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。

「働かない技術」と言う本を読みました。

本書は、社内ニートを指南した本ではなく、30代後半~40代の課長クラスに向けて、働き方やキャリア構築を解説した本です。極めて真っ当な本で、著者の知性の高さを感じます。

働かない技術 (日経プレミアシリーズ)
新井 健一
日本経済新聞出版社
2019-08-09

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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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

ITエンジニアと一言で言っても、「システムエンジニア」「Webエンジニア」「AIエンジニア」など様々な種類があります。未経験からIT業界を目指す人にとっては、どれを選べばよいのか迷われると思います。
本記事では、未経験から自分に適性の高いエンジニア職を見つける方法を、実体験を踏まえて解説します。

参考記事:未経験からAIエンジニアになる方法

自分の適性を知っている人は少ない

多くの人達は、自分自身の仕事の適性を発見できていません。なぜなら、学校では教えてくれないからです。

学校は、サラリーマン育成所です。与えられた問題を解く方法は教えてくれますが、問題を発見する方法は教えてくれません。

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ITエンジニアが転職や副業を成功させる方法を解説します。結論は、「人脈を活用する」です。

「人脈が大事」という言葉を聞いたことはあると思います。人脈とは、「自分を評価してくれる偉い人」のことです。ITエンジニアやSEが転職を成功させる方法は、特に人事権のある人に評価されて引き上げてもらう事です。

ITエンジニアの仕事にはいろいろあります。新規サービスの開発をやる仕事もあれば、ひたすら保守を行う仕事もあります。
エンジニアとして成長したいならば、「新規サービスの開発に初期フェーズから入ること」が非常に重要です。得られる経験値が全く違います。はぐれメタルとぶちスライムくらい違います。給料水準も高く、多くのエンジニアが楽しい仕事と感じるでしょう。
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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。

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「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。
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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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