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【デブサミ2018 夏】セッションレポート(AD)

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】

【B-2】AI時代におけるエンジニアの生存戦略

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 ビッグデータを活用してビジネスに生かすことは、今や当たり前になりつつあり、データ活用市場が拡大するに伴ってAIエンジニアのニーズも急増している。「2017グローバル人工知能人材白書」では、「AI企業が必要としている専門人材は70万人不足」という報告もある。では、AIエンジニアとはどのようなスキルを持ったエンジニアなのか。また、どうすればAIエンジニアに転身できるのか。人工知能&ビッグデータ領域のトップランナーが創業し、データ活用のコンサルティングを提供しているDATUM STUDIOの安部晃生氏と、総合人材サービスのリーディングカンパニー、パソナキャリアでAI関連の転職支援実績のある高坂将大氏が、AI時代におけるエンジニアの生存戦略を指南した。

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ニーズが急増するAI人材

 企業のデータ活用が進むにつれ、AI人材の不足が取り沙汰されている。パソナキャリアで機械学習やAIのキャリアアドバイザーを務め、現在はマーケティング部でデータ分析およびAIプロジェクトの企画を担当している高坂氏は、「パソナキャリアでもAI・データ分析関連の求人は伸びている」と話す。

株式会社パソナ パソナキャリアカンパニー 人材紹介事業部門 マーケティングチーム 高坂将大氏
株式会社パソナ パソナキャリアカンパニー 人材紹介事業部門 マーケティングチーム 高坂将大氏

 ビッグデータの基盤を構築できるエンジニアリング系の人材や、AIのアルゴリズムを開発できるデータサイエンス系の人材、さらにはAIを使った事業戦略を考えられるビジネス系の人材など、求められる職種もさまざまだ。しかも業種業界問わず、ベンチャーから大企業までの募集が増えているという。「2020年からは採用ニーズが一段落する可能性があるので、転身するなら今がチャンス」と高坂氏は言い切る。

 また、国が進める科学技術政策「Society5.0」。「対応するためには、AI人材の育成の抜本的な加速が必要だ」と経済産業省も訴えている。このようにAI人材の育成は企業だけの問題ではない。国も後押しをしているのだ。そのためにも「人材を増やしていくことに加え、活躍できる土壌を作っていくことがこれから大切になる」と高坂氏は述べる。

 そんなニーズ急上昇のAI人材を多く抱えるのが、データ分析に特化したコンサルティングサービスを提供するDATUM STUDIOである。2014年にAIおよびデータ活用の世界のトップランナーによって設立された同社は、データ活用市場の拡大と共に近年、急成長を遂げており、設立5年目にもかかわらず、すでに100社以上のコンサルティング実績を持っている。

 安部氏は求められるAIエンジニア像を明らかにするためにまず、「AIとは何か、AIに求められること」について解説した。

DATUM STUDIO株式会社 CTO/情報システム部部長 安部晃生氏
DATUM STUDIO株式会社 CTO/情報システム部部長 安部晃生氏

 WikipediaでAIは、「人間の知的能力をコンピュータ上で実現するさまざまな技術・ソフトウェア・コンピュータシステム」と記されている。

 具体的な活用分野としては次のようなものが挙げられる。まずは未来の販売価格を予想し、中古製品の仕入れ値を決定するなどの「販売実績による予測」。次にSNSへの書き込みから、人気の出そうなタレントを予測したり、SNSで情報の書き込みから映画の動員数を予測したりするといった、「集合知に基づく予測」。そしてIoTセンサーログから機器の故障を予測することや、IoTセンサーから異常行動者を検知する「異常状態の予測」である。

 「これまで人がやっていたことをAIにやらせることが主な活用分野ということ。現在のAIは、専門家の知能の代わりになるものだといえる。ドラえもんのように自分で考え行動するAIはまだまだ未来の話」(安部氏)

 AIが専門家の知能を代替できるのは、人間と判断プロセスが似ているからだ。人間はある業務領域において経験や記憶を得てそれを学習し、規則性を見つけ判断につなげていく。AIも同様に、蓄積されたデータを機械学習にかけ、法則性を見つけモデルを作成、アウトプット(判断)を出す。人間ができることを機械に置き換えているということだ。

人間とAIの判断プロセスが似ているため、専門家の知識を代替できる
人間とAIの判断プロセスが似ているため、専門家の知識を代替できる

 特にAIが得意とするのは、量や速度が求められるもの。「例えば数テラバイトもあるSNSの口コミをすべて読み込むことは人にはできないが、AIなら容易にできる」と安部氏は説明する。

 「これまで数人で担当していたチェック作業を自動化。もちろん、最終的な確認は人が行うが、業務の置き換えは実現できている」(安部氏)

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データサイエンティスト、AIエンジニアに求められる3つのスキル

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