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機械学習エンジニア以外の「人(非技術者)」が機械学習を学び「AI(人工知能)活用できる企業」にする理由

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機械学習エンジニアが機械学習スキルを習得する必要がありますが、それ以前に「機械学習スキルを知識として獲得した第三者が企業内部にいる必要性」を伝えます。

機械学習エンジニア以外の「非技術者」が機械学習スキルを知識として獲得する必要性

株式会社ダイキンが2020年までに700人程度AI(人工知能)に関するスキル・知識を保持した人材をエンジニア・非エンジニア層に用意することを決定していますが、その背景にこんな疑問がありました。

 

機械学習スキルはエンジニアが保持するだけで良いのでは?全社的に獲得させる必要がどこにあるの?

 

経営資源のバランスから見て、機械学習エンジニア・AI(人工知能)エンジニアにだけスキルを学習させれば、基本的には問題が無いように思えます。

しかし、機械学習を用いて業務効率化を狙う場合、全社的に機械学習スキルを獲得している母集団がいなければスムーズに問題を定義し、解決するまでのスキームを構築できない問題が生じます。

機械学習エンジニア側の課題

機械学習エンジニアがAI(人工知能)を通じて機械学習を行う上で重要な点は「現場が抱える問題を明確に”定義”し、解決するための技術を提案すること」です。しかし、現場レベルでの理解が浅いエンジニア側はどうしても現場が抱えるコアな悩み・問題を理解・定義することができない傾向が強いです。

その為「現場の課題が何かを明示的に言語化し、共通課題とするだけの翻訳作業」が必要になります。

課題を設定し、その課題を解決するための技術選定だけでかなりの時間が必要になるので機械学習エンジニアは「現場レベルでの課題を定義する言語化能力&課題定義力」が重要になっていきます。

この点から、もしかしたらエンジニアと現場とを媒介するカタリスト(「媒介する者」の意で、チームラボが独自に用いている役職名。作品制作に関与するあらゆる人を繋げ、コミュニケーションのハブとなる立場を指す。)が必要になるのかもしれません。

エンジニア側に高度なコミュニケーション能力を求めても大丈夫なら、その限りではありませんが・・・。

現場(非技術者)側の課題

現場(非技術者)に対して上司が「日頃感じている課題をメモってエンジニアに渡してね。」と言われて、素直にこれが自動化したら楽チンだなーと感じた課題をエンジニアに投げかけます。

ですが、この時点で・・・

  • 非技術者であるため、現行の技術では代替不能な事柄を解決してほしいと頼んでしまう|知識が無い
  • 機械学習するための「データ」が十分に集まっていないため、エンジニア側が対応できない

と言った問題が生じます。

機械学習に関するスキル・知識がないままにAI(人工知能)がなんでもできるのでは?と荒唐無稽な課題を設定し、何もできない状況に陥ってしまいがちです。

先ほど、カタリスト by TeamLabの話をしましたが「技術者と非技術者との共通言語」が存在しない点をどうにか解決していかなければ、なかなか全社的に機械学習を用いた課題設定と解決へのスキーム作りは難しいと言えます。

 

そのため、株式会社ダイキンでは非技術者以外にもAI(人工知能)・機械学習スキルを与えることで「全社的に機械学習を通じた業務改善を行うための素地を作る計画」を実行していると言えます。

機械学習が企業に利益を与える理想的なあり方

参照|https://www.slideshare.net/masaoikeya/170930

イメージとしては「共通の課題に対して基礎的な理解を持ち、話し合いを通じて課題設定、解決までの道のりを作れる集団」を作り上げることという感覚です。

言うのは簡単ですが、非技術者にまで理解をさせるとなるとコストも高く、また数理的な理解も必要となる機械学習スキルの場合は、非技術者には個別のケースに関して理解を深めさせ考えさせるパターンの方が良いのかもしれません。

 

重要なのは「集団として課題を似たような視点から考えられること」です。

 

必ずしも技術に対して理解を深めるのではなく、現状生じている課題に対してさらに改善できる事実を見つけ、課題化し、明確な答えを機械学習を通じて行えるかを考える必要があるでしょう。

その点において、Teamlabのカタリスト(コミュニケーションのハブとなる人)を中間に置くことで、最適化できるのかもしれません。エンジニア集団の場合はなかなか難しいかもしれませんが・・・

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

 

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