AI（人工知能）はこのところ実用化が進んでいる、多方面で注目を浴びている分野です。AIエンジニアは、そのようなAIの開発に携わる仕事なので、幅広い業界で働くチャンスがある職種といえます。

では、AIエンジニアになるにはどのようなスキルや資格が必要なのでしょうか。今回は、フリーランスのAIエンジニアになるための方法を、AIエンジニアの基本的な情報とともにご紹介します。

AIエンジニアとは

近年さまざまな業種で導入されているのが、「AI（人工知能）」です。AIとは、人間が持っている知能をコンピューターなどで再現したものです。このところはAIの進歩が著しく、大量のデータの記憶や処理が実現したことによって、AI自らが学習する機械学習、人間の脳の仕組みと同様に大量のデータから自然に高度な学習をさせるディープラーニングも可能となりました。

AIエンジニアとは、そのAIの開発やAI技術である機械学習やディープラーニングを活用したソフトウェア・システム開発を行う職種です。高度な音声認識や画像認識、言語処理などが進化し、ChatGPTのようなチャットボットも登場して多くの人がAIを使える環境となるなど進化が続く中で、AIエンジニアはAIを使いこなして新たなシステム開発・実装に携われる仕事として注目されています。

AIエンジニアの種類

AIエンジニアという仕事は、役割や仕事内容が異なる3種類に分けられます。

・機械学習エンジニア
データ収集やデータクレンジング、開発や実装などのプログラミングを行うAIエンジニアです。システム運用や保守のほか、基盤構築や最新のAI技術調査研究なども、機械学習エンジニアの業務に含まれます。

・データサイエンティスト
機械学習エンジニアと同様のデータ収集、データクレンジングに加えて、統計やアルゴリズムなどを活用したデータ分析を行うのが、データサイエンティストのメイン業務です。データを分析することで特徴を把握し、必要に応じてJSONまたはcsvなどのファイル形式変換も行います。

・データアナリスト
データアナリストは、データ分析をした上で課題を洗い出し、改善策を提案するのが仕事です。データサイエンティストもデータ分析を行いますが、データアナリストの方が分析の幅が広いので的確にデータ分析を行って判断する能力が求められます。

AIエンジニアの仕事内容

AIエンジニアが担当する仕事内容は、主に以下の3つがメインとなります。

AI開発

AIエンジニアのメイン業務となるのが、AI開発です。ユーザーの要望や課題を分析し、AIを使用したシステムが適切なパフォーマンスができるよう、システム処理や実装、テストを行います。

AIには画像認識機能や音声認識機能が取り入れられることが多くありますが、これらの機能を装備するためにシステムを使用するユーザーやデバイスとの相性を考慮した仕様に仕上げることも、AI開発における重要な業務です。

学習

AIは、開発すれば終わりではありません。AIの精度を上げるためには、開発したAIにデータを学習させることが必要です。大量のデータから、AIにデータの傾向や特徴を学習させて教育するディープラーニングも含めたステップが、「学習」です。AIエンジニアは、AIに学習させるデータ収集やデータ作成、不要なデータの削除「クレンジング」を担当します。

分析

学習の後に行われるのが、「分析」です。学習を経てAIが抽出したデータを分析し、適切な結果を得られたかを分析します。AIが学習するデータや画像、音声などが含まれるため、分析が必要なデータの種類は多岐にわたります。そのため、分析にはAIエンジニアとしての知識や経験が必要不可欠です。

分析を行い適切な結果が得られなかったり、期待するパターンを取得できなかったりした場合は、データを増やしてAIに学習をさせます。

AIエンジニアに必要なスキルや知識

AIエンジニアとして働くには、エンジニアとしての基本的な知識やスキルに加えて、データを取り扱うというAIエンジニアの特性から数学的知識が求められるのが特徴です。

プログラミング言語

AI開発では、AIとの相性が良いPythonというプログラミング言語が主流となっています。データ分析や開発に多用されている言語なので、AIエンジニアになるには最低でもPythonのスキルは必要といえるでしょう。

PythonがAI開発の主流にはなっているものの、JavaScriptやC++などの言語もAI開発で使用されることがあるため、その他の言語も習得しておくと活躍の場が広がります。

数学・統計

AIプログラムは数学の理論をベースに作られていることから、AI開発には数学の知識やスキルが欠かせません。AIに処理させる膨大なデータを効率的に学習させるには、統計学などの知識も求められます。

また、データ分析には微分積分や確率論などの数学的知識を用いるので、基本的な数学の知識に加えてデータを応用するための思考力も必要です。

フリーランスのAIエンジニアになるには

フリーランスのエンジニアは会社員のエンジニアとは異なり、自分で案件を獲得できなければ仕事にはなりません。フリーランスのAIエンジニアとして働くには、以下の3つのポイントを押さえておきましょう。

実務経験を積む

未経験からAIエンジニアを目指すことは、プログラミング言語を学んで資格を取得していればチャンスはあります。しかし、いきなりフリーランスとして働くことは厳しいでしょう。フリーランスは自分で案件を獲得しなければならず、経験やスキルがなければ案件獲得が難しいからです。

そのため、フリーランスとして働くには、まずAIエンジニアとしての実務経験を積むことが大事です。特にAIの活用やディープラーニングは未経験者が独学で身につけるには難しい、AIエンジニアに必要となる知識となるので、実務経験を通して身につけましょう。

資格を取得する

AIエンジニアとして働くために取得が必要な資格は、特にありません。極端に言えば無資格でもAIエンジニアになれますが、資格を持っていると案件獲得の際に自分の知識やスキルの証明やアピールポイントになるメリットがあります。

AIエンジニアが取得していると役に立つ資格は、基本情報技術者試験やPythonエンジニア認定試験などのプログラミングに関わる資格、統計のスキルを証明できる統計試験などです。これらの資格を持っていれば、案件獲得の際にアピールする要素となるでしょう。

フリーランス向けエージェントを利用する

会社員のAIエンジニアからフリーランスになっても、思うように案件を獲得できないことは少なくありません。自力で案件獲得が難しい場合は、フリーランス専門のエージェントを利用してみるのもおすすめです。自分に合った案件を紹介してもらえたり、案件参画後もサポートを受けられたりするので、安心してフリーランスとして働けるでしょう。

フリーランスのPMOとして働きたい！未経験でも可能？メリット・デメリット・年収

フリーランスエージェント・仲介業者とは？目的別ランキング6選

必要な知識やスキルを身につけてフリーランスAIエンジニアを目指しましょう

基本的に、フリーランスのエンジニアは高い知識やスキルが求められます。AIエンジニアはさらにAIに関する専門知識も必要となるため、フリーランスして働くにはハードルが高くなりがちです。しかし、しっかりと実務経験を積んでいればフリーランスとして働くことは十分可能です。実務経験を積んで知識やスキルを上げて、AIエンジニアを目指しましょう。