特集3：AI人材育成プログラムのつくり方

大石宏一

2020-04-01 公開 2020-05-19 更新

この特集では前回の記事で紹介したAI人材モデルのうち、「AI事業企画」と「AI開発者」の育て方について解説します。

AI事業企画の育成

まず「AI事業企画」は、AIを使った製品やサービスを企画できる人材です。

AIの定義は何か？そもそもAIは何ができるのか、どういった強みがあるのか、逆に弱みは何かといったAIそのものの知識が必要です。

幸いにもAIとは何かといった研修やセミナーは巷に数多く存在します。短いものであれば半日、長くても1日あれば、およそのことは学べるでしょう。

ただし、研修やセミナーは概念的な話が多く、話はわかってもイメージができないという方は少なくありません。

もう少しイメージできるようになりたい・内部を知りたいとなると、プログラミング言語を使って、実際にAIをどのように作っていくかという過程を学ぶというのが通例ですが、多くのビジネスマンにとってプログラミングはハードルが高く、とっつきにくいもの です。

このハードルを下げ、ビジネスマンにもAIの開発過程や仕組みを学んでいただく講座があります。

それは手前味噌ですが、弊社クロノスで開催している「マウスで学ぶAI実践セミナー」です。

プログラミングは一切出てきません。ブラウザ上でパネルを組み合わせるだけでAIの開発過程やその仕組みを学べるため、多くのビジネスマンの方々にも受講いただいています。

この他にも、AIの開発部分の外注を考えている企業は、契約スタイルを学んだ方がいい でしょう。

「いつまでに」「いくらで」「この精度の」AIを作ってくれと頼んでも、AI開発事業者は良い顔はしないはずです。

経験のあるAI開発事業者であっても、どれだけの精度のAIが作れるかはやってみなければわからないからです。

そのため、最近では PoC（実証実験）と 本開発 を分ける契約スタイルが日本では根付きつつあります。

まずは、PoC だけ契約をして実現可能性を見て、可能であれば本開発の契約をします。

発注元・発注先がお互いのリスクを最小限にして進める方法について学んでおいた方がいいでしょう。

資格で学ぶのであれば、JDLA（日本ディープラーニング協会）のG（ジェネラリスト）検定を取得すると良いでしょう。

次に「AI開発者」です。

「AI開発者」は既存のAIライブラリを活用して、AIを搭載したシステムやサービスを作れる人材です。

「AI事業者」と同様、AIの概念はもちろんのこと、AIのフレームワークやライブラリの種類が使え、機械学習のアルゴリズムの種類とその特徴、精度の検証方法などを実際に手を動かして学ぶ必要があります。

まず「AI開発者」向きなのは、大学・大学院でずっと数学を学んできた方か、プログラミングができる方と言われています。

数学に強い方は、数多くのアルゴリズムの理論を学ぶ過程においてアドバンテージ になります。

プログラミングのレベルは、AIライブラリを活用するのであれば、難しいプログラムが書ける必要はありませんが、基本構文、関数呼び出しなどができるレベルのプログラミングのスキルが必要です。

学ぶ内容と順番ですが、まずは Python を学ぶ のが良いでしょう。先にも記載しましたが難しいプログラムが書けるレベルでなくても構いません。

次に、PyTorch や Kears、TensorFlow といった有名なフレームワークの使い方を学ぶ と良いでしょう。フレームワークを使う過程でAIライブラリを活用することになります。

最後に機械学習のアルゴリズム（線形回帰や K-Means 法、NeuralNetwork 、DeepLearning など）を簡単なものから少しずつ学んでいきましょう。

アルゴリズムは数学の知識が非常に問われます。数式や数字を見るのが億劫でない方でないと、このあたりは厳しいと思います。

Python を学ぶ

ディープラーニング (深層学習) のフレームワークを学ぶ

機械学習のアルゴリズムを学ぶ

資格で学ぶのであれば、G検定に比べると各段に難しくなりますが、JDLA（日本ディープラーニング協会）のE（エンジニア）資格を取得すると良いでしょう。