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。

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。

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。