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需要が急拡大中のAI開発者に求められる必須のスキルセットとは?

2020.10.07

昨今、需要急増に伴い、技術者が不足傾向にある新たなテクノロジーがあります。そのテクノロジーとは、人工知能(AI)。しかしながら、そうした技術人材の育成は容易ではありません。では、どのような視点を持ち、育成に取り組めばよいのでしょうか。本記事では、まず、現在と将来のAI技術者のニーズについてご紹介。次いで求められる技術者像と、その育成に活用できる研修についてみていきます。

AI開発者の人手不足は、今後ますます深刻化!

業務システムから一般向けのアプリケーションまで、さまざまな場面でAIが活用されている今、IT企業・SIerをはじめ多くの企業がAI人材に注目しています。

「組込み/IoTに関する動向調査」(2019年度)では、「現時点で重要な技術」として24%、「将来強化・新たに獲得したい技術」としては他の技術よりも突出して高い55%もの企業・事業部門が、「AI技術」をあげています。

一方で、IT企業におけるAI開発者の人材不足は深刻化しています。「IT人材白書2019」によると、「すでにAI人材がいる」と回答したIT企業に対して、さらに現在と将来のAI人材の過不足感を尋ねた質問では、「AI人材が不足している」と回答した企業が73.8%に達しています。

こうした人材の需供給をよりマクロな視点で捉えた調査結果が、経済産業省発行のレポートに掲載されています。「IT人材需給に関する調査」に掲載された「2030年のAI人材需給ギャップ」では、AI需要の年平均の伸びを16.1%とした場合、2030年には、12.4~14.5万人のAI人材不足が生じるとされています。

こうしたデータを見る限り、AI開発者の不足度合いは今後ますます深刻さを増すと見られます。

2種類のAI開発者の育成が急務

では、AI開発者が不足している現状を踏まえると、企業はどのような戦略をもって人材育成を行えばよいのでしょうか。

「IT人材白書2019」に掲載された「IT企業の今後重点的に取り組む予定のAI人材の獲得・確保方法」に関する調査では、「社内の人材を育成して確保する」という回答が最多(84.7~90.6% *1)を占めました。一方で、AI人材を育成するための教育研修の実施状況については、「一定時間(おおよそ25時間)の教育研修をしていない」との回答が全体の8割を占めています。この結果からは、AI人材を社内で育成したいが、どのように教育すればよいかわからない企業が多いと推察できます。

*1. 「AI人材はいる」と回答した企業で90.6%、「AI人材はいないが、獲得・確保を検討している」と回答した企業で84.7%。

この背景にあるのが、AIに関する人材教育の難しさです。AIは一つの技術分野と捉えられがちですが、AI開発者自体は「2つの職種」に分けられます。職種ごとに求められるスキルセットの比重も異なることから、求められるAI人材を理解したうえで、適切な育成手法を選ぶことが大切です。
 

①AIを用いてシステムを構築する機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIが動作するシステムの設計や構築を行う技術者です。AIに解析させるデータの特性を踏まえ、目的に応じた機械学習アルゴリズムの採用・調整を繰り返す能力や、機械学習を利用した予測モデルなどを実際のシステムやサービスに落とし込む能力が求められます。

②ビックデータを解析しビジネス分野に生かすデータサイエンティスト

データサイエンティストは、膨大なデータをAIによって解析し、解析を通じて得られた結果をビジネスに活用するための役割を担います。AIや統計に関する知識だけでなく、大量のデータ分析を通じて得られた知見を、ビジネス上の課題解決につなげる技能が求められます。

【AI人材育成の第一歩】「機械学習」と「ディープラーニング」の知識習得

前述した「機械学習エンジニア」と「データサイエンティスト」がビジネスの現場で求められる能力は異なるように思えます。しかし、AI開発者の基礎スキルとして機械学習ディープラーニングの知識が必要であることは共通しています。

「機械学習」は、準備した膨大なデータをAIに読み込ませ、予め指定した項目の規則性や知識を見つけ出させる手法を指します。例えば、青いリンゴと赤いリンゴを見分けるAIであれば、「色」という項目を人間が定義したうえで機械学習を行うことで、それぞれのリンゴを識別できるようになる、というイメージです。

そして、機械学習をさらに発展させた「ディープラーニング」は、AI自らが課題の遂行に必要な共通点(特徴量)を見つける仕組みです。リンゴの例でいうならば、AIが学習データから「色が違う」という特徴を見つけ出す技術を意味します。

機械学習やディープラーニングなどベースとなる知識を習得し活用するためには、機械学習やディープラーニングに関する知識を習得し、それらの知識を基に自らコードを記述し、プログラムを動かせるよう実装するまでの実践的な学習環境を準備する必要があります。

エディフィストラーニングがおすすめする「AIリテラシー研修」では、機械学習からディープラーニングまで手書きやハンズオン形式による講義を実施しています。習熟度の高い受講生参加型の方式を取っており、実践的な研修プログラムとなっています。

AI開発者の育成にご利用いただける最適コースをご紹介します。

機械学習実践コース

本コースは、機械学習の基礎知識に始まり、最終的には実務で機械学習を活用するために必要な実践スキルの習得を目指します。「どのようなケースで、どのアルゴリズムを使用すればよいか」という選定ができるようになることを目指します。

ディープラーニングハンズオンセミナー

本コースは、ディープラーニングの数学について手書きを通してわかりやすくお伝えします。人工知能(AI)の主要技術への学びを深め、プログラミングの基礎から実践、演習を通して実装力の定着を目指します。

 

AI開発者にとって大切な能力は、ベースとなる知識の理解に加えて、プログラムのコードを記述し実際に動かせる実装力といえます。現場でさまざまな応用力を身につけて行くためにも、まずは土台となる基本的な実装力を獲得することが大切です。

時代のニーズに対応できるエンジニアを育成するため、機械学習やディープラーニングといった必須の知識を十分に身につける場として、ぜひ当社の「AIリテラシー研修」をご利用ください。ご要望に応じて1社向けでの開催や、内容のカスタマイズも可能です。是非お気軽にお問い合わせください。

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