こんにちは！

今回は、エスタイルが募集をしているポジション「AIエンジニア」についてご紹介します！

AIエンジニアは、AI（人工知能）を使ったシステムやデータをビジネスに活用して、クライアントの課題を解決していくポジションです。

私たちの生活でも身近になったAIですが、どのように活用していくのか。

2021年からAIエンジニアとして活躍するマハルさん（多田さん）にお話をお伺いして、業務内容について詳しくご紹介します。

AIエンジニアとは？

──AIエンジニアは近年、さまざまな企業で募集しているポジションですよね。AIエンジニアとは具体的にどういったことをするのでしょうか？

データを加工して予測計算をするのが主な仕事です。

例えば、スーパーに置いてあるお菓子がどれくらい売れるか、飲食店で来月どれくらい食材を発注するべきかといった予測ですね。

過去のデータをもとに予測することで、業務の効率化や事業展開に役立てることができます。

──AIエンジニアもデータサイエンティストのような業務ですね。

データ予測という面で見ると、データサイエンティストとほとんど近い職種ですね。

ですが、データサイエンティストよりも専門的なプログラムを組んでいるのがAIエンジニアの特徴です。

データサイエンティストはビジネス寄りのポジションですが、AIエンジニアは、考えたロジックをもとに、プログラムを組んでシミュレーションをしていきます。

データサイエンティストは世の中に出回っている課題を解決しますが、AIエンジニアは実装する前の課題に取り組むので、実際に実装するまでの工程が長いのが特徴です。

ここが大きな違いですね。

AIエンジニアになった背景

──マハルさんは、AIエンジニアを志望してエスタイルに入社したのでしょうか？

いえ、元々AIエンジニアを志望したわけではありません。

大学や前職でモデリングをしていた経験があり、そこからデータサイエンティストに興味を持って専門的に極めてみようと思って入社したのがきっかけです。

──もともとデータサイエンティストを志望していたのですね！

そうですね！ですが、AIエンジニアはデータの精度に関わってくるところなので、上手くいったらインパクトがあるのが魅力的でした。

私はAIエンジニアを選択しましたが、データサイエンティストはクライアントの問題解決をする楽しさがあるので、どちらが好みかは人によりますね。

エスタイルのAIエンジニアはどんな業務をしている？

──エスタイルのAIエンジニアとしてどのような業務をしているのですか？

主に、組んだプログラムのシミュレーション業務をしています。

具体的には、過去のデータをもとにロジックを作って、コンピュータ上でシミュレーションを繰り返す流れですね。

エスタイルでAIエンジニアのポジションに就いている方は少なく、基本的に1人でプロジェクトを進めています。

エスタイルでのプロジェクト内容

──具体的にどのようなプロジェクトを進めているのですか？

今は、倉庫にある荷物をスケジュール通りに出荷するための予測計算をしています。

倉庫にいろいろな荷物が入荷されるので、出荷のスケジュールに間に合うように配置するためのロジックを組んでいくイメージですね。

過去のパターンを学習して、未来の予測をもとにロジックを組んで、予測通り動くのかどうかをシミュレーションしていきます。

──クライアントに提案する前に自分でシミュレーションをするということでしょうか？

そうですね。実際の倉庫を試すわけにはいかないので、コンピュータ上でシミュレーションをしていきます。

どこにどの荷物を配置するかを決めたり、効率よく出荷できるように調整したりと。何通りかのシミュレーションをして、少しずつ倉庫内のルールを決めていきます。

例えば、同じ荷物を同じところに置いたり、できるだけオーダーに合わせた出荷に合わせたりですね。

──このプロジェクトは、シミュレーション通りに実際に出荷できることがゴールになるのでしょうか？

ゴールでいうと、もちろんオーダー通りに出荷することですが、従業員の配置をコンピュータに合わせることも目的のひとつですね。

今までは従業員の勘で業務をしていたところを、より精度を上げるためにコンピュータに合わせていきます。

コンピュータの精度が高いことが証明できれば、今後の導入にもつながるので。

──もしこのプロジェクトが上手くいったら、いよいよAIを実装するのですね！

実は、プロジェクトが成功したからといってすぐに実装するわけではないのです。

毎回出荷スケジュールが異なるので、実現可能かを確認する検証作業をするために、その都度AIを定期的に作り替える必要があります。

今は、AIを使ってスケジュール通りに出荷できそうかという段階ですね。また、実装するとしてもAIを扱える人材を投入しなくてはいけません。

AIを本格的に導入するには、数年後になりますね。

AIエンジニア業務のやりがいは？

──AIエンジニアとして少数精鋭で活躍してるマハルさんですが、AIエンジニアとしてのやりがいをどういったことで感じますか？

自分が立てたロジックが予想通りに動くのは大きなやりがいを感じますね。

第一段階では自分が立てたロジックをシミュレーションで動かす、第二段階はシミュレーション通りに動く、この二つの段階がAIエンジニアのやりがいにつながります。

ロジックもいくつか同時に立てているので、ロジックAとBはダメでCはいけそうなど。クライアントの研究所の方と分担して同時並行で進めています。

ロジックを立てること自体、1ヶ月〜2ヶ月かかるので、予想通り動くとやはり楽しいですね。

──ロジックを立てるのに1ヶ月〜2ヶ月かかるということは、予想通り動かすためには相当時間かかるのではないでしょうか？

そうですね。今は二つのプロジェクトに取り組んでいますが、そのうちの一つは2年間取り組んでいますね。

基本的に一つのプロジェクトにじっくり取り組むのがAIエンジニアの特徴です。

データサイエンティストは、2〜3ヶ月くらいの間隔でいろいろなプロジェクトを進めているので、この点もAIエンジニアとデータサイエンティストの違いですね。

AIエンジニア業務で大変なこと

──ロジックを予想通りに動かすのは、大変だと感じることもありますか？

1ヶ月〜2ヶ月立てたロジックでも、実際にシミュレーションしてみたらダメなことも多いので、その点は大変ですね。

自信があったものでも全然ダメだったり。

──時間をかけて立てたロジックがダメだったときって精神的にかなりガッカリしませんか？

失敗前提でロジックを立てているので、ダメだったとしても気にしていないですね。

数多くのロジックで、ひとつ当たればよいかなという感覚でやっています。

逆に、これは芽が出ないだろうと思っていたロジックが当たることもあるので、そこも面白いポイントですね。

──かなり根気のいる業務だと感じましたが、AIエンジニアになるにはどのような方が向いていると思いますか？

AIエンジニアはほとんど理系なので、数学に強い方が向いていますね。

数学に強いと、ロジックを論理的に立てられるのと、プログラムでエラーが出ても原因を探すことができるので。

あとは、枠にとらわれない発想も大切です。逆に、方法にこだわりがある方は向いていないと思います。

新しいものにどんどん取り組む姿勢はAIエンジニアにとって必要です。

今後のプロジェクトはどんなことをする？

──最後に、今後のプロジェクトでやってみたいことをお聞かせください！

AIエンジニアは、数年単位でプロジェクトに取り組むので、やることはあまり変わらないのですが、実際にシミュレーションをしてることを実用化した場合どうなるかは気になりますね。

シミュレーションで上手くいったとしても、実際に実務として適用すると障壁が出るので、この障壁にチャレンジしてみたいです。

ですので、今後は実装することを想定したプロジェクトをやってみたいと考えています。