はじめに

1950年代以来、人工知能（AI）は魅力的で常に進化を続ける研究分野である。AIは、複雑な問題を解決するために人間の知能をシミュレートすることができるソフトウェアベースの技術である。バーチャル・アシスタントから自律走行車まで、AIは私たちの日常生活にますます浸透している。

AIは、医療、金融、人材、教育など数多くの分野を改善することができる。このテクノロジーは多くの分野で普及しており、その利用が拡大していることから、企業はAIソリューションを開発できる専門家を探している。

このことから、”人工知能を作るプロフェッショナルを何と呼ぶのか？”という疑問が生じる。

AIのプロフェッショナル

人工知能の開発にはさまざまな専門分野がある。最もよく知られている専門家は以下の通りである。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、パターンを理解し、情報を関連付けるために、大規模なデータセットを収集、整理、分析する責任を負う。AIプロジェクトにおいて最も重要な専門家の一人である。データサイエンティストは、ソフトウェアエンジニアと協力してAIモデルの学習を支援し、コンピューターが学習して効率を向上させるアルゴリズムを作成します。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AIアルゴリズムと機械学習システムの作成と実装を担当します。データサイエンティストと協力して機械学習モデルを作成し、企業向けのインテリジェントシステムを開発します。

AIソリューションアーキテクト

AIソリューションアーキテクトは、AIプロジェクトの管理と開発チームのリーダーを担当します。データサイエンティストや機械学習エンジニアと協力して、組織のニーズを満たすカスタマイズされたAIソリューションを作成します。

AI開発者

AI開発者は、機械が「学習」してインテリジェントなタスクを実行できるようにするソフトウェアの作成を担当します。データサイエンティストや機械学習エンジニアと協力し、企業のニーズに合わせてカスタマイズされたAIソリューションを開発する。

これらの専門家は、プロジェクトや企業のニーズに応じて、さまざまな専門分野を持つことができることを覚えておくことが重要だ。例えば、インテリジェントなロボットを開発するのと、企業のウェブサイト用のチャットボットを開発するのでは、必要なスキルが異なります。

要約すると、人工知能を扱う専門家は、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、AIソリューションアーキテクト、AI開発者と呼ばれることがある。これらの専門家はさまざまなスキルを持っていますが、協力して企業や組織の課題を解決できるインテリジェントなソリューションを作り出します。

人工知能とは？

人工知能はコンピュータサイエンスの一分野であり、データと過去の経験に基づいて、人間と同じように学習、推論、意思決定ができるアルゴリズムやシステムの開発に特化している。この技術は、ビジネスや日常生活のさまざまな場面でますます活用されるようになっている。

人工知能の用途は多岐にわたる。この技術が使われる最も一般的な分野のひとつはビジネスで、さまざまな可能性を探ることで、さまざまな分野のビジネスプロセスを改善し、効率を高めることができる。例えば、マーケティング会社は機械学習アルゴリズムを使って、広告キャンペーンの対象者をセグメント化したり、市場動向を特定したりしている。また、銀行ではリスク分析や不正検知に、金融サービス会社ではパーソナライズされた商品やサービスを提供するためのレコメンデーション・システムにこの技術が利用されている。

人工知能ソリューションを自社の製品やサービスに適用することに投資している企業の中で、その一例がアマゾンだ。同社は人工知能を使って購買データやインターネット閲覧データを分析し、ユーザーの検索・購買行動を予測することを目的としている。また、アマゾンのパーソナル音声アシスタントであるアレクサは、自然言語処理アルゴリズムを使用してユーザーの質問を理解し、回答している。

人工知能ソリューションに投資しているもうひとつの企業はグーグルだ。同社はこの技術を自律走行車やオンライン翻訳ツールに使用しており、ニューラルネットワークを使用して言語をより理解し、より正確な翻訳を生成している。また、画像認識システムや音声認識システム、ユーザーがより正確な情報を検索できるようにするセマンティック検索にもこの技術を使用している。

IBMは人工知能にも投資している。ワトソンはその一例で、非構造化データから洞察を引き出すために様々な業界で利用できるAIプラットフォームであり、ディープ・ブルーは人工知能を利用して1997年のチェス世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフをDEFEATしたコンピューターである。

人工知能の使用例と活用企業の表

用途カテゴリー企業例
デジタルマーケティングアマゾン、フェイスブック、グーグル
ヘルスケアIBM、グーグル、バビロン
ロボット工学ボストン・ダイナミクス、Anki Overdrive
バーチャルアシスタントApple Siri、Amazon Alexa、Google Assistant
オンライン小売アマゾン、アリババ、イーベイ
金融ペイパル、シティグループ、JPモルガン・チェース

人工知能は様々なビジネス分野に存在し、イノベーションのプロセスや新しい製品やサービスの開発において、ますます重要なリソースとなっている。テクノロジーが様々な産業に多くのものを提供することは明らかであり、社会として、企業や人々の日々の生活に倫理的かつ責任を持って人工知能を統合する方法を見つけることが不可欠である。

誰が人工知能を扱うのか？

人工知能システムの構築には、高度な資格を持つ専門家からなる学際的なチームが関与します。このチームは、プログラマー、データエンジニア、データサイエンティスト、数学者、機械学習の専門家で構成される。

プログラマーは、人工知能システムに命を吹き込むコードを書く責任を負う。PythonやC言語などのプログラミング言語を使い、機械学習アルゴリズムやニューラルネットワークを開発する。

データエンジニアは、アルゴリズムを訓練し、人工知能システムに供給するために必要なデータが、利用可能で、正確で、処理に適した形式であることを保証する責任を負う。データベース、ストレージシステム、ビッグデータインフラストラクチャを扱う。

データサイエンティストと 数学者は、確率と統計の知識を通じてチームに貢献します。彼らはデータを探索し、パターンを特定し、人工知能システムで使用できるモデルを作成する責任を負う。

最後に、機械学習のスペシャリストは、プロジェクトをリードし、チームの全コンポーネントの統合を確実にする責任がある。彼らは、人工知能システムの作成に使用される技術やツールだけでなく、大規模な機械学習モデルの作成に特有の課題も熟知している。

これらの専門家は、正確で信頼性の高い意思決定を行うことができる人工知能システムを作成するために協力し、互いに補完し合います。

プロジェクトリーダーの役割の具体性

すでに述べたように、人工知能プロジェクトリーダーは機械学習の専門家である。彼らは、ビジネス分析段階からシステム導入に至るまで、プロジェクトのライフサイクル全体をリードする責任を負っています。

主な役割は以下の通り：

  • プロジェクトの機械学習戦略の定義：プロジェクトリーダーは、プロジェクトの実現可能性を評価し、期待値を設定し、プロジェクトの範囲を定義し、人工知能システムで達成すべき目標を決定しなければならない。
  • チーム全体の管理：リーダーは、チームメンバー全員が自分の役割を十分に理解し、プロジェクト戦略に沿っていることを確認しなければならない。
  • 利害関係者の期待を管理する：リーダーは、利害関係者と密接に協力して彼らのニーズを理解しなければならない。また、彼らの要求が満たされていることを確認し、人工知能システムが提供できることに関する期待を管理しなければならない。
  • 必要なテクノロジーとツールの決定：リーダーは、プロジェクトに適切なツールとテクノロジーを選択し、拡張性、信頼性、メンテナンスのしやすさを確保しなければならない。

チーム編成の例を下表に示す：

役割活動内容
プログラマー人工知能システムに命を吹き込むコードを書く。
データエンジニアアルゴリズムを訓練し、人工知能システムに供給するために必要なデータが、適切な形式で入手できるようにする。
データサイエンティストデータを探索し、パターンを特定し、人工知能システムで使用できるモデルを作成する
機械学習エキスパート人工知能システムの作成に使用される技術やツールに精通し、プロジェクトのライフサイクル全体をリードする

まとめると、人工知能システムの構築には、プログラマーから機械学習の専門家まで、高度に専門化された学際的なチームが必要である。プロジェクトリーダーは、チーム全体を管理・調整するだけでなく、戦略を定義し、利害関係者の期待を管理し、プロジェクトに必要なテクノロジーやツールを決定する能力が求められます。

人工知能の専門家とは？

人工知能技術に対する需要の高まりにより、この分野の有資格専門家に対する需要は大幅に増加している。しかし、人工知能システムの構築を担当する専門家の正しい名称について、多くの人が疑問を抱いています。

人工知能の専門家には、いくつかの名称が考えられます。最も一般的なものは以下の通りだ：

データサイエンティスト：

データサイエンティスト：データサイエンティストは、大量のデータを収集、処理、分析し、パターンや傾向を特定する役割を担う。高度な統計分析と機械学習技術を駆使して、予測モデルや人工知能システムを作成する。

AIエンジニア：

AIエンジニアは、人工知能を使ったシステムの設計と開発を担当します。データサイエンティストやその他の技術専門家と密接に協力し、チャットボット、バーチャルアシスタント、自律走行車など、さまざまなアプリケーションに実装可能なAIモデルを作成します。

データアナリスト

データアナリストは、データの収集、整理、解釈を担当し、関連するトレンドや洞察の特定を支援する。データ分析ツールを使用して、ビジネスや戦略に関する情報に基づいた意思決定に使用できる視覚化、レポート、ダッシュボードを作成します。

これらの呼称は似ているように見えますが、AIチーム内での役割は異なります。データ・サイエンティストは一般的に統計学や予測モデリングの経験が豊富で、AIエンジニアはプログラミングやシステム・アーキテクチャを専門とする傾向がある。一方、データアナリストは一般的に、データの収集、分析、解釈においてより幅広い役割を担っており、さまざまな分野やプロジェクトに携わることができる。

専門職主な職務
データサイエンティスト大量のデータを収集、処理、分析し、予測モデルやAIを作成する。
AIエンジニアAIを活用したシステムの設計・開発、データサイエンティストとの緊密な連携。
データアナリストデータを収集、整理、解釈し、情報に基づいた意思決定を行う。

まとめると、人工知能の専門家には、データサイエンティスト、AIエンジニア、データアナリストなど、いくつかの名称が考えられる。これらの役割には、それぞれ異なるスキルと責任があり、その背景やプロジェクトによって異なります。AI技術に対する需要が高まるにつれ、これらの分野の専門家に対する需要は高まり続ける傾向にあり、労働市場におけるこれらの役割の関連性はますます高まっている。

人工知能を扱うために必要なスキル

人工知能を扱うには、技術的能力と対人能力の両方を含む一連のスキルが必要です。技術面では、プログラミングと高度な数学の知識が重要です。アルゴリズムの経験はもちろん、Python、R、Javaなどのプログラミング言語や、この分野特有のテクノロジーの知識も必要です。

さらに、データベースの扱い方、アルゴリズムの理解、統計やデータ分析の知識、ニューラルネットワークや機械学習の基本的な概念も不可欠です。複雑な問題を解決するには数式や公式を理解する必要があるため、その意味でも数学的スキルが評価される。

対人関係スキルに関しては、高いコミュニケーション能力とリーダーシップだけでなく、共同作業やチームの一員として働く能力が不可欠です。人工知能チームは多分野にまたがる傾向があるからだ。

また、共感力などのスキルも重要です。専門家は、クライアントや開発したソリューションから利益を得る人々のニーズや期待を理解できなければならないからです。また、複雑な問題を解決するには多くの時間とリソースが必要になるため、プレッシャーの下でもうまく働き、回復力を持つことも必要です。

今日の市場では、テクノロジー企業やその他の業界では、主に機械学習やクラウドコンピューティングの知識が評価されており、ビッグデータ技術の経験が必要とされています。加えて、データサイエンスや人工知能を実際のビジネス問題に応用する能力も高く評価されるスキルです。顧客やチームのために革新的で効率的なソリューションを生み出すためには、プロフェッショナルが最新の知識を持ち、プログラミングやデータベースのスキルを身につけていることが重要です。

テクニカルスキル対人スキル
プログラミングの知識コラボレーション・スキル
高度な数学スキル効果的なコミュニケーション
アルゴリズムの経験リーダーシップスキル
プログラミング言語の知識共感力
データベースを扱う能力回復力
データ分析の知識チームワーク
ニューラルネットワークの知識…
機械学習…

まとめ

この記事では、人工知能に携わるプロフェッショナルを何と呼ぶかという問題を探った。データサイエンティスト、人工知能エンジニア、機械学習スペシャリストなど、この分野に携わる専門家にはさまざまな呼び方があることがわかった。しかし、肩書きに関係なく、複雑な問題を解決し、人々の生活の質を向上させる革新的なソリューションを開発するという使命は共通している。

今日の世界における人工知能の重要性は否定できない。産業から医療、教育、金融、商業に至るまで、さまざまな分野に存在している。大量のデータを分析し、そこから学習し、リアルタイムで的確な判断を下すその能力は、まさに変革をもたらす力だ。そして、人工知能を扱う専門家は、これを可能にする責任を担っている。

さらに私たちは、人工知能の開発に携わる専門家の役割の重要性を強調している。彼らは、技術的、数学的、創造的なスキルを組み合わせた、学際的なプロフィールを持つ必要があります。加えて、彼らが倫理的かつ社会的に責任あるビジョンを持ち、その決定が世界に与える影響を考慮することが不可欠である。

要約すると、人工知能の開発は複雑で魅力的な挑戦であり、補完的なスキルを持つさまざまな専門家の協力が必要である。彼らは、私たちの未来像を現実のものにする責任を担っているのだ。