AI エンジニアって、実際のところ何なのか？
プログラミング言語やフレームワークを学び始める前に、自分が目指す仕事を理解しておく必要があります。
なぜなら、多くの人が AI 研究者 と AI エンジニア を混同しているからです。両者は全く異なる道で働いています。
AI 研究者とは、新しいモデルを発明し、アルゴリズムを開発し、研究を行い、モデルをゼロから訓練する人のことです。
一方、AI エンジニアとは、既存のモデルを活用して、人々が日常的に使うアプリケーションや製品を構築する人のことです。
こう考えてみてください。
カスタマーサービス用のスマートアシスタントを使うとき。
会社のファイルを理解する検索エンジンを使うとき。
複数のタスクを自動実行するエージェントを使うとき。
Claude や GPT に依存して作業を進めるアプリケーションを使うとき。
これらのシステムを構築した人は、通常 AI エンジニア です。
だからこそ、近年この専門分野への需要が急増しています。
企業は常に、新しいモデルを訓練できる人を求めているわけではありません。
むしろ、既存のモデルを実際の問題を解決する製品に変える方法を知っている人を求めています。
そして、これは良いニュースです。
なぜなら、AI エンジニア になる道は、複雑な方程式を勉強したり、モデルをゼロから訓練したりすることから始まるわけではないからです。
それは、プログラミングを理解し、実際のアプリケーション内で AI モデルを使用する方法を知り、そしてアイデアを実際に機能する製品に変えられることを証明するプロジェクトを構築することから始まります。
このため、もしこの分野で仕事を得ることが目標なら、AI 科学者になる必要はありません...
構築できるエンジニア になる必要があります。
成功者が早い段階で気づく真実
ほとんどの人にこう尋ねてみてください：
企業は何を基準に AI エンジニアを採用するのでしょうか？
すると、次のような答えが返ってくるでしょう。
大学の学位。
修士号。
博士号。
あるいは長年の勉強。
しかし、今日 AI エンジニア を採用している企業を見てみると、最初の質問はしばしば次のようなものではないことがわかります：
どこで勉強しましたか？
むしろ、こうです：
何を構築しましたか？
実際のプロジェクトはありますか？
あなたの作品が含まれている GitHub アカウントはありますか？
構築したアプリケーションへのリンクを送れますか？
アイデアを実際に機能する製品に変えられることを証明するポートフォリオはありますか？
これが、独学の開発者が強い学歴を持つ人よりも先に仕事を得ることがある理由です。
学位に価値がないからではありません。
企業が、理論を勉強するだけでなく、構築できる 人材を必要としているからです。
採用担当者の前に 2 人の候補者がいると想像してみてください。
1 人目はコンピュータサイエンスの学位を持っていますが、実際のプロジェクトを公開したことがありません。
2 人目は学位を持っていませんが、スマートアシスタント、RAG システム、マルチタスクエージェントを構築しており、それらはすべて GitHub で公開され、誰でも試すことができます。
多くの場合、プロジェクトを所有している方がより有力な候補者となります。
このため、この分野に参入したいのであれば、最初の目標を資格収集にしないでください。
常に何か新しいものを構築することを目標にしてください。
公開するプロジェクトごとに、最初の仕事に一歩近づきます。一方、応用せずに視聴するだけのコースは情報を追加するだけで、スキルの証明にはなりません。
だからこそ、ロードマップの最初の段階は、他のすべてがその上に構築されるスキルを学ぶことになります...
プログラミング。
ステージ 1: 正しい方法でプログラミングを学ぶ
現在働いている AI エンジニアに尋ねてみてください：
最初に学ぶべきスキルは何ですか？
答えはほとんどの場合、こうです：
プログラミング。
これは明白に思えるかもしれませんが、多くの初心者は AI ツールに直接飛びつこうとします。
プロンプトの書き方を学びます。
何十ものウェブサイトを試します。
登場する新しいツールをすべて追いかけます。
しかし、実際のアプリケーションを構築しようとしたとき、どこから始めればいいのかわからないことに気づきます。
理由は簡単です。
AI はプログラミングの必要性をなくすのではなく...
それをより重要にします。
このため、Python は始めるのに最適な言語と考えられています。
唯一の言語だからではありません。
ほとんどの AI ライブラリやツールの主要な標準となっているからです。
しかし、言語のコマンドを暗記することを目標にしないでください。
ゼロから小さなプログラムを構築できるようになることを目標にしてください。
ファイルの扱い方を学びましょう。
API の呼び出し方。
データの読み書き方法。
エラーの処理方法。
同時に、Git と GitHub の使い方を最初から学びましょう。
プロフェッショナルになるまで待ってはいけません。
構築するすべての小さなプロジェクトは、たとえシンプルでも、GitHub にアップロードしましょう。
このアカウントは、やがてあなたの本当のポートフォリオとなり、多くの採用担当者があなたのレベルを評価しようとするときに最初に確認する場所です。
そして覚えておいてください...
コースを何ヶ月も見続けるだけで終わらせないでください。
新しい概念を学ぶたびに、それを適用する小さなプロジェクトを構築してください。
目標はプログラミングを知ることではなく...
それを使って実際に動作するものを構築できることを証明することだからです。
ステージ 2: AI モデルの扱い方を学ぶ
プログラミングの基礎を習得したら、AI ユーザー と AI エンジニア を区別する段階に進みます。
ほとんどの人は、チャットインターフェースを通じて Claude や ChatGPT を使用します。
サイトを開きます。
プロンプトを書きます。
そして答えを得ます。
しかし、これが製品の構築方法ではありません。
AI エンジニアはチャットインターフェースを通じて仕事をするのではありません。
むしろ、API を使用してモデルを扱い、それらを実際のアプリケーション、ウェブサイト、システムに統合します。
この段階では、アプリケーションが AI モデルにリクエストを送信し、結果を受け取り、それを実際の製品内でタスクを実行するために使用する方法を学びます。
しかし、最初の成功したリクエストを送信しただけで止まらないでください。
モデルが一貫性のある信頼できる結果を返すようにする方法を学びましょう。
会話履歴を管理する方法。
エラーや使用制限を処理する方法。
そして、プログラムが理解できる構造化された形式でモデルがデータを返すようにする方法。
また、必ず学ぶべき最も重要なスキルの 1 つは、関数呼び出し または ツール使用 です。
これは、モデルが単に答えるだけでなく、データベースの検索、別の API の呼び出し、ファイルの作成、メッセージの送信など、実際のアクションを実行できるようにする機能です。
ここで、ほとんどの最新の AI アプリケーションがどのように機能するかを理解し始めるでしょう。
なぜなら、それらはモデルだけに依存しているのではなく...
エンジニアがそれをさまざまなツールやシステムにリンクし、質問に答えるアシスタントから、タスクを完了し適切なアクションを実行できるシステムに変える能力に依存しているからです。
ステージ 3: 実際のプロジェクトを構築する...コースだけで満足しないでください
ほとんどの初心者が犯す間違いがあります。
何十ものコースを終えることが、仕事の準備ができたことを意味すると信じていることです。
しかし、真実は異なります。
コースは基礎を教えます。
プロジェクトこそが、これらの基礎を使って実際の問題を解決できることを証明するものです。
このため、採用担当者があなたの経験について尋ねるとき、最も重要な質問は次のようにはなりません：
何コース修了しましたか？
むしろ、こうです：
何を構築しましたか？
チャットボットはありますか？
AI に依存するアシスタントを構築しましたか？
ファイル分析用のシステムを作成しましたか？
あるいは、Claude や GPT を使用して実際の問題を解決するアプリケーションはありますか？
シンプルなプロジェクトから始めてください。ただし、それらを完全なものにしてください。
10 の未完成プロジェクトを構築する代わりに、誰でも試せる 3 つのプロジェクトを構築してください。
例えば。
PDF ファイルに基づいて質問に答えるアシスタントを構築できます。
あるいは、会議を要約し、必要なタスクを抽出するアプリケーション。
あるいは、テクニカルサポートチームが AI を使用して顧客に応答するのを支援するシステム。
これらのプロジェクトは、プログラミングを知っていることを証明するだけではありません。
AI モデルを、人々が使用できる実際の製品に変えることができることを証明します。
そして、すべてのプロジェクトを GitHub に公開することを忘れないでください。解決する問題、構築方法、使用したテクノロジーを明確に説明してください。
採用担当者が実行して試すことができるプロジェクトは、履歴書にある何十もの証明書やコースよりもはるかに強力です。
このため、旅の新しい段階ごとに、新しいプロジェクトで終える必要があります。
プロジェクトこそが、労働市場が理解する言語だからです。
構築することをお勧めするプロジェクト
強力な ポートフォリオ を構築したい場合、コースを終えるだけでは十分ではありません。
AI を使用して製品を構築できることを証明する実際のプロジェクトが必要です。
ポートフォリオに追加することをお勧めする、最も優れたプロジェクトをいくつか紹介します：
- 🤖 AI チャットボット ユーザーの質問を理解し、会話履歴を維持し、AI モデルを使用して正確な回答を提供できるスマートアシスタント。
- 📄 PDF チャットアシスタント ユーザーが PDF ファイルをアップロードし、それらについて質問できるアプリケーション。回答はファイルの内容から直接抽出されます。
- 📚 RAG ナレッジベース 企業のドキュメントやナレッジベースに依存し、一般的な情報ではなく実際のデータを使用して質問に回答するスマート検索システム。
- 📧 AI メールアシスタント メールを読み、分類し、下書きの返信を作成し、各メッセージに適切なアクションを提案するアシスタント。
- 📝 AI 会議要約ツール 会議のメモや録音を整理された要約に変換し、必要なタスク、日付、責任者の名前を抽出するツール。
- 💬 カスタマーサポートエージェント よくある質問に答え、ナレッジベースを検索し、必要に応じて複雑な問題をエスカレーションできるカスタマーサービスエージェント。
- 🧠 マルチエージェントシステム それぞれが調査、分析、作成などの特定の役割を持つ複数のエージェントが協力して動作し、システムが結果を 1 つの出力にまとめるシステム。
- ⚡ AI ワークフロー自動化 AI を Gmail、Notion、Slack、Google Drive などのツールとリンクして、反復的なタスクを自動的に実行するシステム。
これらすべてのプロジェクトを構築する必要はありません。
しかし、3 つまたは 4 つのプロジェクト を高品質で完了し、GitHub で適切に説明すれば、証明書を取得したり、応用せずに何十ものコースを終えただけで満足した多くの人よりも強力なポートフォリオを持つことになります。
ステージ 4: RAG システムの構築を学ぶ
現在企業が使用しているほとんどの AI アプリケーションを見ると、それらの多くが RAG と呼ばれるテクノロジーに依存していることがわかります。
名前は複雑に見えるかもしれませんが、アイデアはシンプルです。
どの AI モデルも、訓練されたこと、または会話中に送信したことしか知りません。
しかし、会社のファイルに関連する質問に答えてもらいたい場合はどうでしょうか？
あるいは、顧客のドキュメント？
製品のユーザーマニュアル？
ここで RAG の出番です。
モデルのメモリだけに依存する代わりに、システムは最初にファイル内を検索し、最も関連性の高い情報を取得してモデルに送信するため、インターネットからの一般的な情報ではなく、データに基づいて回答します。
このため、多くの企業が次の構築にそれを依存しています：
- カスタマーサービスアシスタント。
- 社内検索システム。
- PDF ファイルから回答するロボット。
- 内部ナレッジベース。
- スマートドキュメンテーションシステム。
この段階では、ドキュメントを小さな部分に分割する方法、それらを検索可能なデータに変換する方法、そして質問を AI モデルに送信する前に正しい情報を取得する方法を学びます。
このプロセスは技術的に見えるかもしれませんが、今日最も需要の高いスキルの 1 つです。
私の意見では、ポートフォリオ に追加するプロジェクトを 1 つ選ばなければならない場合、実際のドキュメントで動作する RAG アプリケーションにしましょう。
なぜなら、このタイプのプロジェクトは、AI の使い方を知っているだけでなく...
実際の企業が日常業務で依存できるシステムを構築する方法を知っていることを証明するからです。
ステージ 5: AI エージェントの構築を学ぶ
過去 2 年間で、AI エージェント という用語は AI 分野で最も広く普及した用語の 1 つになりました。
しかし、真実は、多くの人がそれについて話す一方で...
構築できる人はごくわずかだということです。
最もシンプルな形では、AI エージェント は単に質問に答えるだけのシステムではありません。
むしろ、完全なタスクを実行できます。
目標を受け取ります。
それをステップに分割します。
適切なツールを使用します。
そして、望ましい結果に到達するまで次に何をすべきかを決定します。
例えば。
モデルに次のように尋ねる代わりに：
サウジアラビアで最高のホテルはどこですか？
検索を実行し、価格を比較し、結果をランク付けし、各ステップを個別に尋ねることなく最終レポートを作成するエージェントを構築できます。
ここから本当の価値が始まります。
企業はもはや、AI モデルを呼び出せる人だけを求めているのではありません。
しかし、最小限の人間の介入で完全な作業を実行する スマートシステム を構築できる人を求めています。
しかし、非常に重要な点があります。
シンプルなデモを構築するのは簡単です。
一方、実際の作業環境で信頼できるエージェントを構築することは、まったく別のことです。
なぜなら、エラーに対処し、ツールを管理し、ステップが失敗したときに決定を下し、システムが毎回正しい結果に到達することを保証する必要があるからです。
このため、ほとんどの求職者から差別化したいのであれば、デモで成功するエージェントを構築するだけで満足しないでください。
実際の問題を解決し、誰でも使用できるエージェントを構築し、それをプロジェクトの中に公開してください。
このタイプのプロジェクトは、AI の使い方を知っているだけでなく...
ユーザーや企業が日常業務で依存するスマートシステムを構築する方法を知っていることを証明します。
ステージ 6: プロジェクトを公開し、使用可能な状態にする方法を学ぶ
自分のデバイスで動作するプロジェクトと...
世界中の誰もが使用できるプロジェクトの間には大きな違いがあります。
この違いこそが、アマチュアとプロフェッショナルエンジニアを区別するものです。
企業は、プロジェクトを 1 回実行できたからといってお金を払うわけではありません。
むしろ、常に動作し、信頼でき、問題なく何千人ものユーザーにサービスを提供できるシステムを求めています。
このため、コードの作成を終えただけで止まらないでください。
アプリケーションをインターネット上に公開する方法を学びましょう。
パフォーマンスを監視する方法。
ユーザーが発見する前にエラーを発見する方法。
そして、AI モデルの使用コストを管理し、プロジェクトの負担にならないようにする方法。
また、重要なスキルの 1 つは、システム品質の評価 を学ぶことです。
モデルが回答を与えるだけでは十分ではありません。
むしろ、次のことを知っている必要があります：
回答は正しかったか？
正しいデータに依存していたか？
ユーザーの質問に適切だったか？
そして、最後に行った変更によって、回答は良くなったか、悪くなったか？
これらの詳細は、新しいエージェントを構築したり、より新しいモデルを試したりすることに比べると退屈に思えるかもしれません。
しかし、それらはプロフェッショナルな AI エンジニアを最も際立たせるものの 1 つです。
プロトタイプモデルを構築できる人は誰でもいます。
一方、それを企業が依存できる安定した製品に変えることができる人は、労働市場が求めている人です。
このため、ポートフォリオにプロジェクトを追加する前に、簡単な質問を自問してください：
採用担当者にリンクを送信し、問題なく動作することを確信できるプロジェクトですか？
答えが「はい」なら...
あなたは学習のためだけにプロジェクトを構築しているのではありません。
AI 分野での最初の仕事への扉を開くことができるプロジェクトを構築しているのです。
AI エンジニアとして最初の仕事を得るには？
基礎を学び、いくつかのプロジェクトを構築し、GitHub に公開した後、誰もが考える質問が来ます。
どうやって最初の仕事を得るのか？
驚くべきことは、この段階は新しいテクノロジーを学ぶことには依存しないということです。
それは、構築したものをどのように提示するか に依存します。
多くの場合、同じスキルを持つ 2 人の人がいます。
しかし、1 人は面接を受け、もう 1 人は受けません。
その理由は、最初の人が自分の作品をプロフェッショナルな方法で提示する方法を知っているからです。
GitHub アカウントを整理することから始めましょう。
すべてのプロジェクトに明確な説明が含まれていることを確認してください。
解決する問題を説明してください。
使用したテクノロジー。
そして、プロジェクトの動作を説明する画像や短いビデオを追加してください。
その後、最良のプロジェクトを 1 か所に集めたシンプルな ポートフォリオ を作成してください。
20 のプロジェクトを置かないでください。
AI を使用して実際の製品を構築できることを証明する、3 つまたは 4 つの強力なプロジェクトで十分です。
公開するだけで満足しないでください。
学んだことを共有しましょう。
構築したプロジェクトについて書きましょう。
直面した課題を説明しましょう。
そして、LinkedIn や X で進捗状況を投稿しましょう。
今日の多くの機会は、誰かがあなたの CV を読んだからではなく、あなたが公開したプロジェクトや投稿を見たから生まれています。
そして、個人面接に進んだときは、コースで覚えたことを納得させようとしないでください。
構築したプロジェクトについて話しましょう。
なぜこのソリューションを選んだのかを説明してください。
直面した問題。
そして、もう一度プロジェクトに取り組む機会があれば、どのように開発したか。
なぜなら、企業は用語を知っている人ではなく...
考え、構築し、構築したものを絶えず改善できる人を求めているからです。
このため、AI エンジニアにとって最良の CV は、表示できるプロジェクトであり、取得した証明書の数ではありません。
最初の仕事を得た後、何を学ぶべきか？
最初の仕事を得ることは旅の終わりではなく...
その始まりです。
この段階では、AI 市場が非常に急速に変化しており、継続的な学習が仕事の不可欠な部分になっていることに気づくでしょう。
基本的なアプリケーションの構築経験を積んだ後は、プロフェッショナルエンジニアを他の人と区別するスキルに飛び込み始めてください。
より複雑な AI エージェント の構築方法を学びましょう。
複数のモデルが協力して 1 つのタスクを完了する マルチエージェント システムを研究しましょう。
MCP (Model Context Protocol) と、それがモデルがさまざまなツールやシステムとより organized な方法で通信するのにどのように役立つかについて学びましょう。
次に、AI 出力の品質を測定し、継続的に改善することを可能にするスキルである 評価 の学習に進みましょう。
その後、MLOps の基礎、AI システムのデプロイ方法、パフォーマンスの監視方法、コストの処理方法、本番環境での安定性の確保方法を学びましょう。
AI セキュリティ とデータ保護に関連する側面を無視しないでください。これらは、企業内でのスマートアプリケーションの普及に伴い、最も需要の高いスキルの 1 つになっています。
しかし、覚えておいてください...
これらすべての分野を一度に学ぼうとしないでください。
現在のプロジェクトや仕事で必要なものから始め、徐々に拡大してください。
最高の AI エンジニアは、すべてを知っている人ではなく...
学び続け、新しいプロジェクトを構築し、この分野の進歩に常に追いつき続ける人です。
ほとんどの人を何年も遅らせる間違い
AI の分野に参入しようとする何百人もの人々を追跡した後、問題は情報源の不足ではないことに気づくでしょう。
むしろ、間違った順序で物事を学んでいることです。
最初の間違いは、コースを視聴することが進歩していると信じることです。
何十時間ものビデオを終えるかもしれませんが、単一のプロジェクトを構築しなければ、スキルを証明するものは何もありません。
2 番目の間違いは、すべてを学ぼうとすることです。
最初のシンプルなプログラムを書く前に、機械学習、深層学習、コンピュータビジョン、データサイエンスについて読むのに何ヶ月も費やす人がいます。
一方、この期間中に、既存のモデルを使用して実際のプロジェクトをいくつか構築できたはずです。
3 番目の間違いは、作品を公開することへの恐怖です。
多くの人は、不完全だと信じて、プロジェクトを自分のデバイスに保管しています。
しかし、真実は、最初のプロジェクトは最高ではないということです。
2 番目も。
3 番目でさえも。
スキルは、公開し、時間をかけて構築したものを改善することから生まれます。完璧を待つことからではありません。
最後の間違いは、AI が AI エンジニアに取って代わると信じることです。
真実は、Claude や GPT のようなツールは、優れたエンジニアをより生産的にしていますが、適切な問題を決定したり、システムを設計したり、エンジニアリング上の決定を下したり、最終的なソリューションの品質を評価したりすることはできません。
このため、AI ツールと競争することを目標にしないでください...
むしろ、それらを使用して、より優れた、より高速なエンジニアになり、実際の製品を構築する能力を高める方法を学びましょう。
簡略ロードマップ
この記事で読んだすべてを要約したい場合、あなたの旅は次の順序になります：
✅ プログラミングの基礎を学び、Python を主要言語にする。
⬇️
✅ チャットインターフェースだけでなく、API を通じて AI モデルを扱う方法を学ぶ。
⬇️
✅ 実際のプロジェクトの構築を開始し、それらを GitHub に公開し、スキルを反映するポートフォリオを持つまでにする。
⬇️
✅ 多くの最新 AI アプリケーションが依存する RAG システム の構築を学ぶ。
⬇️
✅ タスクを実行し、ツールを使用し、決定を下すことができる AI エージェント の構築を学ぶ。
⬇️
✅ プロジェクトをインターネット上に公開し、パフォーマンスを監視し、継続的に改善する方法を学ぶ。
⬇️
✅ 構築したものを共有し、ポートフォリオを常に更新し、その後仕事に応募し始める。
すべてを 1 週間で学ぼうとしないでください。
何年もこの分野で働いてきた人と自分を比較しないでください。
今いる段階に集中してください。
それをマスターしてください。
そして次の段階に進んでください。
結局のところ、企業は最も多くのコースを視聴した人ではなく...
実際の製品を構築し、実際の問題を解決し、それを作品を通じて証明できる人を求めています。
お勧めの情報源
前の段階を終えた後、各スキルをより深く掘り下げるのに役立つ信頼できる情報源が必要になります。
旅の間に頼ることをお勧めする、最も優れた情報源をいくつか紹介します：
- 🐍 Python Documentation: Python 言語を公式ソースから理解し、ベストプラクティスを学ぶために。
- 💻 GitHub: プロジェクトを公開し、他の開発者のプロジェクトを探索し、プロフェッショナルなポートフォリオを構築するために。
- 🤖 Anthropic Documentation: Claude API の使用方法を学び、Claude モデルに依存するアプリケーションを構築するために。
- 🚀 OpenAI Platform Documentation: GPT API、Structured Outputs、Function Calling の使用方法を理解するために。
- 🔗 LangChain: LLM に依存するアプリケーションを構築し、ツールやデータベースに連携させるために。
- 🕸️ LangGraph: AI エージェントやマルチエージェントシステムを開発し、複雑なワークフローを実行するために。
- ⚡ FastAPI: AI アプリケーション向けに高速でモダンな API を作成するために。
- 🗄️ Pinecone または ChromaDB: RAG システム構築に使用されるベクトルデータベースを学ぶために。
- 🐳 Docker: どの作業環境でも簡単にプロジェクトを実行・公開するために。
- ☁️ Vercel、Railway、または Render: プロジェクトを公開して他の人と共有し、ポートフォリオの一部にするために。
これらすべてのツールを一度に学ぼうとしないでください。
ロードマップの中で、それぞれのソースに適した段階になったときに参照すれば、学習がはるかに簡単になっていることに気づくでしょう。それは、学んだことを実際のプロジェクトに直接適用しているからです。
まとめ
この記事をすべて読んだあなたは、今や AI エンジニアリングの分野に足を踏み入れるための明確なロードマップを手にしています。
旅は長く感じるかもしれません。
しかし、多くの人が思うほど複雑ではありません。
まずはすべてを学ぼうとしないこと。
100% 準備ができるまで待たないこと。
プログラミングを学ぶことから始めましょう。
そして、最初のプロジェクトを構築してください。
次に、2 つ目のプロジェクトを。
その次に、3 つ目のプロジェクトを。
新しいプロジェクトを重ねるごとに、どんなコースや認定証も与えてくれない経験を積むことができます。
そして、常に覚えておいてください...
企業が人を雇うのは、何百時間ものコースを見たからではありません。
むしろ、実際のプロダクトを構築し、実際の問題を解決し、実際のプロジェクトに取り組めるという証拠を見たからです。
今日始めて、1 年後に振り返ってみると、最大の違いを生んだのは特定のコースではなく...
始める決断、構築する決断、そして常に構築したものを公開する決断だったことに気づくでしょう。
✍️ 作成・執筆: Adel Ahmed
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