AIジェネラリストのざっくりロードマップ

<この記事の対象者>

  • AIに関する情報が溢れすぎていて、上手く整理できない。
  • 何を目指したら良いのかがよくわからない。

そんな悩みにお答えします。

ただ、あなたが今、既にAI関連の職業についているならそもそもこの記事を見る必要は無いと思いますし、学生の方の場合も、書籍やセミナーなどで一生懸命情報収集をして、AI関連の会社への就職したり、あるいは自分で企業することが一番の近道です。

ですから、今回は既に社会人の方で、AIと関係無いことをなさっている方を対象としています。

<目次>

1. 明確な目標設定をしよう。
2. AIジェネラリストのロードマップ

1. 明確な目標を定めよう。

AIや人工知能に関わった仕事をしたい!という需要が近年高まってきています。

しかし、そういった方々のお話や相談を聞いていると、いつも強く思うことがあります。それは、「AIを使って何がしたいの? 何ができる人になりたいの?」というビジョンを明確に持っている人が少ないということです。

ただ漠然とAIが流行っているからとか、将来食いっぱぐれないために、といった漠然としたビジョンでは、確実に挫折しますしゴールまで遠回します。

まずは、自分がなりたいAI人材のビジョンを明確にしましょう。

1.2 AI人材は大きく2つにカテゴライズされる。

最初にAI人材の種類を整理します。

色々な職業がありますが、AI人材は大きく2つの種類にカテゴライズすることができます。それは、AIジェネラリストとAIエンジニアです。詳しくは、下記の記事で解説をしています。

AI人材の種類とざっくりとした年収について解説しました

ざっくり言うと、AIの知識を広く浅く有し、

    (1)現在のAIに出来ることと、出来ないこと
    (2)本当にすごいことと、前からあるものの言い回しを変えていること
    (3)もうすぐ実現できなさそうなこと、当面無理そうなこと

これらの最新情報を常にアップデートしながら、実際の現場やビジネスでAIを活用する人がAIジェネラリストです。

一方で、AIエンジニアは、

    (1)AIの理論やアルゴリズムそのもの
    (2)最新の研究動向や論文内容
    (3)Pythonなどのプログラミングスキル

これらのスキル・知識を有し、AIの製品・サービスを作れる人材です。

これだけ見ても、自分がどの人材になりたいかによって、取るべき行動が変わってくるのはおわかり頂けると思います

2. AIジェネラリストのロードマップ

今回は、ジェネラリストにフォーカスします。

<4つのステップ>

    1. 書籍や動画で基礎の基礎を習得する。
    2. AIに特化した資格を取得して、社内での発言力を上げる。
    3. IT部隊とタッグを組んで、社内プロジェクトを企画・推進する。
    4. 転職活動する。

2.1 書籍や動画で基礎の基礎を習得する

これは、タイトルの通りです。
まずは、書籍や動画からの情報収集かあスタートです。
ここでは、初心者にお薦めな書籍をご紹介します。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

マンガでわかる! 人工知能 AIは人間に何をもたらすのか

超AI入門―ディープラーニングはどこまで進化するのか

2.2 AIに特化した資格を取得して、社内の発言力を上げる

次に資格を取ることをお薦め致します。資格取得のメリットをまとめておきます。

  • AI人材育成はまだまだスピードが遅いため、AI関連資格の希少価値が高い。
  • 体系的に効率よく知識を習得できる。
  • AI業界の人間とも、最低限の会話ができる。

ネットで調べると色んな資格がお薦めされていますが、僕は日本ディープラーニング協会のジェネラリスト検定の一択を薦めています。

ディープラーニング協会のジェネラリスト検定(G検定)に最速で合格する方法

資格取得する狙いは、社内でリーダーシップを発揮できる環境を作り出すことです。何故なら本当に重要なのは、資格取得そのものではなく、小さくても良いから一つプロジェクトを企画・推進する実績を作ることだからです。

もっと欲を言うと、資格に合格したら、すぐに社内でアウトプットの場を設けましょう。一番手っ取り早いのは勉強会です。

いまや空前のAIブーム。AI関連の社内勉強会を開くことに対して、異を唱える上司や同僚はいないはずです(いたら、その会社はヤバイ)。

<勉強会を開催するメリット>

  • 人前で説明してアウトプットすることで、資格のために勉強した情報がさらに定着する。
  • 資格保持者であることを社内にアピールできる。
  • 結果として、社内で「AIについて知識がある人」というイメージ付けができ、企画推進力が増す。

2.3 IT部隊とタッグを組んで社内プロジェクトを企画・推進する

社内での環境作りが完了したら、次にやるべきことは、IT部隊とタッグを組むことです。

IT部隊はあなたの申し入れを断る理由はありません。何故なら、むしろIT部隊の方が「AIを使って何かやれ」という上層部の圧力がすごいはずだからです。

でも、「AIを使って何をするか」という一番大事なアイデア出しは、IT部隊だけではなく、実際にビジネスの現場や管理業務で手を動かす人の協力が必須です。

つまり、IT部隊とビジネス部隊が両輪になって初めてプロジェクトは前に進むということです。

ここでは、典型的なプロジェクトを大きく3つご紹介しておきます。

    1. 業務効率化、働き方改革の一貫としてのAI導入
    2. 既存ビジネスや営業活動へのAI導入
    3. AI関連会社やスタートアップ会社への投資等

もしあなたが管理部門であれば1番、営業部部門であれば2番から進めることがお薦めです。

 2.4 転職活動

実績作りが完了したら、いよいよ転職活動です。

転職活動のノウハウは別の記事で書くとしてここでは、どのように転職先を決めるか、その考え方について記載します。新しい職場では、基本的にはこれまでのキャリアとAIとの融合で考えるべきです。その一例を示します。

  • 財務部でファイナンスをやっていた + AI
    ⇛金融機関などのAI金融プロダクトの営業
  • 法務部で弁護士をやっていた + AI 
    ⇛Legal Techを取り扱う会社での開発や導入支援
  • 会計・経理をやっていた+ AI 
    ⇛監査法人でのAIコンサルタント
  • 特定の商品の営業をやっていた + AI
    ⇛ITメーカーやベンダーなどのAI製品の営業
  • 広報などで広告活度をやっていた + AI
    ⇛ AIエバンジェリストとして不特定多数をターゲットにプロモーション
  • マーケティングをやっていた + AI
    ⇛ウェブマーケティング会社

こんな感じです。他にも色々あると思いますが大事なことは、これまでやってきたことにAIという要素を加えるとどうなるか、ということを考えるとイメージしやすくなるということです。

今回の記事はここまでです。

フィジーウォーターを飲み始めたら良いことだらけだったので共有します。


<この記事の対象者>

  • 今飲んでいる水を変えようと思っている。
  • でも色々ありすぎてよくわからない。

<目次>

1. 高級ブランドボトル水フィジーウォーター
2. 硬水と軟水について
3. フィジーウォーターは日本人にちょうどいい中硬水
4. フィジーウォーターはシリカを多く含んでいる
5. フィジーウォーター飲み始めてから起こったこと
6. お薦めのサイズ

1. 高級ブランド・ボトル水フィジーウォーター

フィジーウォーターはフィジーにある帯水層を米国の企業家が確保し、高級ブランドとして米国で売り出しました。

高級ブランディングをしているため、高級レストランやホテルの水としても採用されています。

見るからに高級感がありますよね。正直今までは、「水に高い金払うとかアホじゃない?」と思っていたのですが、人間の体は口にしたもので創られる、ということを最近痛感するようになりまして、この水を飲み始めたら良いことだらけだったので共有致します。

2. 硬水と軟水について

釈迦に説法間がありますが、お水には大きくわけて2種類あります。それは、軟水と硬水です。

それぞれの特徴は下記の通りです。

    【硬水】
    カルシウムとマグネシウムが豊富に含まれていて、口当たりが重く苦みを感じることもある。マグネシウムは、消化器系を活性化させて便通を良くする効果が期待できます。なので、便秘気味の人が改善されるケースもあります。さらに、血液をさらさらにする効果があると言われていて、動脈硬化を予防して、心筋梗塞や脳梗塞といったリスクを減らすことが期待されています。

    【軟水】
    カルシウムとマグネシウムの濃度が低く、まろやかで口当たりが良い。私達が普段飲んだり料理に使われているのは、ほとんどが軟水ですから日本人の口には軟水の方が合うとされております。また、硬水だとお腹を下しやすい人には、軟水がお薦めだったりします。

3. フィジーウォーターは日本人にちょうどいい中硬水

ここまででおわかりいただける通り、軟水と硬水には一長一短があります。

健康面を考えたら硬水の方がいいですが、体質に合わない場合がありますし、毎日口にするものですから飲みやすい軟水の方を選びがちになります。

そんな中、このフィジーウォーターはいい感じに軟水と硬水の中間の中硬水に位置します。

つまり、カルシウムとマグネシウムを十分に取り入れつつ、口当たりはそんなにきつすぎない。速い話が双方のいいとこ取り、というわけです。これだったら、毎日飲んでも全く苦にはなりません。

4. フィジーウォータはシリカを多く含んでいる。

シリカは、人体の毛髪・爪・血管・骨・関節などに含まれている成分です。

<シリカの働き>

  • 免疫力を促進する。
  • 肌の保湿、骨や髪、爪、コラーゲンの再生・構築・補強・維持を手助けしてくれる。

通常は、下記の食物に多く含まれているます。

  • 玄米
  • あわ
  • ひえ
  • バナナ
  • レーズンなど

ざっと見た感じ、それなりに健康に使っている人でないと、好きこのんで毎日食べる食材では無いですよね。

なので、実は現代人には圧倒的にこのシリカが不足しているようでして、僕もその一人でした。毎日口にする水からシリカを摂取することで免疫力を高めて、肌を健康的に保つことができるんです。

5. フィジーウォータを飲み始めて身体に起こったこと


飲み始めて3週間過ぎたことに身体に変化が現れました。

    <2週間目で起きたこと >

  • 快便になった。
  • コーラなどの炭酸水や、糖分の多いジュース系を欲しなくなった。
  • <1ヶ月目で起きたこと>

  • 髪の毛のツヤがよくなった(と、サロンの担当に言われた)。
  • 爪の色に透明感が出てきた。
  • 唇が乾燥してカサカサになることが減った。

これだけでも嬉しかったのですが、個人的にはもっと嬉しかったことがあります。それは、アトピー持ちの妻も一緒にフィジーウォーターを飲み始めたのですが、それ以降は肌荒れがかなり落ち着いて、痒くてかいてしまう、ということが圧倒的に減ったのです。

妻自身も色々な水を試してきましたが、今の所はこのフィジーウォータが一番相性が良いみたいです。

6. お薦めのサイズ

最後にお薦めのサイズについてです。
僕は箱で大量買いをしているのですが、お薦めは330mlです。

理由は、飲みきりにちょうどいいサイズで、コップに移し替える必要がないので楽だからです。そして、何よりお持ち運びにも便利なので、出かける際にも気軽にバックの中にいれていつでも取り出して飲むことができます。

ちなみに、フィジーウォーターはオンラインで購入することができますが、500ml☓6本のお試しパックがありますので、まずはそこから試してみては如何でしょうか。

フィジーウォーター公式ホームページ

価格が高いことは百も承知です。

でも、良いものは良い。

身体は自分にとって最大にして最高の資産です。他のことをちょっとだけ我慢してでも、毎日口にする水には気を使うべきだと思います。

是非、お試しください!

ディープラーニング協会のジェネラリスト検定(G検定)に最速で合格する方法


<この記事の対象者>

  • ディープラーニング協会のジェネラリスト検定(G検定)に合格したい
  • でも、どうやって勉強したらいいかよくわからない

そんな悩みに答えます。
僕は2018年にG検定を受験して1発合格しました。
準備期間は平日1時間、土日3時間で、合計3週間程度です。

信憑性を疑われないためにも念の為、合格証明書を貼り付けておきます。

目次

1. ディープラーニング協会とは
2. ジェネラリスト検定とは
3. 最速で合格する方法
4. 注意事項
5. 時間があったら読んでおいた方が良い文献紹介

1. 日本ディープラーニング協会(JDLA)とは

日本ディープラニング協会(JDLA)は人工知能界隈では有名な東京大学の松尾豊先生が
理事を務められているAI人材の育成に特化した協会です。

引用元:日本ディープラーニング協会 公式FACE BOOK
https://www.facebook.com/jdla123/

ディープラニングとは、人工知能を実現する代表的なアルゴリズムの一つです。

Googleが買収したDeep Mindという会社が作ったAlpha Goというコンピューターが囲碁で人類最強を打ち負かしたことが有名になりました。

そのときに使われていたアルゴリズムがディープラーニングです。

2. ジェネラリスト検定とは

JDLAは2つの検定を主催しています。

それは、ジェネラリスト検定(G検定)とエンジニア検定(E検定)でざっくりした説明はこんな感じ。

    【G検定】

  • AIの基本的な概念や出来ることと出来ないことを正しく理解し、実際の現場で活用できる人
  • 【E検定】

  • 理論を理解し、プログラミングによりAIをそのものを実装できる人

今回はG検定にフォーカスします。

  • 人工知能の基礎の基礎を体系的に習得できる。
  • 名刺にジェネラリストとして掲載できる。
  • 以上の二つを理由に、社内での発言力や企画推進力が増す。

では、早速最速で受かるtめの効率的な勉強方法をご紹介します。

これは、僕が実践して約3週間の準備期間で合格できた方法です。

3. 最速で合格する方法

ネット調べると色んな参考書やスクールを勧めていますが、それには惑わされず、下記の流れで勉強してみてください。

ちなみに順番も大事ですので、守って下さいね。

  • 書籍を読む前に、動画でざっくり全体感を掴む。(2日)
  • 参考書を徹底的に読む。(2週間)
  • 問題集で即答の練習をする。(1週間)

3.1 書籍を読む前に動画でざっくり全体感を掴む。

初学者の方がいきなり書籍を読み始めても、わからなさすぎて挫折します。まずは概論について講義している動画を見て全体感を掴むのがお勧めです。

結論から言います。見るべき動画は2つです。いずれも、松尾豊先生が講義なさっている動画です。

3.2 参考書徹底的に読む

動画でざっくり全体感がわかったら、次はじっくりと参考書を読みます。
これも色々紹介されてますが、まずは下記の2冊だけで十分です。

そして、難易度としてもそれほど難しくなく、数学がわからなくても全く問題ありません。
その代わり、2冊の中身は丸暗記するぐらい頭に叩き込んでください。

3.3 問題集で即答の練習をする。

ここまでで、知識のインプットは完了しているので、次はアウトプットの練習です。実は僕が受験したときにはまだ、この問題集は発売されていませんでした。ですので、僕は参考書を熟読したあと、G検定公式の章末問題を数問解いた程度で、試験に臨みましたがそれでもなんとか合格はできました。

ただ、試験時間は2時間で問題数は226問ですので、1問に費やせる時間は20〜30秒です。早く正確に解く練習が必要ですので、問題集を繰り返し解いて、合格を確たるものにしましょう。

4. 注意事項

G検定はオンラインでの試験となります。つまりやろうと思えば、試験中にググったり、参考書で調べることは可能ですが、それはお薦めしません。理由は簡単で「そんな時間無いから」です。

既述の通り、1問にかけられる時間はわずか30秒ですから、わからない、もしくは不安な問題に直面したら速攻でスキップしましょう。確実に獲れるところを瞬殺で終わらせて時間を稼いだ後に、わからない部分を冷静になって考えることがポイントです。それでも調べている時間はありませんので、どの問題を捨てるかが大事なポイントになります。

5. 時間があったら読んでおいた方が良い文献紹介

以上で今回の記事でお伝えしたいことは終わりなのですが、時間に余裕がある方でプラスα読んでおくとより理解が深まる参考書を挙げておきます。

上記の二つは、JDLAが推薦書として挙げているものです。
AI白書は何といってもVolumeが多いですが、主に時事ネタがと問われるのでそこを重点的に読んでおきましょう。

深層学習は、正直、G検定の範囲を越えて、E検定の範囲に突入していると思われますが興味のある人は最初の数ページだけでも読んでおくと良いと思います。

AI人材の種類とざっくりとした年収について解説しました

<この記事の対象者>

  • AI業界で働きたいけど、どんな職種なのかわからない

そんな方に向けて、AI人材の種類とざっくりとした年収の目線を纏めました。
AIジェネラリストはこれから圧倒的に人手不足になるので、今がチャンスですよ、というお話です。

1. AI人材の種類と年収

一言でAI人材と言っても色々有ります。
理系専門でしょとか、超頭いい人じゃないと仕事にできないんでしょ、と思っている方がいますが全くそんなことは有りません。
むしろ全体で見たら、理系職以外の方が多いです。代表的なものを挙げてみます。

  • AI研究者
  • AIエンジニア
  • AIコンサルタント
  • データサイエンティスト
  • AI営業

1.1 AI研究職

AI人材の中でトップに君臨するのがAI研究職です。

この職につく人達は、大学や大学院でAIを研究テーマとして取り上げて、博士号もしくは最低でも修士を取得している人たちがほとんどです。

  • 最新の研究動向を把握して、理論的な課題を特定する。
  • 新しいアルゴリズムを提案して、論文や学会で発表する。



早い話が、AIの根幹となる新しいアルゴリズムを提案する人達です。

こういう人たちがどこで働いているかというと、大学院に身を起きながらスタートアップ会社を企業するか、GAFA(Google, Amazon, Facebook, Apple)に引き抜かれている場合がほとんどです。

彼らの年収は正直青天井です。日本は残念ながら、まだ研究者に対して高収入を提示する文化が馴染んでませんが、海外の場合は年収5000万円からすごい場合だと、年収1億円を超えるケースも有ります。

革新的なアルゴリズムの特許を取得して、それを独占的に製品化できれば、莫大なお金が動くわけですから、優秀な人材には湯水のごとくお金を使うのでしょう。

1.2 AIエンジニア

AIエンジニアは、AI研究者が提案したアルゴリズムを実際にプログラミングで実装する人達です。

  • AIアプリやサービスを作ることができる。
  • 機械学習やディープラーニングのモデルを作って、プログラミングができる。

日本ですと年収は800万円 〜 1000万円、海外ですと1000万円〜1500万円が相場といったところです。
よくあるパターンとしては、元々プログラマーやITエンジニアだった人がAIのアルゴリズムを習得してAIエンジニアに転身することです。
全くの初心者が一生懸命勉強をして、AIエンジニアになっているケースももちろんあります。

1.3 AIコンサルタント

ビジネスを熟知し、実際の現場でAIの機能を最大化するのがコンサルティングの役目です。

  • 自社のAI導入の企画・立案
  • AIを導入したい顧客へのアドバイス
  • 働き方改革のサポート

年収はピンキリな部分はあるのですが、600万円〜1200万円といったレンジです。
これはコンサルタント職の人がAIに特化した働き方改革のアドバイスをする場合もありますし、社内で名乗りを上げて社内革新を起こそうとする人など種類は様々です。

1.4 データサイエンティスト

データサイエンティストはデータから未来を予測したり、AIが導き出した答えを使って経営方針や今後の戦略を打ち出す人です。

  • 大量のデータ(ビックデータ)から意味のあるデータやそのパターンを見つける。
  • 統計学などで、ビックデータを解析して未来を予測する。

マーケッターやデータアナリストなどが、データサイエンティストと呼ばれていることが多い。

手前みそながら、僕も現在はこの領域に身をおいています。

年収は600万円~1500万円といったレンジです。

1.5 AI営業

自社の製品を熟知して、特定のターゲットに対して売り込みを行う人です。

  • AI製品を熟知し、顧客に対するプロモーションを行う。
  • 顧客のニーズの調査。

年収のレンジでは、500万円〜1000万円といったところです。

こうやって見てみると、最初の2つは置いておいて残りは全部理系とかは関係ないですね。

むしろ、今まで自分が積んできたキャリアにどうやったらAIを導入することで付加価値を作れるか、というのが大切だと思います。

元商社パーソンが語る。飲みにケーションをすれば職場仲間と働きやすくなる、は嘘。

<この記事の対象者>

  • ぶっちゃけ職場での飲み会ってあんまり面白くない。
  • でも、飲みにケーションは大事だと思うからとりあえず顔を出すようにしている。
  • 結果として、慢性的に疲れ気味。

結論です。

目的の無い飲み会はやめましょう。ほとんど意味がありません。

<この記事の目次>
1. 飲みにケーションという名の愚痴大会。
2. 飲み会に行かなくても信頼は失われない

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副業を始めたい人へ。1日2時間創出するのは簡単ですよ。

今回の記事は、どうやったら副業などの新しいことに使う時間を増やしていくか、というお話です。

結論から言うと、1日2時間を創出するのは簡単です。

<この記事の対象者>

  • 副業やりたいけど、現職の仕事の生で時間がなさすぎる。
  • 将来もっと稼ぐために、自己投資の時間が欲しい。

<目次>

1. 新しいことへの時間を創出する方法は2つしかない。
2. 無駄な時間を徹底的に削除する。
3. 起きている時間自体を増やす。(結論:多層性睡眠が有効)

“副業を始めたい人へ。1日2時間創出するのは簡単ですよ。” の続きを読む

相手を褒める効果を最大化する方法(直接褒めるのは逆効果)

<この記事の対象者>

  • 部下をモチベートアップさせたい。褒めたりしているのだが、どうも効果が感じられない。
  • 人間関係が上手くいかない。でも、環境を変えることができないのでなんとかしたい。

<この記事の内容>

  • 1. 間接的に褒めるのが一番効く。
  • 2. 注意 やってはいけないシリーズ
  • 3. 番外編 土台作りのコツ

“相手を褒める効果を最大化する方法(直接褒めるのは逆効果)” の続きを読む

Pythonの基礎が学習したいならPyQ一択で良い

  • Pythonの基礎を習得したいけど、どれが最適な方法なのかわからない

そんな悩みに答えます。

< この記事の対象者>

  • Pythonを使って、機械学習やWebアプリやデータ分析ができるようになりたい。
  • でも、Pythonに触れた事がないから、とにかくPythonの基礎知識を手っ取り早く学びたい。

“Pythonの基礎が学習したいならPyQ一択で良い” の続きを読む