AI開発者とは

例えば、金融サービス企業向けの自然言語処理（NLP）チャットボットを開発するAI開発者は、チャットボットが顧客からの問い合わせをどのように処理したかを追跡するログを確認することから一日を始めるかもしれません。そして、ユーザーの行動パターンを探し、チャットボットのロジックやAIコンポーネントを調整して精度を向上させます。例えば、チャットボットがアカウント関連の曖昧な問い合わせに苦労しているとします。その場合、AI開発者は、企業のデータベースからより関連性の高い情報を取得できるように、モデルと検索拡張生成（RAG）システムとの統合を変更するかもしれません。

AI開発者は、一日を通して、プロンプトロジックの調整、アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）呼び出しのファイン・チューニング、顧客満足度のより正確な測定のための感情分析モジュールの統合などを通じて、チャットボットの応答を改善します。また、クラウドベースのAIサービスとのやり取りを改善したり、未解決の問題を人間の担当者にエスカレーションする機能を改善したりすることで、チャットボットのパフォーマンスを最適化することもあります。モデルの再トレーニングやニューラル・ネットワーク構造の変更に重点を置く機械学習エンジニアとは異なり、AI開発者は、モデルが他のコンポーネントとスムーズに連携し、ビジネス目標と確実に一致しているようにします。

AI開発者は、ソフトウェア開発者、プロダクトマネージャー、データサイエンティストと頻繁に連携し、AIを活用した機能を強化します。テストを実施し、本番環境でのAIパフォーマンスを監視し、モデルの改良を通じて精度と効率性を向上させます。

成功するAI開発者には、技術的な専門知識とソフトスキルの両方が求められます。AI開発者は、機械言語エンジニアやAIエンジニアと緊密に連携するため、これらの分野の基礎知識も必要です。

AI開発者は、Python、Java、C++などのプログラミング言語に精通している必要があります。Pythonは、TensorFlow、PyTorch、sci-kit-learnといった豊富な機械学習・深層学習ライブラリーを備えているため、広く利用されています。Javaはビッグデータ処理やエンタープライズAIソフトウェアでよく使用され、C++は高性能コンピューティング・タスクに適しています。

AI開発者は、ソフトウェア・アーキテクチャー、GitやGitHubなどのバージョン管理ツール、そしてAI開発におけるプロジェクト管理のベスト・プラクティスに精通している必要があります。Web開発フレームワークとAPI統合の経験も、特にAIモデルを実際のアプリケーションにデプロイする際に役立ちます。

AI開発者は、ニューラル・ネットワーク、決定木、サポートベクターマシンなどの機械学習モデルとディープラーニングアーキテクチャーを理解する必要があります。パターンを認識し、データを分類し、インテリジェントな応答を生成するAIシステムを開発するには、予測モデリングをしっかりと理解することが不可欠です。このようなシステムは従来、機械学習エンジニアの管轄下にありますが、AI開発者は基礎を理解する必要があります。開発者は、生成AIについても調査する必要があります。これは、ChatGPTやその他のテキストベースのAIツールを支えるものです。

開発者は、データ分析、データクリーニング、前処理技術（構造化データセットと非構造化データセットの取り扱い、データ視覚化、SQLおよびNoSQLデータベースの使用を含む）に精通している必要があります。これらの作業の一部はデータサイエンティストの方が適しているかもしれませんが、AI開発者は基本を理解しておく必要があります。

AI開発者は、AIシステムの設計と最適化における複雑な課題に対処するために、強力な問題解決能力を備えている必要があります。AIが生成したアウトプットを分析し、エラーをトラブルシューティングし、機械学習モデルを改良する能力も必要です。批判的に考える能力は、開発者がAIアーキテクチャーと機械学習アルゴリズムを選択する際に、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

AI開発にはコード作成だけでなく、創造性も求められます。AI開発者は、ヘルスケア、金融、ロボティクス業界における自動化、予測分析、そして意思決定を強化するAIソリューションを設計する必要があります。新しいコンピューター・ビジョン・アプリケーションの革新とAIソフトウェアの最適化には、技術的な専門知識と創造的な問題解決能力の組み合わせが求められます。

AIは急速に進化する分野で、新たなブレークスルーや技術が絶えず生まれています。開発者は、競争力を維持するために、機械学習、ディープラーニング、生成AIの進歩を常に把握しておく必要があります。継続的な学習には、研究論文の閲覧、AIコミュニティーへの参加、オンライン・コースの受講、AIソフトウェアの実験などが含まれます。OpenAI、Hugging Face、Kaggleなどのプラットフォームを活用することで、開発者は技術スキルを磨き、AIイノベーションの最先端を走り続けることができます。

AI開発者になるには、正式な教育、実践経験、継続的なスキル開発を組み合わせた構造化されたキャリア パスが必要です。

教育プログラムと教育機関向け

コンピューター・サイエンス、人工知能、データサイエンス、統計学、または関連分野の学位は、AI開発に必要な基礎知識を提供します。現在、多くの大学が機械学習、ディープラーニング、NLPの専門プログラムを提供しています。AIやデータサイエンスの修士号などの上級学位は、生成AI、ビッグデータ、強化学習の専門知識をさらに深めるのに役立ちます。しかし、実務経験と充実したポートフォリオは、正式な教育と同じくらい価値があります。

プログラミングと機械学習のスキルを身につける

AI開発者は、機械学習モデルを構築、デプロイするために、プログラミング言語に精通している必要があります。機械学習とディープラーニングの技術を理解することは、AI開発にとって不可欠です。エントリーレベルまたは初心者の開発者は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の基礎から始め、その後、ディープ・ニューラル・ネットワークやトランスフォーマー・アーキテクチャーといったより高度なトピックに進むことができます。

プロジェクトを通じて実践的な経験を積む

AI開発の専門知識を養うには、実践的な経験が重要です。実際のAIプロジェクトに取り組むことで、問題解決能力が養われ、開発者は理論的な知識を有意義な方法で応用できるようになります。AIプロジェクトの例としては、以下のようなものが挙げられます。

• 過去の市場データを用いた株価予測モデルの開発
• 医用画像分類のためのAI駆動型ヘルスケア・アプリケーションの作成
• OpenAIのGPTモデルまたはChatGPTを使用したカスタマー・サービス向けのNLPチャットボットの開発
• 金融取引における不正検知のためのビッグデータ・パイプラインの設計

AIフレームワークと開発ツールの詳細はこちら

AI開発ツールとフレームワークに精通していることが必須です。AI開発者は、以下のツールやフレームワークをよく使用します。

• ニューラル・ネットワークの構築とトレーニングのためのTensorFlowとPyTorch
• NLPモデルと生成AIを扱うHugging Face社
• 従来の機械学習アルゴリズムを実装するためのscikit-learn
• スケーラブルな環境にAIアプリケーションをデプロイするためのDockerとKubernetes
• オープンソースAIソフトウェア・プロジェクトのバージョン管理とコラボレーションのためのGitHub

ポートフォリオを構築し、オープン・ソースプロジェクトに貢献する

強力なポートフォリオは、専門知識と実務経験を証明します。AI開発者は、プロジェクトやAIのデプロイ事例を紹介するためにGitHubをよく利用します。オープンソースのAIプロジェクトへの貢献も有益で、業界の専門家と協力する機会を得ると同時に、プロジェクト管理とソフトウェア・エンジニアリングのベスト・プラクティスを学ぶ機会が得られます。

AI認定資格と専門能力開発を取得する

認定資格は知識を証明し、AI開発者が就職市場で存在感を示すのに役立ちます。業界で認められた認定資格は、生成AI、ニューラル・ネットワーク、ビジネス環境におけるAIアプリケーションなど、AIと機械学習の基本的な概念を網羅しています。例えば、以下のようなものがあります。

• 認定人工知能サイエンティスト（CAIS）
• 人工知能エンジニア（AIE）
• TensorFlow開発者認定
• Microsoft Azure AIエンジニア・アソシエイト
• IBM AIエンジニアリング・プロフェッショナル認定

AI研究と業界の最新動向を把握

AIは急速に進化している分野で、新しい技術が絶えず登場しています。開発者は、機械学習、ディープラーニング、生成AIの進歩に遅れずについていく必要があります。AI研究論文を読み、業界カンファレンスに出席し、AIソフトウェアの最新動向を探ることは、専門家が競争力を維持する上で役立ちます。Kaggle、Stack Overflow、LinkedInなどのオンライン・プラットフォームも、AI開発におけるネットワーキングやベスト・プラクティスに関する議論の機会を提供しています。

ChatGPT、GPT-4、Stable Diffusionなどのツールは、AIアプリケーションの機能を拡張し、コンテンツ作成の自動化、ソフトウェア開発の加速、そして企業とAIの関わり方を変革しました。AI開発者にとって、生成モデルはファイン・チューニング、カスタマイズ、そしてエンタープライズ・システムへの統合といった新たな機会をもたらします。AIコード・アシスタントは、開発者の仕事の楽しさを高めることにも役立っているという証拠があります。

同時に、ローコードおよびノーコードのAI開発プラットフォームの登場により、高度なプログラミング知識を持たない人でもAIをより身近に利用できるようになりました。IBM® watsonxはじめ、Google AutoMLやMicrosoft Azure AIなどのサービスは、直感的なインターフェースとあらかじめ構築されたテンプレートを使用して、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイメントを支援します。これらのプラットフォームはモデル開発の複雑さを軽減し、より迅速なプロトタイピングと既存のワークフローへの統合を可能にします。

ローコード・ツールは開発を効率化できますが、特殊なアーキテクチャー、高性能チューニング、ドメイン固有の適応を必要とする複雑なAIアプリケーションを構築するために必要な柔軟性が欠けています。

機械学習モデルを導入し、ビッグデータを活用する企業が増えるにつれ、AI開発者の需要は高まり続けるでしょう。医療分野では、AIは医療診断、創薬、患者のモニタリングを支援します。小売業界では、AIはショッピング体験をパーソナライズし、サプライチェーンを最適化します。AI主導の予測分析は、企業が市場動向を予測し、積極的な意思決定を行うのに役立ちます。プロジェクト管理ツールにもAIが統合され、ワークフローを最適化し、生産性を向上させています。

こうしたAIの普及拡大は、企業が最先端のAIシステムを構築・維持するために、熟練したAI開発者を必要としていることを意味します。企業が競争優位性を獲得するためにAIを活用しようとする中、機械学習アルゴリズム、生成AI、ビッグデータに関する専門知識を持つ開発者の需要は特に高まっています。

2024年、世界のAI市場は約2,334.6億米ドルと評価されました。2025年以降の予測では、市場規模は2,437億ドルから2,941億6,000万ドル¹に達すると推定されています。一方、2030年には、市場は8,267億ドルから1兆8,117億5,000万ドルに拡大すると見込まれており、一部の推計では、2027年には1兆ドルに近づく可能性があると示唆しています。²。

その結果、AIスペシャリストの需要は大幅に増加すると予想されています。多くの企業は、AIイニシアチブを主導するために必要なプログラミングスキルとプロジェクトマネジメント経験を持つ専門家の確保に苦労しています。AIによって仕事が奪われるという懸念とは裏腹に、世界経済フォーラム³は、AIによって世界で9,700万人の新規雇用が創出され、AI開発者がこの変化において重要な役割を果たすと予測しています。

AI開発者は、アプリケーションに AI駆動型の機能を実装し、機械学習を統合し、AI機能をソフトウェアにデプロイするために必要なコードを書くことに取り組んでいます。多くの場合、彼らの役割には、特定のビジネスや消費者のニーズに合わせて AI搭載のアプリケーションを構築することが含まれます

一方、AIエンジニアはAIシステムのより広範なエンジニアリングとデプロイメントの側面に重点を置いています。これには、スケーラブルなアーキテクチャーの設計、クラウド・インフラストラクチャーの管理、パフォーマンスを考慮したモデル最適化、そしてAIシステムのエンタープライズ環境へのスムーズな統合の確保などが含まれます。AIエンジニアは、機械学習運用（MLOps）パイプラインに携わり、モデルの効果的なデプロイメント、監視、保守を行うことがよくあります。

主な違い：

• AI開発者：主にAIモデルのコーディング、テスト、アプリケーションへの統合を担当します。PythonやJavaなどのプログラミング言語の熟練度と、機械学習フレームワークの知識が必要です。
• AIエンジニア：AIシステムのエンジニアリング、最適化、デプロイメントに重点を置きます。クラウド・コンピューティング、インフラストラクチャー管理、システムの拡張性に関する専門知識が必要です。

ソフトウェア開発者は、プログラミング言語やフレームワークを駆使して汎用アプリケーションを構築し、AI機能を含むかどうかわからないソフトウェア製品を開発する。

AI開発者は、AIを活用したソリューションの構築と実装を専門としています。その業務には、機械学習モデルの統合、AI駆動型機能の開発、アプリケーション向けAIアルゴリズムのファイン・チューニングが含まれます。ソフトウェア開発者がプロジェクトにAI技術を組み込むこともありますが、AI開発者はAIモデルの設計、最適化、デプロイに特化しています。

主な違い：

• ソフトウェア開発者：Web開発、モバイル・アプリ、エンタープライズ・ソフトウェアなど、幅広いアプリケーションの開発に携わります。AIツールを使用する場合もありますが、AIモデル開発は専門ではありません。
• AI開発者：AIアプリケーションを専門とし、AIモデルとアルゴリズムの統合と実装に注力してソフトウェア機能を強化します。