AI開発に必要なスキルとプロセスを徹底解説！

近年は多くの環境でAIが利用されるようになっています。皆さんも日常生活で何かしらのAIを利用したことがあるのではないでしょうか。スマートフォンアプリなどにもAIを活用した機能が組み込まれるようになり、知らず知らずのうちに利用していることもあるでしょう。

これだけAIが浸透してきたため、AIを開発するAIエンジニアになりたいと考える人も増えています。ただ、AIの開発にはどのようなスキルが必要となり、どのようなプロセスで目指せば良いか、理解できている人は一部でしょう。今回は、AI開発に必要なスキルやその開発プロセスについて解説します。

AI開発とは

AIの開発は、主にAIエンジニアと呼ばれるポジションの人々が担当します。世の中には様々なAI技術が登場しているため、これらを活用してシステムを構築したりソフトウェアを開発したりするのです。AIの世界は急速に発展しているため、常に新しい技術を理解してこれらを一般の人々でも使いやすいようにカスタマイズしたものを提供しています。

また、機械学習やディープラーニングなどの技術を活用し、AIそのものを開発している人もいます。例えば、画像認識や音声認識のAIそのものを開発するのです。AIそのものを開発する場合も、AIを活用したシステムやソフトウェアを開発する人も、どちらもAI開発と呼ばれています。

なお、今回説明の対象とするのは、AIそのものの開発についてです。開発されたAI技術を利用したシステムやソフトウェアの開発には触れないため、その点は注意してください。

AI開発に必要なスキルセット

AI開発では、幅広いスキルセットが求められるため、具体的に必要なものを挙げていきます。

プログラミングスキル

まず、実際に開発の現場に出るのであれば、プログラミングスキルを習得しておかなければなりません。現在は実際にコードを書かずにシステム開発できる技術もありますが、AIの開発ではプログラミングが不可欠です。主に利用されるPythonやR言語などのスキルを習得しておきましょう。

加えて、各プログラミング言語で利用できるライブラリの理解も重要です。例えば、PythonにはNumPyやPandasと呼ばれる数学的な処理を効率化するライブラリが存在します。AI開発においては必須ともいえる存在であり、必ず習得すべきスキルです。同様に、効率化に役立つライブラリがいくつもあるため、それぞれを理解しておかなければなりません。

数学と統計の基礎知識

AI開発では、大量のデータを処理する必要があり、そのためには数学的なスキルが必要です。まずは高校レベルの微分・積分といった数学力を高めておきましょう。場合によっては、大学レベルの数学力も習得し、難易度の高い実装に備えることが求められます。

加えて、統計学や確率などの概念もAI開発では多用されます。広義には数学の一分野ですが、より専門的なスキルとして認識しておきましょう。大学で学ぶ確率・統計学の理論が、AI開発には必要となります。

データベースやデータエンジニアリング

AIの開発にあたっては、大量のデータを扱う際にデータベースを活用するため、データベースの構築や操作に関するスキルが必要です。AI開発に適したデータの格納方法などを習得することが求められます。

さらに、データを効率よく処理するために、データエンジニアリングと呼ばれる概念の習得も必要です。データベースの操作とは異なる領域のスキルであるため、個別に学ぶことが望ましいでしょう。

機械学習とディープラーニング

AIの用途によっては、機械学習やディープラーニングのスキルが必要です。一般的にはAIに内包されていますが、別々の技術や理論として理解しておいたほうが良いでしょう。AIを開発することによって、機械学習やディープラーニングを実装できると考えるべきです。

機械学習もディープラーニングも、さまざまな種類やアルゴリズムが存在しています。そのため、AI開発に向けて詳細な部分まで理解しなければなりません。複数のアルゴリズムを学び、それぞれの違いを理解することで、開発の現場で最適なものを選択できるようになります。誤ったものを選ぶとAIの品質が下がってしまうため、特に注意が必要です。

ビジネススキル

AI開発においては、実際に利用する場でのビジネススキルが必要です。例えば、会計業務でAIを導入するならば、会計担当者がどのような作業をこなしているかを理解しなければなりません。単純にAI開発だけのスキルがあっても、最適なものは開発できないのです。

意外にも、ビジネススキルの重要性は見落とされがちです。AI開発に関わるテクニカルな部分だけが注目され、実際に利用する場面の想定ができていないケースが多いのです。しかし、この状態では最適なAI開発はできません。

なお、ビジネススキルが必要とはいえ、必ずしもエンジニアが習得する必要はありません。例えば、ビジネス部門の担当者がAI開発に関わることで必要なスキルを補填できます。場合によっては、実際に利用するユーザーをプロジェクトに参画させ、効率よく開発するなどの工夫が求められます。

AI開発プロセスの全体像

続いては、AI開発プロセスの全体像を解説します。

AIの構想フェーズ

最初にAIの構想を決定しておきましょう。現状の課題を明らかにして、AIでどのように解決するかを考えていく必要があります。この構想をもとにAI開発が進むため、課題の洗い出しが不十分だと意味のないAIが開発されてしまいます。

一般的に、AIは万能であり、どのような課題も解決できると思われがちです。しかし、実際にはAIにも得意分野があり、用途に応じた設計が求められます。例えば、文字を処理するAIと画像を処理するAIは根本的に大きく異なるものなのです。極端な例ですが、解決したい課題とそれを踏まえた構想がなければ、AI開発のプロセスは前に進みません。

PoCフェーズ

基本的な構想が完了したならば、続いてはPoC（Proof of Concept）検証を実施しましょう。PoCとは、構想フェーズで検討した内容が実現可能であるかを評価する作業です。構想段階では理想的なAIを検討しますが、技術的に不可能なケースもあるため、事前に確認しなければなりません。

PoCでは、モックアップと呼ばれる小規模なAIを開発します。最低限のアルゴリズムとデータでAIを作り、意図するような動作や結果が得られるかを確認するのです。ここで良い評価を得られたならば開発を継続し、悪い結果だった場合は構想を見直したり、解決すべき課題を修正したりします。

なお、この段階では、AIの性能や費用対効果も確認しておきます。例えば、AIが結果を生成するのに莫大な時間がかかるようでは、業務で活用することは難しいでしょう。また、膨大な投資をしてAI開発を行っても、回収できない可能性があります。これらも含めて事前に評価するフェーズと考えてください。

本格的な実装フェーズ

十分にAIを開発する価値があると評価されたならば、実際に本格的な実装へと移ります。モックアップで開発した内容をベースに、製品レベルのAIを目指さなければなりません。

実装フェーズでは、実際に利用する環境を適切に想定することが重要です。例えば、モックアップを動作させるサーバーとは異なるサーバー上で処理するかもしれません。その場合、サーバースペックの違いを考慮した設計とする必要があります。

また、エンドユーザーがコンピュータに詳しくない可能性もあるため、操作しやすいUI設計などにも配慮しなければなりません。詳細な部分は改めて要件を詰め、なるべく手戻りが少ないように開発を進めます。

運用フェーズ

実装が完了し、AIがリリースされたならば、運用フェーズへシフトします。実際にエンドユーザーにAIが公開され、様々な用途に利用されていく段階です。

ただ、AIを公開しても、この時点で完璧とは限りません。エンドユーザーが使ってみた結果、思うような成果を得られない場合も多々あります。そのため、PDCAサイクルで状況を把握し、こまめに修正していく作業が重要です。定期的なメンテナンスを通じて、最終的なAIが完成すると考えるべきでしょう。

AI開発と一般的なソフトウェア開発の違い

一般的なソフトウェア開発とAI開発に極端な違いはありませんが、PoCを実施する点が大きく異なると考えてよいでしょう。

また、一般的なソフトウェア開発では要件が明確に決まっており、初回の開発でほぼ完成形ができあがる場合が多いです。それに対して、AI開発では学習データなどの都合から、初回で完璧なものが完成するとは限りません。進め方や考え方は概ね同じですが、成果物の認識には少々違いがある可能性があります。

AI開発のために取得しておきたい資格と学習方法

AI開発のエンジニアに必須の資格は存在しません。ただし、資格勉強を通じて必要なスキルを習得できるため、以下の合格を目指すのも良いでしょう。

G検定

G検定とは、AIやディープラーニングについての基礎知識を有していると証明できる資格です。基本的な概念や実装方法、そしてAIがどのような用途で利用されるかなどが問われます。また近年はAIに関連するトラブルが増えていることから、法律面などの知識も必要となることが特徴です。AI開発の基礎となる知識が学べる資格であるため、AI開発に詳しくないならば、まずはこちらの合格を目指してみると良いでしょう。

E資格

E資格は、AIエンジニアとして実装ができることを証明する資格です。G検定は基本的な概念を理解していることを証明できますが、E資格は実装スキルまでを証明できます。似ている資格ではありますが、証明できる内容が違うため注意してください。

難易度は高いものの、実際にAI開発へ携わるならば、E資格以上のスキルが必要です。AIエンジニアにとっては基本的なスキルと言える内容であるため、こちらも学習の足がかりとして活用してみると良いでしょう。

統計検定

統計検定は、統計学に関するスキルや応用力を証明する資格です。複数のレベルや領域から構成されており、自分が証明したいスキルに応じて適切なものを選択しなければなりません。中学生・高校生レベルから大学レベルの高度な内容まで用意されています。また、データサイエンティスト向けに統計学を応用する手法を証明する資格も登場しました。

AI開発のスキルを習得するならば、資格の中でも「データサイエンス基礎」の合格を目指すと良いでしょう。こちらは、大量のデータを統計学を用いて分析する基本的な手法について学び、そのスキルを証明するものです。AI開発においては基礎となる数学的スキルを証明できるため、特に数学が苦手な方にはおすすめです。

AI開発を成功させるためのポイント

AI開発を成功させるためには、いくつものポイントがあります。その中でも特に意識したい三つを紹介します。

AIの目的を明確にする

開発のプロセスでも述べましたが、目的が明確になっていないと、構想フェーズで最適なAIを判断できません。その結果、本来は実現できるはずのAI開発でも、PoC（Proof of Concept）で頓挫してしまう可能性があります。また、開発しても思うように使いこなせない原因にもなりかねません。

目的を決定する際は、できるだけ具体的に設定することが重要です。例えば「業務を改善する」という大まかな目的ではなく、「メールの返信作業を効率化して業務を改善する」といったように、具体的な目的を設定しましょう。具体的にするほど、開発すべきAIが明確になり、失敗しにくくなります。

修正や改良を意識しておく

修正や改良を繰り返して、段階的に精度を高めていく必要があります。この点は、一般的なシステム開発とは少々異なるため、事前に意識しておくべきです。

また、改良作業には時間やお金などのコストがかかります。これを想定していないと、予算不足となり、最終的にAI開発が頓挫するおそれがあります。また、実装するアルゴリズムも後から修正しやすいように設計することや、拡張性を高める工夫も重要です。

十分なデータを準備する

より正確なAIを開発するためには、大量のデータを学習させる必要があります。データの準備は負担が大きい作業ですが、丁寧に行うことでAIの精度が向上します。場合によっては、エンジニアだけでなく業務部門の担当者なども巻き込んで、必要なデータを揃えなければなりません。

ただし、大量のデータを学習させることで、AIが誤った認識を持つリスクもあります。これを防ぐためには、データサイエンスの知識を用いて学習データを作成することが重要です。データの中にノイズが含まれている場合も、AIの品質を下げる原因となるため、適切に除去する必要があります。

まとめ

AI開発に必要なスキルについて解説しました。00などAIはさまざまな技術に支えられているため、これらについて理解することが重要です。十分な知識を習得しておかなければ実際にAIを開発することはできません。また、プロセスを理解して、知識を開発に活かせるようにすることも重要です。

また、AI開発に必要な根本的なスキルは変化していませんが、その詳細は常に変化しています。新しいアルゴリズムの登場がAI開発に影響することもあるため、それらについては丁寧にキャッチアップしましょう。古い情報のままではAI開発の現場で問題が起きてしまうかもしれません。海外の情報などを含めて積極的に収集することが重要です。