新規事業のつくり方

新しいことを学ぶことが好きです。今は機械学習や自然言語処理に興味があります。

単語分散表現とは、単語の意味をベクトルで表現することです。単語埋め込み(Word Embedding)とも呼ばれます。単語を100~300の次元数で表現することが多いです。

単語分散表現の手法には、Word2Vec(2013年)やfastText(2016年)があります。これらの手法は、ある前提を置いて学習されています。
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21世紀に最も重要なスキルは何でしょうか。

様々な答えがあると思いますが、おそらく多くの人が、「試す力」と答えるでしょう。仮説を立てて検証して答えを導くという手法は、自然科学分野の根幹であり、サービス企画や新規事業開発の最適解であり、GAFAの成長エンジンです。世界で最も試行錯誤している組織は、おそらくGoogleでしょう。

機械学習は、データに対する試行錯誤をコンピュータ上で何万回何億回も高速でできます。だから技術として高速で成長できています。加えてそれらの検証結果が、論文やネット上で公開されているのだから、恐ろしいまでのスピードになっています。

使い方によっては数百億円の価値を生む資産が、インターネットに転がっているのです。情報が公開されている以上、勝負ポイントは「手を動かした時間量」が全てです。
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現在IT業界で働いている方、これからIT業界で働く方向けに、IT業界のマネジメント職種マップを作成しました。

これまでいくつかのマネジメント業務に携わりました。案件によって求められるスキルや要求内容が異なったので、自分の経験値をベースに周辺知識を加えて整理しました。


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本気でAI人材になりたい!高年収で将来性が非常に高いAIエンジニア職に就きたい!

現在の仕事に不満があり、現状を何とか変えたい。そんなあなたに最適な転職サイトをご紹介します。

もしあなたがAI人材になりたいならば、このページで紹介する転職サービスは必見です。
現役のAIエンジニアが、使いやすい転職サイト・転職エージェントをご紹介します。

目次
AI業界の待遇
AIエンジニアの将来性
AIエンジニアになるメリット
転職エージェントを活用して効率的に転職しよう
AIエンジニア向け転職エージェント選びのコツ
転職サイト・転職エージェントを利用する時期は?
おすすめの転職サイト・転職エージェント
 第4位 「見せてもらおうか、IT業界特化の性能を」Geekly
 第3位 「大手企業に強い!その実力は全国区!」DODA
 第2位「現職ITエンジニアの年収アップをサポート!」TechClipsエージェント
 第1位「手厚いサポートと情報量で満足度No.1!」 : マイナビIT AGENT
おわりに
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AI人材の給与が高騰中です。米国のAI研究者やAIエンジニアは、大学で博士号取得した人や職歴が数年程度の人が、年収5000万円の給与を得られるようです。

東洋経済:年収5000万円もザラ、米AI人材のヤバい報酬

AI人材は、社会的ニーズが急速に高まったことから極めて希少性があります。需要に供給が追いついていないため、高値がついています。それではAI人材の主役であるAIエンジニアは、高収入で幸せなキャリアが約束されているのでしょうか。

2021年8月追記
DX・デジタル化の流れを受けて、最上流工程の重要度が高まり、AIコンサルタントが高年収を得る傾向は、日々強まっているようです。
業務部門とシステム部門の線引きを取っ払い、論点思考でフラットにAI導入の道筋を描けるような人材は、社会的に需要が急激に高まるも、要件を満たす人材は稀少です。

今後はおそらく、DX人材という文脈で、人材育成方法が体系化されていく流れと、コンサルファームに所属するシニアAIコンサルを、大手事業会社が部長~執行役員級でヘッドハンティングする流れの2軸が加速していくと思います。
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未経験からAIエンジニアに就職したい人に向けて、自分の体験談を交えて解説します。

転職エージェントから言われた言葉

新卒で入社した会社で、ずっと企画の仕事をしてきました。
企画職とは、顧客やユーザーにヒアリングして「困ってること」を聞き出し、自社で解決できそうな課題を選んで具体化する仕事です。

「問題発見」と「問題解決」を一緒に行うところがポイントで、いろいろ仮説を立ててひたすらリサーチを繰り返していました。辛い局面もありましたが、好奇心が強い方だったので、新しいことを調べたり新しい人と会うことは楽しかったです。
(某社の2年目社員に完全論破されたり、某社の女性マネージャーに詰められたこともすべて良い思い出です)

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AIエンジニアは、最も将来性が高い職業の一つでしょう。データを使って科学する仕事は楽しいです。しかし、現役のAIエンジニアにも様々な悩みがあったりします。

「優秀な人材と働きたい」「最適化手法の研究をしたい」「自分の専門分野を深めたい」などです。

組織の論理から脱却し、自分のキャリアをコントロール性をどうすれば高めることができるのか、現役のAIエンジニアが検討してみました。
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安宅さんの「シン・二ホン」を読みました。400頁を超える大作ですが、面白いのでスラスラ読めました。特に前半4章までが面白いです。




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「プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り」という記事を読みました。

膨大な試行錯誤が細やかに生々しく書かれており、現役PdMやPdM志望者のコンパスと言える記事です。著者の卓越した言語化能力を感じます。

私もPdM兼機械学習エンジニアとしてプロダクト開発に日々勤しんでいますが、読んだ中で、特に大事だなと感じたことを3つ取り上げてみました。


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「フリーランスになりたいけど、まだ迷っている…」
「機械学習エンジニアとして独立したいが、仕事がなくなるのが不安だ」

フリーランスは会社に所属しないため不安になる人も多いと思います。

フリーランスを決断するには、断固たる決意が必要です。
しかし、その決断を下すためには材料が必要です。
本記事では、機械学習エンジニアがフリーランスになるべきかどうか材料を提供します。

フリーランスに向いてる人は会社の呪縛から解放されたい人

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まずフリーランスに向いている人は、フリーランスの働き方に魅力を感じている人です。
具体的は「自由な働き方が好き」「マネジメントではなく専門職として腕を磨きたい」「自分の手でどんどん仕事を拡大していきたい」などです。

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