AI人材の不足――。昨今いたるところでよく耳にする言葉です。AIをつくれる人や使える人が需要に対して不足している状況を指しています。ここではAI人材の不足とは具体的にどのような状況を指すのか、詳しくはどういった人材が不足しているのかについて書いていきます

AI人材を育成するために日本がとるべきアクションのポイントは、オンラインの教育プログラムをより充実させること、そしてインターンシップを企業と連携して制度づくりすること、です。コロナウイルスのパンデミックで教育のオンライン化の重要性はこれまで以上に増しています。

「AIを学んで仕事に生かしていきたい」と考えている方がいらっしゃると思います。ではどう学んでいけばいいのでしょうか？　今回は「データサイエンスやAIを勉強する際、大学に通うべきか、オンライン教材で独学すべきか」について考えていきます。

ニュースなどの様々なメディアでよく使われるようになってきたAI、機械学習、ディープラーニングなどの言葉は定義がよく理解されないまま誤った使われ方をしている例が多いです。

今回は、データサイエンスに関わる様々な職種の違いについて説明したいと思います。データドリブンな企業の典型的な業務フローを例に説明していきます。

こうした修士コースを提供する大学は欧米で年々増えており、1年か2年かといった違いはあれ、どこも似たようなカリキュラムの構成になっています。これらは「ビジネスにも明るいデータサイエンティスト」を急造させるプログラムと言えるでしょう。

今回、取り上げるのはフランス発祥のITエンジニア養成学校「エコール42」です。同校は「教師なし、教科書なし、授業なし」という画期的な教育システムで多くのエンジニアを輩出しています。米シリコンバレーをはじめ世界各国にも展開しており、2020年6月には東京校「42 Tokyo」が開校…

データサイエンスの分野は、教科書で詰め込んだ知識とビジネスの現場で役に立つ知識・スキルとの間には大きな乖離（かいり）があります。日本でも企業の理解が進み、現場経験を積ませて能力を測る取り組みがより広がっていけばよいと思います。