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。


AIエンジニアが高収入なのはレバレッジが働くから

AIエンジニアの仕事は、データを使ってビジネス価値を出すことです。収益の改善策を立案したり、業務を自動化したりします。

例えばですが、1兆円の売上を1%改善すると100億円の価値を生みますが、1億円の売上を1%改善しても100万円の価値にしかなりません。また、1万人分の仕事をAIで置き換えることと、10人分の仕事をAIで置き換えることには大きな差があります。

そのため大企業では、高額の給料を支払うインセンティブが働きます。たとえ年収5000万円で雇ったAI人材が即戦力でなく、最初の1年間は給料に見合った価値を生み出さなくとも、2年目にがんばって100億円の仕事の生産性を1%でも上げてくれれば、元は取れる計算になります。

AIエンジニアの仕事は、ゼロから新しい価値を生み出すことではありません。すでにある業務を分析して強化することです。100を110や120にする仕事です。そのため付加価値は掛け算でありレバレッジが働きます。

つまりAIエンジニアが高収入を望むならば、大企業に入ることが一番でしょう。もしくは大企業の仕事を受けるという道もあります。9月に上場したAIベンチャーのPKSHA Technologyに高い株価がついている理由一つが、大企業向けにAIを導入しているからです。また、フリーのAIエンジニアとして大企業の仕事を受けるような人材は、億を超える収入も可能ではないでしょうか。

AI研究者の年収が研究開発費に依存していることに比べ、企業の収益に直結する価値を生み出すAIエンジニアは、より多面的なキャリア構築が可能です。また社会的に求められる人数も、AI研究者よりAIエンジニアの方が多いでしょう。AIが社会の中で浸透すればするほど、顧客のニーズが多様化し、実務家が求められてくるからです。

AI案件の成功可否は始まる前に決まっている

AIエンジニアは高収入で、多面的なキャリア構築が可能で、今後ますます必要になると書きました。ではAIエンジニアは幸福なのでしょうか。以下の図をご覧ください。
人工知能3

AIエンジニアは、顧客への成果物として学習済みモデルを納品します。成果物を納品するという事は、顧客要求の達成義務があります。つまりAIエンジニアは、精度から逃げることが出来ません

ビジネスに現実的な価値を生み出すのがAIエンジニアならば、現実的な責任を取るのもAIエンジニアです。アルゴリズムを研究しているAI研究者や、コンサルや提案活動を行うAIコンサルタントやAI営業は、言い方が悪いですが逃げられます。

しかもAIエンジニアは、どんなデータを解析するか事前に把握出来ないこともあります。顧客から渡されたデータがスカスカだった時の絶望感は半端ないです。どんな高スキルを持ったAIエンジニアでも、ゴミデータから価値を生み出すことはできません。案件を持ってきたAI営業に、怒りをぶつけることでしょう。

だからこそ案件を受注する前に、AI営業が実現性を目利きできれば、プロジェクトの成功確率は大幅に向上できるはずです。プロジェクトのキーマンは、AIエンジニアではなくAI営業なのです。

AI営業職に求められるスキルは何か

AIプロジェクトの成功は、一企業の話だけではなく、日本全体のAI案件を推進するためにも必要なことではないでしょうか。世の経営者がAIに幻滅する前に、1つでも多くの成功事例を作り、一つでも失敗案件を減らす必要があります。そして、そのカギを握るのはAI営業です。

AI営業職に求められるスキルは、例えば以下のようなものが考えられます。

・顧客業務をヒアリングして、実現性の高い分析テーマを設定するスキル
・顧客が貯めているデータをヒアリングして、分析内容をイメージするスキル
・データフォーマットを見て「あ、これは精度出ないな」と見切れるスキル
・厳しいと思ったら案件を断る胆力

いずれもAIの深い知識がなければできません。また、"顧客との合意形成"という高レベルなコミュニケーション能力も求められます。

現在、AIエンジニアも不足していますが、それ以上にAI営業職も不足しているのではないでしょうか。パナソニックやダイキン工業が、多額の投資をして自社育成をはじめました。また最近、厚生労働省と経済産業省が、人工知能(AI)やデータ解析などの取得に助成すると発表しました。AI人材の不足感は明らかです。

逆に言うと、IT業界に在籍している営業職にとっては大きなチャンスです。ITの知識を持ち、顧客と合意形成する経験を積んできた営業職の方は、AIの知識を身に付けることで一気に市場価値が高まるでしょう。

特に営業スキルというものは、経験からでしか学べない面があるため、営業経験者の価値はこれから高まる可能性があります。また、将来的にAIコンサルタントのような役割を担い、自社や顧客でのAI導入の旗振り役として活躍する道もあります。

そのためには、まず営業担当者の方が、AIの知識を身に付けることが第一歩になるのではないでしょうか。


※上記の書籍は、名著「python機械学習プログラミング」より優しめです。

参考記事:AIエンジニアが教えるゼロから機械学習の勉強法

AI知識の習得は「Udemy」一択!

「本を読んで勉強することが苦手!」と思う方もいるかもしれません。人間にはNLPタイプというものがあり、視覚優位の人と聴覚優位の人がいるようです。視覚優位の人は、情報を"目"で見て理解することが得意で、聴覚優位の人は、情報を"耳"で聴いて理解することが得意とのこと。

もしあなたが、本を読んでもいまいち理解が進まないと感じているなら、あなたが聴覚優位である可能性があります。

聴く能力が高い人は、「udemy」というオンライン動画での学習がおすすめです。受講者は1500万人程いるので名前くらいは聞いたことあるかもしれません。udemyの特徴は、「機械学習」や「データサイエンス」のコースがとても豊富なところです。また教材の品質も非常に高く、費用もコースの大半が2000円以下で受講できます。

私も「Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門」コースを受講し、仕事が終わった後や土日に受講しました。内容も大変分かりやすく、大学の先生でここまで分かりやすい説明をしてくれる方もいるのかと感動しました。自信を持ってお勧めできるコースです。


参考記事:Udemy「Pythonで機械学習:scikit-learnで学ぶ識別入門」はAI学習の決定版

もしAIを調べてみて面白そうだなと思った営業職の方、AIの勉強を始めてみませんか。技術の進歩が速く世の中への影響力が大きいため、エキサイティングな毎日が待っていることだけは確実です。

AIの知識を身につけてAI業界に転職する方法

人工知能プロジェクト案件に、早期に参画することを狙います。

目指すべきゴールは、pythonと機械学習ライブラリを使ってプログラミングが滞りなくできるところです。

「機械学習の理論をしっかり身に付けてから機械学習の仕事をしたい」と思われる気持ちは分かりますが、そんなこと言っているとあっという間に定年を迎えてしまいます。まずはpythonと機械学習ライブラリの習得に全力を尽くしましょう。

機械学習の知識にしても、プログラミングを実践で開発しながら、いろいろ調べていった方がはるかに学習スピードは速いです。


そして当たり前の話ですが、あなたが今取り組んでいるAIや機械学習の勉強は、AI人材として仕事を得ることで実を結びます。そのため、ポジションの獲得も視野に入れて欲しいです。

おそらく、AI人材の採用を本格化するのが2018年度後半からでしょう。大企業のPoCが一巡して必要なスキルセットを理解し、人材戦略に落とし込めるようになるのがそのあたりだからです。

今のうちに転職エージェントに相談しておけば、良いAI案件に関われる可能性があります。

なお、AIの活用案件は、やはりIT業界やウェブ業界に多いため、テクノロジー業界に特化した転職エージェントがおすすめです。 

特に20~30代で未経験からAIエンジニアを目指す方には、マイナビエージェント×ITをおすすめします。

  


Excelと同じような感覚でAIが利用され、社会に浸透していく現在、生き残る方法は人工知能が出来ない仕事をするか、人工知能を作る仕事をするかです。

会社は絶対にあなたのキャリアを守ってくれません。あなたの生存確率を高めることが出来るのはあなた自身だけなのです。

合わせて読みたい:未経験からAIエンジニアになる方法