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時代が求めてる!「AIコーディネーター」に必要なスキル4つ

顧客とコミュニケーションをとるイメージ

最近は本当にAI(人工知能)という単語を耳にする機会が増え、洗濯機やエアコンなどAI(人工知能)搭載のものがリリースされていますよね。しかし、開発の現場では専門の技術者の数も足りておらず、顧客と開発者をつなぐ「AIコーディネーター」もまだまだ認知されていません。

また、日本に関しては中国やアメリカと比べてAI(人工知能)分野は遅れています。ですから国際競争という意味においてもより力を入れていきたいところ。

そこで今回は、このようなこのAI(人工知能)を使ったものを開発する際に欠かせない人材、AIコーディネーターとはどのような仕事なのかや、また、AIコーディネーターになるために必要なスキルについてお話ししましょう。

AIコーディネーターとはどんな仕事なのか

AIコーディネーターのイメージ

そもそも、AI(人工知能)を使った仕事というとAI(人工知能)エンジニアという仕事がありますよね。こちらは主にAI(人工知能)のプログラミングを行うのが仕事であり、現在企業が求めているAI(人工知能)系の人材の1つ。

なお、海外では高収入で雇い入れていることでも有名な仕事でもあります。では、そんなAI(人工知能)エンジニアに対してAIコーディネーターとはどのような仕事なのでしょうか。

こちらは簡単にいってしまうと、AI(人工知能)を使った製品を開発してほしい顧客と、実際にプログラミングして開発するAI(人工知能)エンジニア。この両者をつなぐ役割をになう調整役をする仕事です。

こう聞いてしまうと別にプログラミングをしてAI(人工知能)を作っているわけでもないのだから、重要な仕事ではないのでは?と考える人もいるでしょう。

しかしそれは違います。なぜなら、AIコーディネーターがいなければ顧客が望んだAI(人工知能)を作り上げられないからです。

考えてみればよくわかるでしょうが、顧客が考える製品とAI(人工知能)エンジニアが考える製品は同じとは限りません。

どんなに優れた製品をAI(人工知能)エンジニアが作ったとしても、それが顧客が考えるものでなければプロジェクトとしては失敗。そうなれば顧客からお金をもらうことができず、開発費は無駄になってしまうでしょう。

信用を失いますし、まさに泣きっ面に蜂の状況ですよね。

ところが、ここにAIコーディネーターがいれば以下のような仕事を行うことで話が変わってきます。

  • 顧客のニーズを把握する
  • ニーズから適切な製品設計を指示する
  • 学習データをどのように作っていくのかを決める
  • 場合によっては方針転換も行う
  • 顧客と意思疎通を行う

と、上記であげたように、AIコーディネーターは顧客と、どのようなAI(人工知能)が欲しいのか話し合いを行いニーズを把握。そして、それをAI(人工知能)エンジニアに伝えて、適切な設計でプログラミングを行うことで顧客の望んだ製品を作り出すことができるのです。

なお、AI(人工知能)を作っていく過程でもAIコーディネーターは深く関与します。

そもそも、AI(人工知能)を作っていくには適切な学習データを用いて、学習させることが重要です。

これは学習データに問題があったり、学習の方向性が間違ってしまうと、うまく望んだAI(人工知能)にならないため。したがって、顧客の望むAI(人工知能)を作り出すためにAIコーディネーターは、学習データをどのように作っていくのかなどを決定します。
また、作っていく過程で問題なければよいのですが、万が一方向性が間違っていると感じられたり、進捗状況が芳しくないときには方針転換を行う必要があります。さらに、開発状況や進捗に変化があれば顧客とも話し合い開発を進めていくのです。
この他にもAIコーディネーターは予算の調整なども行います。

と、ここまでの説明を聞いていただければいかに広範囲に仕事が及んでいることがわかるでしょう。

実際にAIコーディネーターがいなければ開発が進まないので、オーケストラの指揮者のような立ち位置といってよいかもしれません。

AIコーディネーターに必要なスキル

AI開発のイメージ

それでは、次に、AIコーディネーターに必要なスキルについてお話ししましょう。AIコーディネーターになるためには、以下のような4つのスキルが必要です。

必要なスキル1:ビジネスマナー

まず一つ目のスキルとして、基本中の基本ビジネスマナーは必要です。

同じくAI(人工知能)を作っていくAI(人工知能)エンジニアに対して、AIコーディネーターは顧客と話し合いを行います。

そのため、一般的なビジネスマナーをしっかりと理解しておきましょう。こちらは相手に失礼な印象を与えないためにも必要だといえます。

必要なスキル2:コミュニケーション能力

二つ目のスキルは、どのようなニーズを持っているのかを把握するためにもコミュニケーション能力は必須です。

ニーズに合わないAI(人工知能)を開発しては意味がありません。ですからコミュニケーション能力は大切。

これに関しては、AI(人工知能)エンジニアとの調整役を務めることからも大切なポイントだといえます。

必要なスキル3:AI(人工知能)に関する広い知識

三つ目は、AIコーディネーターという名前からにあるように、AI(人工知能)に関する広い知識が必要です。

知識とは、基本的なAI(人工知能)についてや機械学習、ディープラーニングの知識や、線形代数などの数学知識やPython などのプログラミング言語、そして論文などから知識を得るためにも英語力も必要です。
そして、ディープラーニングに関係する他分野の知識や応用していくための知識も必要。

AI(人工知能)エンジニアに顧客のニーズを満たせる設計を指示することからも、深い知識ではなく広い知識が要求されるでしょう。

必要なスキル4:論理的な思考能力

四つ目には論理的な思考能力

こちらはデータについて考えたり、学習データの作成に影響するものです。

実際、一見数字がよくみえたとしても、それはビジネスによって生まれた結果ではなく、偶然によるものであることはあり得ます。

例えば、例年に比べて経済状況や気温などが上下することで、もたらされるものです。さらに、学習データを集めていく過程ではどのように集めたほうがよいのか考える必要があります。

これはやり方によっては予算を抑えたり、新しいビジネスを生むことにも繋がるもの。

アイデアによってはAI(人工知能)製作に大きくプラスとなっていくでしょう。

ある意味ではAIコーディネーターとしての能力が問われるスキルといってよいかもしれません。

以上、4つのスキルを紹介しましたがこれらAIコーディネーターに必要なスキルです。これらのスキルを得ることができればAIコーディネーターとして活躍できますし、AIコーディネーターを目指すのであればこれらを身につけていきましょう。

 

AIコーディネーターのイメージ

今回は、AIコーデイネーターのスキルについてお話しました。今回お話したスキルは社会人となれば身についていくものもありますが、当然ながらそうでないものもあります。

その中でもAI(人工知能)に関する広い知識は自力では難しいこともあるでしょう。そのため、大学に関係する講座や研究会があれば参加して知識を増やしておくと良いです。

もしくは資格取得を目指しながら勉強するのもありです。こちらに関しては日本ディープラーニング協会が実施している、G検定に挑戦してみてください。

このG検定は、広く学ぶ必要のあるAIコーディネーターにはうってつけの資格で、就職の際のアピールやどの程度の知識を有しているのかの判断材料となります。推薦図書なども用意されているので、AIコーディネーターになるための勉強方法がわからない人は一度手にとってみた方が良さそうですよね。

そしてぜひ、こちらに挑戦するなどしてスキルをゲットしてください。そうすれば日本はもちろん、世界でもAIコーディネーターとして活躍できるかもしれません。明るい未来をその手に掴んでいきましょう。

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