【徹底取材】機械学習エンジニアをAidemy(アイデミー)で目指せ!AI(人工知能)業界で働き出すための方法・考え・疑問に答えるために現役機械学習エンジニアのAidemyCEO石川さんに聞いてみた…!!!

Aidemy(アイデミー)CEOの石川さんにインタビューをしました!

楽しかった…(๑>◡<๑)!!!

AIプログラミング、機械学習エンジニアなどは、特に人材足りていない現状がある中で、Aidemyのサービスを通じてデータサイエンティストとしてのキャリアを目指すための方法をお伝えします。

(スマホアプリ対応は行われるとのことです!to 質問者さん!!)

AidemyCEO石川さんはAidemyで何がしたいのか?

エンジニアのためのグロービスを作りたい。

そう考える石川さんは、Aidemyを通じて・・・

「Aidemyは世界No.1のラーニングサービス&機械学習エンジニアの登竜門にしたい。

エンジニアのためのグロービス(エンジニアのためのキャリアアップ)で、日本の大企業1万社全てに20万人機械学習エンジニアが在籍するようにしたい。

2019年に英語版のaidmey(アメリカ・インド)に海外展開していきたい。」 と伝えてくれました。

機械学習エンジニア・IT人材・先端IT人材の不足が叫ばれる中で、エンジニアが市場価値の高い技術者として価値を高めるための学びの場、成長することが出来る場としてAidemy(アイデミー)を捉えると良いかもしれません。

2020年に向けてのキャリアを20代から考える良い時期とも言えますね。




機械学習エンジニア・AI(人工知能)エンジニアのなり方

  • 人工知能超スパルタ家庭教師コース
  • 受講料は無料(選抜課題有り)
  • 毎週課題を課して、1秒でも遅れると即中退
  • 半年後にQiita記事で1,000Conributionしないと中退
  • 卒業者にはAIエンジニアとして仕事紹介。
  • 最後の仕事紹介/人材紹介でフィーを頂くイメージ。
  • 完全な成果報酬制/結果にコミットとしたビジネスモデルで勿論海外進出も。

以前、石川さんは上記のようなイメージ感でAidmey(アイデミー)を展開していくとTwitterでつぶやいていましたが、実際のところはどうなのか?

特に、機械学習エンジニアを目指す上での疑問に答えて行きますね。

AidemyCEOに質問してみた

AidemyCEOの石川さんにインタビューした内容を載せています。

1.Aidemyを受講したのちにAiエンジニア・機械学習エンジニアになれるのか?

Aidmey(アイデミー)では受講者の3人に1人がAI(人工知能)関連の仕事に活かして、それ以外の今後AI関連の仕事、案件受託に注力していく。

特に、機械学習エンジニアはプロダクトベースで開発もできる人材が求められる傾向にありエンジニアの技術力に機械学習スキルを積み重ねられる技術者

2.年収比率や仕事の初期内容などキャリアの方向性

日本最大級の求人検索エンジン「スタンバイ」の「プログラミング言語別 平均年収ランキング」にあるように1位Pythonの約651万円と同程度の年収比率になります。

近年の就職、転職市場の動きから見ても、Web系にはpythonを書けて機械学習に得意な人は30歳以上では少なく、20代からしっかりと努力すれば市場価値の高いスキルを身につけられる。

背景には「機械学習のスキルが求められ始めたのがここ5年である点」が挙げられ、20代、30代など年齢の区別なくほぼ多くのエンジニアが未習得の技術領域となり、20代でエンジニアとしての今後のキャリアを考えるなら、当然、機械学習エンジニアとしての方向性を考えた方が良いですね。

3.Wantedlyほか求人転職サイトでAI業界は目指せるものなのか?

可能です。

プロダクト制作+機械学習スキル+Ruby・Railsの知識 => エンジニアとしての知識、経験もありきでAI(人工知能)関連技術を持つエンジニアが強い。

機械学習に関する素養を持つフロントエンジニアが価値比率が高い。

4.Aidmeyを起点にAIベンチャー・AI企業など紹介できるのか?

Aidemyプレミアムプランを受講された方をWeb系企業を絞って10企業程度(日本を代表する企業)へ転職、就職支援している。

特に大企業といった領域でも求められるエンジニアとしてのスキルセットを持った人材育成に対して強みを持っているのがAidemyです。

コンプラ的に企業名は出せませんが、いわゆるみんなが知っているIT系大企業を想像していただければ…。
当然、Aidemyには無料カウンセリングもありますから、その時にクローズで質問するのは全く問題ありませんよ。




5.機械学習エンジニアは、旧来のエンジニアとは全く違うのか?(データサイエンティストではない)

ものづくりのためのエンジニアリングからデータ解析のためのエンジニアリング。

といった具合で、前提として機械学習エンジニアは「AI(人工知能)に機械学習をさせて、データを取得しながらプロダクトに反映させる技術者」なので、プロダクトベースからデータ解析のための技術者になるイメージを持つと良いと思います。

また・・・

  1. 機械学習エンジニア => プロダクトベースで開発もできるエンジニア
  2. データサイエンティスト => 文系ベースのデータ解析ができるマーケッター

くらいの違いがあります。

6.文系で全くの数学・プログラミング初心者がAIエンジニア・機械学習エンジニアを目指すのは無謀ですか?

Aidemyでは数学不要に近い表現をしているが、数学がわからなくても機械学習自体はできる。大学初級レベルの数学力があった方が良い。

興味深い例として、自動車の運転はできるが、なぜ自動車が動くのかはわからないけど運転できる。そんな感覚と機械学習は似ているとのこと。

機械学習の実装から入り、手を動かしその後、疑問を学習していった方が良いでしょう。

7.企業のビッグデータを解析し、商品やサービスの改善に役立てる「データサイエンティスト」が人気だ。2020年には4.8万人不足する見込み…?

日経新聞でデータサイエンティストの不足について言及している記事がありました。

石川さんいわく、エンジニアは100万人(労働人口の2%)しか存在しておらず、先端IT人材が今後人が減少して行く日本において、機械学習エンジニアがリーダーシップを持って自動化に向けた行動を取れる可能性について言及していました。

確かに、日本の人が少なくなっていく事実は変わらず、また、増えていく算段もつかない以上AI(機械学習)による自動化(RPA技術など)の発展と、その拡大に影響を与える機械学習エンジニアを目指すのはより良いキャリアを得る上で重要だと感じました。

現役機械学習エンジニアに本音を聞いてみた

一般に松尾さんがいる日本ディープラーニング協会の資格は学習した方が良いのか・・・?と疑問が湧いたので質問してみました。

結果・・・

=> 資格よりもプロダクトを作った事実が重要。
・自分でプロダクト作り
http://deep-face.tokyo/ |web系企業へ転職するなら良い。

=> kaggleで入賞してみる
https://www.kaggle.com/ |入賞した事実があると良い。

もしくは、Aidemyで学習して未経験orベンチャーなどでAIエンジニア・機械学習エンジニアとして経験を積む。といったぐあいでした。

資格、よりもプロダクトを作成し、具体的にどう作ったのか?今後どうブラッシュアップしていくのかなどを「話し合える人材」であることがより重要です。とのことでした。

Aidemyを使いたい人に向けた言葉

最後に、石川さんにAidemyを使いたいだろう人に向けたお言葉を頂きました。

機械学習ができるエンジニアが極めて求められていて、市場価値の高い技術者になるための機械学習スキルをaddonでつけることが、重要。無料カウンセリングを受けた4人に1人程度は受講をしているので、興味があればぜひAidemyを利用して欲しい。

とのことでした。ご興味ある方はぜひAidemyを利用してみてください。




アルゴリズムメディアを作るためにも機械学習エンジニアが必要…?

株式会社会社リブセンス代表取締役社長 村上 太一さんがQiitaで「アルゴリズムメディア化するIT業界」という記事を出されていました。

アルゴリズムメディアとは?

「アルゴリズムメディア」という言葉。聞きなれないかと思います。はい、私が勝手に作った造語です(笑)。勝手ながら「データを元に、自動的に最適化されていくサービス」と定義をしています。

ハードウェアの進化により、昨今あらゆる情報の蓄積・解析が可能に。どこに居る、どの辺りに住んでいる、といった情報の他にも、サービス利用時の行動ログ。例えばどのくらいスクロールしたか、何秒閲覧しているか、どこをクリックしたか、などなど、知らず知らずに情報が保存されています。

そうしたデータを元に、自動的に最適化されていくサービスを「アルゴリズムメディア」と定義しています。

大量のデータを事実として、ユーザーが求めている情報を機械学習しつつレコメンドするのがアルゴリズムメディアといった具合です。

個人的に今回、AidemyCEOの石川さんにインタビューをした時に一番これは…!と感じた内容に、メディアにもAI(人工知能)による機械学習でユーザーレコメンドする可能性がある。と言及されていた点があります。

 

メディアの形すらAI(人工知能)が激変させる未来がある。

 

この点はブロガーやメディア運営をしている側としてはかなりの驚きがありました。

当然、全てのメディアが大規模化しつつアルゴリズムメディア化する必要はありませんし、2016年のW◯◯◯さんのメディアもAIを利用していたか?というとそんなこともなく、シンプルに長文SEOでしたね。

 

しかし、メディアに限らず私たちの生活の全てをIoTとAIが根源からひっくり返すだろう可能性はもうすでに来ているのだなと強く感じていました。

 

今回のインタビューを通じて感じた点としては・・・

  • エンジニアこそAI業界強く結びついている人間と関わりを持ち、現状がどんな風に推移しているのかをリアルタイムで知るべき
  • 先端領域で動き続けるベンチャーこそエンジニアキャリアを考える上で重要な存在
  • 無知に近い私でもAidemy様はインタビューを受け入れてくれる寛容さがある

といった具合です。

エンジニアとしてのキャリアを考えるながらAidemyさんと関わりを持つのは、胸をはっておすすめできるので、ぜひ新たな知見、理解を深めるための一助にしていただければ。

起業される方もキャラクターが色々だなと感じる今日この頃。さて、次はどこがインタビューさせてくれるだろうか…!!

機械学習エンジニアへ転職、就職する方法

機械学習エンジニアへ就職、転職する方法をまとめています。

詳細はこちら => 機械学習エンジニアに就職、転職する方法|エンジニア/プログラマーが機械学習エンジニア未経験から働き出す知識と準備についてお伝えします