AIや機械学習系のエンジニアを目指したい人、これから勉強を始めてようと考えている人
それでは実例を交えて、ひとつずつ説明していきたいと思います。
※0円（無料）でプロや講師が相談にのってくれるスクールもあります。
昔と違い、こういった分野ではスクールが増えてきており、恵まれた環境になってきました。
未経験者でも事前に講師が相談にのってくれるので、一人で考え込まずにまずは気軽に相談してみて道を切り開くのが近道なことは間違い無いと思います。
はじめに、初期の頃の簡単な実例から機械学習を理解しましょう
AI(機械学習)と言っても、何も知らない人からすると
何か自動で学習して、
その学習結果を何かしらの業務に活用するんでしょ？
といった漠然としたイメージ感を持つくらいだと思います。
そこで、さらに具体的なイメージが持てるように
私の経験から一番わかりやすい、初期の頃の実例を紹介したいと思います。
PC（パソコン）修理における故障傾向と、次世代製品の改善の取り組み事例
現役でSEの私ですが、こんな私も昔はPC修理屋さんをしていた経験があります。
修理屋さんといってもメーカーPCの修理でした。
そこでは、修理で交換したパーツの交換回数を機種別・パーツ毎等・日時等
色々な情報の記録をとっていました
PC修理していたときのお話に興味がある人はこちらもどうぞ↓
等の情報を、後でデータとして確認することが出来るように記録として残していました。
鋭い人ならこの時点でわかったかと思います。
そう、これらのデータは次回の製品製造に生かされます！
例えば、こういったデータを記録として残しておけば、後で分析することによって
- 機種を設計するときに、〇〇のような構成で作ると、〇〇が故障する確率が高い傾向
- 〇〇のようなパーツを使うと、〇〇が故障する確率が高い傾向
- 〇〇のパーツは交換回数が多くなるから、取り外しやすいパーツを選定する
など、新しい製品の設計の際に、〇〇が壊れやすいなどの傾向が、作る前から把握することが出来るのです。
なので、必然的に製品の世代を超える毎に改良がおこなわれているわけです。
そして故障率も減り、安定した品質で消費者に届けられるようになっています。
悪口では無いですが、昔の海外製のPCは確かに故障率が高かったのです
そして、昔は酷かった中国製の品質までも上がっています
しかも、今は安い値段のわりに故障しににく、企業によってはサポートも良くなってきています。
今の時代でいうと「ビッグデータ」「AI」を活用した業務改善と呼ぶべきでしょうか。
こういった日頃の企業活動を記録（ログ）に残しておくことによって、企業活動の弱点と傾向が分析できるようになり、その企業の未来の投資も行えるわけです。
今はこういったデータを「ビッグデータ」と呼んでいたりしますね。
これは前述した通り、ただの企業が行った活動の記録（ログ）なわけですが・・・。
こういった大量の営利活動で蓄積された活動の記録（ログ）を機械学習させることで
製造業であれば、次世代製品の開発の品質改善に利用したり
Webマーケティングならば、ボタンや製品表示の配置がどういった場合の方が良く売れるか等
あらかじめ対策しておけるわけです。
どうですか？
これで具体的なイメージが掴めたかと思います。
次に、AIやビッグデータについてわかりやすく説明したいと思います。
AIやビッグデータとは何なのか
さて、皆さん。
こういった専門用語が次々と生まれて、「英語ばかり使いやがって、日本語で説明してよ」とか、IT業界では良く愚痴を聞くことがおおい今日この頃・・・
でも、安心してください。
こういった用語は本質は昔から変わらないことが多いのです。
専門用語には惑わされないようにしましょう。
まぁ、ようするに今は「AI」と「ビッグデータ」をビジネスとして浸透させたいわけですね。
技術屋さんもお金が無いと企業活動が出来ません。
そこは許してあげましょう。
なので、用語を作って「マーケティング」をしているわけです。
「AI」と「ビッグデータ」は、どちらも昔から考え自体はあったのです。
そして、若い人は聞いたことないかもしれませんが、過去にもブームになった時がありました。
ただ、昔と比べてひとつだけかなり変わったことがあります。
それは、コンピュータ（マシンパワー）の処理能力が飛躍的に向上してきたことです！
ついに「AI」と「ビッグデータ」は、どちらも実用レベルまで持っていけるところまできたので再燃しているわけです。
重要なこと・・・
それは、コンピュータ（マシンパワー）がついに
ビッグデータとAIのラーニング処理ができる時代になり
活用出来る段階まで来てしまったことです！
さて皆さん、気づいていましたか？
Yahoo！ や Google は皆さんが検索するワードに関連した情報を提供してくれますよね？
そういった検索情報は入力キーワードをはじめ、アクセス元の情報や、それに付随して閲覧するページの情報等様々なアクセス情報を、昔からひたすらずーっと裏側でログとして蓄積しているわけです。
もちろん！ 現在進行形で今も・・・
そういった蓄積されたデータ（ビッグデータ）を、AIに学習させてマーケティングに生かしているわけです。
私たちは無料で便利な機能を使える代わりに、企業にマーケティング活動に使えるデータを提供してあげているわけです。
必然的に世の中は便利な方向へ向かうように、ベクトルが伸びているわけです。
それらの源泉は人間の行動データです。
試しに欲しい物で迷っている製品があったら、徹底的にGoogleで検索して調べてみてください！
Googleが裏側で学習してくれて、関連製品が表示されるようになります。
選択肢が多くてわからない場合等は、ある程度欲しい商品が絞り込みやすくなります。
モノは使い方次第です！
うまくGoogleを活用していきましょう。
さて、身近な事例で説明してきましたが、
皆さん具体的なイメージが持てたかと思います！
次に、いよいよ「AIエンジニア」（データサイエンティストや機械学習と呼ばれたりします。）について説明していきます。
次世代職業の誕生！「AIエンジニア/データサイエンティスト」になるには。またその将来性も説明します。
前述したとおり、企業活動やお客様の購買活動を記録（ログ）として残す必要がある時代になってきました。
こういったデータを残していない企業は、周りに差がつけれらて生き残るは厳しい世界になります。
なぜなら、先ほども言ったように便利な方向に世の中が向かってしまっているので、それに取り残されてしまうからです。
そして・・・
- それら大量にある記録（ログ）データをかき集め
- アルゴリズムを使って処理し
- 意味のあるデータに加工し
- 分析し
- そしてマーケティングに活用する！
そういった役割のエンジニアが必要になってきました。
いや、人材が不足しているのです！
以前の記事にも書きましたが、国策で小学校教育からプログラミング学習をする時代になっています。
これからはこういったプログラミング技術やマーケティングに必要な情報を活用できる企業が伸びていくことは言うまでもありません。
だからこそ「AIエンジニア/データサイエンティスト」が必要になる時代が到来しているわけですね。
そして、実際はほとんどのすべての商業活動がインターネットを介して行われるようになってきていることは皆さんが一番感じているかと思います。
なので、ますますそういった人材が必要になることは言うまでもありません。
そしてなんと・・・！
学ぶ覚悟のある人は国から補助金（学費が最大70%支給）が出るまでになっています。
国自体が将来確実に起こるニーズに対して、国内で人材が不足していることを危惧しているわけです。
そして、国策として人材を育成することに力を入れているレベルの職種なのです。
現役エンジニアでスキルチェンジしたい人や、追加でスキルを手に入れたい人
未経験だけど新しく学びたい人は、
国策として力を入れている今がチャンスです！
しかしながら、AIエンジニア/データサイエンティストは未経験では、残念ながらなることは難しい職業です。
プログラミングスキルと統計に関する知識などが必要になります。
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独学ではなく、きちんと体系的に技術を学び、AI企業で求められるスキルを習得しましょう！
120社以上の企業が研修にも導入しており、AIを学ぶならアイデミープレミアムプラン
が最も安心して学べるカリキュラムになっております。
主に
- AIアプリの開発
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- 自然言語処理方法
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のカテゴリが学べます。もちろん、カスタマイズも可能です！
補助金のチェックの後に、必ず無料相談をしてください！
相談せずに受講してしまうと「イメージと違った」等、
ギャップを感じて不幸な結果になってしまいます。
これから未経験の皆様が活躍出来ることを願っています！
今回はここまでになります。
ここまで読んでいただきありがとうございました。
それではまた！
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