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ITエンジニアなら押さえておきたい、AI関連のキーワードと職種
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ITエンジニアなら押さえておきたい、AI関連のキーワードと職種

2018.08.17

 
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AIはサービスや働き方をも変革する技術として注目されていますが、ITエンジニアでも、仕事でAIを扱う機会がなく、興味を持って学ぶことがなければ、ほかの職種と同じく理解が深まることはありません。IT業界以外の人にも関心が高い分野ですから、用語や概念以上の知識は押さえておきたいものです。

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注目されているAI関連の職種

第三次AIブームと言われる昨今、AIに注目するのは一部の研究者やITエンジニアだけではなくなっています。ITから離れた業界でもAI利活用への関心は高く、知識面でITエンジニアを凌駕する人も珍しくありません。

その半面、AI関連の職種に興味を抱いていても、自分のキャリアが「データサイエンティスト」とマッチしないことで遠巻きにしているITエンジニアもいるのではないでしょうか。データサイエンティストはAI関連の職種の代表格ですが、データサイエンティストだけが“AIのスペシャリスト”というわけではありません。

「21世紀で最もセクシーな職業」(Harvard Business Review、2012年10月号)と表現されたデータサイエンティストですが、その役割は「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」(一般社団法人データサイエンティスト協会)と定義づけられています。
一方、データ分析にAIを活用するデータサイエンティストに対し、AIをシステムやWebサービスで活用しようとする際にも開発者は必要です。機械学習やディープラーニングの数理モデルを開発するエンジニアがこれに該当します。こちらは開発系からキャリアチェンジしやすいといえそうです。

押さえておきたい、AIのキーワード

そして、ITエンジニアとして押さえておきたいAIのキーワードをご紹介します。このあたりをしっかり理解しておけば、「AI利活用で何ができるか」をイメージしやすいのではないでしょうか。

●機械学習
AI分野では、人間の学習能力と同じ機能をコンピュータで実現しようという研究が長年続けられてきました。機械学習は数学的アルゴリズムと自動処理で実現された技術で、従来はすべてのアルゴリズムを人の手で実装していたものが、自動処理が可能になったことで、AIの学習能力は飛躍的に向上しました。
<機械学習の構造>
①データから反復的に学習
②そこに潜むパターンを発見
③学習結果を新たなデータにあてはめる
④データ内のパターンを認識
⑤次に起こりうることを予測

●ディープラーニング
ディープラーニングは機械学習をさらに発展させたAIの要素技術です。機械学習は学習するための「着眼点(特徴量)」を人間が指定する必要があるのに対し、ディープラーニングは人間の神経を模倣した「ニューラルネットワーク」により、「着眼点(特徴量)」をAIが自ら発見し、学習できます。ニューラルネットワークは、人間や動物の脳神経回路をモデルとしたアルゴリズムを多層構造化し、パターン認識するように設計されたものです。適切かつ充分量のデータを与えたディープラーニングは、人間の指示を待たずに学習を繰り返し、より「賢く」なっていきます。

●自動化と自律化の違い
コンピュータ制御は、従来の自動化から自律化に発展しつつあります。
自動化(Automation):
人間によってあらかじめ決められた手順や基準を守る(繰り返し・ルール・最適化)
自律化(Autonomy):
AI自ら手順や判断基準を見つけ出し、人間の指示を待たずに実行する(判断・発見・発明)

●パターン認識
画像や音声などの雑多な情報を含むデータを選別し、意味を持つ対象だけを取り出す処理です。音声認識、全文検索システムなどに用いられています。画像認識や顔認証、図形や指紋、動作やジェスチャーなども対象となります。

AIがディファクトスタンダードになる未来

あらゆる分野でAI導入が進めば、データサイエンティストと同様、AI関連の開発職の需要が増加することが予想されます。あらゆるシステムにAIが搭載されるのがごく普通のことになり、AIがディファクトスタンダードになる未来はすぐそこまで来ているのかもしれません。AI関連のスキルがITエンジニアの常識になる日に備えて、機械学習やディープラーニングの開発で主流となっているTensorFlow、Chainer、Caffeなどのフレームワークに触れてみるのはいかがでしょうか。

原稿:Misa
ITベンチャーで企画、人材開発、広報などを経て独立。現在はコンサルタント、ときどきライター。ライターとしては、IT系以外、アニメ・マンガ、車から美容・健康まで何でもチャレンジ中。

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