また、AI分野の売上が急拡大したことによって、オペレーションを構築したりチームビルディングできる人材のニーズも高まっています。加えて、販売促進やAI営業の求人も増えてきています。

業界的には、主力のインターネット業界に加え、金融や不動産で特に需要が大きいようです。

人工知能や機械学習を勉強をしているシステムエンジニア（SE）が増えてきていると感じます。

ただでさえIT人材が不足している売り手市場にもかからわず、さらに新しいスキルを身に付けようと休日に勉強を続けるシステムエンジニアを見て、日本を支えているのは、間違いなく彼らのようなエンジニアであると強く感じます。

システムエンジニア（SE）の労働環境は非常に厳しい

これまで日本の情報システムを支えてきたのはシステムエンジニア（SE）です。しかし、必ずしも労働環境は恵まれたものではありません。

「機械学習を理論からしっかり学びたい」「機械学習ライブラリは少し使えるけど中でどんな計算しているか知りたい」「微分や線形代数の知識に不安がある」という方向けに、素晴らしい教材が発表されました。

Udemyの「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編」です。

機械学習習得の前に立ちはだかる数学の壁

「機械学習には数学の知識が必要」とか「線形代数や微分が分からないと機械学習は分からない」という声を聞いたことがあるかもしれません。

確かにこの意見はその通りです。

確かに、人工知能が専門家の仕事を代替しつつあるため、誰もが学び直し、新しいスキルを習得することが求められる時代となりました。技術的失業による１億学生時代です。

しかし、年功序列企業で忙しく働く日本のサラリーマンが、大学などの教育機関に戻ることが本当にできるのでしょうか。現実的には、独学で習得するケースも多くなることが想定されます。

いずれにせよ、サラリーマンにとって、"勉強"という単語がもう一度求められてくることは間違いなさそうです。

2020年までに５万人の人工知能エンジニアが不足すると言われています。

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AIエンジニアの平均年収は、およそ700～750万円が相場です。一般のエンジニアよりは額が高く、1000万円や1500万円を超える求人も存在します。

特にインターネット業界は、年収が頭一つ抜けています。
ベンチャーキャピタルから年間1000億円以上の投資マネーがスタートアップ業界に流れており、関連のインターネット業界では、機械学習エンジニアに「年収1500万円+ストックオプション」や「1200万円～+決算賞与」という高額求人もかなりあります。

参考記事：

機械学習とプログラミングの実務経験があれば、まず年収1000万からという感覚です。加えてソフトウェア開発も分かると、ハイブリットエンジニアとしてもう一段高値が付くことは間違いありません。

一方、大企業にAIを活用した経営戦略を立てるAIコンサルタントですと、求人の大半が年収1000万円を超えます。

AIと経営の両方が分かるような人材の場合、求人先の要件とハマると相当な高値が付きます。転職面接では、AIの知識のほかに、経営や事業に絡んだ経験も併せてアピールすることで、給与アップできる可能性が高いでしょう。

また金融業界や不動産業界は、人工知能の予算枠が非常に高額で、AIの導入が進んでいることもあり、業界知識や業務知識が高値で売れる傾向があります。

例えば、銀行員の方がAIのキャリア色を絡めることで、市場価値を高め、高い年収で転職できる可能性が高まるでしょう。

今後10年のAIの進化で、AI関連のサービスがビジネスの主流となり、結果的に今存在する約半分の仕事が無くなってしまいます。

生き残る方法の一つは、AIに仕事を奪われる側から、AIで仕事を奪う側になることではないでしょうか。

中国の春秋戦国時代の思想家、列子は「時を得る者は栄え、時を失う者は滅ぶ」と言われました。時代の流れとはすごいもので、流れに沿った１の努力は、時に１０や１００の結果を生むことがあります。具体的なアクションは、AIを理解し、キャリアにAIの色をつけていくことです。