現役AIエンジニア5名が語る
キャリアパス事例集
AIエンジニアとして活躍するために、どのような知識やスキルが必要なのか、現役のAIエンジニアにインタビューしました。キャリアパスを考える際の参考にしてください。
AIエンジニアの
キャリアの選択肢
AIエンジニアとしての将来は、大きく分けると「エキスパート職」と「マネジメント職」2つの道が考えられます。
- エキスパート職：
機械学習やディープラーニング、自然言語処理など、特定の分野で専門性を極めるキャリア - マネジメント職：
プロジェクト管理やチームリーダーとしての役割を担い、技術とビジネススキルを活かすキャリア
専門性を高めながらマネジメント業務を行うエンジニアもおり、キャリアパスにはさまざまな選択肢があります。
エキスパート職
AIエキスパートとは、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの特定分野で専門性を磨き、技術を深く追求するキャリアパスです。AI分野は今後も新しい技術が生まれる可能性が高く、技術革新の先駆者となることも目指せます。
マネジメント職
AIエンジニアとしての経験を生かし、プロジェクトを牽引する立場になる道もあります。ここでは技術スキルだけでなく、ビジネス寄りのスキルも重要です。チームの成果を最大化することが求められ、他のエンジニアと協力して目標達成を目指します。
揉まれながら成長できる
HEROZでは、ダイナミックなAIの変化に対応するスキルを養いながら、次世代のAIエンジニアとして活躍したい若手を歓迎しています。
「AI革命を起こし、未来を創っていく」という理念を掲げ、専門性の高い“尖ったエンジニア”を目指せる職場づくりを徹底。開発・実装のスペシャリストが揃うHEROZでは、AI分野の最前線で挑戦し、成長し続けられる環境で、自らの可能性を伸ばしていくことができます。
HEROZ「AIエンジニア」の
経歴・職歴
ここでは、HEROZで活躍する現役AIエンジニアへのインタビューを通じて、開発業務で大切なことや学生の皆さんへのメッセージを紹介しています。経歴が異なる皆さんの具体的なアドバイスは、これからAIエンジニアを目指す人にとって貴重な情報源となるはずです。経験者の声を参考にしながら、将来のキャリアを自分で切り開いていきましょう。
2022年4月入社 K.Iさんの場合
大学では物理学を専攻し、大学院ではファイナンス分野のAIモデルを研究。HEROZ入社後は金融取引自動化モデルの開発者として新規事業を任されています。
2020年4月入社 K.Fさんの場合
学生時代に物性物理学を学び、ゲームAIコンテストを機にHEROZに入社。現在はカードゲームのAI開発に携わるかたわら、リーダークラスエンジニアとして業務を兼務しています。
2021年4月入社 N.Sさんの場合
ソフトウェアハウス、自動車部品メーカー、画像認識に関する研究開発会社を経てHEROZに入社。現在はエンジニアマネージャーとして、人材採用にも携わっています。
2019年12月 入社 T.Nさんの場合
メーカーの設備技術者として経験を積み、HEROZに入社。現在はエンジニアマネージャーとして、各プロジェクトの進行をフォローしています。
2023年11月 入社 M.Hさんの場合
メーカーの設備技術者として経験を積み、HEROZに入社。現在はエンジニアマネージャーとして、AI開発ビジネスにおいて、エンジニアのマネジメント業務を担っています。
3つの分野別「1年目からの
キャリアパス」
AI技術の専門性を高めるには、まず自分の得意分野を見極めることが重要です。ここでは3つの分野に分けて解説します。
- AI技法分野
- AI開発分野
- AI活用分野
現役AIエンジニアは「分野選択」を
どう考えている？
AIエンジニアがキャリアを考える際、「技法」「開発」「活用」のどれを重視するべきかが大きなポイントです。HEROZのN.Sさんに意見を伺いました。
AI開発とAI活用の両方を得意とする人はそれほど多くないように、人には向き不向きがあるので、どれか一つを選んで極めるほうが良いと考えています。
あれこれ手を広げるよりも、まずは開発か活用かどちらかに絞り、その分野をしっかりと極めるのが理想です。何でもできるのは良いことですが、採用視点で見ると「得意分野を持っている学生」はインパクトがあると思います。
当メディアでは、AI技術で社会課題解決に取り組む「HEROZ」の監修のもと、AIエンジニアとして活躍するためのポイントを紹介しています。会社選びに悩んでいる方は、以下のリンクもご参考ください。
1年目のAIエンジニアが
ぶつかる課題
AIエンジニアとして社会で活躍する中で、学生時代に没頭していた研究とビジネス現場との違いにジレンマを感じることがあるかもしれません。ビジネス思考と収益性を意識したAI開発が求められ、その課題をモチベーションに変えられると、成長スピードは一層加速するでしょう。
現役AIエンジニアはどう考えている？
HEROZに2022年に新卒で入社したK.Iさんに、ビジネス現場での実感について伺いました。
大学院で研究していた人間が、ビジネス側のAIエンジニアになると、研究と実務のギャップを強く感じることが多いと思います。ビジネスでは収益性が重視され、新規性が高くてもそれが評価されるとは限りません。極端に言えば、新しい技術の研究よりも「収益につながるか」が重要とされることもあり、その視点を持つことが初めは難しいかもしれません。
1年目のAIエンジニアにとっては、新規性よりも『結果を出す』ことのほうが難しいため、学生時代とは違う評価軸でAIをつくっていく必要があります。
AIエンジニアが20代の
うちに経験したいこと
20代での経験は、後に30代・40代でベテランとして活躍する土台となります。HEROZのK.Fさんに、スキルアップ、技術面、ビジネス面から見て大切なことについて伺いました。
まず、自分が興味のあることに積極的に取り組むと良いでしょう。もちろん、AIエンジニアとしての技術力を高めることは重要ですが、AI以外の専門知識を持つことも、自分の強みとなります。
テクニカルな面でいうと、基礎的なプログラミングの経験が基礎体力のような役割を果たします。学生であれば「競技プログラミング」に参加してみるのもおすすめです。
また、ビジネスの場では、相手が何を話しているかを理解し、自分の考えを正確に伝えることも重要です。社会で必要となるコミュニケーションスキルも持っておくと良いと思います。
AIエンジニアのキャリアに
必要なスキル
次のスキルについて自身の習得状況を確認し、どの分野で深めていきたいかを検討しましょう。自己評価をもとにキャリア設計を進めてみてください。
プログラミングスキル
AIエンジニアにはPythonやC++といったプログラミングスキルが不可欠です。R言語など統計やデータ解析に強い言語のスキルも、AIエンジニアの強みとなります。
コミュニケーションスキル
AIエンジニアには、技術力に加えて人と円滑に意思疎通するためのコミュニケーションスキルも重要です。クライアントの課題を理解し、AIを通じて解決策を提供するには、要望を正確に把握する力が求められます。
ニューラルネットワーク関連スキル
自然言語処理
自然言語処理は人が使用する言語をコンピュータが理解する技術です。このスキルを極めたエンジニアは少なく、専門性が高いためキャリアアップにつながります。
画像認識
画像認識は、映像中の人物や物体の特徴を検出・識別する技術で、ディープラーニングにより認識精度が向上しています。物体検知や顔認識など幅広く活用されるスキルです。
