キカガクブログ 
今回は、今西さん（元取締役）@03Imanyu が、現役の AI エンジニアで大活躍している酒井さん（元執行役員）に、AI 関連の職種と仕事内容をインタビューした動画を要約しました！
AI 領域でのキャリアチェンジを検討している方の参考になれば幸いです。また、動画も是非チェックしてみてください！
今西さん
酒井さん
AI 関連の職種５選
５つの AI 関連における職種は以下の通りです！
- データアナリスト
- データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- データエンジニア
- データアーキテクト
今から各職種の仕事内容について、解説します。5 つの職種を 以下 3 つのの枠組みを頭に浮かべておくと、より理解しやすくなるはずです！
- データアナリスト・データサイエンティスト
- 機械学習エンジニア
- データエンジニア・データアーキテクト
本記事では厳密な定義よりも、わかりやすさを重視して、職種を紹介しています。
① データアナリストの仕事内容
データアナリストは言葉の通り、データを分析する人です。具体的には、統計分析を用いて、マーケター、コンサルタント、企画や営業などの意思決定を支援します。
例えば、スマホゲームアプリの売上に関する分析をするとしましょう。まず課題があり、売上が前月から今月で売り上げ下がっているとします。
マーケターは頭を悩ませているものの、新しいキャンペーンをあまり打たなかったことが原因なのでは？という仮説がありました。しかし、根拠はありません。ここで、統計的に根拠付けするために、データアナリストが登場します！
実際に要因を分析し、統計的に正しいと判断できた場合は、レポートにまとめて、マーケターに共有。すると、マーケターは次の施策といったネクストアクションに移行でき、確度高い意思決定が可能です。
このようにデータアナリストは、統計分析を通じて、定量的に物事を判断し、ビジネスの意思決定に活かす仕事になります。
② データサイエンティストの仕事内容
データサイエンティストは、データを活用して、課題を解決できる人です。データサイエンティストはデータアナリストの延長と考えると、わかりやすいでしょう。定義は人によって異なりますが、データアナリストの上位職に近いイメージとなります。
データアナリストは基本的に統計を用いて分析しますが、データサイエンティストは統計はもちろん、機械学習やシステムも理解できており、課題解決においてオールマイティーです。
データアナリストと同じように、意思決定を支援するために統計分析も行いますし、機械学習による自動化や効率化による課題解決も実施。
このように、データサイエンティストは分析や技術力だけでなく、ビジネス視点も持ち、課題のヒアリング（上流）から実装（下流）までカバーします。
※カバー範囲はピンキリです。
③ 機械学習エンジニアの仕事内容
データサイエンティストと機械学習エンジニアは担当範囲が似てはいますが、ニュアンスが異なり、データサイエンティストはビジネス寄りに対し、機械学習エンジニアはエンジニア寄りとなります。
EC サイトや動画プラットフォームなどのソフトウェアを開発する人の延長線上に機械学習エンジニアが存在します。機械学習を専門とするソフトウェアエンジニアのようなイメージです。
これから、AI 系の職種にキャリアチェンジする場合、ビジネスサイドにいる場合は、データアナリストやデータサイエンティスト、一方でエンジニアサイドにいる場合は、+α でエンジニアリングに強みを磨き上げて機械学習エンジニアを目指せば、道のりとしては早いでしょう。
④ データエンジニアの仕事内容
データエンジニアは、ビックデータをうまく扱えるようにデータの基盤を整える人で、データベースエンジニアの延長線上にいます。
データベースエンジニアとデータエンジニアの違いは、ビックデータを扱う点です。ビックデータが関連すると、複雑になったり高度な技術が必要になります。
ビックデータを扱うと、Excel のような表データが大量にあり、データを抽出するまでの時間が凄くかかります。そこで、ビッグデータに特化したデータウェアハウスを採用することで、分散処理などで効率良くデータを抽出できるのです。
このようなビックデータから効率的にデータを抽出できる基盤をデータエンジニアは整えます。データエンジニアの重要性は近年、非常に増している職種です。
データエンジニアは毎回いるわけではありません。データベースが小規模の場合は、データサイエンティストや機械学習エンジニアが兼部でデータ基盤を開発することもあります。
⑤ データアーキテクトの仕事内容
データアーキテクトはデータの設計者であり、データエンジニアとデータアナリストの間に位置する人です。今まで紹介したように、データエンジニアはデータ基盤を開発し、データアナリストがその基盤からデータを抽出して分析します。
しかし、データが大規模になると、データアナリストがデータ基盤からデータを抽出することが大変になってきます。ここで、データアーキテクトが、データアナリストがデータを扱いやすくなるよう、両者の間に入って、調整するわけです。
つまり、データアーキテクトは両者を理解してる人であり、データアナリストが困ることなく、データを抽出そして分析できるまでの工程を設計します。
データアーキテクトはエンジニアサイド寄りではありますが、ビジネスサイドも理解できる立ち位置にいます。
データエンジニアと同様に近年、重要度が増している職種です！
最後に
現役 AI エンジニアによる AI 関連の職種と仕事内容の紹介は、いかがだったでしょうか。
以下の動画で、具体的に解説されていますので、ぜひチェックしてみてください！
また、AI や機械学習に関連する有益な動画もありますので、ぜひチャンネル登録してみてください！
