『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5回 ～AI産業で成功するためのアドバイス～
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5回は第6章「AI産業で働きたい人のためのガイド」から「AI産業で成功するためのアドバイス」です。
6-4 ＡＩ産業で成功するためのアドバイス
AI産業で成功を収めるためには、個人のスキルアップからビジネスとAIの統合、そして職場でのAIの意義を理解し受け入れるコミュニケーション力など、多角的なアプローチが必要です。
■ＡＩ産業で成功するために必要なこと
AI産業で成功するためには、自己研鑽してスキルアップすることはもちろん必要です。それに加えて、ビジネスとAIは切り離せない関係である以上、AIをビジネスに導入するステップを理解しておくことが重要です。また、
導入される側（ユーザーや顧客）の視点を持ち、相手の要求を理解することも大切です。
■成功するためのステップ
STEP1：AIに詳しくなる
AIの基本を学び、オンラインコースやワークショップを利用して知識を増やします。
STEP2：AIに解決させたい問題にアンテナを張る
AIを利用して解決したいビジネス上の問題を見つけ出し、具体的なユースケースを考えることにより問題解決能力を養います。
STEP3：財務的経営的視点を持つ
AIの可能性を評価し、ビジネス価値や財務価値を考え、経営的な視座を養います。
STEP4：スキルギャップを認識する
自身や会社の技術について、ビジネスプロセスの能力を評価し、必要なスキルやリソースを特定し、それを補う人材となります。
STEP5：パイロットプロジェクト＊に参加する
専門家を招いた小規模な実験プロジェクトなどに積極的に参加し、様々なAI実装に関りを持ちます。
STEP6：他職種の仕事もする
例えば、データをクリーン＊にし、異なるデータセットを統合するデータエンジニアなどの仕事を体験し、広い視座を養います。
STEP7：小規模プロジェクトの工程を一通り体験する
小さなデータサンプルにAIを適用する小規模プロジェクトへ参加し、すべての工程を体験・経験します。
STEP8：ハードウェア計画もAI計画の一部
AIソリューションの実装に必要なハードウェア要件を検討・最適化する設計にも関わります。
STEP9：AIを日常の業務に組み込む
AIを日常業務の一部として組み込み利用することにより、利用者側の視点を知ります。
STEP10：バランス良く進める
研究と技術スキルを向上するバランスの取れたAI総合力の習得を目指し、必要なスキルとマインドを身に着けます。
AI産業において最も重要なのは、すべてのAI関連エンジニアが、自身の職務におけるAIの意義を把握する必要があるということです。新しいスキルの習得が求められる人もいれば、AIへの倫理観を説くことを求められる人もいます。AIが自身の未来にどのような影響をもたらすかについて丁寧に考えビジョンを持ってスキルアップに挑む姿勢が大切です。
Column
データをクリーンにする 不正確な、欠損している、または不要な情報を取り除き、データセットを正確で使いやすい状態に整えることを指す。
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
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