AIエンジニアとは
AIエンジニアは、AI（人工知能）を開発したり、AIに蓄積されたデータを分析・解析したりする仕事です。
「機械学習」や「ディープラーニング（深層学習）」などを活用し、これまで人間がしていたさまざまな作業を、コンピュータに学習させます。
AIエンジニアは、こうしたAIを設計、利用して、新しい技術やサービスを生み出すことが求められています。
そのためには、企業が持つ膨大なデータを分析し、AIが学習できるようにコントロールすることが必要で、数学的な観点が必要とされます。
近年、AIは自動車の自動運転やスマートフォンの顔認証など、さまざまなところに普及し始めており、AIエンジニアの活躍の場は広がりつつあります。
AIエンジニアの仕事内容
AIエンジニアは、AI（人工知能）をさまざまな分野で活用するために、研究開発を行う仕事です。
AIを開発する際には、プロジェクトやチーム単位で仕事を行います。
AIエンジニアの仕事の流れ
まず「どのようなAIをつくるのか」を決定し、プログラミングによってAIの開発やアルゴリズムの実装を行います。
それと同時に、AIが学習する教師データ（結果が分っている既存のデータ）を管理、処理して、AIに学習させる仕組みを作っていきます。
精度の高いAIをつくるためには、膨大なデータが必要であるため、スーパーコンピュータが使われることもあります。
何度もテストを繰り返しながら、さまざまな分野の専門家やエンジニアが協力してAIが完成します。
また、完成後もAIが学習し構築したデータの解析（アナリティクス）を行い、常にプログラムを改善していきます。
AIエンジニアの勤務先
就職先としては、民間の研究機関、メーカー、情報通信会社、ベンチャー企業が中心です。
システムエンジニアと領域が近い仕事ではありますが、近年ではそれとは別に専門職のAIエンジニアとして採用されることが一般的です。
AIエンジニアになるには
AIエンジニアはまだ新しい職業であり、なるための道筋は十分に確立していません。
特別な学歴や資格は必要ではありませんが、主に大学や大学院、専門学校、高専などで学ぶ人が多いです。
実際に、情報科学や工学、理学をはじめ、loTやAIなどさまざまな分野で学んだ人がAIエンジニアとして活躍しています。
AIエンジニアとして活躍するためには、機械学習やディープラーニングの知識のほか、プログラミング言語Python（パイソン）、データ分析の技術やツールなどを使えることが求められます。
また新卒からAIエンジニアを目指す場合は、学生時代の研究や学会の実績、コンテストなどの入賞経験が評価されることもあるため、学生時代から実績を積んでいくことが大切です。
近年はAIやディープラーニングに関する仕事を専門に手掛けられる人の需要が高まっており、引く手あまたの状態です。
AIエンジニアとしての能力は年齢や経験年数と一致するわけではないため、学生時代に優秀な成績を収めた人や、技術に優れた人は企業から声をかけられることも多い実力主義の世界です。
さらに、AIやロボットに関する分野は関連技術の発展が非常に早く、常に情報収集が欠かせません。
論文を読んだり、書いたり、研究機関や企業と意見を交換したりするなど、常に最新の情報に触れておくことが大切です。
