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AIエンジニア・機械学習研究者の職種

機械学習エンジニア（AIエンジニア）

会社のサービスや製品にAIを組み込む人です。データを集めて整え、モデル（AIの中身）を学習させ、実際にアプリやシステムの中で動くようにします。いちばん人数が多い働き方です。

どんな仕事？

まず、企画担当や現場の人と「何をAIに任せたいのか」を話し合います。たとえば、コールセンターなら「お客さんからの問い合わせメールを内容ごとに自動で振り分けたい」といった要望です。次に、過去のメールなどのデータを集め、間違いや個人情報を取り除き、正解のラベル（このメールは「返品」、これは「配送」など）をつけます。そのうえで、Pythonというプログラミング言語と、PyTorchなどの機械学習のライブラリ（部品集）を使ってモデルを学習させ、正しく分類できる割合を測ります。精度が十分なら、クラウド（インターネット上の大きなコンピューター）に載せて、実際のシステムから呼び出せるようにします。公開後も、データの傾向が変わって精度が下がっていないかを監視し、必要に応じて学習し直します。使う道具は、パソコン、クラウドのサービス、GPU（AIの計算が得意な半導体）を積んだ計算機、データベースなどです。

具体的にやること

  • AIで解決したい課題の聞き取り
  • 学習用データの収集と整理（前処理）
  • 正解ラベルづけ（アノテーション）の設計
  • モデルの学習と精度の評価
  • APIなどの形でサービスに組み込む実装
  • 公開後の精度の監視と再学習
  • 計算にかかるクラウド費用の見直し
  • チームへの説明資料やドキュメントの作成

必要な力・知識

Pythonのプログラミング線形代数・微分・確率統計などの数学機械学習・ディープラーニングの理論クラウドやデータベースの知識英語の技術資料を読む力現場の課題をAIの問題に置きかえる力

この職種のキャリア

1〜2年目は先輩が設計したモデルのデータ整理や評価を担当しながら、社内の開発の流れを覚えます。3〜5年目になると、一つの機能のAI部分を最初から最後まで任されます。その後は、技術を深めるスペシャリスト（シニアエンジニア、プリンシパルエンジニアなど）に進むか、チームをまとめるマネージャーに進むかに分かれます。経験を積んでから、より大きな会社やスタートアップに転職する人も多い職種です。

年収の目安

新卒は一般的な大手企業の技術職と同じくらいから始まることが多く、修士了なら年収450万〜550万円ほどが目安です。専門性を評価する会社では、数年で700万〜1,000万円に届く人もいます。

AIエンジニア・機械学習研究者のほかの職種

機械学習研究者（リサーチャー・リサーチサイエンティスト） ›まだ世の中にない新しいAIの手法を考え、実験で確かめ、論文として発表する人です。大学、国の研究所、企業の研究所で働きます。多くの場合、博士号を持っています。データサイエンティスト ›会社にたまったデータを統計や機械学習で分析し、経営や商品づくりの判断に役立てる人です。AIを作ること以上に、「データから何が言えるか」を考えて説明することが中心です。MLOps・AI基盤エンジニア ›AIを学習させたり動かしたりするための計算機や仕組み（基盤）を作り、安定して動くように整える人です。AIを支える縁の下の力持ちです。AIを使う専門家（業界ごとのAI担当） ›医療、製造、金融、農業などの業界で、その分野の知識とAIの技術の両方を持ってAIを導入する人です。メーカーや病院、銀行の中で働くことが多いです。
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