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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新しい仕事に挑戦するとき、どのように職業を選び、どう学んでいけばよいのでしょうか。

環境変化が速いので、日々勉強しなければ生き残れなくなりました。勉強は人生の命綱です。

エンジニアになりたい人やスキルアップしたい人もいると思いますが、エンジニアの仕事内容は幅広く、何を学んでいけば良いのかなかなか見えてきません。

僕自身は、機械学習を独学で勉強して、企画職からAIエンジニアになりました。ただ謙遜でも何でもなく、学習能力は高くありません。Pythonの基礎研修で講師の言ったとおりにプログラムが書けず、周囲が器用にプログラミングしているのを見ると、地頭と言うのはあるものだと感じました。

ただ勉強方法は自分なりに工夫したつもりです。今回は僕なりの学習戦略を公開してみたいと思います。

関連記事：なぜエンジニアは勉強するのか？４つの目的を解説続きを読む

生活の中で時間に余裕ができると、「何か勉強でも始めようかな」と考えるエンジニアの方もいると思います。休みの日に勉強するエンジニアは本当に立派です。エンジニアの高い市場価値は、日々の努力の積み重ねの結果です。

僕も統計学の勉強を再開ました。機械学習とはまた少し違う分野を学ぶことで、自分のスキルを引き出しを増やし、今後の仕事に役立てたいと思っています。
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目次
１．AIエンジニアの仕事内容
２．AIエンジニアに向いている人とは？
３．AIエンジニアになるメリットとは
４．AIエンジニアの将来性とは
５．AIエンジニアに必要なスキル
６．AIエンジニアになるための勉強法
７．AIエンジニアになるため大学は必要か
８．AIエンジニアを目指しプログラミングスクールに通うべきか
９．AIエンジニアになる方法はAIエンジニアの仕事をすること
１０．AIエンジニアに未経験から転職できるのか？
１１．AIエンジニアの求人と選び方
１２．AIエンジニアの採用は2020年度から本格化
１３．AIエンジニアにおすすめの転職エージェント
１４．AIエンジニアになる３ステップ
さいごに

2019年は、大企業が人工知能の実証実験に取り組んだ1年でした。プレスリリースからは、その成功可否までは分かりかねますが、現場のAIエンジニアの苦労が偲ばれるところです。

失敗案件が続き、企業の投資意欲が落ちることも懸念されましたが、日本株式会社の投資意欲は依然として高水準です。

2020年は、多くの業界で本格的に人工知能が導入が進んでいくでしょう。AI人材の不足感は、より高まります。「AIで何をやるのか」を決める上流工程の人材と、「AIの学習済みモデル」を作るAIエンジニアの両方とも足りないようですが、事業会社側でAIの理解がそれなりに進んでいることもあり、特にAIエンジニアが足りない状況です。

事業会社のAIリテラシーは高まっているものの、AIをプログラミングすることにはまだまだ抵抗感が高いようです。そもそも日本の大企業は、情報システムの開発をSIerに外部委託している企業がほとんどのため当然かもしれません。
一方、企業のデジタル化が最重要の経営課題となり、時代の流れに取り残されないために、内製化を進める企業が増えているため、AIエンジニア（業務と技術の橋渡し人材、データ基盤エンジニア含む）の需要はとても高まっています。

本記事では、現役のAIエンジニアが、未経験からAIエンジニアになる方法を解説します。

転職の体験談：転職エージェントにボコボコにされて未経験からAIエンジニアに転職した話続きを読む

「働かない技術」と言う本を読みました。



本書の中で、「役割給人材」と「職務給人材」という２つの人材タイプを解説した部分があります。
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