今テクノロジーの分野で最も注目を集めているのが、AIの分野です。
プログラムでありながら自律的な学習と判断を行うことができ、時として人間以上に柔軟な働きも期待できる人工知能は、私たちの生活にも当たり前のものとなりつつあります。
そこでエンジニアリングの求人においても、「AIを使えるエンジニア」の需要が急速に高まってきています。
そしてAIエンジニアリングスキル習得のハードルは昔よりもずっと低くなっており、社会人からでも学べるという話もよく聞きます。
しかし、いわゆるAI人材というものはそもそもどのような技術を持つ人間のことを指しているのかや、企業が求めるスキルも具体的にはわかりにくいものです。
今回はそんなAIの時代に第一線で活躍できる人材というものは何かということを考えながら、AI人材には欠かせないプログラミング言語もご紹介していきます。
記事のもくじ
AIの時代とは
人工知能が世の中の主流になる時代は、すでに到来しています。スマートフォンに内蔵されたsiriや、スマートスピーカーの存在は、私たちが一昔前に思い描いていたロボットやAIに限りなく近いイメージでしょう。
また、Amazonなどのショッピングサイトのレコメンド機能や、チャットボットによるアシスタント機能など、活躍の場は多岐に渡ります。
なぜAIへの注目が集まっているのか
AIへの注目が集まっている理由としては、上述のようにあらゆる分野での活躍が期待できるという点が大きいでしょう。
人間がこれまで担当してきたタスクのほとんどをAIが代替できるともされており、各業界ではどのようにしてAIと人間の役割分担の割合をシフトしていくかという議論も高まってきています。
そしてAIの汎用性が高まってきたと同時に、AIの運用が以前よりも飛躍的に簡単になってきていることも注目を集めている要員として大きいと言えます。
これまではAIに限らずプログラムを組む場合、コマンドを書き出していくところから始める必要があり、それには膨大な知識とスキル、そして時間を要していたのです。
しかし今ではコマンドが定型化され、比較的平易なプログラミング言語でもAIのプログラミングを行うことができるようになりました。
すでに存在するコードをまるでブロックのように組み上げるだけで、AIを生み出すことができるのです。
AIが得意とするタスク
人工知能はこれまでのプログラムとは違うとは言われるものの、基本的には人間が人工的に生み出すプログラムであることには変わりないという点は留意しておくべきでしょう。
そのため、AIもどちらかと言えば作業系のタスクの処理を得意としています。
商品の品質チェックや暗記、過去のデータを基にした売上予測など、すでにある情報から応えを導き出せるのが、AIの特徴です。
また、どれだけ酷使してもハードウェアが支障をきたさない限り、常に一定のパフォーマンスを維持し続けられるのもAIの強みです。
人間であれば一日8時間働いてあとは休むといったように、一定の労働時間に対してある程度の休養を与えなければ業務に支障をきたしてしまいます。
一方、AIやロボットというものは精神的な疲労というものが存在しないため、定期的にハードウェアをメンテナンスしておけば、あとは半永久的に同じ作業を繰り返すことができます。
この作業効率の高さと、人間的な柔軟性を持ち合わせていることが、AIの最大の強みということができるでしょう。
AI人材とはどのような人物なのか
それでは次に、AI人材と呼ばれる人たちについて考えていきましょう。AIの時代を牽引すると言われるAI人材ですが、具体的にはどのような業務に従事する人のことを言うのでしょうか。
AIに深い見識を持つために
AI人材は多くのメディアで使われるようになっている言葉ですが、これは端的に言うとAIのエンジニアリングを行える人材という意味で間違い無いでしょう。
ただ、単にプログラミングによってAIを構築できるような人材をAI人材とは呼ばないという傾向もあります。
IT Mediaの記事、「AI時代に生き残る人たち 私たちは“AI人材”を目指すべきなのか」では、AIのエンジニアリング能力があるだけでなく、会社や同僚にAIにどのようなことができ、どんな恩恵を享受することができるのかを伝えられる人材をAI人材とするという例も挙げられています。
【AI時代に生き残る人たち 私たちは“AI人材”を目指すべきなのか 】- ITmedia NEWS
もちろんAIに携われるエンジニアのスキルは不可欠ですが、それ以上にAIがどう社会の役に立てるかを見通せる能力のある人材を、社会は求めているということです。
こういった創造力を伸ばしていくことは、一朝一夕の勉強では難しい面もあります。
そのためまずは確実にモノにできるエンジニアリングの力を身につけ、AIに何ができるのかを考えながら付き合っていくのが良いでしょう。
プログラミングから誕生する人工知能
AIは高度なものになると、時として人間や人間以上に知性のある行動を取れるとされています。
ただ、それはあくまでも高度なプログラミングとハードウェアの技術力から生まれたものでもあるため、元をたどれば基本的な仕組みであることも珍しくありません。
実際、現在運用が始まりつつあるAIはデータの効率的な収集や、簡単な売上予測の計算、あるいはチャットボットなどであれば、その会話においてあらかじめ用意された最適のテンプレートを返信するなどの役割を果たします。
AIと聞くと尻込みしてしまうような印象を受けますが、気軽にAIを扱える時代になっている以上、そのためのスキルを身につけることもそう難しいものではありません。
むしろ、プログラミングを少し学ぶだけでもAIにつながるような技術の片鱗を触れることができるので、より親しみやすくなることでしょう。
きっかけはなんでもいい
AIをしっかりと学ぶためには、まずAIに親しみや興味を覚えることが重要です。
自分が今最もお世話になっている人工知能技術は何か、身の回りにAIが搭載されているものがあるかどうかなど、自分との接点を考えてみましょう。
あるいは、人工知能に任せたい作業や業務が自分にないかを考えてみるのも良いでしょう。
毎日の日報作成を自動化したい、部屋の電気を自動でつけたり消したりしてほしい、メールの返信も自動でやってほしいなど、自動化できそうなタスクは身の回りに溢れています。
人工知能を育てて人間並みの頭脳にしたい、という野心的な願いも夢があって良いのですが、まずはなんでもない、1分あれば人間でもできるような、些細なことを自動化する目標を立ててみるのがオススメです。
AIと親和性のあるプログラミング言語とは
そんな小さな一歩を踏み出すのに必要なのが、自分が学ぶプログラミング言語の選択です。
スキルが身につけば複数の言語を使えるようになることも有用ですが、まずは１つの言語を極めることが、モチベーションを維持しつつスキルアップするための近道です。
AI開発「にも」使えるプログラミング言語
現状、AIの開発には専用のプログラミング言語ではなく、すでにポピュラーな言語を用いて人工知能に応用していることがほとんどです。
あくまでもAI開発に使えるプログラミング言語ということで、学習の途中で人工知能への興味が薄れたとしても、違った開発に応用できるのは嬉しいポイントです。
AIのプログラミングに最適の言語
それでは最後に、現在AIのプログラミングにおいてポピュラーな言語をいくつか紹介しておきます。
AIのプログラミングに最適の言語1: Python
１つ目はPythonです。
この言語は人工知能の開発においては最もポピュラーですので、一度はその名前を聞いたことがあるという人も多いでしょう。
Pythonが多用される理由としては、まずライブラリの充実度にあります。
初期にPythonに携わっていた研究者たちが計算を行うためのライブラリを早い段階から充実させてきたため、その道の研究に携わる人も先人に乗っかる形を繰り返していったのち、今では世界中に利用者が生まれることとなりました。
現在でもユーザーコミュニティが充実しており、日々活発な情報交換も行われているので、初心者にも優しいとされています。
AIのプログラミングに最適の言語2: R
R言語はPythonの前世代と呼ばれる計算用の言語ですが、まだまだ利用するメリットはあります。
RはPythonに比べてパッケージが充実していると言われています。パッケージというのは世界中の人が開発したアルゴリズムのことで、Rはそれを丸ごとダウンロードするだけで導入が可能になるという拡張性を備えています。
Pythonも徐々にその差を埋めつつあるようですが、選択肢としてはR言語も悪くありません。
AIのプログラミングに最適の言語3: C
C言語はプログラミング言語の中でも歴史が古く、複雑なものとされています。
が、それだけにスキル次第で無限大の可能性を秘めているとされ、愛用する人は少なくありません。
C言語でAIの学習を進めていく理由としては、ハードウェアを念頭に置いた開発ができるという点です。
C言語はOS開発にも使われることが多い言語ですが、その理由はハードとの相性の良いコーディングによって、その機械の高速化やエラー発生率の低下にも繋げられるためです。
AIもまたハードウェアありきで開発を進めることの多い分野であるため、プログラム以上のことを人工知能の分野で挑戦してみたいという人は、こちらの言語がオススメです。
おわりに
AIは身近にあふれたハイテク技術ですが、その分学びやすくなったテクノロジーでもあります。
AI人材というのもまた天才的なサイエンティストではなく、ごく一般的なエンジニアのスキルを持った人物のことを指しており、必要以上にプレッシャーを覚える必要はありません。
自分のAIへの好奇心がどういった分野に触れるのか、色々と試しながら学習を進めていくと良いでしょう。
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