AIエンジニアの仕事は「開発だけ」ではない
AIエンジニアと聞くと「一日中コードを書いている」イメージがありますが、実際はミーティング・データ整備・論文調査・ドキュメント作成など多岐にわたります。
スタートアップのAIエンジニア（28歳）の1日
9:00 始業・Slackチェック
リモートワークで自宅から始業。Slackで昨日のバッチ処理の結果を確認。モデルの精度が想定より低下していたため、原因調査をToDoに追加。
9:30 デイリースタンドアップ（15分）
チーム全員で前日の進捗と当日のタスクを共有。「精度低下の件は今日中に原因特定する」と報告。
9:45 データ調査・前処理
精度低下の原因を探るためにデータを調査。pandasとJupyter Notebookを使って入力データの分布を確認。特定のカテゴリのデータが極端に少ないことが判明。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('training_data.csv')
df['category'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()
# → 特定カテゴリが全体の2%しかないことを確認
11:00 データ拡張・再学習
データの偏りを補正するため、アンダーサンプリングとオーバーサンプリングを試みる。新しいデータセットでモデルを再学習。
12:00 昼休み（1時間）
13:00 論文・技術ブログのキャッチアップ
Arxivで最新論文をチェック。今週気になった「RAGの改善手法」に関する論文を読む。チームのSlackチャンネルに要点をシェア。
14:00 プロダクトマネージャーとの定例（1時間）
来月リリース予定の新機能について議論。精度目標・リリーススケジュール・評価指標を確認。エンジニア視点でのリスクを共有。
15:00 コードレビュー
チームメンバーのプルリクエストをレビュー。モデルの評価コードに改善点を発見してコメント。
15:30 モデル精度の確認・調整
午前中に再学習したモデルの結果を確認。精度が改善されたことを確認し、本番環境へのデプロイ準備を開始。
from sklearn.metrics import classification_report
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
# → precision/recall が改善されていることを確認
17:00 ドキュメント作成
今日の調査結果・対応内容をConfluenceにまとめる。同様の問題が発生したときのための手順書を作成。
17:30 デプロイ・監視設定
改善したモデルを本番環境にデプロイ。CloudWatchでモニタリングを設定して、異常があればSlackに通知が来るよう設定。
18:00 終業
大企業のAIエンジニア（35歳・シニア）の1日
9:00 メール・議事録確認
昨日のステークホルダー会議の議事録を確認。要確認事項をリストアップ。
10:00 アーキテクチャレビュー（2時間）
新しいAIシステムの設計についてチームでレビュー。MLOpsの観点からインフラ設計にフィードバック。
13:00 後輩のメンタリング（1時間）
ジュニアエンジニアのコードレビュー・技術的な質問対応。「なぜこの実装にしたのか」の背景を丁寧に説明。
14:00 PoC（概念実証）の実施
新しいアルゴリズムの有効性を検証するための実験。Google Colabで素早くプロトタイプを実装して結果を確認。
16:00 経営会議での報告資料作成
AI施策の進捗・ROIをまとめた報告資料を作成。技術的な内容を経営陣向けにわかりやすく翻訳する作業。
18:00 終業
AIエンジニアのやりがいと大変な点
やりがい
大変な点
まとめ
AIエンジニアの仕事は、コーディングだけでなくデータ調査・チームコミュニケーション・ドキュメント作成など多岐にわたります。「技術が好き×ビジネス課題への関心」がある方に向いている職種です。
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