AI開発とは？
AI開発を理解するためには、まず「AI」という言葉の意味から明確にしていきましょう。AI（人工知能）は、人間のように学習・推論し、行動するシステムを指します。AI開発はプログラムの拡張ではなく、データを使って自主的に改善できる点が大きな特徴です。
AI開発には、機械学習（Machine Learning）や深層学習（Deep Learning）が含まれており、それぞれ以下のような役割の違いがあります。
機械学習とは
機械学習とは、コンピューターが大量のデータからパターンを自動的に学習し、新たなデータに対して予測や分類を行う技術です。例えば、画像認識では、数多くの画像データから猫や犬などの特徴を学習し、提示した画像がどちらに該当するかを判断できます。
また、スパムメールのフィルタリングや、商品の推薦など、日常の様々な場面で機械学習が活用されています。このように、機械学習は人工知能（AI）の一分野であり、AIの発展を支える重要な技術です。
深層学習とは
深層学習とは人工知能の一分野であり、人間の脳の神経回路を模倣したニューラルネットワークを多層に重ねることで、大量のデータから複雑なパターンを自動的に学習する技術です。画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で高い精度を実現しており、AIの発展を牽引する重要な技術となっています。
深層学習の具体的な応用例としては、画像認識による自動運転車の開発、音声認識によるスマートスピーカーの開発、自然言語処理による機械翻訳などが挙げられます。
AI開発によって実現できること
AI開発は、これからの生活を大きく変える可能性を秘めています。AIの活用によって、以下のようなことが実現できます。
■ 業務の効率化 反復的な作業を自動化し、人間の作業負担を軽減できます。例えば、顧客対応の自動化やデータ分析の効率化などが挙げられます。
■ 新たな製品やサービスの創出 AIを活用した新たな製品やサービスを生み出すことができます。生成AIを利用したサポートサービスや、パーソナライズされた広告配信、音声認識によるスマートスピーカーなどが挙げられます。
■ 社会問題の解決 医療分野での診断支援や環境問題の解決など、社会が抱える様々な問題に対して、AIが解決策を提供できる可能性があります。AIは人間の能力を補完し、新たな可能性を開拓するツールとなります。
例えば、複雑なデータ分析や、創造的なアイデアの生成を支援できます。AI開発によって生活がより豊かになり、社会をより良い方向へと導く可能性を秘めていると言えるでしょう。
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AI開発とシステム開発の違い
AI開発とシステム開発は、どちらもソフトウェア開発の1種ですが、その目的やアプローチ、求められるスキルに大きな違いがあります。まずはそれぞれの特徴を見ていきましょう。
システム開発は、あらかじめ定義されたルールやロジックに基づいて、特定のタスクを自動化したり、情報を管理したりするシステムの構築を指します。例えば、会計システムや顧客管理システムなどが挙げられます。システム開発では、要件定義が明確であり、設計図に基づいて開発を進めることが一般的です。
一方、AI開発は大量のデータを学習してパターンを見つけ出し、未知のデータに対して予測や判断を行うシステムの構築を指します。例えば、画像認識や自然言語処理、音声認識などが挙げられます。
AI開発ではシステム開発と異なり、明確なルールを定義することが難しく、データから学習してモデルを改善していくという試行錯誤的な側面が強い点が特徴です。
主な違い
システム開発とAI開発は非常によく似ているように思えますが、視点を変えて見るといくつかの違いがあります。まず、両者は開発の目的が異なり、データの重要性や開発の不確実性、開発プロセスが異なります。それぞれ見ていきましょう。
■ 開発の目的 システム開発は既存のルールに基づいた処理を自動化することが目的ですが、AI開発はデータから新たな知識を発見し、予測を行うことが目的です。
■ データの重要性 AI開発では大量のデータが不可欠であり、データの質がモデルの性能を大きく左右します。
■ 不確実性 システム開発は設計通りに開発が進みますが、AI開発は学習データやアルゴリズムによって結果が大きく変わるため、不確実性が高めです。
■ 開発プロセス システム開発は要件定義・設計・実装・テストというような明確なプロセスで進みますが、AI開発は、データ収集・前処理・モデル構築・評価・改善というような反復的なプロセスが求められることから、アジャイル型開発で進めるのが一般的です。
具体的な開発例
システム開発は、あらかじめ決められたルールに基づいて、予測可能な結果を出すことを目指し、AI開発は大量のデータから学習し、未知の状況に対応できるシステムを目指します。
例えば、システム開発では、新商品を販売する際には在庫管理システムを開発し、商品の入出庫を管理します。一方、AI開発では、過去の販売データから顧客の購買傾向を分析し、最適な商品を推奨するシステムを開発します。
このように、システム開発は設計図に基づいて家を建てるようなものであり、AI開発はデータから新しい発見をするようなものです。両者に優劣はなく、どちらも現代社会において重要な役割を担っており、互いを補完し合う関係にあります。
AI開発のプロセスとポイント
AI開発は単なるプログラミングではなく、データに基づいてコンピューターに学習させ、特定のタスクを遂行させるための総合的なプロセスです。あたかも乳幼児が言葉を学習し、世界を認識していくように、AIも大量のデータからパターンを学習し、複雑な問題を解決できるようになります。
AI開発のプロセス
AI開発は単にコードを記述するだけではなく、データの準備からモデルの評価、そして実際の運用まで、一連の工程を踏む必要があります。AI開発のプロセスを5つのステップに分けて解説します。
■ 問題定義と目標設定 まず、AIで解決したい問題を明確にします。例えば、「画像を認識して分類する」「自然な文章を生成する」などです。そして、その問題に対してAIにどのような成果を期待するか、具体的な目標を設定します。
■ データ収集と前処理 AIの学習には、大量の高品質なデータが必要です。Webからスクレイピングしたり、センサーから収集したり、既存のデータベースから取得したりして、必要なデータを収集します。
集めたデータには、欠損値やノイズが含まれている場合があるため、これらのデータをクリーニングし、学習モデルに適した形式に変換する前処理を行います。
■モデルの選択と学習 問題の種類やデータの特性に合わせて、適切な機械学習アルゴリズムを選択します。例えば、画像認識には畳み込みニューラルネットワーク、自然言語処理にはRNNやTransformerなどが用いられます。選択したアルゴリズムのパラメータを調整し、学習データを元にモデルを訓練します。
■ モデルの評価 学習済みのモデルがどれほど正確に予測できるのかを検証します。テストデータを用いて、正解率や誤り率などの指標で評価を行い、必要に応じてモデルの構造や学習方法を調整します。この評価を繰り返すことで、より高精度なモデルを構築できます。
■ モデルのデプロイ 開発したAIモデルを実際のシステムに組み込み、利用できるようにします。例えば、画像認識モデルをWebサービスに組み込んで、ユーザーがアップロードした画像をリアルタイムで解析するようなケースが考えられます。デプロイにはモデルの保存、APIの作成、Webアプリケーションへの組み込みなど、様々な作業が含まれます。
AI開発における重要なポイント
AI開発には重要なポイントがいくつかあります。以下に5つのポイントを挙げますので、それらを意識して開発を進めましょう。ポイントを踏まえることで、より良いモデルの構築が行えるでしょう。
■ データの質が命 AIモデルの性能は、学習に使用するデータの質に大きく左右されます。データの量だけでなく、正確性、多様性、そして偏りがないことが重要です。
■ モデルの選択 問題の種類やデータの性質に合わせて、適切なアルゴリズムを選択する必要があります。例えば、画像認識には畳み込みニューラルネットワーク、自然言語処理にはRNNやTransformerなどが用いられます。
■ 過学習と過少学習の防止 モデルが学習データに過度に適合し、新しいデータに対してうまく汎化できない状態を「過学習」と言います。反対に、モデルがデータの特徴を十分に学習できていない状態を「過少学習」と言います。これらの問題を避けるために、正則化やクロスバリデーションなどの手法を用います。
■ 必要なリソースの確保 深層学習モデルを学習するためには、大量のリソースが必要になる場合があります。GPUなどの高性能なハードウェアや、クラウドコンピューティングの活用が不可欠です。
■ 倫理的な問題 AI開発にはプライバシー侵害や差別、自律兵器など、様々な倫理的な問題が伴います。AI開発者はこれらの問題を意識し、倫理的な観点から開発を進める必要があります。
AIエンジニアの年収
AIエンジニアになると、どの程度の年収が得られるのでしょうか。近い職種であるシステムエンジニアの年収を見てみましょう。一般的なシステムエンジニアの平均年収は「マイナビエージェント職種図鑑」によると、431万円（※2025年1月執筆時点）と算出されています。
また、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」における「エンジニア/プログラマ」の平均年収を参考にすると、592万円と分かりました。
国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、AIエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。
AIエンジニアのキャリアパスには、AI・機械学習コンサルタントやデータサイエンティストとしてキャリアアップする方法と、AIエンジニアとして専門性を高める方法、AI関係のマネジメント職などがあります。その他、より良い条件の企業への転職といった道があり、それぞれ年収アップが期待できます。
【参考】：マイナビエージェント職種図鑑/システムエンジニア ※【平均年収 調査対象者】2020年1月から2020年12月の間でマイナビエージェントに登録いただいた方 【参考】：IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7） 【参考】：民間給与実態統計調査-国税庁 【参考】：アジャイル領域へのスキル変革の指針 アジャイル開発の進め方｜情報処理推進機構 IPA
AIエンジニアを目指すには
プログラミングの経験があれば、AIエンジニアになるのは決して難しいことではありません。AIエンジニアへの道のりは明確で、着実にステップアップしていくことができます。
基礎を固める
以下の3つの要素をバランス良く習得することで、AIエンジニアとしての基礎を固められます。いずれも、AIエンジニアを目指す上で重要な項目ですので、苦手な項目は重点的に取り組みましょう。
■ プログラミング能力の強化 AI開発には、Pythonが最も広く利用されています。Pythonは機械学習ライブラリとの親和性が高く、文法も比較的シンプルで学びやすい特徴があります。
まずはPythonの文法をしっかりと理解し、NumPyやPandasなどのデータ分析ライブラリ、そしてTensorFlowやPyTorchなどの深層学習フレームワークを扱えるようになりましょう。
■ 数学的基礎の習得 AIのアルゴリズムを理解して開発するためには、数学的な知識が不可欠です。特に、線形代数・確率統計・微分積分は、機械学習の基礎となる重要な分野です。これらの知識は、ニューラルネットワークの仕組みやモデルの学習過程を理解する上で役立ちます。
■ 機械学習の理論の習得 機械学習のアルゴリズムの種類、それぞれのアルゴリズムがどのような問題に適しているか、そしてそれらのアルゴリズムがどのように機能するのかを理解することが重要です。監督学習・非監督学習・強化学習など、様々な種類の機械学習アルゴリズムについて学び、それぞれの特徴を把握しましょう。
実践的な経験を積む
AIエンジニアを目指す上で、実践経験を積むことは非常に重要です。これは、単に理論を学ぶだけでなく、実際に手を動かして様々な課題を解決することで、より深い理解とスキルを習得できるからです。
■ 個人プロジェクト 興味のある分野で小さなAIプロジェクトを立ち上げてみましょう。画像認識で動物を分類する、自然言語処理でチャットボットを作成するなど、テーマは様々です。これらのプロジェクトを通して、アルゴリズムの選択、データの前処理、モデルの学習、評価といった一連の流れを経験できます。
■ Kaggleなどのプラットフォームを活用 Kaggleは、データサイエンスや機械学習のコンペティションプラットフォームです。様々な企業や研究機関が主催するコンペティションに参加することで、実践的な課題に取り組み、他の参加者と競い合うことができます。
【参考】：Kaggle: 機械学習とデータサイエンスのコミュニティ
■ オープンソースプロジェクトへの貢献 GitHubなどで公開されているオープンソースのAIプロジェクトに貢献することで、他の開発者と協力し、より大規模なプロジェクトを経験できます。
スキル証明となる資格を取得する
AI関連の資格は、国内だけでも15種類以上あります。その中から、AIエンジニアを目指す上でスキル証明となる、代表的な資格を3つ紹介します。自分のレベルに合った資格にぜひチャレンジしてみましょう。
■ E資格（エンジニア） E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する、AIエンジニア向けの資格です。ディープラーニングの理論を理解し、実際に手を動かして実装できる能力が問われます。取得できればAIエンジニアとしてのスキルを客観的に評価してもらい、キャリアアップに繋げることができます。
【参考】：E資格とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】
■ AWS Certified Machine Learning AWS Certified Machine Learningは、Amazon Web Services（AWS）が提供する機械学習に関する認定資格です。AWS上で機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイする能力を証明します。
この資格を取得することで、AWS環境での機械学習プロジェクトの設計、開発、実行に携わる専門家としてのスキルをアピールできます。AWS認定資格の中でも特に専門性の高い資格であり、取得には実践的な経験と深い知識が求められます。
【参考】：AWS Certified Machine Learning - Specialty 認定 | AWS 認定 | AWS
■ Python3エンジニア認定データ分析試験 Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを使ったデータ分析のスキルを測るための試験です。Pythonのライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlibなど）を用いたデータの読み込み、加工、可視化、機械学習モデルの構築といった、データ分析の実務で必要となるスキルが問われます。
この試験に合格することで、データ分析に関する専門知識と実務能力を客観的に証明できます。
【参考】：データ分析試験 | Python試験・資格｜一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
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深層学習に挑戦する
AIエンジニアを目指す上で、深層学習は避けて通れない道と言えるでしょう。深層学習は、画像認識や自然言語処理、音声認識など、幅広い分野で高い精度を実現し、AIの進化を牽引しています。
■ 深層学習フレームワークの習得 TensorFlowやPyTorchなどは、深層学習の開発を効率的に行うためのフレームワークです。どちらか1つに絞って深く学ぶことをおすすめします。他、これらの上位に位置するライブラリとしてKerasがあり、活用することでより簡単に深層学習モデルを構築できます。
【参考】：TensorFlow 【参考】：PyTorch 【参考】：Keras: Deep Learning for humans
■ ニューラルネットワークの理解 深層学習に挑戦する上で、ニューラルネットワークの理解は不可欠です。ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路を模倣した数学モデルであり、大量のデータから複雑なパターンを学習できます。
ニューラルネットワークは、互いに接続された多数のノード（ニューロン）で構成されており、各ノードは入力された情報を処理し、次のノードへ伝達します。この処理を繰り返すことで、複雑な問題を解決できます。
理想の企業を見つけて、AIエンジニアとして活躍しよう
ここまでAI開発とは何か、機械学習と深層学習の違い、AI開発とシステム開発の違い、AI開発のプロセスとポイント、AIエンジニアを目指す方法などについて解説しました。
その実現に向けては、明確なキャリアプランを設定して独力で目標を目指すことになりますが、さらに目標の実現に近づくためには、手厚い教育・研修制度があり、活躍の場を与えてくれる企業との出会いが不可欠です。
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