AIのおかげで、これら5つの業界の求人需要は大幅な成長傾向を示すだろう

編集者注: 人工知能と人間の仕事は、今日多くの人が話題にしているトピックであり、議論の焦点は主に、人工知能が将来人間の仕事を奪うかどうかにあります。この記事の著者であるババク・ホジャット氏は、人工知能のスタートアップ企業であるセンティエント・テクノロジーズの共同創業者兼 CEO です。彼は、AI が仕事を奪ってしまうのではないかと心配する人は、AI が新しい仕事も生み出すのでそれほど心配する必要はないと考えています。

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「人工知能」という言葉は、人々に恐怖や不安を感じさせることが多い。人々は人工知能がもたらす未知の可能性を恐れ、「ターミネーター」のような映画に描かれるようなディストピアのシナリオを恐れ、将来人工知能が私たちの仕事を奪ってしまうのではないかと心配している。この恐怖は新しいものではなく、また全く根拠がないわけでもない。人工知能は、他の破壊的な技術発明と同様に、必然的に一部の人間の労働者をより高速で効率的な機械に置き換えることになるでしょう。しかし、AI が仕事を奪ってしまうのではないかと心配している人は、それほど心配する必要はありません。AI は新しい仕事も生み出し、少なくともその新しい仕事に向かって進むことができるからです。

ガートナーが最近発表したレポートによると、AI テクノロジーによって 180 万の雇用が失われる一方で、230 万の新しい雇用も創出されるとのこと。ガートナーの主任研究員ピーター・ソンダーガード氏は、AIが従業員の業務能力を高め、2020年までに「純雇用創出者」になる可能性があると予測している。これまでの他のあらゆる破壊的技術と同様に、AI は私たちに多くの新たな雇用機会をもたらすと私は信じています。

AI テクノロジーの台頭により、次の 5 つの業界ポジションで大きな成長傾向が見られます。

1. データサイエンティスト

データ サイエンティストは、データを分析して複雑な動作、傾向、推論を理解し、隠れた洞察を発見して、組織がよりスマートなビジネス上の意思決定を行えるように支援する、分析データの専門家の新しいカテゴリです。ビジネス分析とビジネス インテリジェンス ソフトウェアを専門とする SAS によれば、データ サイエンティストは「数学者であり、コンピューター サイエンティストであり、トレンド サイエンティストでもある」とのことです。

データ サイエンスのアプリケーションの例をいくつか示します。

• Netflix はデータを通じて映画の視聴パターンを掘り起こし、ユーザーの興味を理解し、そのデータを活用して Netflix オリジナルドラマの制作を決定します。
• Target は消費者データを活用して主要な顧客セグメントを特定し、そのセグメント内の固有のショッピング行動を分析して、さまざまなオーディエンスにメッセージを届けます。
• プロクター・アンド・ギャンブルは時系列モデルを使用して将来の製品需要をより明確に把握し、最も適切な生産量を計画するのに役立てています。

AI がデータの作成と収集のトレンドを推進するにつれて、将来的にはデータ サイエンティストの需要も高まることが予想されます。 IBMの予測によると、2020年までにデータサイエンティストの需要は28％増加し、データサイエンティスト、データ開発者、データエンジニアの年間需要は70万人に達すると予想されています。彼らのうち、大学を卒業したばかりの博士課程の学生や、比較的教育水準は低いが数年の職務経験を持つ専門家を含む一般的なAI専門家は、年間給与と会社の株式合わせて30万～50万ドルの収入があるかもしれない。

2. AI/機械学習エンジニア

ほとんどの場合、機械学習エンジニアはデータ サイエンティストと協力して作業を同期させます。したがって、機械学習エンジニアの需要も、データサイエンティストの需要と同様の成長傾向を示す可能性があります。データ サイエンティストは統計と分析のスキルがより優れていますが、機械学習エンジニアはコンピューター サイエンスの専門知識が必要であり、通常はより優れたコーディング スキルも必要です。

10年前に機械学習の分野に参入した場合、学術界以外で仕事を見つけるのは困難でした。しかし現在、あらゆる業界が AI を自社の分野に応用したいと望んでおり、機械学習の専門知識に対する需要は遍在しているため、AI は社会における機械学習エンジニアの需要が高まる傾向を今後も推進していくでしょう。これとは別に、画像認識、音声認識、医療、サイバーセキュリティなど、さまざまな AI 分野の企業も、適切なスキルと知識を持つ労働力の不足という課題に直面しています。ガートナーのレポートによると、最高情報責任者はニューヨークで AI 専門家を雇用したいと考えていたが、人材プールはわずか 32 人で、そのうち候補者の基準を満たすのはわずか 16 人だった。そして、その 16 人のうち、積極的に新しい雇用機会を探しているのはわずか 8 人です。

3. データラベリングの専門家

ほぼすべての業界でデータ収集が普及するにつれて、データラベリングの専門家に対する需要は今後急増するでしょう。実際、AI の時代では、データのラベル付けはブルーカラーの仕事になるかもしれません。

IBM Watsonチームの責任者であるグル・バナバール氏は、「データのラベル付けは、生データを取得し、データをクリーンアップし、機械を使用して収集する必要があるデータ管理タスクになります」と述べています。ラベルにより、AI科学者は新しいタスクのために機械をトレーニングできます。

バナバー氏はさらにこう説明する。「機械に飛行機を認識させるトレーニングをしたいとします。写真が 100 万枚あり、そのうち飛行機が写っているものと写っていないものがあります。まず、どの画像に飛行機が写っていて、どの画像に写っていないかをコンピューターに教える必要があります。」ここでラベルの出番が来ます。

4. AIハードウェアの専門家

AI 分野で成長しているもう 1 つのブルーカラー職種は、GPU チップなどの AI ハードウェアの作成を担当する産業オペレーションです。大手テクノロジー企業はすでに、独自の専用チップを開発する措置を講じている。

Intel は機械学習専用のチップを開発している。一方、IBM と Qualcomm は、ニューラル ネットワークの設計を反映し、ニューラル ネットワークのように動作できるハードウェア アーキテクチャを開発しています。 FacebookのAI研究ディレクターであるヤン・ルカン氏によると、Facebookはクアルコムの機械学習関連技術の開発も支援しているという。 AI チップとハードウェアの需要が拡大し続けるにつれて、これらの特殊な製品の製造に特化した工業製造業の需要も増加するでしょう。

5. データ保護の専門家

貴重なデータ、機械学習モデル、コードが増加し続けるにつれて、将来的にはデータ保護の必要性が高まり、データベース保護の IT 専門家が必要になります。

データベースには、アクセス制御、監査、認証、暗号化、統合制御、バックアップ、アプリケーション セキュリティ、データベース セキュリティを適用するための統計的手法など、さまざまなレベルと種類の情報セキュリティ制御が適用されます。

データベースは、ファイアウォールやネットワークベースの侵入検知システムなどのネットワーク セキュリティ対策によって、ハッカーの攻撃からほぼ保護されています。ネットワークの開放性が高まるにつれて、データベース システムとそこに含まれるプログラム、機能、データのセキュリティを保護するタスクはますます重要になります。

人間の判断は常に必要となる

AI は日常業務のペースを速めるために使用でき、将来的には一部の仕事を置き換える可能性がありますが、AI によって失われる仕事よりも多くの仕事が生み出される可能性があります。データに基づいて分析、整理、または実用的な結論に到達する場合でも、人間はこれらのプロセスで依然として重要な役割を果たします。このため、AI の作成、実装、保護における人間の役割はさらに重要になります。

フロスト＆サリバンのシニアバイスプレジデント、アンドリュー・ミルロイ氏は次のように語っています。「変革を実現するための人材が不足すると、テクノロジーの導入と自動化が遅れます。AIは雇用を創出します。新しい破壊的テクノロジーが出現するにつれ、新しい高スキルの仕事も生まれます。そして、人間の労働者がいなければ、これらのテクノロジーの実装は不可能です。」

人工知能は、人類が将来達成する一連の目標における一歩です。 AI テクノロジーは生活を楽にする仕事を生み出し、人間の労働者を単純作業から解放します。 AI テクノロジーの現在のスピードと人気により、より多くの雇用機会が創出される一方で、新たな課題に直面していることも意味します。つまり、これらの新しい職種に転換できるスタッフをトレーニングする必要があるということです。