はじめに
リスキリングは企業やこれから就活する人には必須です。本原稿では、リスキリングを背景としてAIエンジニア、データサイエンティストになる方法について説明しています。リスキリングが注目されていることは知っていてもどうやって人を育てればいいのか？ また学べばいいのかわからない人が多いのではないでしょうか？ そんな方々のヒントになる情報です。
リスキリングで注目されるAIエンジニアの仕事とは
AIエンジニアとは、AIモデルを構築するために実データをインプットして学習を行わせることが主な業務になります。しかし、AIといっても画像認識、音声認識、自然言語処理などさまざまな分野があり、それぞれにデータが異なります。インプットデータから得られるアウトプットデータを想定する理解力が求められるのです。予測、分類のためにはライブラリから適切なものを選択するスキルが必要ですし、機械学習モデルを実装するプログラミング技術がなければなりません。
無料説明会にチャンスがあり
キカガクのAI人材育成長期コースは第四次産業革命スキル習得講座に認定されています。給付金の利用で受講料の最大70%OFFになります。期間は定めがあるので、まずは下記のオンライン説明会へ参加を！
AIエンジニアとは▶︎AI人材育育成のオンライン無料説明会【キカガク】
AIエンジニアになるために必要なスキルとは
AIプログラミングではPythonなどのプログラミング言語を使用し、数理モデルをコーディングします。まず、そのためのプログラミングの知識を持つ必要があります。
また、データ処理や分析モデル構築に使用するライブラリ（汎用性の高い一連の処理を誰でも簡単に利用できるようにしたプログラム）についても知識が必要です。プロセスが複雑な機械学習では、さまざまなライブラリが開発されています。そうした最新情報も収集しておきたいところです。
AIモデルを構築するにはデータの構造化や処理を行う必要があります。そのためには統計や線形代数などの知識が必要です。最近では数Ⅲをしない高校もあるようですが、もし手元に教科書があるなら一度紐解いてみたはいかがでしょう。
データサイエンティストの仕事とは
データサイエンティストとは、データ分析・加工によりさまざまな意思決定をサポートする人材のことです。目的に応じてデータを統計的に処理したり、分析したりします。データアナリストのスキルと似ている部分もありますが、分析だけでなく、データ収集、それらの定義づけ、構造化なども含まれる場合があります。業務内容などによってはエンジニアやリサーチャーの役割を担います。
データサイエンティストが求められる背景となったのがビッグデータの活用です。企業がビッグデータをビジネスに活かす取り組みをはじめたことでデータサイエンティストのニーズが急激に高まっています。では、具体的にデータサイエンティストはどのようなことをするのか？ 例えば、AIをビジネスに活かすシーンで、ゴールを決めたり、どのような方法でAIを構築するかを考えることが、今後ウエイトを占めると考えられています。
データサイエンティストになるために必要なスキルとは
ここでいうデータサイエンティストは、主としてAI構築に関わる人を前提とします。そのためにデータサイエンスに関する知識が必要です。情報処理、AI、統計学など情報科学系の知識を理解することが基本となります。大学でや院では数学系、情報系などのほか、経済学の分野でも統計学などを通じて分析力を養う方法があります。
また、AIモデルの構築などでは、ビジネスに応じた成果を出す必要があるので、企業におけるビジネスの課題を整理して抽出する必要があります。簡単に例えますが、売上不振に悩む会社だとすると、ビジネスモデルを根本的に理解して数理化することで課題を抽出し、その解決のための道筋が立てられるようなスキルです。
もちろん、データのエンジニアリング力も必要になります。分析のための数理モデルを理解し、実装、運用するスキルが必要とされます。また、AI構築ではアウトプットが望ましい結果になるまで実験などを繰り返します。その後は、分析から得られた結果をもとにした改善や合理化などにつながる提案を行います。ビジネスマンと研究者を併せたようなスキルと言えるかもしれません。
まだリスキリングに取り組んでいない経営者やマネージャーの方に
今こそリスキリングでAIを学ぶチャンス
コロナが収束を見せない中「早く、普通の生活に戻って欲しい」そんな声を聞きます。しかし、それは、明治維新を迎えた侍が、昔を懐かしむようなもの。コロナが発生する、しないに関わらず、100年に一度の大変革時代がはじまっています。第4次産業革命がいわれているように企業にとっても求職者にとってもリスキリングによるDX対策は不可欠です
バルブ期に威勢の良かった人が躊躇するチャンスの時代
90年代の情報通信化は、ベンダーに頼めばIT化が進みました。しかし、今回のDX推進の波は違います。世界レベルでの大変革の波が押し寄せ、その新たな時代が今後定着することは間違いありません。
さて次のデータは総務省の人工知能（AI）導入に対する意識調査です。
仕事のパートナーとして「非常に大きな抵抗がある」、「ある程度抵抗がある」とみる職場での人間関係として、米国では「同僚」、「部下」を挙げる人が多いが、日本では「上司」を挙げる人が多い。能力主義・実力主義が日本よりも浸透している米国では、常にキャリアアップから取り残される不安と隣り合わせであり、能力・実力を伴うと考えられる人工知能（AI）が同僚や部下である場合には、こうした不安が増長され、抵抗感を持つ人が出ているものと考えられる。他方、日本では、人工知能（AI）の上司は、評価される側の立場から見ると、細かく、かつ厳しい査定が下される可能性があり、疎ましい存在として敬遠される傾向にある
総務省 第1部 特集 IoT・ビッグデータ・AI～ネットワークとデータが創造する新たな価値～より
上の上司とはマネジメントの立場にある人です。もし、あなたが経営者で、AI導入をマネジメント層のスタッフに聞き「必要ない」「まだ早い」などの回答を得ていたら、あと数年も経たないうちに大切に育ててきた事業が地盤沈下を起こすかもしれません。
DXとGXで時代が変わるからリスキリングが必要
DXとは（デジタルトランスフォーメーション）デジタルによる社会の変容と意味する言葉で、GXとは（グリーントランスフォーメーション）再生可能エネルギーや脱炭素ガス社会への変容を意味します。
例えば、これからの十数年のうちに自動車のエンジンはモーターになり、化石燃料は減少します。5Gより速度の速いネットワークを迎えると、地方に住んでいても高度な医療が受けられるように変わるはず。自動運転をはじめあらゆることが自動化されるのは現実の話です。
物は所有することからサブスクリプションへと変化するでしょうし、リモートワークが普通になれば、住まいの購入も変わります。家電もAIやネットワークとの連携が当たり前になるでしょう。
リモートで講義を受けていた学生が社会に出ると、きっとより効率的なリモートワークのスキルを身につけており、業務スピードや効率化で追いつけない年齢層のスタッフが出てくるかもしれません。
極端な話社会が変化すれば、変わらないと思われていた出会いや家族観はもちろん、お葬式だって変わります。事実、派手な葬儀はなくなり、供養とお別れ会のシンプルなものが増えており、コロナ下では葬儀に費用をかけない家がみられます。
アフターコロナ、ニューノーマルなどのキーワードに少々押され気味と感じるかもしれませんが、時代に違和感を感じる時こそ、本当のチャンスなのです。それがリスキリングです。
これから期待できる仕事について「デジタル界隈が熱い！注目される新しい仕事30選！」でまとめいますので、ぜひご一読ください
100年に一度の大チャンスではリスキリングで飛躍しよう
バブルの頃は、誰もが手を上げて邁進したのですが、本当に社会が変化している今は、逆に躊躇する人が多いのです。だからこそのチャンスです。
言うまでもなくそんな時代に必要なのが、リスキリングで身につけるべくAIの知識やスキル。まだ、時代の変革は序盤です。時間のあるうちに、あなたのスキルを次世代にシフトしませんか？ それは、言い換えれば、これからのニーズの先取りのチャンスにもなります。
あなたが経営者なら社員はもちろん、あなた自身のAIスキルを高めるべきです。おすすめは、TechAcademy [テックアカデミー]
です。さまざまなコースがあり、目的に応じたコースが選べます。