Kathleen Walch

AI人材の求人市場は活況を呈し、今後も高い需要が続く見込みだ。さまざまなAI人材の職種がある中、自分に最適な仕事を手に入れるためにはどうすればいいのか。具体的なアドバイスをまとめた。

ひと言で「AI人材」といっても、さまざまな職種がある。仕事内容はもちろん、求められるスキルもそれぞれ異なる。BI開発者やAIアーキテクトの違いとは。AI人材を目指すなら、まずは職種の要点を押さえておこう。

AI技術を扱う人材の需要は飛躍的に高まっている。そもそもそうした「AI人材」にはどのような仕事があるのか。キャリアを築く上でのポイントは何か。

「AI」と呼ばれる技術には「弱いAI」と「強いAI」の2つがある。両者を隔てるものとは何か。そして結局のところ強いAIすなわち「汎用人工知能」（AGI）は実現可能なのか。

現在「AI」と呼ばれている技術は、概して特定の限られた用途に使われている。これらのAI技術が進化を続ければ、人の知能を再現した真のAI、「汎用人工知能」（AGI）が登場する可能性がある。

コンテンツ制作にAI（人工知能）がもたらす効果は幅広い。音声コンテンツの制作や多言語翻訳まで、AI技術の用途と効果をまとめた。

AI（人工知能）技術を利用してテキストコンテンツ制作を支援する「NLG」（自然言語生成）。その効果とは、どのようなものなのか。

手術支援に人工知能（AI）技術を導入する場面は、現時点ではごく一部に限られている。だが「AI手術支援システム」は、治療の質を向上してリスクを低減する大きな可能性を秘めている。

AI技術によるコンテンツの自動要約や自動分類は、ビジネスに優れた力を発揮することが分かってきた。どのように役立つのか。医療、マーケティング、法務分野を例に、具体的な用途を探る。

エネルギー業界におけるAI技術導入が加速している。老舗の大手企業が導入に本腰を入れ始めただけではなく、新しい技術を武器に異業種の企業が急速に存在感を高めている。

エネルギー分野でのAI（人工知能）技術の活用が広がりつつある。AI技術は既存の技術をどう変え、どのようなメリットをもたらすのか。

世界の銀行業界でAI（人工知能）技術の普及が進んでいる。銀行はAI技術をどう活用し、どのようなメリットを得ているのか。欧米の大手銀行の事例から探る。

画像診断の領域では、人工知能（AI）技術が従来の複雑なタスクを軽減したり、診断精度を高めたりとさまざまな価値を生み出している。一方でAI技術にはいまだ解決困難な課題が残っている。それは何か。

株式市場予測用のソフトウェアロボット開発が進んでいる。AI技術を使用した株式市場予測が、金融機関のトレーダーや投資家に与える影響とはどのようなものだろうか。

AI技術の透明性は重要な課題だ。対策は企業の自主規制に任せるべきだという意見もあるが、政府が介入すべきだという声も根強くある。

アルゴリズムに対する信頼性がなければ、AI技術の導入は進まないだろう。そこで今、企業はAI技術を採用した自社システムの透明性を高め、説明可能にする取り組みを進めている。

RPAよりも高度な作業を自動化できる「インテリジェントプロセスオートメーション」には、どのような用途があるのか。カスタマーサービスと保険金請求処理、コンプライアンスの3つの用途を説明する。

さまざまなタスクを実行でき、継続的な学習を必要としない「汎用人工知能」（AGI）に、MicrosoftやSamsung Electronicsなど複数の企業が投資している。実現する見通しはあるのか。

RPAよりもさらに高度な自動化が可能な、人工技術（AI）技術を組み込んだ「インテリジェントプロセスオートメーション」が台頭しつつある。RPAとは何が違うのか。

さまざまなタスクを処理し、状況判断できる「汎用人工知能」（AGI）の実現を目指し、企業や研究者が開発を進めている。その実現を後押しする技術を、「AlphaGo」で一躍有名になったDeepMindが開発しているという。

業務自動化システムは人工知能（AI）技術を利用することで、高度な処理が可能になりつつある。具体的にどのような処理ができるようになるのか。

生産性を向上させる有力な手段が、複数のシステムにまたがる業務や複雑な業務の自動化だ。こうした業務に適用可能な、インテリジェント化が進む業務自動化システムについて詳しく説明する。

AIテクノロジーの使用によって政府機関をスマートにしようと試みているのは、米国に限ったことではない。グローバルレベルで普及しているAIテクノロジーを、日本や中国など各国はどう活用しているのか。

AIテクノロジーの活用を進めているのは一般企業だけではない。政府機関も利用を進めており、既に具体的なメリットを得ている。米国での事例を紹介する。

職場でのAI技術の未来は、人間とロボットがうまく融合されるかどうかにかかっている。小売業における協働ロボット（コボット）の用途に注目してみよう。

臨床試験や創薬など、医薬品製造における人工知能（AI）技術の利用が進んでいる。制度面での障壁はあるとしても、製薬会社はAI技術による新薬開発のプロセス短縮化を期待している。

消費財メーカーでは、商品の需要に合わせた在庫の最適化が常に課題となっている。AI技術やロボットを使った物流の最適化について、事例を基に説明する。

食品や生活用品を扱う消費財業界でも、AI技術の導入が進みつつある。Coca-ColaやPepsiCo、P＆Gなどの事例から、AIシステムを利用したサービスの提供について考える。

本人確認と決済承認手段の方法として、人工知能（AI）技術を利用する実験的取り組みが始まっている。ただしAI技術には、依然として倫理的な課題が残っている。

膨大なデータを有効に活用し、顧客とより密接につながるために、決済処理に人工知能（AI）技術を利用する動きが広がっている。事例を基に、その実態を探る。

企業向けコラボレーションツールが参考にしている意外な分野が出会い系アプリケーションだ。機械学習を活用した相性分析やコミュニケーション手法の長い実績があるからだという。

AI技術の導入で続々と新たなサービスが登場するフィットネス業界。パーソナライズしたサービスを提供し、ユーザーの健康管理やトレーニングの効果を高めている。Fitbitから仮想アシスタントに至るまで、その状況を紹介する。

2019年は人工知能（AI）技術にとって大きな年になりそうだ。仮想アシスタントの普及や、活発なベンチャーキャピタル投資といったトレンドが続き、新たな流れも生まれるからだ。

ファッションデザイナーやアパレルショップは、人工知能（AI）技術を利用して人気商品を予想したり、製造やサプライチェーンの効率を高めたりしている。AIとファッションは、自然な組み合わせになりつつある。

人工知能（AI）関連システムを導入する医療機関が増えている。患者のケアと業務管理の双方に潜在的なメリットがあることを多くの医療従事者が認めつつあるからだ。

AIの研究開発は現在、米国と中国が主導する状況だが、世界中の国家が競争力を維持しようと戦略を練っている。

人工知能（AI）の活用はスポーツの分野でも進んでいる。ファンとのつながりを強めたり、試合中の判定の精度を高めたりするのにAIが役立っている。

AI技術の教育機関での利用が進みつつある。その用途は学習メニューの提供から入学プロセスの自動化まで多岐にわたる。技術は教師と生徒にどのような効果をもたらしたのか。

ロボットに人工知能（AI）を搭載することで、人間とロボットが同じ空間で安全に働けるようになり、人間の労働はもっと効率的になるかもしれない。しかし、課題は残る。

AIを使ったチャットbotはカスタマーサービス業務の一部を自動化し、従業員が本当に大切な仕事に専念できるようにすることによって企業の変革を支援する。