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。

「人工知能開発を独学で学びたい」「人工知能をいざ学ぼうと思っても何から手を付けたらよいのか分からない」 という方向けに、最短でAI開発を習得する方法を書きました。

学びなおしの必要性が高まる

日本政府が「リカレント教育（社会人が学校に戻って学び直すこと）」推進のため、2019年度から約5000億円の予算を投入する方針を発表しました。

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。
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今年2020年は、5万人の人工知能エンジニアが不足してます。

2030年に８６兆円市場に急成長している人工知能市場で※、非常に多くの企業が虎視眈々と参入の機会を伺っています。大企業の投資意欲も非常に高いです。

しかし、人工知能を作れる人材がいなければ市場に参入できません。そして人工知能が出来る人材は極めて希少性が高いため、待遇の良い大手IT企業や優良AIベンチャーなどにすぐに売れてしまいます。AIエンジニアが一部の企業に囲われているため、人材不足に拍車がかかっているのです。

企業がAI人材を求める姿は、まるで砂漠で水を求めるレベルです。ですので未経験からの転職もかなり多くなってきています。空前のAI人材バブルです。

※出典：EY総合研究所株式会社「人工知能が経営にもたらす『創造』と『破壊』」では、人工知能の市場規模は2020年に23兆円、200年に86兆円に拡大すると推計続きを読む
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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。

AI業界の待遇

2020年のAIエンジニアの転職時の給与は、日経新聞によると700～1600万円が相場です。2019年から100万円増加しており、一般のITエンジニアより高いです。中途採用時の求人倍率は6～10倍で、転職希望者1人に6～10社の求人がある状況です。

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、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：【ベンチャー転職】IT・AIエンジニアがスタートアップ転職に役立つ転職サイト

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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。

本記事では、AIを全く知らない人が、AI人材になる方法を４ステップでまとめました。現職が銀行員、事務職、営業職などビジネス職種の方を想定しています。
人工知能20
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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エンジニアになる方法はAIエンジニアの仕事をすること
９．AIエンジニアに未経験から転職できるのか？
１０．AIエンジニアの求人と選び方
１１．AIエンジニアの採用は2020年から本格化
１２．AIエンジニアにおすすめの転職エージェント
１３．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。

企業の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。そもそも日本では、システム開発を外部委託している企業が非常に多いので当然かもしれません。つまり、AIエンジニアの需要はとても高いという事です。

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
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若い友人が僕に言う。「機械学習ってなにが出来るんだい」。

また機械学習のことかと僕は思った。いささかこの話題に飽きているのだ。ただAIと言わないあたり、彼は見込みがあるのかもしれない。

「機械学習はデータから学習することだよ」僕はシンプルに伝えた。シンプルさはこの世の中で最も貴重な価値観の一つだ。

「学習とはどういうことだろう」彼は言う。鋭い指摘だ。確かに学習について僕は伝えていなかった。

「数式のパラメータを学習するんだ」僕はまたシンプルに伝える。パラメーターと言うべきか少し迷ったが、そんなことはどうでもよかった。

「数式のパラメータか」彼は僕の言葉を繰り返した。「つまりデータから数式を定めることが学習なんだね」彼は言葉を重ねた。

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ここ数年間、AI開発の良質な学習コンテンツが増えました。

インターネットに、良質な解説記事が増えました。特にディープラーニングの解説記事周辺は、これでもかというくらい分かりやすく解説されています。

書籍では、松尾先生の「人工知能は人間を超えるか」を皮切りに、「python 機械学習プログラミング」と「ゼロから作るDeep Learning」が出版され、CONNPASS周辺で多くの勉強会が開催されました。

また、事前知識ゼロでも機械学習を学べる「pythonではじめる機械学習」が出版され、機械学習のハードルが大きく下がりました。これらの良質な書籍は、機械学習ブームの影の立役者でしょう。
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 [単行本（ソフトカバー）]
Andreas C. Muller
オライリージャパン
2017-05-25


そしてまた、機械学習を学ぶ上で最高の教材が発表されました。Udemyの「Pythonで機械学習：scikit-learnで学ぶ識別入門」です。続きを読む
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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。

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この記事を読んでほしい方
・人工知能の仕事に興味がある方
・AIエンジニアになりたい方

先日「SEから機械学習エンジニアに転職したい場合、どこの転職サイトに登録すれば良いか」と質問を受けました。

確かに、世の中にはたくさんの転職サイトがあって、どれに登録すればいいか迷うこともあると思います。私自身も結構悩みました。なので今回は、転職サイトの選び方を考えてみます。

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
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人工知能や機械学習の未経験から、"AI人材"として転職する方法を解説します。

結論から書くと、「人工知能未経験の方は、AI企画人材になりましょう」というお話です。

本記事が想定する読者層
・人工知能未経験からAI人材になりたい方
・現在ビジネス系職種でAIに興味がある方
・今のAIブームに乗りたい方

AI市場の成長はデータ量が増えているから

IDC Japanが、国内のAIシステム市場は5年で16倍に急成長すると発表しました。2021年の市場規模は、2016年比で16倍となる2500億円とのこと。ビジネス領域でのAI活用がいよいよ本格化するそうです。

なぜこんなに市場が成長するのでしょうか。ハードウェアやディープラーニングの進化も理由にあげられますが、一番の理由はデータ量が増えたからでしょう。

2020年に世界のデータ量は、44兆GBになると言われています。この44兆GBのデータを、世界中のAIエンジニアが分析するわけです。しかもデータ量は、年間40%とかで増えていきます。そりゃ人材不足になるのも当たり前かもしれません。1GBのデータの分析でも相当きついですからね。

この44兆GBのデータを、いかに自社で集め、いかに活用していくかが今後の企業戦略のカギでしょう。そしてデータ活用の主役はAIです。

ではAI時代のキャリア戦略として、どのようなポジショニングがあるか解説いたします。

関連記事：AI営業職がAI時代の主役になるかもしれない続きを読む
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