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AIエンジニアとして本当に必要なスキルはコレ【現役SIerが解説】

AIエンジニアの必要なスキルとして、Pythonでのプログラミングとかデータ分析とかはよく見るけど、実際のビジネスの場で必要なのはどうなんだろうか?

 

プログラミングだけ出来ても現場では使い物にならないとかも聞くし、本当のところを知った上で、より実践に近いスキルを身につけておきたい。

 

そういった疑問について、現役SIerの立場からリアルな現場の実態を踏まえてお答えします。

 

いきなり結論をお伝えしますと、「コミュニケーション能力」です。

 

もちろん、AIを作れるような、プログラミングやデータ分析や環境構築などのスキルは必須です。

 

拍子抜けしたかもしれませんが、AIのプロジェクトを実際やっている人間として、実態に則した回答です。

 

詳しく解説していきます。

 

 

AIエンジニアに本当に必要なのは要件を把握する力

何に使うAIを明確にしないと意味が無い

AIは、何に活用するのかを明確にしないと、意味がありません。

 

キツイ表現かもですが、それがきちんと定まらないと、AIはハッキリ言ってお金と時間の無駄遣いです。

 

何に活用するのかを、ユーザーとAIエンジニアでしっかりと決めていくことが大切です。

 

つまり、作るAIの要件をしっかりと定めるという事です。

 

 

 

AIは魔法の杖だと思っている人が大半

実は、AIは魔法の杖、すなわち何でも出来るスゴイもの、と思っている人が、大半なのです。

 

でも実態は、AIって、何をさせるAIなのか、そのためにはどういったデータを覚えさせて・・・と言った事から始めないといけません。

 

AIはこれです、どうぞ使ってください、何でも出来ます、という風にはなりません。

 

身近なAIと言えばAIスピーカーですが、あれも、人の声をどう認識するかに特化して作られておりますが、それ以外は言い方悪いですが使い物にならないですよね。

 

それこそ極端ですが、将棋を打たせることは出来ませんし、カメラアプリのように顔を判定して何か装飾するというのも出来ません。

 

つまり、用途に特化させているため、あのような製品にできた訳で、そのあたり定まっていないと、AIは何の役にも立たない訳です。

 

まずそこが、AIエンジニアとAIユーザーの乖離なので、そこを埋めないといけません。

 

そのためにはAIに求める要件の明確化が必要です。

 

要は、ユーザーが求めるものと、AIで出来ることの差を埋めないと、上記の通り、使い物にならないAIになってしまい、それを防ぐことが求められるのです。

 

 

AIの要件決めが一番重要

上記を踏まえて言えることは、AIも要件決めをしっかりと行わないといけないのです。

 

その要件定義の中でも重要なことが、要件を引き出すことですよね。

 

つまり、要件が確定したあとに、「やっぱりこの機能も欲しい」「こういった事が出来ると思っていたのに違った」みたいなことはかなりあります。

 

これはシステム開発でも全く同じです。

 

システム開発のエンジニアだろうが、AIエンジニアだろうが、要件をまとめるという仕事の重要性は変わりません。

 

AIはなぜかそのあたりフォーカスされませんが、一番重要ですね。

 

そして、この要件をいかに引き出すか、後だしされないようにユーザーから絞り出すかが、AIが生きるか死ぬかの分岐点になります。

 

 

要件把握力は、重要だがマストではない

とはいえ、目指すAIエンジニアとして、要件をまとめるような事ではなく、とにかくAIのプログラミングをしていきたいんだという事であれば、要件を把握する力はマストではないです。

 

絶対無いとダメという事ではありません。

 

しかし、そう遠くない将来において、プログラミングそのものがAIが代替するとかいう事は容易に想定されています。

 

また、プログラミングは、ローコードやノンコードの台頭により、必要性自体も減ってくるかもしれません。

 

もちろん、住み分けと言って、ちゃんと各々の得意分野がありますから、全てが上記のようになるとは言い切れないですが。

 

無いよりはあった方が良いので、プラスアルファのスキル、現場で使えるAIエンジニアになるためのスキルとして、要件把握力はあった方が良いです。

 

 

 

AIエンジニアとして要件把握力を磨くために

AIエンジニアとして現場で活躍できるようになるためには、AIのプログラムでよく使われる言語Pythonの習得等、いわゆるプログラミングが出来ます、だけでは不足です。

 

なので、これからAIエンジニアを目指すのでしたら、Aidemyが良いです。

 

Aidemyは東大発のベンチャーで、ダイキン等が出資をしています。

 

ダイキンはぴちょん君で有名なエアコンメーカーですが、ここの社員はAidemyのカリキュラムを受けながら、自社養成AIエンジニアになるべく学習をしています。

 

つまり、企業単体でもAIエンジニアを育成しようとしていて、その理由としては、コミュニケーション能力の問題があるんですね。

 

現場、つまりAIをどの仕事に活用できるのか、どんな風に活用できるのか、が明確に出来ることが重要という事です。

 

少し脱線しましたが、Aidemyはプログラミングのみならず、課題と言うか具体的なAIを作ったりもしますから、そのために必要な情報を集めるのはただのAIエンジニアよりも現場に通ずるスキルを身につけられます。

 

実際、上記のダイキン社では、全くAIと関わらないというか、プログラミングやITに詳しくない人もガンガン受講しています。

 

なので、これからAIエンジニア目指す場合や全く未経験の場合はもちろん、上記の要件把握の力を身につけるのにも持ってこいな訳です。

 

そこに重きを置いているのが、ダイキン社が出資している理由とも言えます。

 

 

まとめ:AIエンジニアに本当に必要なのは要件を把握する力です

まとめますと、AIエンジニアとして本当に必要なのは、プログラミングやデータ分析のスキルはもちろんですが、要件を把握する力です。

 

現場ではもちろんですが、実際にコーディングしていく際も、要件書(要件定義書)を読み込んで設計通りにコーディングしていくことになりますからね。

 

AIエンジニアに限らず、もっと言えば、ビジネス全般にも言えることですが、知識を持っていても現場でそれをいかに柔軟に使いこなすかが、現場で使える人になれるポイントになりますよね。

 

実際、現役のSIer営業の立場から見ると、AIは魔法の杖のような感じで、何でも出来る優れものという印象を持っているのが、AIを使いたい人の特徴です。

 

そうではなく、地道に要件、つまりAIをどんな風にどういう仕事で使いたいのか、と言うものを明確にしないと、下手すれば全く使えないAIが出来ます。

 

でも、まだまだAI=魔法と言う認識がある事から、その使えないAIが出来た矛先はAIエンジニに向かってしまいます。

 

そうならない為にも、AIエンジニアとして要件を把握する力はとても重要になります。

 

AIエンジニアを目指すあなたの参考になれば嬉しいです。