『図解入門業界研究 最新AI産業の動向とカラクリがよ～くわかる本 』より 第2回 ～AI産業への就職・転職ガイド～
AI産業の基本的な知識から最先端の技術トピック、幅広い疑問や課題、国内外のAIサービスや企業まで、図や表を交えてわかりやすく解説した業界研究書『図解入門業界研究 最新AI産業の動向とカラクリがよ～くわかる本』から書籍内容を抜粋してご紹介。第2回は第6章「AI産業で働きたい人のためのガイド」から「AI産業への就職・転職ガイド」です。
6-1 ＡＩ産業への就職・転職ガイド
AI産業に進出するには、複雑な数学の知識とコンピュータースキルが必要です。高度なAI技術と機械学習を習得し、インターンシップで実務経験を積むことが近道です。この分野は日進月歩で、継続的な学習と実務経験が成功の鍵となります。
■AI産業への就職・転職
AI産業では、次の能力が求められます。
複雑な数学を快適に扱える
コンピューターを使った作業を楽しむ
優れた問題解決能力を持っている
１つのことに集中して取り組むことができる
テクノロジーをどう進化させるかに興味がある
チームで協力するのが得意
自分には適していると判断された方は、AI産業への就職・転職を考えてみてはいかがでしょうか。どのような流れで就職・転職すればよいかわからないという方は、次のようにステップアップしていくことをお勧めします。
●高等学校
理系のコースに進んで数学や情報処理を学び、微分積分、線形代数、ベクトル、行列、確率などの基本的な数学的知識とプログラミングスキルを習得します。もし、AI科やAIコースが設置されている高校があれば、高等教育の場で基本的なAI知識と技術を学ぶことができます。
●大学
高校卒業後、理学部、工学部、情報学部、情報工学部、コンピュータサイエンス学部、データサイエンス学部、知能工学部など、AI関連の学部に進学します。大学では、より高度な機械学習、ディープラーニング、統計学などの知識を学び、学術的な研究活動にも参加しましょう。大学と並行して、または大学卒業後、専門学校や民間のITスクールで実践的なAI技術とプログラミングスキルを学ぶのもよいでしょう。
Column
AI産業への中途採用 AI産業において中途採用は、すでに他の業界で経験を積んだ人材がAI関連の仕事に転職することを指す。AI技術の専門知識やスキルを持つ人材の需要が高まっており、企業は中途採用を通じてその需要に応えようとしている。
●インターンシップと実務経験
学業の一環、または卒業後にIT企業やAIベンチャーでインターンシップを行い、実務経験を積むことも重要です。
●就職
在学中AIエンジニアを募集している企業に新卒採用で応募し、AIエンジニアとしてのキャリアを開始します。大学院に進学し、さらに高度な研究を行いながら、大手企業や研究機関と連携し、将来的には研究成果を基にした職
に就くことも１つの選択肢です。
●スキルアップとネットワーキング
就職後も、最新のAI技術とトレンドを追い続け、関連するネットワーキングイベントやセミナーに参加し、業界の専門家や他のエンジニアと交流し、キャリアアップを続けましょう。AIエンジニアとしての知識と技術を磨くことで、専門的な職に就く可能性が高まります。継続的な学習と実務経験の積み重ねがキャリア形成に重要です。
Column
AI産業職場事情 AI産業は、人工知能技術の開発や応用に従事する産業である。AIの開発には多くの時間と労力が必要であり、そのため残業が頻繁に発生することがある。
書籍目次
第1章 AI産業概況
1-1 AI産業の定義と分類
1-2 AI市場の規模と成長率
1-3 AI産業の主要プレイヤー
1-4 AI産業の国別分布
1-5 AI産業の発展の歴史とマイルストーン
1-6 AIの主要な技術とその進化
1-7 AIと他のテクノロジー産業との関係
1-8 国内外のAI産業の最新動向と市場規模
1-9 AI産業の規制と政策
1-10 AI産業の社会的・倫理的影響
1-11 AI産業の労働市場とスキル要求
1-12 AI産業の未来予測と挑戦
1-13 AI産業における課題とは
1-14 AI産業の今後の展望
1-15 AI技術の最新トレンド
1-16 AI関連の著作権と法的な問題・課題
コラム AI産業の把握に重要な統計とデータソース
第2章 主なAI技術とその応用
2-1 機械学習
2-2 ディープラーニング
2-3 自然言語処理
2-4 ロボット工学
2-5 ビッグデータ
2-6 ニューラルネットワーク
2-7 強化学習
2-8 画像認識
2-9 音声認識
2-10 AIハードウェア機器の製造業
コラム AIと教育
第3章 ジェネレーティブAI
3-1 Stable Diffusion XL・Midjourney
3-2 DALL・E3
3-3 ChatGPT
3-4 Bing
3-5 Bard
3-6 Claude2
3-7 Llama2
3-8 Voicebox
3-9 AudioPaLM
3-10 IBM Watson Text to Speech
3-11 Narakeet
3-12 MusicGen
コラム AI進化の未来展望
第4章 AIを用いているサービス
4-1 カカクコム 食べログ
4-2 国立がん研究センター・NEC 内視鏡AI診断支援
4-3 清水建設 自律型溶接ロボット Robo-Welder
4-4 ユーザーローカルAIライター・ドキュメントチャットボット
4-5 NTT東日本・アースアイズ AIガードマン
4-6 デンソー 農業用自動収穫機
コラム スタートアップと大企業のAI戦略
第5章 AI産業の職種
5-1 データサイエンティスト
5-2 マシンラーニングエンジニア
5-3 データエンジニア
5-4 ソフトウェアエンジニア
5-5 AIエンジニア
5-6 ロボティクスエンジニア
5-7 プロンプトエンジニア
5-8 AIプログラマー
コラム AIが普及する未来
第6章 AI産業で働きたい人のためのガイド
6-1 AI産業への就職・転職ガイド
6-2 AI企業から求められる資質とスキル
6-3 AI産業でのキャリアパス
6-4 AI産業で成功するためのアドバイス
コラム AI工場という製造業
第7章 国内外のAI企業
7-1 Google（グーグル）
7-2 Meta（メタ）
7-3 Amazon（アマゾン）
7-4 Apple（アップル）
7-5 Microsoft（マイクロソフト）
7-6 IBM
7-7 OpenAI
7-8 Tencent（テンセント）
7-9 Alibaba（アリババ）
7-10 百度（バイドゥ）
7-11 フィーチャ
7-12 ニューラルグループ
7-13 ユーザーローカル
7-14 Appier Group
7-15 PKSHA Technology
7-16 Preferred Networks
7-17 ブレインパッド
7-18 HEROZ
7-19 アマナイメージズ
7-20 FRONTEO
7-21 ダブルスタンダード
コラム AI産業のイノベーションと競争
第8章 AI産業に関連する産業とその影響
8-1 AIが変える他の産業
8-2 AI技術の他産業への応用事例
8-3 AIが生み出す新たな産業と職種
コラム AIとジョブマーケットの未来像
第9章 未来社会のビジョン・テクノロジーと人間の共生
9-1 超スマート社会の概念と目指す未来
9-2 AIとビッグデータによる社会課題解決
9-3 サイバー空間と物理空間の融合
9-4 人間中心社会とニーズへの対応
9-5 新たなビジネスモデルと雇用
9-6 環境と経済のバランス
コラム 日本の向かう未来ビジョン