【AI×ビックデータ時代】必要なエンジニアスキルとは(戦略的学習能力です)

 

本記事のContentsは 1. 高学歴時代の終焉、2. AIエンジニアって何?、3. AIエンジニアに必要な3つのスキル、4. AI×ビックデータ参考図書、5. まとめ、6.次回予告 ご興味のあるところからご覧ください。

1. 高学歴時代の終焉

前回の記事では、AI時代で活躍するために必要なスキルを説明しました。

戦略的学習能力など、AI時代に必須スキルを記載しています。詳しくは以下をご参照ください。

まず、残念なお知らせですが、高学歴だけでは職場で活躍する人材になれる時代ではなくなりつつあります。

これまでは、高学歴者=優秀な人材であり、エリートコースが約束されていた。だがいまや、高学歴者=優秀な人材ではなく、職場で活躍する人材になることは約束されていない。むしろ高学歴者には、対人的能力が低く、リーダーシップが発揮できず、革新を生み出せない人材が多い時代でもある。

URL: https://kakeruai.jp/lifestyle/20190617/

一方、スキルを磨く必要性も明記されています。

そもそもなぜ「能力を磨く」必要があるのか。その理由は明快だ。AIの台頭、人生100年時代、学歴社会の崩壊が3大要因。「AIによって、論理に強いだけでは淘汰される。学歴もAIの前ではほとんど無意味になる。そして人生100年時代の到来で、能力を磨き続けることが必須になった」

URL: https://kakeruai.jp/lifestyle/20190617/

(適切な)能力を磨き続けること=戦略的学習能力が必須となっています。

そこで今回は、AI時代を見据えたAIエンジニアに必要なスキルを説明していきます。

 

2. AIエンジニアって何?

そもそも、AIエンジニアって何でしょうか?どんな種類があるかご存知でしょうか?

大きく分けると以下の2つに分けられます。

5 AIに関する仕事に就くには

機械学習エンジニア

機械学習アルゴリズムを開発し、AIの知能を向上させていくエンジニア。ディープラーニングやフレームワーク、クラウド、データベースなどの知識、Pythonなどのプログラミング言語の記述などの知識、経験、技術などコンピュータサイエンスに関する幅広い知識とスキルが求めらる。

URL: https://www.bigdata-navi.com/aidrops/681/

まさにAIエンジニアの名前ピッタリですね。もう一方のデータサイエンティストは、

5 AIに関する仕事に就くには

データサイエンティスト

データの収集、データセットの前処理、データの分析、予測モデルの構築などを行うことで、データを用いて新たな情報を引き出す仕事です。機械学習エンジニアと二人三脚でプロジェクトを進行させていきます。統計学やデータベース、クラウドなどの知識、Pythonなどのプログラミング言語を使いこなせることが求めらる。

URL: https://www.bigdata-navi.com/aidrops/681/

こちらはエンジニア気質はあるものの、どちらかといえばアナリストに近いイメージがあります。

違いが分かりづらいですが、どちらもAIとデータを扱う職業と思っていただけるとまずは良いです。

AIエンジニアの仕事内容の概要がわかったところですが、AIエンジニアの求人率や年収ってどのくらいか知っていますか?

結論を言うと非常に高いです。以下は2020年1月27日の日本経済新聞の記事ですが、

AI関連人材の転職求人倍率10倍 争奪戦なお、未経験者、外国人材も増加

英系人材紹介大手のロバート・ウォルターズ・ジャパン(東京・渋谷)が27日まとめた「給与調査」で、人工知能(AI)関連人材の中途採用時の求人倍率が6~10倍となった。企業間の争奪戦はなお激しく、獲得に向け給与の上昇も続く。

同社が毎年発表している「給与調査」の2020年版は、AI、ビッグデータ、サイバーセキュリティーなどの人材獲得競争が激化していると指摘。IT(情報技術)ベンダーやコンサルティング会社の機械学習エンジニアの転職時の給与(年俸)が20年は700万~1600万円となり、19年から幅値がそれぞれ100万円上がった。

URL: https://www.nikkei.com/article/DGXMZO54897180X20C20A1QM8000/

なぜこのようにAI関連の求人が多くなっているかというと

  1. 日本が進める科学技術制作「Society5.0」があり、この制作に対応するには、「AI人材の育成の抜本的な加速が必要」と経済産業省も訴えている。
  2. 企業のデータ活用が推進していくと、確実にAIとビッグデータ(人間が扱うことのできない膨大なデータ量をもつデータ)を扱う人材が不足すると言われている
参照:内閣府 Society 5.0 (URL: https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/)

つまり、国も企業もAI人材がほしいので、求人率・年収が高くなっています。AI人材になれば、AI時代でも仕事がたくさんあることが予想されています。

 

3. AIエンジニアに必要な3つのスキル

さて、AIエンジニアの仕事や求人率がわかったところで、本題の必要なスキルに話題を移します。主に必要なスキルは3つです。

 AIエンジニアの仕事は、「データサイエンス、ビジネス、データエンジニアリングという3つのスキルをカバーすることが求められる」と記載があります。 

データサイエンスのスキルとは「情報処理、人工知能、統計学などの情報化学系の知恵を理解し、使う力」

データエンジニアリングのスキルとは「データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装・運用できるようにする力」

ビジネスのスキルとは「課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力」

URL: https://codezine.jp/article/detail/11016
参考:AI時代にエンジニアが生き残るため、身につけるべき3つのスキル【デブサミ2018 夏】
URL:https://codezine.jp/article/detail/11016

ただし、以下の点に注意が必要です。

  • 1人でこれらすべてをカバーするのは範囲が広すぎるため、「組織としてこの3つをカバーできれるようにする」
  • 3つの分野がそれぞれが専門に特化してしまい、お互いを理解し合わない体制にしない

こうなると、なかなかデータ活用の理解が得られず、業務が進まなくなる恐れがあります。このような状況を避けるには、「無理解の壁をなくすこと」つまりお互いの部門が助け合うことができる知識・関係を構築することで、問題を解決することができるようになっていきます。

参考:AI時代にエンジニアが生き残るため、身につけるべき3つのスキル【デブサミ2018 夏】
URL:https://codezine.jp/article/detail/11016

ぜひ、一つの分野だけでなく、他の分野の視点を持つようにしたいです。より市場価値の高いAI人材になれるはずです。

 

4. AI×ビックデータ参考図書

バラン的におすすめのAI×ビックデータの図書は、安宅和人さんの「シン・ニホン」です。

バラン自身もこの本を読んでAIについて真剣に勉強しようと思い、ブログをはじめました。

また、以下の内容知りたい方にもおすすめできます。

  • 日本のAI関連の(やばい)現状を知りたい方
  • 3つのスキルを身につけたい方
  • AI人材の育成をしたい方

また、安宅さんが所属する「一般社団法人データサイエンティスト協会」より、

データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.3 (PDF)

として、データサイエンティストの必要なスキルを

  • DS:データサイエンス領域
  • DE:エンジニアリング領域
  • BZ:ビジネス領域

の3つの分野でまとめています。データサイエンスに興味があれば見ると面白いと思います。(ただし、項目が500以上ありますが。。。)

5. まとめ

1.Society5.0実現に向けて、国も企業もAI人材がほしいので、AI人材(エンジニア)求人率・給与が上昇している。

2.AIエンジニアの仕事は、「データサイエンス、ビジネス、データエンジニアリングという3つのスキルをカバーすることが求められる

 ただし、以下の点に注意が必要である。

  • 1人でこれらすべてをカバーするのは範囲が広すぎるため、「組織としてこの3つをカバーできれるようにする」
  • 3つの分野がそれぞれが専門に特化してしまい、お互いを理解し合わない体制にしない

3.AI×ビックデータ時代を理解したい方へのおすすめ図書は、安宅和人さんの「シン・ニホン」です。

AIエンジニアに興味を持ったら、戦略的学習能力に従って、行動に移していきましょう!

 

6.次回予告

今後は、4章「AI×ビックデータ参考図書」で説明した

データサイエンティスト スキルチェックリスト ver.3 (PDF)

をもとに、データサイエンススキルのスキルレベル【★~★★】を紹介していきます。

バランは、製造業工場でデータ処理・データ解析・データ活用による提案をするエンジニア・研究者のため、実践寄りの内容になると思います。

主な言語はPythonです。途中からSQLも含むかもです。

よろしくお願いします。

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Baran-gizagiza
経歴:浪人→理系大学院卒業→大手製造業に就職(技術職)→アメリカ赴任中 仕事は、研究・設計など上流工程の仕事に携わっています。企業勤務を継続しながら、新しいことにチャレンジしたいと思い、ブログを下記はじめました。 このブログでは、趣味である 筋トレ(健康、ダイエット) AIとデータ(高校数学、プログラミング) 読書(主に自己啓発系) を中心に、人生経験やおすすめ情報の発信しています。