AIエンジニアとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

AIエンジニア

AIエンジニアとは、AIのモデルやAIを使ったシステムを、設計して作り、動かし続ける技術者のことです。データを集めて整え、モデルを学習させ、業務のシステムに組み込み、精度を見守る、といった仕事を担います。データから知見を見つけるデータサイエンティストと役割が重なる部分もあり、会社によって呼び方が異なります。

AIエンジニア関連用語

AIエンジニアに関連する単語は以下の通りです。

• データサイエンティスト（Data Scientist）データサイエンティストとの違いは？→
• MLOps運用を支える考え方は？→
• Python（パイソン）よく使うPythonとは？→
• PyTorchAIを作る道具のPyTorchとは？→
• PoC（概念実証）最初の検証はどう進める？→
• リスキリング社内で人材を育てるには？→

AIエンジニアで知っておくと得する有益情報

AIエンジニアは、採用が難しい職種です。社内に置くか、外部に頼むかを考える視点を3つにまとめました。

• 仕事の幅が広いデータ整備から運用まで、会社により担当の範囲が違います。
• 外部の力も使える開発会社やフリーランス、既存のサービスなど、選択肢があります。
• 発注側の理解も大切目的と評価の基準を伝えられると、期待とのずれが減ります。

AI人材の主な種類

社内にAIエンジニアが必要かの確認

当てはまる項目にチェックを入れてみてください。

• 自社専用のAIを継続して作りたい
• AIを動かし続ける運用の仕事がある
• 扱うデータが多く、社内で完結させたい
• 既存のサービスでは目的を満たせない
• 採用や育成の予算と期間を確保できる

確認できた数 0 / 5

まず、既存のサービスで足りるか確かめましょう。

まず外部や既存サービスを活用し、必要に応じて内製を考えます。

AIエンジニアやさしい解説

AIエンジニアって、プログラマーとどう違うの？

プログラマーは、決めたとおりに動くソフトを作る人。AIエンジニアは、データから学習して動くソフトを作り、育てる人です。

料理でいえば、レシピどおりに作る人と、味見をしながら改善する人の違いです。

仕事に置き換えると、需要を予測するAIを作る場合、AIエンジニアが過去の売上データを整え、予測のモデルを作り、発注システムに組み込みます。その後は、予測が外れていないかを見守ります。発注側は、成果の測り方を最初に決めておくと進めやすいでしょう。

AIエンジニアについてのみんなの疑問

AIエンジニアになるには何を学べばいいですか？

Pythonと、統計、機械学習の基礎から学ぶのが一般的です。そのうえで、データの扱いや、AIをシステムに組み込む知識を身につけます。実際に小さなものを作ってみる経験が役立ちます。

採用が難しいときはどうすればいいですか？

外部の開発会社や既存サービスの活用も選択肢です。まずは外部の力を借りて成果を出し、必要になった段階で、社内の人材を育てる進め方もあります。目的と予算に合わせて選びましょう。

データサイエンティストとは違いますか？

重なる部分もありますが、軸足が違います。データサイエンティストは分析と知見の発見、AIエンジニアはAIの開発と運用に軸足を置きます。会社によって役割の呼び方は異なります。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

AI関連の用語集（全用語）気になった言葉は、ここからまとめて探せます。用語集を開く →

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