AIはもはや一部の先進企業や研究機関だけの技術ではなく、AIはすでに様々な形で私たちの生活に溶け込んでおり、ビジネスプロセスの自動化や新しいサービスの創出、意思決定の迅速化など、AIを活用したデジタルトランスフォーメーション（DX）が進んでいます。
このような状況下でAI関連職種の需要は急速に増加し、AI技術の進化とともに、新しい職種や役割が次々と生まれており、AIに関連する仕事の幅はますます広がっています。
そのため、未経験者や文系出身者にとっても、AI業界に転職できる可能性が大いに広がっています。技術的な専門知識を持たない場合でも、AIサービスの企画やコンサルティング、データの管理といった分野での活躍が期待されており、幅広いスキルセットが求められています。
AI業界への転職を目指すなら、まずは業界の職種を理解し、自分が「やりがいを感じられる」、「これまで培ったスキルを活かせる」と感じる職種を見つけることが、成功への第一歩です。
あぶちゃAI業界で働いている中で
関わった主要な職種を紹介していきます。
こんな方におすすめ！！
- AI業界の職種について理解を深めたい方
- 未経験や文系からAI業界への転職を考えている方
- 自分のスキルや経験を活かしてAI業界で働きたいと考えている方
本記事では、AI業界の中でも特に注目される「AIエンジニア」、「AIサービス企画」、「AIコンサルタント」、「プロンプトエンジニア」、「AIデータ構築」、「データサイエンティスト」の6つの職種を中心に、それぞれの仕事内容、必要なスキルを解説します。
AI業界は、理系や技術者だけの領域ではなく、多様なバックグラウンドを持つ人々にとってもキャリアチャンスが広がる魅力的な分野です。このブログを通じて、自分の強みや興味に合ったAI関連職種を見つけ、新たなキャリアへの第一歩を踏み出すためのヒントを得てください。
以下の記事で、未経験からAI業界への転職する際の転職活動の期間とスケジュールを説明しています。
こちらも参考にしてみてください。
AI関連の職種
AIエンジニア
仕事内容
AIエンジニアは、企業の課題解決や新しいビジネスチャンスを生み出すために、AIシステムを設計・開発・実装する技術者です。この職種の主な役割は、データから有益な情報を抽出するためのモデルを構築し、それを実際のシステムやアプリケーションに組み込むことです。
具体的には、以下のような業務があります。
- データ収集と前処理
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AIモデルを作成するためには、まず大量のデータが必要です。
AIエンジニアは、Webスクレイピングやデータベースクエリを使用してデータを収集し、ノイズの除去や欠損データの補完など、データを分析に適した形に整えます。
- アルゴリズムの選定とモデル構築
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収集したデータに基づいて、最適な機械学習アルゴリズム（ディープラーニング、決定木、サポートベクターマシンなど）を選定します。
その後、これらのアルゴリズムを用いてモデルをトレーニングし、予測精度を高めるためにパラメータを調整します。
- モデルの評価とチューニング
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構築したモデルが期待通りの結果を出しているかを評価し、必要に応じてモデルの改善を行います。これには、交差検証やテストデータを用いた性能評価が含まれます。
- システムへの実装と運用
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完成したモデルを実際のアプリケーションやシステムに統合し、継続的に運用できるようにします。
クラウドプラットフォームやマイクロサービスアーキテクチャを利用して、大規模なデータ処理を行うこともあります。
- 継続的なモデルの改良
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モデルは時間とともにデータが変化するため、定期的なリトレーニングやチューニングが必要です。AIエンジニアは新しいデータや技術トレンドを取り入れ、モデルの精度や効率を向上させ続けます。
必要なスキル
- プログラミング言語（Pythonなど）
- 機械学習アルゴリズムの理解（ディープラーニング、強化学習など）
- データ処理と前処理技術
- クラウドコンピューティングの知識（AWS, GCP など）
- 数学（線形代数、統計学、微積分）
AIサービス企画
仕事内容
AIサービス企画担当者は、AI技術を活用して新しい製品やサービスを企画し、それを具現化するための戦略を立てる役割を担います。この職種は、AIの技術的な側面とビジネスのニーズを結びつける橋渡しを行います。
具体的には、以下のような業務があります。
- 市場調査とトレンド分析
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現在の市場ニーズや競合製品を調査し、AIを使ってどのような新しい価値を提供できるかを分析します。これには、消費者動向や技術トレンドの理解が必要になってきます。
- サービスの企画立案
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調査結果に基づいてどのようなAIサービスが市場に受け入れられるかを考え、具体的なサービスアイデアを提案します。
この段階ではAI技術の可能性を十分に理解した上で実現可能なサービスを企画することが求められます。
- ビジネスモデルの設計
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企画したサービスがビジネスとして成り立つように、収益モデルや販売戦略を設計します。例えば、サブスクリプションモデルやデータ活用による追加収益の方法などを検討します。
- プロジェクトマネジメント
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サービス企画が進行する際には、プロジェクト全体を管理し、開発チームやマーケティングチームとの調整を行います。スケジュールの管理やリソースの最適配分も重要な役割です。
- ユーザーテストとフィードバック
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プロトタイプやベータ版をリリースし、ユーザーからのフィードバックを収集します。その結果をもとに、サービスの改善点を特定し、正式リリースに向けた最終調整を行います。
必要なスキル
- マーケティングや市場分析の知識
- プロジェクト管理能力
- ビジネス戦略立案能力
- 顧客ニーズの理解と要件定義
- 基本的なAI技術の知識（非技術者向け）
AIコンサルタント
仕事内容
AIコンサルタントは、企業がAI技術を効果的に導入・活用するための戦略立案や、実際のプロジェクト実施を支援する役割を果たします。この職種は、技術的な知識とビジネス視点を融合させ、企業が直面する課題に対する最適なAIソリューションを提供します。
具体的には、以下のような業務があります。
- 企業の課題分析
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クライアント企業が抱えるビジネス上の課題をヒアリングし、AI技術がどのようにその課題解決に貢献できるかを分析します。業界ごとの特性や企業文化を理解することが重要です。
- AI導入戦略の策定
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課題解決に向けたAI技術の導入計画を立案します。これには、どのAI技術が最適か、どのようなデータが必要か、どの部門で実装すべきかなどの詳細な戦略策定が含まれます。
- コストとROIの評価
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AIプロジェクトの導入にかかるコストや投資対効果（ROI）を評価し、クライアントが納得できるビジネスケースを作成します。AI技術がどの程度ビジネス成果に寄与するかを明確に示すことが求められます。
- 技術チームとの連携
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クライアントの要件を技術チームに伝え、AIモデルの設計・開発が適切に進行するようにサポートします。また、プロジェクト進行中に発生する技術的な問題に対して、解決策を提案します。
- 導入後のサポートと最適化
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AIシステム導入後の効果をモニタリングし、必要に応じて最適化の提案を行います。また、クライアントの社員向けにAIのトレーニングを提供することもあります。
必要なスキル
- AIと機械学習の基礎知識
- ビジネス分析スキル
- コンサルティング技術
- プレゼンテーションとコミュニケーション能力
- プロジェクト管理能力
プロンプトエンジニア
仕事内容
プロンプトエンジニアは、生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（LLM）を活用する際に、最適な指示（プロンプト）を設計し、AIから期待する結果を得る役割を担います。プロンプトエンジニアの仕事は、AIの挙動を深く理解し、その能力を最大限に引き出すことです。
具体的には、以下のような業務があります。
- プロンプトの設計
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AIに対して正確かつ効果的な出力を得るためのプロンプトを作成します。例えば、AIに特定の文章を生成させたい場合、そのための具体的な問いかけや設定を行います。
- プロンプトのテストとチューニング
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設計したプロンプトを実際にAIに入力し、得られた結果を評価します。必要に応じてプロンプトを微調整し、より精度の高い出力が得られるようにします。
- AIモデルの理解とプロンプトのアップデート
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使用するAIモデルの特性や制約を理解し、その性能を最大限に引き出すためにどのようなプロンプトが有効かを研究します。モデルの更新や新しい機能の追加に伴い、プロンプト設計をアップデートします。
- AI倫理の考慮
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AIが生成するコンテンツが倫理的に適切であるかを監視し、不適切な出力を防ぐためのプロンプトを設計します。特にセンシティブなトピックに関しては慎重にプロンプトを設計し、AIが偏った情報を提供しないようにします
必要なスキル
- AIと自然言語処理の知識
- 創造的思考と問題解決能力
- データ分析スキル
- プログラミング知識（Pythonなど）
AIデータ構築
仕事内容
AIデータ構築担当者は、AIモデルをトレーニングするための高品質なデータセットを準備し、管理する重要な役割を担います。AIモデルの性能はデータに大きく依存するため、データの質を高めることがこの職種の中心的な仕事です。
具体的には、以下のような業務があります。
- データ収集
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Webスクレイピング、APIの利用、センサーからのデータ取得など、さまざまな方法で必要なデータを収集します。特定のAIプロジェクトに適したデータソースを見つけ出し、データを集めます。
- データクリーニング
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収集したデータにはノイズや欠損値が含まれている場合が多いため、それらを取り除いて分析に適した形に整えます。データの重複を排除したり、誤ったデータを修正する作業も含まれます。
- データラベリング
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AIモデルが正確に学習できるように、データにラベルを付けます。これは、画像認識モデルの場合、画像に写っている物体にタグを付ける作業などが該当します。ラベル付けはAIの学習精度に直結するため、非常に重要です。
- データパイプラインの構築
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データの収集から前処理、ラベリング、保存までの一連のプロセスを自動化するデータパイプラインを構築します。これにより、データフローの効率化が図られ、AIモデルへのフィードが迅速に行われます。
必要なスキル
- データ管理とETLプロセスの理解
- SQLやPythonを用いたデータ操作スキル
- クラウドプラットフォームの利用経験
- データガバナンスとプライバシーの理解
- チームでの協力・調整能力
データサイエンティスト
仕事内容
データサイエンティストは、大量のデータを分析し、ビジネスの意思決定に役立つ洞察を提供する役割を担います。ビッグデータの時代において、データサイエンティストは企業の最前線で活躍する職種です。
具体的には、以下のような業務があります。
- データ収集と整理
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データサイエンティストは、ビジネス課題に応じて必要なデータを集めます。内部データや外部データを統合し、分析可能な形に整理します。クレンジングや正規化を通じてデータ品質を向上させます。
- データ解析とモデリング
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集めたデータをもとに、統計的手法や機械学習モデルを用いて解析を行います。これには、回帰分析や分類、クラスタリング、予測モデルの構築が含まれます。ビジネスの課題に応じて最適なモデルを選択し、適用します。
- 結果の可視化
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分析結果をわかりやすく伝えるために、データを可視化します。TableauやPower BIなどのツールを使用して、グラフやダッシュボードを作成し、意思決定者に視覚的に訴えるレポートを提供します。
- 意思決定支援
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分析結果に基づいて、経営陣や各部門に対してデータドリブンな意思決定をサポートします。例えば、マーケティング戦略の最適化や、オペレーション効率の向上、新製品の需要予測などに貢献します。
- モデリングの継続的改善
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初期モデルの結果を評価し、精度やパフォーマンスを向上させるための継続的な改善を行います。新しいデータが得られた際には、モデルを再トレーニングし、常に最新の状況に適応させます。
必要なスキル
- データ分析ツールの使用経験（R、Python、SQLなど）
- 統計学と機械学習の知識
- ビジネスアナリティクスの理解
- データ可視化スキル（Tableau、Power BIなど）
- 問題解決能力とクリティカルシンキング
まとめ
AI業界は今後ますます発展し、多様な職種とキャリアの可能性が広がっていくでしょう。
未経験者や文系出身者でも、AI業界で成功するチャンスは十分にあります。重要なのは、自分の強みや興味を活かせる職種を見つけ、必要なスキルを計画的に習得し続けることです。
本記事では、代表的なAI関連職種として「AIエンジニア」、「AIサービス企画」、「AIコンサルタント」、「プロンプトエンジニア」、「AIデータ構築」、「データサイエンティスト」を紹介しました。
それぞれの職種には異なる役割とスキルセットが求められますが、どの職種でも継続的な学習と自己成長が鍵となります。
AI業界でのキャリアを考えている方は、まず自己分析を行い、自分に合った職種を見つけることから始めましょう。そして、ギャップを埋めるための学習やネットワーキングを積極的に行い、転職を成功させましょう。
