AI分野でのキャリアをどう選ぶか? | ビジネスにおける AI #54

公開: 2024-01-19

AI 分野でのキャリアは、魅力的な給与の見通しだけでなく、現代世界の形成に貢献する機会も提供します。 さまざまな業界の企業が AI ベースのソリューションを導入することが増えており、スペシャリストに対する強い需要が生じています。 これは急成長している分野であり、エンジニアリングから AI 倫理に至るまで、あらゆる人にとって何かが得られます。 したがって、AI でのキャリアは 1 つのビジネス分野に縛られるものではなく、クリエイティブ産業、金融、IT への扉が開かれます。 では、AI 分野で適切なキャリア分野を選択するにはどうすればよいでしょうか? 私たちの記事を読んで調べてください。

AI 分野でのキャリア – 目次:

  1. AI 分野でのキャリア — それはどのような機会を提供しますか?
  2. AIスペシャリストの需要はどの分野にありますか?
  3. AIエンジニアとしてキャリアをスタートするにはどのようなスキルが必要なのでしょうか？
  4. データ サイエンス — どのようなコンピテンシーが必要ですか?
  5. 応用 AI 分野でのキャリア
  6. AIの倫理
  7. トレーニング用 AI プラットフォーム – どこで知識を得るのか?
  8. AI 業界ではどのようなソフト スキルが評価されますか?
  9. まとめ

AI のキャリア – それはどのような機会を提供しますか?

人工知能は、製造プロセスの自動化からオンライン ストアの商品のパーソナライズ、大量のデータの分析に至るまで、今日のビジネスの事実上あらゆる側面に存在しています。 状況は非常に流動的ですが、AI にはいくつかの主要なキャリアパスがあります。

  1. エンジニアリング。 AI および機械学習のエンジニアは、分析力と複雑な問題の解決に対する情熱を持っています。
  2. データ。 データ サイエンス、つまりデータの分析と解釈は、あらゆる AI プロジェクトの基礎です。 生データを収集して処理するシステムがなければ、それを効果的に使用することは不可能です。
  3. 応用AI 。 マッキンゼーの「テクノロジートレンド展望2023」レポートによると、応用AIは最も急速に成長しているテクノロジー分野の1つです。 これには、機械学習 (ML)、画像認識 (コンピューター ビジョン)、自然言語処理 (NLP) のビジネス実装が含まれます。 その重要な部分は、マーケティングと販売への AI の応用です。
  4. AIの倫理。 倫理担当者としての AI 分野のキャリアは、組織向けの AI ポリシーの作成と法の遵守の確保に重点を置いた新興職業の 1 つです。

AIスペシャリストの需要はどの分野にありますか?

米国労働統計局によると、技術の進歩により人工知能の専門家の需要が高まり、2022 年から 2032 年にかけて 23% 増加すると予想されています。これは他の業界よりもはるかに速いペースです。 主要なプレーヤーは次のとおりです。

  1. 財務— 銀行や投資会社はビッグデータと予測アルゴリズムを使用して、利益を最大化し、不正行為の検出を向上させます。
  2. 農業- インテリジェント システムにより、作物管理の最適化と収量の向上が可能になります。ここで農業技術者が活躍します。彼らの仕事のおかげで、肥料や殺虫剤の使用を最小限に抑え、ロボットを使用し、害虫を正確に狙って駆除することが可能になります。
  3. ヘルスケア— AI は診断を改善し、遠隔医療をサポートすることで医療の様相を変えています。「健康データ アナリスト」のような仕事が登場しています。 AIは、新薬や治療法を開発する研究にも広く活用されています。
career in AI

出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania

AIエンジニアとしてキャリアをスタートするにはどのようなスキルが必要なのでしょうか？

AIエンジニアの仕事は、テクノロジーに興味があり、プログラミングスキルを持っている人向けです。 たとえば、Netflix や Spotify などのプラットフォーム向けにパーソナライズされたレコメンデーションを開発する AI エンジニアは、コンテンツをユーザーの好みに適合させるアルゴリズムの開発を担当します。

データ サイエンス — どのようなコンピテンシーが必要ですか?

効果的なデータ アナリストになるには、データ分析に使用されるプログラミング言語 (Python や R など) やデータ視覚化ツール (Tableau や Power BI など) の知識などの技術スキルを備えていることが不可欠です。 大規模なデータ セットを操作できることも重要であり、これにはデータベースと SQL クエリの知識が必要です。

技術的なスキルとは別に、統計的および数学的なスキルもデータ分析の基礎です。 これらにより、正しい解釈と結論が得られます。 さらに、アナリストは、分析結果と推奨事項を効果的に提示するためのコミュニケーション スキルを持っている必要があります。 クリティカルシンキングと問題解決スキルは、ビジネス上の貴重な洞察を生み出すのにも役立ちます。

応用 AI 分野でのキャリア

AI を活用したマーケティングはもはや未来ではなく、日常の現実です。 企業は顧客データを使用して、コミュニケーションや製品を個々のユーザーのニーズに合わせて調整できます。専門家は、オンライン ストアのオファーをパーソナライズできるように販売チャットボットや推奨システムを構成できる必要があります。 また、生成型人工知能を使用できること、つまり次のことも重要になります。

  • マーケティング戦略やコンテンツに役立つ ChatGPT や Bard などのチャットボット、
  • 画像作成にはMidjourneyまたはDALL・E 3、そして
  • ビデオ コンテンツの場合は Runway または Kaiber。
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出典: カイバー (https://kaiber.ai/dashboard)

AIの倫理

倫理の専門家は、テクノロジーの重要な側面、つまりプライバシーとアルゴリズムの公平性への挑戦を扱います。 彼らの仕事は、人工知能に基づくシステムが会社の価値観と法律に従って責任を持って使用されるようにすることです。

トレーニング用 AI プラットフォーム – どこで知識を得るのか?

豊富なオンライン学習プラットフォームにより、人工知能に関する柔軟なトレーニングと、AI でのキャリアに向けた自己準備が可能になります。 ここでは、いくつかの推奨オプションを示します。

  • IBM AI Engineering Professional Certificate (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai) – 機械学習、ニューラル ネットワーク、画像処理、コンピューターをカバーする 9 か月のプログラムビジョン、
  • Deeplearning.ai (https://www.deeplearning.ai/) – AI の第一人者である Andrej Karparthy による 3 か月のプログラム
  • Coursera (https://coursera.org/) – AI、機械学習、データ サイエンス、および関連分野の幅広いコース、専門分野、専門認定資格。 スタンフォード大学やIBMと協力して作成されたプログラムが利用可能です。
  • Google の生成 AI の紹介(https://www.cloudskillsboost.google/paths/118 ) – 生成 AI、大規模言語モデル (LLM)、およびそのアプリケーションに関する一連の入門コース。

選択したプラットフォームに関係なく、鍵となるのは、学習理論とサンプル プロジェクトの形式での実践を組み合わせ、AI とデータ サイエンスを使用して実際のビジネスと社会の問題を解決することです。

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出典: Coursera (https://www.coursera.org/professional-certificates/applied-artifical-intelligence-ibm-watson-ai)

AI 業界ではどのようなソフト スキルが評価されますか?

テクノロジーの急速な進化にもかかわらず、特定の品質は変わりません。 AI の分野でキャリアを築くには、創造性や問題解決のスキルが役に立ちます。 AI プロジェクトに取り組む場合、チームで作業する能力も重要な資産とみなされます。

まとめ

人工知能の分野でキャリアチャンスの迷路を通り抜けるには、雇用市場のニーズと自分自身の適性の両方を徹底的に理解する必要があります。 さまざまな役割の詳細とその要件を理解することで、AI 分野でのキャリアを正確に選択し、教育パスを計画し、最も価値のあるソフト スキルの開発に集中できるようになります。 人工知能は前例のない速度で進化しています。 自分のキャリアパスをそれに適応させるには、柔軟性、勇気、そして既成概念にとらわれない考え方が必要です。 しかし、それが職業上の成功の鍵となる可能性があります。

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How to choose a career in AI? | AI in business #54 robert whitney avatar 1background

著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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