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: AI人材になる方法

21世紀に最も重要なスキルは何でしょうか。

様々な答えがあると思いますが、おそらく多くの人が、「試す力」と答えるでしょう。仮説を立てて検証して答えを導くという手法は、自然科学分野の根幹であり、サービス企画や新規事業開発の最適解であり、GAFAの成長エンジンです。世界で最も試行錯誤している組織は、おそらくGoogleでしょう。

機械学習は、データに対する試行錯誤をコンピュータ上で何万回何億回も高速でできます。だから技術として高速で成長できています。加えてそれらの検証結果が、論文やネット上で公開されているのだから、恐ろしいまでのスピードになっています。

使い方によっては数百億円の価値を生む資産が、インターネットに転がっているのです。情報が公開されている以上、勝負ポイントは「手を動かした時間量」が全てです。
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現在IT業界で働いている方、これからIT業界で働く方向けに、IT業界のマネジメント職種マップを作成しました。

これまでいくつかのマネジメント業務に携わりました。案件によって求められるスキルや要求内容が異なったので、自分の経験値をベースに周辺知識を加えて整理しました。


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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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安宅さんの「シン・二ホン」を読みました。400頁を超える大作ですが、面白いのでスラスラ読めました。特に前半4章までが面白いです。




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「プロダクトマネジメントと事業開発に関する私的な振り返り」という記事を読みました。

膨大な試行錯誤が細やかに生々しく書かれており、現役PdMやPdM志望者のコンパスと言える記事です。著者の卓越した言語化能力を感じます。

私もPdM兼機械学習エンジニアとしてプロダクト開発に日々勤しんでいますが、読んだ中で、特に大事だなと感じたことを3つ取り上げてみました。


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