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

「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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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年度以降に約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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