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。

45歳以上の大企業社員は、年収も高いでしょう。そのため、年齢でリストラすることは妥当性があるように思えます。しかし、彼らが20年以上培ってきた経験は、無価値なのでしょうか。

確かに、AI・機械学習を始めとするテクノロジーが急激に進化したため、過去の技術知識や経験の賞味期限が切れた面もあるでしょう。
しかし、既存技術の知識があるからこそ、新技術を早く理解できます。新技術とは、既存技術の課題を超えたところにあるため、既存技術の限界が分からない人には、新技術の価値を理解することは難しいです。日本のIT業界を牽引してきた富士通社員の知見が無意味とはどうしても思えません。

問題は、新しい技術がどんどん生まれているのに、過去のやり方にこだわったり、過去の実績に固執してしまうことでしょう。年齢が上がるにつれて、どうしてもそういった傾向が出てきます。現状を良しとして、学習しなくなるからです。

断言したいのですが、生き残る方法とは「学習継続能力」の有無です。

過去の知識やスキルの上にあぐらをかかず、新しい知識を取り入れる柔軟性が生存の切符です。毎日1時間ずつ学習を積み重ねてきた人と、遊び続けてきた人の差は、10年の時を経ると、計り知れない差になるでしょう。

特に技術変化の速い「機械学習エンジニア」を目指す人にとって、学習継続能力は最重要スキルの一つです。

「学習継続能力」を身に付ける方法は「技術ブログ」

どうすれば学習を継続できるのでしょうか。周囲を見ていると、勉強自体が苦にならない人は、自然と学習を継続できているように思います。これはとても羨ましいです。定期的に難関資格に挑戦して、きっちり合格していたりします。僕は資格の勉強が死ぬほど嫌いなので、真似はできませんでした。

僕は、企画職から独学で機械学習エンジニアになりました。大学などで機械学習を学んだことはありません。
周囲に頼れる人もいなかったため(転職エージェントには何度か相談しましたが)、自分で勉強法を考え、独学で技術書を学び、キャリアの道筋を作ってきました。
その時一番力になったのは、このブログです。ブログがあったからこそ、継続してアウトプットを続けてこれました。

ブログは学習継続を続ける仕組みです。学んだことを記事に出来るのでモチベーションアップになります。また、学んだことを他人に説明するように書くことで、自分の分からないところが浮き彫りになります。知識の定着にブログはぴったりなのです。

技術書や動画教材など良質なインプット教材は、世の中にたくさんあります。しかし非エンジニア職の人にとって、技術のアウトプットの場は少ないのではないでしょうか。学習で一番重要なことはアウトプットです。技術ブログはそのための有効な手段になるはずです。

未経験から機械学習エンジニアになる人向けおすすめ記事14選

振り返ってみると、機械学習ブログを3年3ヶ月間続けていました。その中で、未経験から機械学習エンジニアになる人におすすめの記事を紹介します。大きく、「勉強法」「勉強内容」「転職活動」の3つになります。

①勉強法の記事

→勉強法の解説
→モチベーションアップ方法
→AIエンジニア転身の集大成記事

②勉強内容の記事

→学んだことのまとめ

③転職活動の記事

→転職までのステップ解説
→おすすめ転職エージェント
→求人の選び方
→転職の体験談

学習とは、インプットとアウトプットを繰り返すことで、脳に新しい思考回路を作ることではないでしょうか。一朝一夕では脳は変わりません。現職がエンジニアで仕事を通して成長できているなら文句なしですが、そうでなければ継続学習のために、ブログなどで仕組み化が大事です。

実はエンジニアがブログを書くメリットは、「人脈拡大」「仕事の獲得」「収益化」など他にもたくさんあるのですが、今回は「継続学習」に絞って解説しました。その1点だけでも十分にブログを始める理由になると思うからです。