生成AIエンジニアLab

生成AIの最新技術を、ハンズオンで解き明かす実践ラボです。
次の一歩を描きながらAI時代のキャリアを模索する羅針盤を目指します。

カテゴリ: AI人材になる方法

本記事は、IT業界未経験で転職を考えている人向けの記事です。

最近のChatGPTなどの生成AIの発展を見て、IT業界に興味を持ち、転職を考えられている方もいらっしゃるかと思います。

ただ、IT業界の仕事について、「そもそも自分に向いてるのかな?」と不安に思うこともあるかもしれません。ここでは、これからIT業界で活躍できるかどうかの判断軸を、整理してみました。転職を考える際の判断の参考にしてください。

参考記事:未経験から生成AIエンジニアになる方法
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生成AIの急速な発展により、プログラム未経験者から生成AIエンジニアとしてのキャリアを築けるチャンスが広がっています。本記事では、現役の生成AIエンジニアが、現在の市場環境を概観し、未経験から生成AIエンジニアになる方法を解説します。

生成AIの市場規模は急拡大する

電子情報技術産業協会(JEITA)によると、生成 AI 市場の世界需要額は年平均 53.3%(日本は47.2%)で成長し、2030 年には 2,110億ドル(日本は1.8兆円)となる見込みです。

参考記事:JEITA、生成 AI 市場の世界需要額見通しを発表

市場規模の内訳は、生成AI関連アプリケーションが圧倒的に多く(世界で92%,日本で86%)、基盤モデルを搭載したシステム開発のニーズが今後急激に増加すると考えられます。

2030年までの7年間で、市場規模が15~20倍になるというのは凄まじく、生成AIを開発・活用する企業が増加することは確実で、生成AIエンジニアの需要も高まっていくでしょう。
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運用保守エンジニアが直面する課題を、キャリア・業界構造・AI代替の観点から整理し、生成AI時代に生き残る方法を提示します。

関連記事:生成AI時代のITエンジニア向け転職エージェントの選び方

運用保守エンジニアの良い点

運用保守エンジニアの良い点は大きく3つあります。

1. ITキャリアの入口になりやすい

未経験からでも挑戦できる求人が多く、IT業界への入り口として取り組みやすいのが大きな魅力です。

2.「当たり前の状態」を知ることで基準が持てる

システムは「動いていて当たり前」なわけですが、その“当たり前に動いている状態”がどういう状態かを肌感覚で理解できるのは大きな強みです。価値を生み出している状態のイメージをしっかり持つことは、システムの設計思想を考える際に役立ちます。

3.インフラエンジニアに繋がるスキルが身につく

運用・保守を通じて、後工程を意識した要件定義・設計の感覚が養われます。また、クラウド基盤(AWS/Azure/GCP)やバグ修正、自動化スクリプト等に習熟する中で、インフラエンジニアへのキャリアチェンジのルートが開けます。
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はじめに

クラウドエンジニアは、現代のIT業界で需要が高い職種の一つです。その中でも、Microsoft AzureとAmazon Web Services(AWS)は、世界的に広く使われているクラウドプラットフォームであり、多くの企業が採用しています。この記事では、AzureとAWSの特徴を比較しながら、初心者がどちらを学ぶべきかを考える際のポイントや、キャリアの方向性に応じた選択肢を解説します。


AzureとAWSの違い

1. 市場シェアと成長

  • AWSはクラウド市場で最大のシェアを持ち、特にスタートアップやテクノロジー企業で広く採用されています。

  • Azureは、エンタープライズ市場や大企業、金融業界で急速に成長しており、Microsoft製品との統合が強みです。

ざっくりですが、AWSは7割、Azureは3割程度の求人比率であり、AWSのほうが市場全体ではやや優勢ですが、Azureも、生成AI周りなど特定の業界で高い需要があります。

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駆け出しのAIエンジニアが、転職面接で落ちなくなる方法を解説します。

体系的な方法論がないと面接に落ちる

転職面接で落ちる第一の理由に、「コミュニケーション能力」が不足しているため、とよく言われます。確かにその通りなのですが、エンジニア面接におけるコミュニケーション能力とは、目の前の問題に対して、どのように考えて、どう対処したかという思考を言語化できているかを見られています。

つまり、体系的な方法論に基づいて、合理的な解決策を実行しているかどうかが問われているのです。

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