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。
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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。

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?
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「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
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初心者向けにgensimとWord2Vecの利用方法と、類似単語の可視化を解説します。

Word2Vecは、自然言語処理の一つで大量のテキストデータを解析し、各単語の意味をベクトル表現をする手法です。単語の意味の近さや類似度などを計算することが出来ます。

Gensimとは

gensimは、統計的機械学習を使用した、教師なしトピックモデリングと自然言語処理のためのオープンソースライブラリです。無料で使えるPython向けライブラリです。

主な機能としては、fastTextWord2vecDoc2vec潜在意味解析(LSI/LSA)トピックモデル(LDA)TF-IDFなどです。ライセンスはLGPLです。

gensim公式:https://radimrehurek.com/gensim/index.html
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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。
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「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。
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「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

今後10年のAIの進化で、新たな情報システムの大半に機械学習処理が実装され、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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このブログの内容は僕自身の勉強の軌跡です。あくまで個人の意見・備忘録であり、いかなる実在する企業や組織と無関係です。

自分自身のこと

これまでデータサイエンス領域(統計・機械学習・画像処理・自然言語処理)でのコンサルティング、サービス開発、技術開発に携わってきました。

事業開発担当から機械学習エンジニアに転職したので、ビジネスとAI技術を繋ぐことが得意です。また自分自身が未経験からエンジニア職に転身しているので、人材育成には熱意を持って取り組む方です。

出来ること

①データサイエンス領域での問題定義・分析実務・成果物納品まで一人称でできます。
②データサイエンス領域でのサービス開発、コンサルティングができます。
③自然言語処理の技術開発に長く携わっています。

機械学習エンジニアへの転職経験

事業開発担当から機械学習エンジニアへの転職経験は、以下の記事にまとめています。

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
まとめ:AIエンジニアが選ぶおすすめ転職サイト・転職エージェント

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