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

「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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若い友人が僕に言う。「機械学習ってなにが出来るんだい」。

また機械学習のことかと僕は思った。いささかこの話題に飽きているのだ。ただAIと言わないあたり、彼は見込みがあるのかもしれない。

「機械学習はデータから学習することだよ」僕はシンプルに伝えた。シンプルさはこの世の中で最も貴重な価値観の一つだ。

「学習とはどういうことだろう」彼は言う。鋭い指摘だ。確かに学習について僕は伝えていなかった。

「数式のパラメータを学習するんだ」僕はまたシンプルに伝える。パラメーターと言うべきか少し迷ったが、そんなことはどうでもよかった。

「数式のパラメータか」彼は僕の言葉を繰り返した。「つまりデータから数式を定めることが学習なんだね」彼は言葉を重ねた。

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この記事を読んでほしい方
・人工知能の仕事に興味がある方
・AIエンジニアになりたい方

先日「SEから機械学習エンジニアに転職したい場合、どこの転職サイトに登録すれば良いか」と質問を受けました。

確かに、世の中にはたくさんの転職サイトがあって、どれに登録すればいいか迷うこともあると思います。私自身も結構悩みました。なので今回は、転職サイトの選び方を考えてみます。

参考記事:AI人材の年収が高い理由は?|SEがAIエンジニアに転職すべき2つの理由
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人工知能や機械学習の未経験から、"AI人材"として転職する方法を解説します。

結論から書くと、「人工知能未経験の方は、AI企画人材になりましょう」というお話です。

本記事が想定する読者層
・人工知能未経験からAI人材になりたい方
・現在ビジネス系職種でAIに興味がある方
・今のAIブームに乗りたい方

AI市場の成長はデータ量が増えているから

IDC Japanが、国内のAIシステム市場は5年で16倍に急成長すると発表しました。2021年の市場規模は、2016年比で16倍となる2500億円とのこと。ビジネス領域でのAI活用がいよいよ本格化するそうです。

なぜこんなに市場が成長するのでしょうか。ハードウェアやディープラーニングの進化も理由にあげられますが、一番の理由はデータ量が増えたからでしょう。

2020年に世界のデータ量は、44兆GBになると言われています。この44兆GBのデータを、世界中のAIエンジニアが分析するわけです。しかもデータ量は、年間40%とかで増えていきます。そりゃ人材不足になるのも当たり前かもしれません。1GBのデータの分析でも相当きついですからね。

この44兆GBのデータを、いかに自社で集め、いかに活用していくかが今後の企業戦略のカギでしょう。そしてデータ活用の主役はAIです。

ではAI時代のキャリア戦略として、どのようなポジショニングがあるか解説いたします。

関連記事:AI営業職がAI時代の主役になるかもしれない続きを読む

みなさんは「AI人材」という言葉をご存知でしょうか。

第4次産業革命とも言われる人工知能ブームは、文字通り急激な変化を起こしました。企業は必死で戦略を見直しているものの、そもそも見直すだけの知識を持つ人材が社内におらず袋小路です。見直せる人材がいないので、必要な人材像を定義出来ず、とりあえず「AI人材」とビジネス界隈でよく利用されています。

とにかく今、圧倒的な人材不足です。ではこの「AI人材」にどしたらなれるのでしょうか。

関連記事:人工知能(AI)ブームに乗りたい人に切符を提供してみる
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