見極めよう、4つの「AIキャリアパス」の違い【中編】
AIプロジェクトを引っ張る「AIアーキテクト」の役割と資質とは？
ひと言で「AI人材」といっても、さまざまな職種がある。仕事内容はもちろん、求められるスキルもそれぞれ異なる。BI開発者やAIアーキテクトの違いとは。AI人材を目指すなら、まずは職種の要点を押さえておこう。
企業で急速に需要が高まっているAI（人工知能）人材。注目の仕事であるデータサイエンティストと機械学習エンジニアを取り上げた前編「数学のプロが『データサイエンティスト』になれるとは限らない“当然の理由”」に続き、中編となる本稿は、「ビジネスインテリジェンス開発者」（BI開発者）と「AIアーキテクト」の職種を紹介する。
BI開発者：意思決定者に判断材料を提供
併せて読みたいお薦め記事
話題の「データサイエンティスト」とは
身につけておきたいAIの基礎知識
BI開発者は、BIのソフトウェアを扱う専門家として生まれた職種だ。その知名度は高まりつつあるが、定義に関して曖昧な部分が残っている。BI開発者の主な仕事は、企業で意思決定に携わる人たちに、データに基づいてビジネス課題を解決するための判断材料を提供することだ。データ収集やデータ分析のソフトウェアを使用し、レポートやグラフ、マップ、チャートなど、さまざまな形式でデータを視覚化する。
簡単にいえば、BI開発者はデータから「洞察」を引き出し、ビジネスの意思決定を支援する。その意味で、「ビジネスの専門家」と「データの専門家」の両方を組み合わせたものだ。BI開発者には、データを収集して分析し、分析結果をレポートとしてまとめるスキルはもちろん、ビジネスを理解するための職務経験も求められる。
BI開発者は用語として普及しつつあるが、仕事内容から考えれば、「データ視覚化エンジニア」や「データのユーザー体験監督者」といった呼び方の方が適切だろう。
AIアーキテクト：AIプロジェクトを統括する“オールラウンダー”
AIアーキテクト（アーキテクトはもともと「建築家」や「設計者」の意味）は、AI技術を使用し、データ活用のためのアーキテクチャ（構造）の作成と管理をする職種だ。大半の企業ではAI分野のプロジェクト統括者として、前編で紹介したデータサイエンティストや機械学習エンジニアとチームを組んで活躍する。AIアーキテクトにはデータ分析、問題解決の能力、技術的なノウハウなど、多岐にわたったスキルが求められている。
一般的なITプロジェクトでは、AIアーキテクトは「エンタープライズアーキテクト」と呼ばれる役割に相当する。エンタープライズアーキテクトとは、ベストプラクティス（最適な方法）を使ってIT実装の全体的な戦略、計画、調整を担当する職種だ。AIアーキテクトも同様に、AI技術を軸にしたベストプラクティスを利用して戦略、計画、調整を担う。
AIアーキテクトは、AIプロジェクトの全体像を捉える必要がある。導入目標を理解し、それに合わせてチームを作って指揮する。他にも、AI技術のさまざまな種類や機能を理解し、組織内のデータにも熟知することが欠かせない。こうした要件から、AIアーキテクトはビジネスの現場における長年の経験が求められる。
後編は、AI分野でキャリアを築くための具体的なアドバイスをまとめる。
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