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。

2021年8月追記
DX・デジタル化の流れを受けて、最上流工程の重要度が高まり、AIコンサルタントが高年収を得る傾向は、日々強まっているようです。
業務部門とシステム部門の線引きを取っ払い、論点思考でフラットにAI導入の道筋を描けるような人材は、社会的に需要が急激に高まるも、要件を満たす人材は稀少です。

今後はおそらく、DX人材という文脈で、人材育成方法が体系化されていく流れと、コンサルファームに所属するシニアAIコンサルを、大手事業会社が部長~執行役員級でヘッドハンティングする流れの2軸が加速していくと思います。
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ITエンジニアで、「自分の年収を上げたい」と思っている人は多いのではないでしょうか。

「シリコンバレーのエンジニアは年収3000万円」「富士通など日系大手が年収最大4000万円で技術者を厚遇」など、今のIT業界は札束が飛び交っています。

では、具体的にどうすれば年収はアップするのでしょうか。年収を上げる方法について解説していきたいと思います。

転職エージェントに言われた「リーダー経験の重要性」

先日転職エージェントのOさんと、カフェで話していた時に「エンジニアが年収を上げるためには何をすればよいですか」と質問してみました。
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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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「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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