「AI」時代のキャリアとは【第4回】
これからの「AIエンジニア」に求められるスキルとは？
AI活用の中核を担うエンジニアは、コンピュータサイエンスやソフトウェア開発などのスキルを身に付けただけで満足してはいけない。これからのAIエンジニアに求められるスキルとは。
「AI（人工知能）アプリケーションの増加により、AIエンジニアが部門横断的な役割を果たすようになっている」。こう話すのは、SalesforceのASEAN（東南アジア諸国連合）地域担当でバイスプレジデントとソリューション部門CTO（最高技術責任者）を務めるギャビン・バーフィールド氏だ。AIエンジニアが担う役割が広がる中で、これから求められるスキルとは何なのか。
これからの「AIエンジニア」には何が求められる？
AIエンジニアには、一般的に以下の技術的スキルが求められる。
- データサイエンス
- 機械学習
- ニューラルネットワーク
- 人間の脳の神経細胞を模した機械学習手法
- プロンプトエンジニアリング
- AIモデルから望ましい出力を得るための適切なプロンプト（情報生成のための質問や指示）の開発
併せて読みたいお薦め記事
連載：「AI」時代のキャリアとは
- 第1回：「AI人材」が“売れっ子”になっても未来はそう明るくない訳
- 第2回：「AI系の仕事」でこれから“引っ張りだこ”になる職種は？
- 第3回：実は幅広い「AI系キャリア」 押さえておくべき“7職種”とは？
AIと人間の関係性
AIエンジニアは技術的スキルだけでなく、業界知識も学ぶ必要がある。業界知識はAI技術のユースケースの作成や、顧客との関係強化に役立つ。
東南アジアの銀行大手DBS Bankでデータプラットフォーム部門責任者を務めるペトリ・トゥオモラ氏は、「AIエンジニアとして活躍するためには、コンピュータサイエンスやソフトウェア開発といった基礎的な分野に、多様なスキルセットを組み合わせることが重要だ」と指摘する。例えば以下のようなスキルだ。
- 「Python」といったプログラミング言語に精通し、AIアルゴリズムを効果的に実装するスキル
- オープンソースソフトウェア（OSS）の機械学習ライブラリ「TensorFlow」や「PyTorch」に精通し、高度なAIモデルやAIシステムを構築するスキル
- 顧客の視点から複雑な課題に取り組み、革新的な解決策を考案するための問題解決能力と分析力
- AI技術の効率的な実装に必要な、データ構造とアルゴリズムに関する知識
中でもトゥオモラ氏は、AIアルゴリズムに対する理解と、AIアルゴリズムをソフトウェアに適用するためのエンジニアリングスキルの重要性を強調する。「ビジネスニーズに適した最先端のサービスを設計するためには、AIモデルやAIシステムの基礎となるアルゴリズムに対する深い理解が欠かせない」（同氏）
他にも、「高度なAIモデルやAIシステムを運用するにはスケーラビリティやパフォーマンス、可用性、保守性といった要件を満たす優れたエンジニアリングスキルが必要だ」とトゥオモラ氏は話す。これらのスキルを組み合わせることで、革新的なアプローチの開発やパフォーマンスの最適化を実現し、AI技術の可能性を最大限に引き出すことが可能になる。
第5回は、AI人材に必要な技術スキル以外の要素について紹介する。
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