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第3回 AIエキスパートってなんだろう?どうしたらなれるの?(読む時間の目安各3分)
第一章「AIプラットフォーム提供のGigalogy株式会社の創業者及びCEOモスレ・ウッディンがAIとの出会いを語る」
前回までの投稿でお伝えしたのは、
➀『なぜAI事業に取り掛かったのか』
➁『事業を開始するにあたって考えた3つの大切なこと』 でした。
今回は、僕が職業としている『AIエキスパート』について。
企業側の課題に対して、AIで解決できる適切なユースケースを考えることはとても難しいと言えます。なぜなら、AI技術を売上の成長に繋がるユースケースを考えることができる人材が社内にいるケースが少ないからです。
そこで、僕たちAIエキスパートの出番です。
何故、企業内にAIエキスパートがいないのかは今後の回で話す予定です。
僕たちは、顧客となる企業のビジネスについてよく知り理解しなければいけない。その企業だけでなく、同業他社の動向・業界のマーケットも含めて、特にインダストリーを深く理解し、本当に必要としていること、今後必要になるであろうこと、どうすれば他社と差別化できるかを考えます。そして、企画をまとめ予算や今後見込める利益を算出します。
こういうのを゛コンサルティング゛とも言うけれど、AIエキスパートにはとても必要な要素です。
東大やMITを卒業しても、解決したい課題のドメイン知識が足りないと素晴らしいAIソリューションをうまく作れる可能性は40%と言ってもよいかもしれません。
つまり何を言いたいかと言うと、AIエキスパートになるには技術知識はもちろん、専門知識もとても重要です。
技術知識と専門知識の必要な割合を聞かれたら、僕は5:5あるいは4:6だと答えます。
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では、どうしたらAIエキスパートになれるのか?
AIエキスパートになるには技術と専門知識を長年重ねて行く必要があります。今日はどこからはじめれば良いのかについて話します。
僕は最初にお伝えした通り、数学が好きで大学では情報工学を専攻していました。
数学・物理学の知識は望ましいが、このバックグラウンドでなくても次のようなステップを踏めば一歩AIを専門にできる仕事に就くことができます。
第1ステップは、プログラミング言語を学ぶこと。例:Python など。そして様々な機械学習に関するライブラリやパッケージを実行してみる。例:Scikit Learn など。
学生の立場ではAIの特化コースが無い一方、オンラインで受けられるコースがいくつもある。そこでスキルを習得できる
第2ステップとして、自分の周りにある課題の中で、AIを使ってどの課題が解決できるかを考える。課題を見つけたらステップ1で学んだことを使って解決策を考えて実行する。
第3ステップ、AIに関連するプロダクトの会社にインターンとして入ってリアルライフの課題に直面してみること。インターンの面談の時ステップ1と2で実現したことについて詳しく説明できれば合格するチャンスが高い。
これについても、僕が故郷バングラディッシュで進めているプロジェクトと共にお伝えしていきます(初回の投稿の大学での講演写真がヒント! )。
近い将来、子供たちが 『私が大人になったら、AIソリューションを開発して世の中をよくして行きたい!』という声が聞こえてくることを楽しみにしています。
第4回に続く
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