AI関わる仕事の種類と内容
よく「AIに仕事を奪われる」などと言われますが、AIの分野に関する仕事も新たに生まれています。
AIの分野に興味や関心があり、AI関連の分野で仕事をしてみたい人も増えているのではないでしょうか。
どのような仕事があるのか見ていきましょう。
参考：AI（人工知能）に関わる仕事とは？IT、ゲーム、医療、教育etc.分野別に紹介【高校生なう】｜【スタディサプリ進路】高校生に関するニュースを配信
AIに関連する仕事
1.データサイエンティスト
データサイエンティストは、データを分析してビジネスに役立つ知見を提供することを主な仕事とします。
大量のデータを収集し、整理し、分析して、ビジネス上の意思決定に役立つ結論を導き出すことができます。
データサイエンティストは、統計的手法や機械学習アルゴリズムを使用してデータを分析します。
データベース、データウェアハウスなどを使用してデータを収集、整理、分析することができます。
また、ビジネスの課題を解決するために、分析結果を視覚的に表現することもできます。
データサイエンティストになるには、技術的なスキルだけでなくビジネスに関する理解も重要なスキルとなります。
彼らはビジネスの要件を理解し、データ分析結果をビジネス上の観点から解釈し、ビジネスパートナーに分かりやすい形で報告することができます。
2.マシンラーニングエンジニア
マシンラーニングエンジニアは人工知能(AI)技術を活用したシステムの開発や改善を行う専門家です。
彼らは、機械学習アルゴリズムやモデルを開発して、データからパターンを抽出して予測や分類などのタスクを実行するようなシステムを作ります。
マシンラーニングエンジニアは、プログラミング言語(例：Python、R、Javaなど)、数学、統計学、データ分析などのスキルを持ち、大量のデータを効率的に処理するためのインフラストラクチャも構築することができます。
マシンラーニングエンジニアはAIの知識が必要なだけでなく、ビジネスの要件を把握し、ビジネス課題に対する最適な解決策を提供する必要もあります。
開発したシステムが要件を満たし、ビジネスの要求に応じて機能することを保証する責任も負います。
3.ディープラーニングエンジニア
ディープラーニングエンジニアは、人工知能(AI)技術の一種である深層学習(Deep Learning)を活用したシステムの開発や改善を行う専門家です。
彼らは大量のデータを学習して、画像認識や自然言語処理などのタスクを実行するようなシステムを開発します。
ディープラーニングエンジニアは、プログラミング言語(例：Python、TensorFlow、PyTorchなど)、数学、統計学、データ分析などのスキルを持ち、大量のデータを効率的に処理するためのインフラストラクチャも構築することができます。
モデルの性能を向上させるためにトライアンドエラーのアプローチをとり、最適なアルゴリズムやアーキテクチャを選択する能力も必要とされます。
4.AIリサーチャー
AIリサーチャーは人工知能(AI)に関する学術的な研究を行う専門家です。
深層学習(Deep Learning)、自然言語処理(NLP)、画像認識などのAI技術を含め、新しいAIアルゴリズムや技術を開発し、現存のアルゴリズムの改善を行います。
AIリサーチャーは、数学、統計学、コンピューターサイエンスなどの分野の知識を持ち、プログラミング言語(例：Python、TensorFlow、PyTorchなど)を使って実験やシミュレーションを行います。
人工知能に関する最新の研究トレンドを追跡し、自分自身の研究結果を学術論文や会議などで発表することもできます。
AIリサーチャーは、基礎的な研究から応用研究まで、多様な分野での活用可能なAI技術の開発に取り組みます。
AIリサーチャーはAI技術が社会やビジネスに及ぼす影響についても研究し、適切な利用方法や法的枠組みなども提言することができます。
5.AIプロダクトマネージャー
AIプロダクトマネージャーは、人工知能(AI)技術を活用した製品の開発や管理を行う専門家です。
顧客ニーズや市場動向などを調査し、AI技術を活用した製品の戦略を立てます。
AI技術のエキスパートチームや開発チーム、ビジネスチームなどと協力して製品開発を進め、製品の設計や特徴などについて決定します。
AIプロダクトマネージャーは、製品のマーケティング、販売、顧客サポートなども担当することがあります。
製品の価値を理解し、製品を市場に向けて最適な形で提供することを目指します。
また製品の使用者のフィードバックを収集し、製品の修正や改良などを行います。
AIプロダクトマネージャーは、コンピューターサイエンス、エンジニアリング、ビジネスなどの分野の知識を持っていることが望ましいです。
6.NLPエンジニア
NLPエンジニアは、自然言語処理(Natural Language Processing、NLP)技術を活用して、コンピューターシステムが人間の言語を理解して処理するように開発する専門家です。
テキストマイニング、文書分類、機械翻訳などのタスクを実現するためのアルゴリズムを設計・開発します。
NLPエンジニアは、大量のテキストデータを分析して、様々なパターンを特定します。
言語モデルや文書分類モデルなどの人工知能モデルをトレーニングして、文章を理解して分類する能力を向上させます。
NLPエンジニアは、コンピューターサイエンス、数学、言語学などの分野の知識を持っていることが望ましいです。
AIに関連する仕事につくにはどうすればいいのか
必要な資格や学歴など
AIに関連する仕事に就くのに必要なステップを挙げていきます。
1.学習
目指すキャリアによって異なりますが、AIに関連する技術やアルゴリズムについて学ぶのは必須です。
また、数学の知識を身につけると役立ちます。
コンピューターサイエンス、数学、統計学などの関連分野の知識を含め、プログラミング言語やフレームワークの習得が求められます。
2.研究
AIに関連する最新の研究や開発トレンドに関心を持ち、常に最新の知識を保つことが大切です。
3.実務経験の積み重ね
AIの分野で仕事をつづけていくためには実務経験を積み重ねることが大切です。
実務経験は、実際にアルゴリズムを開発して、問題を解決する力を養うことができます。
これらの段階を踏み、常に自分のスキルを向上させていくことが大切です。
また、AIに関連する仕事に興味を持っていることが最も重要です。
AIに関わる仕事をするメリットとデメリット
AIに関わる仕事をするメリット
AIに関わる仕事をするメリットには以下のようなものがあります。
1.高い求人需要
AI技術は様々な業界で採用されるようになっており、求人の需要が高くなります。
2.多様な業界で働ける
AI技術は様々な業界で使用されており、多様な業界で働けます。
3.問題解決に挑戦することができる
AIに関連する仕事は、常に新しい問題を解決することが求められます。
AIに関わる仕事をするデメリット
AIに関わる仕事をするデメリットには以下のようなものがあります。
1.技術的なむずかしさ
AIは複雑な分野であり、コンピュータサイエンス、数学、統計学の強力な技術的バックグラウンドが必要とされます。また、新しい開発や技術に遅れを取らないようにすることが課題になります。
2.需要あるが供給が少ないため、競争の多い分野になる
AIの専門家に対する需要は急速に高まっていますが、現状では技術や資格のあるエンジニアの数は限られています。
そのため、激しい競争が起こり強いプレッシャーがかかる可能性があります。
3.仕事の自動化で仕事を失うおそれもある
AIによって一部の仕事が自動化され、雇用を失うリスクはあります。
参考：「将来はAIに関わる仕事に就きたい」中学生の質問に答えました！｜新着情報｜株式会社スカイディスク – SKYDISC
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まとめ
AIは今後も急速に成長する分野となっており、多くの仕事が生まれることが予想されます。
AI技術の浸透は生活の様々な分野にまでわたり、今後の生活を大きく変えていく可能性もあります。
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