AIエンジニアリングとは、人工知能（AI）システムを設計、開発、配備、運用するための工学的アプローチを指します。これは、AIを実世界の問題解決に応用するために、ソフトウェアエンジニアリングの原則と実践をAIの開発に適用することを意味します。
AIエンジニアリングの主な目的は以下の通りです：
1. 効率的なAIシステムの開発：AIエンジニアリングは、AIシステムの開発プロセスを体系化し、効率化することを目指します。これには、要件定義、設計、実装、テスト、デプロイ、メンテナンスなどの各フェーズにおけるベストプラクティスの確立が含まれます。
2. 信頼性と堅牢性の確保：AIエンジニアリングは、AIシステムの信頼性と堅牢性を確保するための技術と手法を開発します。これには、AIモデルの検証、バイアスの検出と軽減、説明可能性の向上、セキュリティ対策などが含まれます。
3. 倫理的な配慮：AIエンジニアリングは、AIシステムが倫理的な原則に沿って開発・運用されることを重視します。これには、プライバシーの保護、公平性の確保、透明性の向上などが含まれます。
4. 組織へのAIの統合：AIエンジニアリングは、AIを組織の業務プロセスに効果的に統合するための方法論を提供します。これには、AIシステムと既存のシステムとの連携、ユーザーインターフェースの設計、組織文化の変革などが含まれます。
AIエンジニアリングは、以下のような要素から構成されます：
- データエンジニアリング：AIシステムのトレーニングに必要な大規模データの収集、前処理、管理などを行います。
- モデルエンジニアリング：機械学習モデルの設計、トレーニング、評価、デプロイなどを行います。
- ソフトウェアエンジニアリング：AIシステムを実装し、既存のソフトウェアシステムと統合します。
- インフラエンジニアリング：AIシステムを運用するための計算インフラの設計、構築、運用などを行います。
- MLOps（Machine Learning Operations）：機械学習モデルの開発、デプロイ、運用を自動化・効率化するための実践を指します。
