見極めよう、4つの「AIキャリアパス」の違い【後編】
「求められるAI人材」になるための“納得の条件”とは？
AI人材の求人市場は活況を呈し、今後も高い需要が続く見込みだ。さまざまなAI人材の職種がある中、自分に最適な仕事を手に入れるためにはどうすればいいのか。具体的なアドバイスをまとめた。
データサイエンティストと機械学習エンジニアの職種を紹介した前編「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”」、ビジネスインテリジェンス開発者とAIアーキテクトについて考えた中編「AIプロジェクトを引っ張る『AIアーキテクト』の役割と資質とは？」に続き、後編となる本稿は、スキル磨きのポイントに焦点を当てる。
勝ち組AI人材になるための“あの条件”
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話題の「データサイエンティスト」とは
身につけておきたいAIの基礎知識
ここ数年間、AI人材の求人市場は驚異的な成長を遂げ、今後も継続的に伸びるとみられている。調査会社IDCは、2021年のAI関連市場の売上高は全世界で前年比約16％増の3275億ドルになると予測している。2024年には5000億ドルを超える見込みだ。これを背景に、優秀なAI人材の奪い合いも必至だ。
AI人材の需要が高まると同時に、求人の要件も厳しくなっている。数学や工学、統計学はもちろん、自然言語処理や機械学習といったAI技術の深い専門知識が求められる。知識だけではなく、長年のビジネス経験も不可欠だ。
これらのスキルは短時間で習得したり、不定期の独学で学んだりできるようなものではない。AI分野のキャリアを目指す人は、大学が用意する機械学習や深層学習の講座を受講するのが近道だ。米国の大学は、DataRobotやAlteryxなどAI分野のベンダーと組み、特定のソフトウェアの使い方を学べる講座を開いている。
AI分野のベンダーは、自社ソフトウェアの使い方のトレーニングを無料、またはリーズナブルな料金で提供している場合がある。そうしたベンダーはコースを修了した人に、履歴書に載せられる認定資格を提供するのが一般的だ。
オンラインでAI技術について学習することもできる。例えばマサチューセッツ工科大学（MIT：Massachusetts Institute of Technology）とハーバード大学（Harvard University）が共同で運営している「edX」や、eラーニング事業のUdemyが提供する「Udemy」などがある。AI分野では技術者のコミュニティーづくりが活発だ。オンラインで上級者が初級者向けにAI技術を扱うソフトウェアの使い方を教えたり、質問に答えたりする場がある。
AI人材を目指すのであれば、まずは需要が高い職種を把握し、それを踏まえた上でスキルを磨いてキャリアプランを考えることが重要だ。
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