AIをつくるには、2種類の「人」が必要だ
コメント
注目のコメント
AIが新たに必要とする人は、２種類どころではない。
あらゆる職業がAIと掛け合わさる。そして、既存の役割とAIが掛け合わさり、あらゆる業界に仕事が生まれる。仕事を見直す必要があるからである。
例えばAIを活用するときに、法律家が必要になる。AIは、既存のルールを不要とし、新たなルールを必要とする。これを既存の法規や統治の仕組みとの整合性を取りつつ行うには、法律の専門家が必要になる。ただし、従来の法務の領域に留まり続ける人には、この仕事はできない。AIという新たな可能性の意味や役割をしっかり理解しつつ、ルールの世界をアップデートする必要がある。これは、既存のあらゆるルールに及ぶため、膨大な仕事を生み出す。
私は大企業の研究所に勤めているが、この研究職の中でも同じ事が起きている。日立には、鉄道や建設機械やプラントから金融、公共システムまでの幅広い研究者2000人以上いる。このAIが注目されるようになってから、それぞれの「専門分野×AI」の研究者/専門家への需要が急増し、大量の仕事が生まれている。結果としてほぼ全研究者が、「既存の専門分野×AI」の研究者にアップデートされつつある。
あらゆる分野で、このようなことが起きている。もちろん、この「既存×AI」という流れをいち早く掴める人と、「既存」の世界にできるだけ留まり続けようとする人はいる。ただし、前者を求める需要はどんどん増え続けるという経済原理によって、後者は自然に淘汰される運命である。
だから、すべてのビジネスパーソンは、早く頭を切り替えて前者を目指す方がよいと思う。・数理的な処理が得意な人
・プログラミング的思考ができる人
が必要とのこと。
これは端的に言うと、作る人と使う人、と言いかえることもできるでしょうか。両方、プロフェッショナルが必要です。どちらかでは片手落ちのことも。
F1に例えるとわかりやすいでしょうか。F1のメカニックとドライバー、両方一流が揃って初めて勝つことができます。マジレスすると、これくらいの種類の人が必要
①ニーズホルダー (AIで解決したい課題を持つ)
②プロダクトマネージャー (方針・予算・進捗管理)
③アーキテクト (ニーズを整理して実現方法を選択)
④エンジニア (AIのアルゴリズムを組合わせて実装)
⑤研究者 (AIのアルゴリズムを開発する)
⑥アノテーター (AIの学習データを作る)
⑦法務 (AIの学習データの取り扱いを判断)
…今まさに募集要項を作成中 (笑
