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。

目次
1.ベンチャー業界で深刻なIT・AIエンジニア不足
2.ベンチャー企業に向いている人とは?
3.ベンチャー企業で働くメリットとは?
 メリット①:ベンチャー界隈の人脈
 メリット②:サービス開発の経験が積みやすい
 メリット③:役員クラスへの抜擢人材がある
4.ベンチャー企業への転職は本当に可能か?
5.ブラック企業回避のための転職エージェントの活用方法
6.ベンチャー企業におすすめの転職サイト・転職エージェント
  TechClips(テッククリップス)エージェント
  マイナビIT AGENT
7.ベンチャー転職の注意点続きを読む

未経験から機械学習エンジニアになりたい人向けに、技術ブログの有効性を解説します。

「雇用の安心」はなくなり「継続学習」が必須に

先日、日本を代表する大手IT企業で、45歳以上の社員をリストラ対象(早期退職と配置転換)にするとのニュースがありました。今後の利益改善に向けて、構造改革が必要と判断したと思われます。

「大企業に入れば安心だ」という大企業神話の崩壊を象徴するニュースでした。特に、総務や人事などの事務部門にいる方は、今後厳しい未来が待っているかもしれません。
今後多くの大企業で、45歳以上のリストラが続いていく可能性があります。日系大企業は、横の動きを常にモニタリングしているからです。

続きを読む

「機械学習に興味があるITエンジニアだけど、仕事で機械学習を使う機会がない」
「現役のAIエンジニアだけど、やりたい分野があるのでフリーランスになりたい」

と考えてる方に、機械学習業界でおすすめのフリーランスエージェントを解説します。

ITスキルは転職もフリーランスも自由自在なプラチナパスポート

2019年11月の求人倍率は、全体で2.81倍、IT・通信が7.85倍でした。転職エージェントと話したことがある人ならば、多くの人が「知り合いのエンジニアを紹介してくれませんか」と聞かれていると思います。仕事は膨大にあるのですがエンジニアが足りていないのです。
続きを読む

「今の仕事がつまらない…」「ストレスが少なく楽しい仕事がしたい」と感じている方もいらっしゃると思います。

本記事のまとめは、「仕事がつまらない方は、"AIエンジニア"か"新規事業開発"に職種変更しよう」になります。

仕事がつまらない理由は「出来て当たり前の仕事」をしているから

仕事がつまらないと感じる一番の理由は、「出来て当たり前の仕事」を選んでいるからです。

出来て当たり前の仕事は、単純作業になりやすく、上司からきっちり管理されるのでストレスも大きく、年収も低く抑えられがちです。既存の仕組みに則って動く仕事は、結局のところ部品としての仕事です。クリエイティブなことはできません。良くてPDCAの名の元に既存業務を少し改善をするくらいでしょう。
続きを読む

皆さんは、CDOという役職をご存じでしょうか。

「最高デジタル責任者(chief digital officer)」や「最高データ責任者(chief data officer)」と言われており、企業のデジタル戦略やデータ活用を推進する役職のことです。日本でも徐々に設置が進んできています。

これからAIエンジニアを目指す方や、現在機械学習プロジェクトに関わる方にとって、CDOという役職はキャリアアンカーの1つになるでしょう。

私自身、現在機械学習エンジニアとして仕事をしていますが、そろそろ将来的なキャリアを考えたいと思い、CDOの職能を調査・分析し、本記事にまとめました。
続きを読む

ITエンジニアの方が、AI時代に生き残るための3つのキャリア戦略と、機械学習エンジニアへの転職方法を解説します。

AI技術を学ぶ理由は変化に対応するため

数々の市場調査結果を見る限り、人工知能技術がこれからの世の中に大きく影響を持つことは間違いありません。2030年には国内の市場規模が86兆円という推定が出されています。
特に日本では労働者が急速に減少しているため、人工知能への期待は高まるばかりです。

そのため人工知能や機械学習を学ぶことは、エンジニアにとって将来を開く大きな一手であることは間違いないでしょう。

参考記事:AI人材の年収が高い理由は?|SEがAIエンジニアに転職すべき2つの理由

続きを読む

人工知能や機械学習の仕事をする上で、「人工知能の学習と人間の学習は同じではないか」と思い始めたため、この記事を書いています。20~30代の若手社員のキャリア構築に参考になれば幸いです。

なおこの記事の結論は、「成長するには失敗経験を増やそう」になります。

続きを読む

人工知能やAIエンジニアの職種が脚光を浴びる中、一定比率で機械学習のプロジェクトが失敗に終わっています。

機械学習はデータ分析の一つであるため、プロジェクトが成功するかどうかは、データを見てみないと分からないという構造的な問題があります。

分析に必要なデータを準備できなければ、プロジェクトは失敗します。
また、分析対象業務に規則性が存在しない場合も、プロジェクトは失敗します。

機械学習プロジェクトには、落とし穴が多いです。

また近年の人工知能ブームで、多くの企業が人工知能や機械学習に関するプロジェクトを立ち上げ始めました。その結果、コミュニケーションに関わる課題が改めて浮き彫りになりました。
続きを読む

「AI人材」の求人数が増加してきました。

AIを活用したサービスが本格的に立ち上がり、事業開発責任者やプロダクトオーナーなどのポジションで採用が本格化しています。

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。

市場を概観すると、事業戦略やソリューション営業など、いわゆるビジネス系職種がかなり増えた印象です。AIエンジニアの採用ももちろん多いですが、ピークはもう少し先になるように思われます。

テクノロジーは一つの武器であり、武器を使うためには戦場が必要です。どの戦場が実入りが大きいのか、他社に勝てるかどうかなど、ビジネスモデルの構築とそれを支える組織が必要になります。

では、ビジネス分野を担う人材は、どのくらいAIの知識が求められるのでしょうか?
続きを読む

「AIエンジニアになりたいけど、自分に合った企業の選び方が分からない」という声を頂きましたので、記事にまとめました。

人工知能市場は大企業中心に伸びている

AIブームが起きた理由は、ディープラーニング周辺の技術が進歩してできることが増えたので、特に大企業がAIを導入したがっているからです。

現在の人工知能市場を4つに分類してみました。
人工知能2
続きを読む

↑このページのトップヘ