見極めよう、4つの「AIキャリアパス」の違い【前編】

数学のプロが「データサイエンティスト」になれるとは限らない“当然の理由”

AI技術を扱う人材の需要は飛躍的に高まっている。そもそもそうした「AI人材」にはどのような仕事があるのか。キャリアを築く上でのポイントは何か。

　企業は自然言語処理や機械学習などAI（人工知能）のコア技術を活用し、ビジネスの競争力を高めようとしている。しかしその際、大半の企業はAI分野に精通する人材が社内に不足し、社外から採用することが必要になる。

　データ分析やデータ活用の専門家の求人市場が活況を呈している。だが世の中にはまだ、データサイエンティストをはじめとした「AI人材」が少ない。そのため、需要が供給を上回るのが現状だ。

　ひと言でAI人材といっても、その中にはさまざまな職種があり、職種によって人材の需要が異なる。ここでは中核となる「データサイエンティスト」「機械学習エンジニア」「ビジネスインテリジェンス開発者」（BI開発者）、「AIアーキテクト」の4つの職種を詳しく紹介しよう。これらは全て、データサイエンス、ビジネスアナリティクス、数学のスキルや知識がキャリアパスを開く。

データサイエンティスト：「数字」に精通しているだけでは駄目

TechTarget発　世界のインサイト＆ベストプラクティス

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