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DX時代におけるIT業界並びにITユーザーに必要な人材 [レポート3/3]

BAISOKUです。


『AI関連 先端技術調査』の続きです(3/3)。 1回目は、『日本の中小企業のIT化に立ちはだかる壁』 2回目は、『中小企業がどのようにAIを活用していくのがよいか?』 に関する内容でした。

今回はレポートの最終として、『AI時代、エンジニアを目指す人が身に着けておくべきことは何か?』について説明しています。 エンジニアを目指す人だけでなく、迎え入れる企業側のスタンスとしても一緒に考えを進めていただければと思います。


AI人材へ、具体的に望むこと


AIの人材には、数学の基礎をしっかり理解しておくことが望まれる。

微分積分、行列、線形代数は必須。ディープラーニングはなぜ微分するのかというのがわかっていないと有効に使えない。


では、数学の何が必要かというと、たとえば行列なら、行列の掛け算について、計算方法ではなく、それがどういう意味で何を表わしているのかがわかっていることが必要。

公式にしても、その意味がわかると面白さが見え、適用できる対象が見えてくることもある。学校時代の数学の勉強をやりなおすのではなく、世の中での活用方法を知るといった感覚。数学嫌いの学生でも、興味をもつきっかけを作ってあげると、はまる学生もいる。




統計学についても知っておくことが望まれるが、要は教え方が大事になってくる。

言語に関しても同様。AIを活用のための言語の文法だけ覚えてもあまり意味がない。アルゴリズムやプログラミングについて基礎の基礎を学んだ方がよい。

AI=Pythonではない。手軽に使えるということで、いま流行しているが、遅くて使えない分野もあるし、この先また新しい言語が出てくるかも知れない。


今や経営は、科学でやる時代である。儲かっている会社はみな科学的に経営している。

ちゃんと経営のことがわかって、ITがわかって、AIの基本くらいがわかっている。

そういう立ち位置で入社してくれば経営者は助かるだろう。自社の経営に口出しするまではいかないにしても、まずは当社のような外部のサポート企業とのインターフェイスができるだけでも意味はある。



AI時代、エンジニアを目指す人たちへ


AIを何のために使って活かしていくのか?の明確化が必要である。

そこは、エンジニアにとってはやりがいにも繋がるところだが、下手をすると、AIはブラックボックス的なところが強く、データを放りこめば誰がやっても同じ答えがでてくるので、AIに投入するためのデータの加工屋になってしまう。


AIはブラックボックス化しがち?

なので、エンジニアとして、自分は社会の中でどんな役に立つのか?を考えるのが、特にこれから大事になる時代だと思う。

今までは、会社に入れば、会社があれやれこれやれと言ってくれた時代だったので、それがイヤなこともあるけれど、楽だったとも言える。これからは自分に主義主張をもち、自分から率先してやらないと、そうでない人は必要がなくなってくる。

学校でのエンジニアの育成に関して、社会が求める人材となるためには、まずは社会の現実を伝えることが必要ではないかと思う。経営とは何かを知らないと経営者になれないし、自社や顧客の経営者に対して提案もできない。経営者になる前でも、組織というものがどういう目的で存在しているかを知らないといけない。

実際、中小企業の経営者にコストの意識をしているか?と聞くと、ほとんどがそうでないと言う。コストがわからないと利益もわからない。売上はお金が入ってくるからわかるが、売上はわかっても利益がわからないと儲かっているのかどうかがわからない。今日、利益を出すぞと思って仕事を始める人は少ない。


会社の仕組みや、お金に関して、売上、利益、コストがあって、コストにはこんな種類があるというようなコストの仕組みはしっかり知っておくべきである。これをわかっていないと、新規投資も的確にできない。どれだけ利益をあげるために、どれだけ投資するかという正しい判断ができない。


お客様の業務は、いくつかのパターンに分かれる。それらを学生時代に少しは知っておくべきだと思う。


たとえば、製造業ならどんな仕組みで成り立っているのか、受発注のこととか、日本の商慣習だとか、現場のビジネスの流れのようなものを知っておくことが大事であると思う。

当社の夢

当社は、社員に卒業させる会社で、起業の支援もしている。 当社のやっているやり方はたぶんどこもやっていないと思うので、地方にも広げていきたくて、それを若者にやってもらえないかなと考えている。



地域を活性化させるには、その地域の企業がしっかり立ち上がり、大きくなれば雇用が生まれる。ITを活用して地域再生や地方活性を図り、起業そのものもITの側面で支援していきたい。

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