人工知能関連の仕事

AI(人工知能)

概要

AI関連の仕事やビジネスについて調べるとき、私ならどこから取り掛かるかをまとめます。

少しでも発見があれば良いなと思います。

就職が直近

普通の就職活動の中で探す

短期で関連した仕事を探す段階なら、就職サイトや説明会あるいはWeb検索等の、通常の方法によって探した方が良いでしょう。ただし気を付けていただきたいのは、AIを本業とする企業はかなりリスクが高いという事です。1分野の総取りか、ゼロかになるでしょう。すでに別分野でしっかりとしたシェアがある企業が、人工知能の活用に乗り出すという方がビジネスとして成立する可能性が高いと思います。

AI人材という名のデータサイエンティスト

最近この分野は求人が厚いと思います。

  • 企業内データから何かを見つけてほしい
  • データを取るところからしてほしい
  • AIで自動化してコスト削減してほしい

と言った需要はどこもあります。各社でその人材を抱えたりもしますし、秘密保持契約の上、分析サービスを提供する企業もあります。これは現行AIが

  • 職人的なパラメータの調整が必要
  • データ側の処理が必要

など不完全なツールである(知能でない)ため職人芸を必要とすることに由来しますのでツールも常にアップデートしつつ、いずれ汎用性を持ってきたら(すぐ先かもしれない)別の仕事に変わる必要があるでしょう。画像認識を例にすると数年前はビッグデータ集めから、プログラムの作成・調整まですべてが仕事でしたが、今はものによって分析対象のデータをアップロードするだけで済んでしまうように、目まぐるしく変わってしまいます。

さらに有能なデータサイエンティストならいつまでもツール任せにせず、分析結果から数式に起こすことができれば、もうマシンパワーも人工知能も要りません。

分野探しから考えたい

科学誌、学術誌

まず発展分野探しからする余裕があるなら科学誌、学術誌を見ていくと良いでしょう。以下の一般誌は人工知能専門ではないものの、発展が大きい分野であるために関連記事がよく載ります。一般向けなので圧倒的にわかりやすいです。数年間のバックナンバーも含めてお勧めです。

  • 日経エレクトロニクス:電機業界の技術ニュース誌です。世界のIT大手が何を見つけ、投資してるかが載るので、実用化の情報が分かります。オススメ。
  • ニュートン:カラフルでわかりやすいです、日経サイエンスと合わせて注目記事があれば読むと良いです。
  • 日経サイエンス(サイエンティフィック・アメリカンの日本版)

以前読書記録を書いているのでそちらも参考にしてください。

政府も専門家を集めて報告書を作成しています。

以降は企業からの発表もあるものの、学術的になります。急に前提知識の水準が変わります。

  • コンピューターサイエンスに限らず論文掲載が難しい権威

※難しいとは掲載前に高い基準で査読(評価)が行われ、投稿論文のうち少数しか載らないことを意味します。載ること自体が業績の一部です。

  • 日本の人工知能学会の学会誌がAmazonで売っています。すごい時代ですね。大学図書館で読んだ方が節約になりますが。論文誌が無償公開されたりもしています。
  • 人工知能学会が編纂している”各分野の専門家がWebページを紹介する「私のブックマーク」”がWeb上の情報を網羅しています。

学術誌も学会もそうですが、例えば画像認識のように大きな分類によって、上に挙げるよりもはるかに多くの学術誌と学会が存在します。

展示会を見に行く

車・家電・ゲームなど興味のある分野の展示会(やシンポジウム)に行くのも良いです。数多くAI関連の新製品を売り出し中の企業が見つかるでしょう。

もし可能なら商談向けのシンポジウムに潜入行ってみましょう。商談向けの多くは開催期間が平日のみになっていることが違います。首にかけた名札(会社名や職種などが載ります)を大いにチラ見されるでしょう。企業の人間でも役員か営業か技術者か、知っている企業か、見られるのでそんなものです。1日だけ土日に開催日があるものは、その日に一般人が来ることを意識した展示会なので、堂々と行けるでしょう。ホームページに展示内容はおよそ載るのであたりを付けていくと良いです。実物を見るとまた違いますが。

一般向けの展示会と違う点は

  • 試作品段階の技術:試作でも発表する以上、すごいものがある
  • 自社技術と融合させて作ってみたけど、売り出し中(使い道が定まってない)のもの
  • 製品になっているが企業向けであり、一般に宣伝していないもの

などを取り扱う企業を見かけることができる点です。こういった会社は必ずしも業務に人工知能を掲げていませんし、求人に人工知能とは書きません。書いたとしてもプログラマーとか電子回路のエンジニアなどです。

余談ですが何故か会場に入らないスーツ姿の人達がたまにいます。無関係な高額商品の話を持ち出されるので去りましょう。

AIに奪われる仕事の話

以前から指摘はありましたが大々的な議論の発端となったのは、2013年のオックスフォード大学の論文です。末尾に機械化のしにくさリストがあります。例として、

  1.  レクリエーション療法士(遊びを通して心理療法を行う)
  2. 整備士、設置、修理の監督
  3. 危機管理責任者
  4. メンタルヘルスと薬物乱用のソーシャルワーカー(対人援助専門職)
  5. 聴覚療法師(米国の分類で聴覚障害を持つ人の原因特定からリハビリまでを提供します)
    ……
  1. データ入力作業員
  2. 図書館員(司書を除く)
  3. 銀行の新規口座開設の事務員
  4. フィルム現像技術者
  5. 税理士
  6. 貨物輸送の取り扱い人
  7. 時計修理
  8. 保険業
  9. 主にコンピュータを使ったデータ収集・分析技術者
  10. 仕立て屋
  11. 不動産登記の調査・審査
  12. 電話勧誘

AIに奪われるとされる仕事は避けたくなるでしょうが、でも少々お待ちください。それは「今だ存在して、人工知能によって置き換えるビジネスがうまくいきそうな」仕事でもあります。少なくとも現状の人工知能は人間のプロか、人間が行う大量の手作業から学ばなければ仕事を始められませんので、関連の仕事があるかもしれないと考えることもできます。この手の話題を取り上げる書籍も沢山あります。

Amazon.co.jp : AI 仕事

勉強会

研究者等の身分を指定しない研究会や討論会です。目的が勉強でない人が居る勉強会には気を付けて下さい。

関連や利用ではなく人工知能の発展そのものに関わりたい

もうアカデミック路線ですね。居場所は公的研究所・企業研究所・大学・技術ベンチャーくらいでしょうか。最新の情報は学会や論文、シンポジウム、コミュニティ等から受け取りつつ、仮説を立てて実行していくことになります。大学の「活発な」研究室に所属すればその片鱗は分かりますが、毎週・毎月のように仮説をもとにした計画を立て、実験・開発し報告を行います。そして仮説や手法の妥当性についてディスカッションを重ねながら研究していくことになります。成果が出たら初めて発表するような一人で立ち回るイメージとは違います。

どのような人・企業・分野がこの分野に多大な貢献をしているかは上で書いた難関の学術誌に載っているものが正にそれなのでそちらを見ましょう。

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