ひと言で「AI人材」といっても、さまざまな職種がある。仕事内容はもちろん、求められるスキルもそれぞれ異なる。BI開発者やAIアーキテクトの違いとは。AI人材を目指すなら、まずは職種の要点を押さえておこう。
企業で急速に需要が高まっているAI（人工知能）人材。注目の仕事であるデータサイエンティストと機械学習エンジニアを取り上げた前編「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”」に続き、中編となる本稿は、「ビジネスインテリジェンス開発者」（BI開発者）と「AIアーキテクト」の職種を紹介する。
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イノベーションの加速とともに、セキュリティやレジリエンスの維持などさまざまな課題が顕在化している金融サービス業界。課題の中身を確認しながら、その解決策として期待されるAI活用の有効性や実装方法を紹介する。
金融業界においてAIツールの活用が進んでいる。一方で、セキュリティ面の不安を抱えている金融サービス企業は少なくない。このような懸念は、リスクとメリットを考慮して、AIと機械学習の戦略を策定することで解消できる。
AI技術は進化を続け、人間の仕事の一部はAIによって代替可能になる。AI技術に代替されにくいITエンジニアの職種とは何か。ITエンジニアはどのようなキャリアを歩むべきなのか。
AI活用には処理スピードが重要となる。特に、大規模言語モデルのトレーニングでは、長期的に稼働できる強力なコンピュート性能も求められる。そこで注目したいのが、AIモデルのトレーニングを加速させるスーパーコンピューティングだ。
AIを使ったイノベーションの推進が期待されているが、組織全体にAIを導入するためにはいくつかの課題を解消することが必要だ。開発や分析を担うエンジニアやデータサイエンティストのニーズに応えながら、組織全体にAIを導入する方法とは？
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