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役割は大きく3つに整理できます

• ① 業務課題の整理（現場ヒアリング→要件化）
• ② AIを組み込んだアプリ実装（API/DB/認証/画面）
• ③ 安全に運用する仕組み作り（ログ・権限・評価・改善）

つまり、「AI×業務×システム」の接続点を担う職種です。

誤解されがちですが、実務はこうです

• 「数学が得意じゃないと無理」→ 実務は要件と実装が中心
• 「モデルをゼロから作る仕事」→ 既存モデル/APIの活用が主流
• 「PoCだけで終わる」→ 運用・改善までが価値

まずは小さく実装して成果を出し、横展開するのが王道です。

① AI機能の実装（生成AI/検索/分類）

• チャットUI・フォーム・管理画面の実装
• LLM API連携（プロンプト/ツール呼び出し）
• 社内DB/ドキュメント検索（RAG）

② 業務フローへの組み込み（自動化・連携）

• ワークフロー（承認・通知・チケット化）
• Teams/Slack/メール連携
• CRM/ERP/基幹APIとの連携

③ 品質・評価・改善（ちゃんと当てる）

• 誤回答パターンの収集と対策
• テストデータ整備（質問セット/評価指標）
• プロンプト/検索条件/ガードレール改善

④ セキュリティ/ガバナンス（安全に使う）

• 権限設計（誰が何を見られるか）
• ログ監査（いつ誰が何を出したか）
• 情報漏洩・機密対策（マスキング等）

例：社内ナレッジAI（FAQ/検索）を運用している場合

• 9:30：問い合わせログ確認（誤回答・未解決の抽出）
• 10:30：要件調整（現場と「何を解決したいか」整理）
• 13:00：実装（UI/検索/RAG/権限/ログ）
• 16:00：テスト（質問セット評価・再現確認）
• 18:00：改善（プロンプト/検索条件/ガードレール調整）

特徴：「作って終わり」ではなく、運用しながら精度と安全性を上げるのが仕事の中心です。

• 入力して良い情報・ダメな情報が明文化されている
• 役割（部署/職位）で見える情報が分かれている
• AIの利用ログが残り、監査できる
• 重要な出力は“人が承認”するルールがある
• 誤回答の収集→改善の運用が回っている

1つでも抜けている場合は、先に「ルール・権限・ログ」から整備するのが安全です。

必要スキル（実務寄りに整理）

• 生体データの扱い（ノイズ・前処理・特徴量）
• AI推論の組み込み（リアルタイム処理/遅延設計）
• デバイス連携（SDK/通信/センサー）
• 倫理・安全（個人データ/同意/用途制限）

実務で評価されやすいカテゴリ

• クラウド（AWS / Azure / GCP）のAI系資格
• セキュリティ（情報処理安全確保支援士など）
• データ基盤（DB/ETL/分析）関連

資格は「入口」ですが、小さな実装実績（デモ/社内ツール）が一番の武器になります。

おすすめの順番（現実的ルート）

• 「現場の困りごと」を言語化するのが得意
• 最小構成で作って、改善するのが好き
• 安全・責任分界（誰が何を担うか）を考えられる
• 新しい技術を“使える形”に落とすのが好き

• AIアプリケーションエンジニア → AIアーキテクト（設計責任者）
• AIアプリケーションエンジニア → ML Ops/基盤（運用最適化）
• AIアプリケーションエンジニア → プロダクト/事業（要件主導）
• （発展）→ ニューロテック（デバイス/生体信号）