIと機械学習について
AI（人工知能）・機械学習・ディープラーニングの歴史
AIという言葉は知っているけれど、具体的な中身を聞かれると困る人は多いのではないでしょうか？
AI(Artificial Intelligence)は人工知能と訳され、一つの定義としては「人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術」と言われています。
しかし、研究者の捉え方やAIの進化とともに「AI」の定義は変化しており、明確な定義が難しい概念的なものという捉えられ方もしています。
人間と同じようなことを機械ができるようにするために様々な手法が試されてきました。
▼第1次AIブーム
第1次AIブームは推論・探索の時代と言われ、「答えの解き方をパターン分けする」ことで明確な答えが存在するパズルは解けましたが、それ以外の現実問題の解答を導くことはできませんでした。
そもそも人工知能(Artificial Intelligence)という言葉が初めて登場したのは1956年の夏に米国東部のダートマスで開催された伝統的なワークショップです。
そういう意味では、AIは古くからある訳です
簡単に言えば、迷路を解く時、すべての道を突き進めば最終的にゴールには到達できます。
ゴールに到達した時に、間違った道をすべて無視して、正しい道だけを示せば、さも迷路を解いたように見えますが、それで人間のように振舞ったとは言えない訳です。
第1次AIブームは終わり、AIは冬の時代を迎えます。
▼第2次AIブーム
次の第2次AIブームは知識の時代と言われ、「人間がもつ知識をルールとして教える」ことで問題解決する手法を試しました。
人間の持つ、全ての一般常識をコンピューターに入力しようという野心的なプロジェクトです。
しかし、人間の一般常識は30年以上経っても全ての知識を入力しきれないほど膨大だったことと、「例外処理」などの課題にぶつかります。
当たり前です
日本の首都は東京です。初代総理大臣は伊藤博文です。人間は哺乳類です。などと延々と入力していく訳です。終わるわけがありません。
▼第3次AIブーム
第3次AIブームは機械学習と特徴表現学習の時代と言われ、「アルゴリズムに基づく」機械学習ができるようになりました。
これが今です。
さらに、「ディープラーニング」を活用することで、機械学習ではAIエンジニアが与えていた学習精度をあげる判断材料（特徴量）を機械自身がはじきだし、自分で精度を高めるられるようになりました。
本当の意味での人工知能の幕開けです
機械学習エンジニアとデータ・サイエンティストの違い
AIに関わる仕事で注目されている職種が、機械学習エンジニアとデータサイエンティストです。
▼機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、膨大なデータから機械学習の手法を使って必要なデータを取り出すシステムを開発します。
簡単に言えば、コンピューターにたくさんのデータをインプットして最適な答えを導き出せるコンピューターを作るのです。
例えば、男性の写真と女性の写真を200枚ずつ用意します。
男性の写真には「これは男性です」と書き、女性の写真には「これは女性です」と書きます。
そして、コンピューターに覚えさせます。
すると次から、人間の写真をコンピュータにインプットすると、コンピューターが「これは男性です」とか「これは女性です」と答えるわけです。
そこで、優秀な機械学習エンジニアがコンピューターに学習をさせると、コンピューターは95%の正解率で男性と女性を間違えずに答えるわけですが、優秀でないエンジニアがコンピューターに学習をさせると80%の確率でしか男性、女性が当たらないとかなるのです。
▼データ・サイエンティスト
データサイエンスはデータから実際に起っている現象を分析・理解しビジュアル化する研究分野です。
取り出したデータを分析しビジネス課題を解決する知見を引き出すコンサルタント的な役割も担っていると考えられます。
データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに明確な定義がないことで、期待される役割とスキルセットにギャップがあるとしています。
データ・サイエンティストとエンジニアの職務がはっきり分かれておらず一人で全行程を行っている場合や、逆の名称が使われている場合もあります。
AIエンジニアの将来性・年収
AIエンジニアの将来性
AI主要8市場の動向をみると、売上金額は384億500万円。
対前年比で37.8%増と大幅に進展しています。
また、2019～2024年度の市場予測によれば、2024年度の市場規模は980億円にのぼると予測しています。
2019年に最も売上金額を伸ばしたのは対前年比95.0％増の機械学習自動化プラットフォーム市場。
汎用サービス分野では、画像認識と翻訳の実用化から進んでいるようです。
出典：株式会社アイ・ティ・アール 2020年11月17日発表
AIはソフトウェア・情報処理だけではなく、自動車・輸送、機械・電気、インターネットまで幅広い業界で必要とされます。
また、ITベンダー企業だけではなく、機械・電気系のメーカー、医療関連の企業などユーザー企業でのニーズも高まっています。
AI人材の需給見通しに関する調査では、AI 人材の需要が平均で生産性の上昇を考慮した場合でも、2030年のAI 人材の需給ギャップは 12.4 万人になると試算しています。
出典：経済産業省 IT 人材需給に関する調査
これらのことを考え合わせてみると、AIエンジニアはAI市場が拡大するのに伴って幅広い業種で必要とされると考えられます。
AIエンジニア、データ・サイエンティストの年収は？
求人票の給与欄の400万円～600万円といった下限～上限額を平均化した調査データによる、AIエンジニア、データサイエンティストの平均年収は以下のとおりです。
▼AIエンジニア
年収下限額：平均495.6万円。上限額：平均914.3万円。年収上限額900万円～2,000万円以上を上限額にしている求人が50％を超えていることから、優秀な人材への企業の採用意欲が強いことが伺えます。
▼データサイエンティスト
年収下限額：平均466.3万円。年収上限額：平均844.7万円。
年収上限額の平均値は844.7万円ですが、800万円以上が67.3％を占めていることから、年収はかなり高いと言えます。
出典：アスタミューゼ 調査実施期間：2019年2月1日～2020年1月31日
AIエンジニアになるために必要な3つのスキル
機械学習に関する知識・スキル
AIの中核技術となる機械学習の手法やフレームワーク（汎用性の高い機械学習のプログラムの集まり）を使いこなせるスキル。フレームワークは目的に応じてTensorFlow・Keras・scikit-learnなどを使い分けが必要です。
プログラミングスキル
機械学習で使われるプログラミング言語はいくつかありますがPython（パイソン）から始める方が多いようです。必要に応じてAIを実装するアプリケーションのプログラミング言語を習得します。
数学に関する知識
機械学習では取得したデータを数学を使って処理しています。
微分・線形代数・確率・統計（高校～大学程度）などの知識がAIのアルゴリズムを理解するために役立ちます。
もちろん必要なスキルは３つだけではありません。
ビッグデータ・クラウド・データベース・サーバー関連など幅広い知識が必要ですが、少しずつスキルアップしていきましょう
AIエンジニア関連の資格に興味のある方は下記をご覧ください。
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AIエンジニアになるには
AI関連の仕事に新卒で就く場合は、AI関連学科のある学校という選択肢が有力です。
社会人の場合は、機械学習・ディープラーニング・プログラミングの知識とスキルをつけて転職する場合と社内異動でAI関連職に就く流れが考えられます。
大学での学び直す方法もありますが、一般的にはAIやプログラミングのスクールや社会人向けの講座が取り組みやすいでしょう。
AIエンジニアになるための講座やスクールの選び方
機械学習やプログラミングを学ぶのであれば、社会人向けの土日やオンラインで利用できる講座やスクールなど、自分のライフスタイルに合った学び方を探してみましょう。
AIに関する講座やスクールは受講料は安くはありませんが、各省庁の認定機関から選べば（適用条件がありますが）受講費の一部が支給される講座もあります。
「Reスキル講座（経済産業大臣認定）」と厚生労働大臣認定を受けている講座は、受講費の一部が雇用保険から支給されます。（専門実践教育訓練給付）
AI専門のオンラインスクールの中では、Aidemyなどの認定講座があります。（2021年3月時点）
まとめ
新卒でAI業界へはいるには、AIサイエンティストを輩出する専門の大学や研究室をたどってみましょう。
現職のスキルとAIエンジニア職のスキルに共通項がある人は、AIスクールがおすすめです。
AIエンジニアの仕事がもっと身近な仕事になる未来も案外近いかもしれません。
この記事があなたのITエンジニア人生の助けになれば幸いです
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