文系AI人材になる

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著者紹介

概要

これまでAIの世界は、理系の人材がリードしていた。だが、AI技術が普及した今日、AIを“どう作るか”から、“どう使いこなすか”へと比重が移りつつある。今後、出番となるのは、ビジネスの現場を知り、AI活用に長けた「文系AI人材」だ。本書は、こうした人材になるためのノウハウを、専門用語を極力使わず、わかりやすく説く。

要約

AIは「作る」から「使う」へ

 少し前までのAIの世界は、理数系や技術系の「理系AI人材」が引っ張っていた。

 しかし、AI技術が一般化した今では、AIを「どう作るか?」よりも、「どう使いこなすのか?」の方が課題になりつつある。

 そこで重要になるのが、ビジネスの現場も知っている「文系AI人材」だ。

楽にAIを作るための3つの選択肢

 実は、この数年でAIの構築環境が発展し、以前よりもAIを作るのが楽になってきている。

 そこそこの精度のAIであれば、熟練レベルのAIエンジニアやデータサイエンティストがいなくても、AIは作れるようになってきたのだ。

 数年前までAIは、ほとんどスクラッチ(ゼロから新たに作ること)で作られていた。しかし、今では、次の3つの選択肢がある。

・「コードベースのAI構築環境」で作る

 AI用のコードを書くことが前提のAI構築の支援環境を使う。プログラミングコードを書ける人向けのサービスで、コードを書く必要がある。だが、AIを作る上で必要な補助機能が用意されており、スクラッチでAIを作るよりも格段に楽。

・「GUIベースのAI構築環境」で作る

 プログラミングコードが書けない人向けのサービスを使う。AI用のコードを書く代わりに、GUI(グラフィカル・ユーザー・インターフェイス)を操作してAIを作ることができる支援環境だ。

・「構築済みAIサービス」を使う

 このサービスは、自らAIを作らずに、すでに作られたAIを利用するもの。「チャットボット」「画像認識」「音声認識」などのAIを、グーグルやアマゾンなどが提供している。

AIを作るのか、使うのかの判断能力が重要に

 上記3つの選択肢には、それぞれ特徴がある。

 「コードベースのAI構築環境」はカスタマイズ性が高いが、扱うのが比較的難しく時間がかかる。それに比べて「GUIベースのAI構築環境」は、カスタマイズ性がやや劣るが、簡単で早い。「構築済みAIサービス」は、より簡単で導入までの時間も早いが、カスタマイズ性は低くなる。

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