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

「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。

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「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。
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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。
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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

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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。

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「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。

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？
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