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。

カテゴリ: 人工知能

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、人工知能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

2018年12月の求人倍率は、全体で2.49倍、IT・通信が6.79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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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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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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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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