2017 年グローバル人工知能人材ホワイトペーパー: 世界トップクラスの AI 人材の秘密を解明!

人工知能における競争は優秀な人材に基づいて行われます。国の将来の発展方向として、AI技術は経済発展、産業変革、科学技術の進歩において重要な役割を果たします。 AI技術の研究開発、実装、推進は、各分野の優秀な人材の共同の努力と切り離すことはできません。 AI産業が勃興から急速な発展へと進む過程において、トップレベルのAI人材のリーダーシップの役割は特に重要であり、彼らは人工知能の発展を促進する重要な要素です。

そのため、先進国の政府からテクノロジー大手、AI スタートアップ企業に至るまで、すべてが AI を中核競争力を強化するための基本的な戦略と見なしています。世界を見渡しても、AIの発展をリードできる優秀な人材は1000人にも満たず、当然ながら需要を上回る供給で人気商品となっている。

世界を見渡しても、AIの発展をリードできる優秀な人材は1000人にも満たず、当然ながら需要を上回る供給で人気商品となっている。

しかし、人工知能分野における人材の分布は極めて不均衡です。世界のAI人材は約30万人ですが、市場の需要は数百万単位です。

そのうち大学に約10万人、産業界に約20万人がいます。

AI研究に重点を置く大学は世界に367校あります。

毎年約2万人の学生がAI分野で卒業していますが、これは人材に対する市場の需要を満たすには程遠い状況です。

この極めて不均衡な需給状況下でチームを募集する場合、大企業は中小企業より有利であり、国際的大企業は大企業より有利です。ある意味、国家は国際的大企業より強力です。

米国は量的にも質的にも他の国よりはるかに多くの人工知能人材を抱えている。中国政府は人工知能を国家戦略レベルにまで高めたが、わが国のAI人材の需給が著しく不均衡な現状をすぐに変えることはできない。この点で、わが国は政府、企業、大学、協会など複数のルートを通じて人工知能分野の3段階目標を達成すべきだ。

第1章米国主導による世界のAI人材育成の現状

第1章 グローバルAI人材育成の概要

現在、先進国の政府、多国籍インターネット大手、研究機関、AIスタートアップ企業に至るまで、AIを自社の中核競争力を強化するための基本戦略と位置付けており、AIが人類の社会生活や世界を大きく変えると期待しています。

国家戦略の面では、多くの国が戦略的な展開を行っています。その中でも、アメリカ、中国、イギリス、日本はそれぞれ独自の特徴を持っています。米国は完璧なレイアウトを持ち、他国より一歩先を進んでいます。中国は戦略的な取り組みを重視し、積極的に人材プールを拡大しています。英国は着実に進歩し、先頭に立つことを目指しています。日本はロボット戦略を通じて超知能社会5.0の実現を目指しています。

▌1.1 4カ国間のAI戦略レイアウトの比較

米国は AI に関して完全な戦略的計画を策定しており、これは高度な戦略的先見性を示しており、他国よりはるかに先行しています。

まず、米国はトップレベルの設計からスタートし、比較的完成度の高い人工知能開発戦略を計画しました。第二に、米国政府は人工知能の導入を推進するための専門機関を設立しました。再び、米国は AI 人材の分野でリードし、さまざまなレベルで完全な人材プールを構築しました。

中国は世界の中心となることを目指してAI開発計画を提唱している。中国政府は人工知能を国家戦略のレベルにまで高めた。 2017年7月、国務院は「次世代人工知能発展計画」を公布し、3つのステップで次世代人工知能を発展させるという戦略目標を明確に示しました。2030年までに、中国の人工知能の総合理論、技術、応用は世界をリードするレベルに達し、世界の主要な人工知能イノベーションセンターとなるでしょう。

英国は、AI の開発と導入に最適な国になる必要があります。英国は、人工知能の倫理基準と政府規制の研究に常に積極的に取り組んできました。2013年、英国政府は人工知能を8大科学技術計画の1つに挙げました。 2017年10月15日、英国政府は、英国を人工知能の開発と導入において世界最高の国にすることを目標に、「英国における人工知能の開発」と題する報告書を発表しました。

日本はロボット戦略を実行し、超知能社会5.0を提唱している（中略）。

1.2 世界のAI高等教育の比較

科学技術の発展における中核的な要素の一つは、研究開発人材の量とレベルにあり、この条件は国の人材育成システム、つまり教育システムに依存しています。完全かつ体系的な教育システムは、科学技術の発展に強力な推進力を与え、大規模な専門家や研究者を安定的に供給することができます。

現在、世界には人工知能の研究分野を持つ大学が367校あり、AI分野の人材は約10万人に上ります。その中には、AI分野の学者が6,000人以上、AI関連の専攻で学ぶ大学院生などが7万人以上います。毎年、AI関連分野で修士・博士課程を修了する人は約2万人に上ります。

この367の大学のうち、米国は168校で世界全体の45.7%を占め、第1位となっている。カナダ、中国、インド、英国は第2位となっている。

人工知能分野の学術力で世界トップ20校のうち14校は米国にあり、ランキングの上位8位はすべて米国が占めている。強力な学術研究能力により、米国は人工知能の分野で主導的な地位を獲得することができました。他国は学力において米国と大きな差があるため、AI教育をどのように展開していくかは考える価値のある問題です。

まず、大学におけるAI専攻：国内の大学におけるAIは遅れて始まった

第二に、海外の大学のAI専攻入学者数：科学の質と総合評価に重点を置く

第三に、海外の大学におけるAIカリキュラム：コンピュータサイエンスが基礎

1.3 世界のAI産業の人材分布

現在、世界には人工知能分野の産業人材が約20万人おり、そのほとんどは各国の新興企業やテクノロジー大手に分散しています。

国家レベルで見ると、AI業界の人材は主に米国、中国などの企業に分散しています。

スタートアップ企業で働く AI 人材を例に挙げてみましょう。 2017 年 6 月現在、世界中に 2,617 社の人工知能スタートアップ企業がありました。米国は1,078社で第1位、中国は592社で第2位、英国、イスラエル、カナダなどがそれに続く。

そのうち、米国の人工知能スタートアップ企業1,078社には約7万8,700人の従業員がいるが、中国の592社には約3万9,200人の従業員がおり、米国の半分に過ぎない。

米国の主なAIスタートアップは1〜10人および10〜50人のチームで、このような小規模チームは759社あり、全国の70.41％を占め、米国のAIスタートアップの主力となっている。中国の主なAIスタートアップは10〜50人のチームで、合計384社あり、全国の64.86％を占めている。米国の小規模な起業チームの規模は中国よりも小さいと言える。同じ技術が求められる場合、アメリカのチームが生み出す平均的な能力と価値は、中国のチームよりも高くなります。

AI産業の中核技術やリソースの多くはテクノロジー大手の手に握られているため、AI産業の発展をリードする人材の多くは大学だけでなくテクノロジー大手にも集中しています。

AI人材チームの構築に関しては、テクノロジー大手企業内でいくつかの新たな変化が起こっています。たとえば、専用のAI研究開発チームが設立され、従来の研究機関もAI研究機関に変わり、製品や技術の応用プロジェクトのチームが絶えず出現しています。

大手企業はAI人材の獲得に海外にも進出している。例えば、トロント大学やモントリオール大学などの重要なAI研究センターを有するカナダは、多くのAI人材を惹きつけており、Google、Microsoft、Facebookが相次いでカナダにAI研究所やオフィスを設立しています。

2つ目の記事は、世界トップクラスのAI人材を俯瞰する

現在、AI研究に従事し、直接実践している人は世界中に約30万人いると推定されており、主に大学、AI新興企業、テクノロジー大手などの分野に分布しています。そのうち大学に約10万人、産業界に約20万人がいます。

この30万人の中から、各分野のトップ人材約1000人を選び出し、比較的詳細な調査と統計を実施し、「ポートレート」の代表的な人材を選出しました。その中には、学術分野の人材204人、大手企業の人材81人、テクノロジー大手の人材50人、投資家24人が含まれています。

第2章 4つの分野のトップ人物のポートレート

2.1 学術分野：トップ学者のポートレート

重要な選考指標としては、2006 年以降に人工知能分野のトップカンファレンスで 30 件以上の論文を発表していることなどが挙げられます。

統計によると、これらの学者は世界4大陸12カ国の53の大学に分布しており、そのうち最も多くの学者が米国におり、全体の63％を占めています。

そのうち中国人は35人で全体の17.2％を占め、12人は清華大学、北京大学、上海交通大学、香港科技大学など国内の大学で教鞭を執っている。

研究分野に関して言えば、これら 204 人の学者の中には、低レベルの機械学習や人工知能アルゴリズムを研究している者もいれば、コンピュータービジョン、自然言語処理、ロボット工学など、より現実世界の応用に近い分野を研究している者もいます。

2.1.1 年齢: 活動中の学者は主に若手と中年層である

各分野の学者の年齢を比較すると、人工知能、コンピュータービジョン、機械学習、自然言語処理の4つの分野の学者の間に年齢差はあまりないのに対し、ロボットを研究する学者は年齢が高い傾向にあることが分かります。

2.1.2 性別:女性の割合は極めて低い

研究者の性別で見ると、AI分野では男性研究者が女性研究者をはるかに上回っており、男性と女性の比率は約7:1です。女性学者は主にアメリカ、カナダ、イギリスに集中しています。

女性の割合は少ないものの、その業績は男性に匹敵します。たとえば、MIT のコンピューター科学および人工知能研究所 (CSAIL) の所長であるダニエラ・ラス氏は、ロボット工学、特に自動運転の分野で顕著な貢献をしてきました。

2.1.3 地域: 主に北米に分布（省略）

地域分布で見ると、学者は主に北米、ヨーロッパ、中国、日本、シンガポール、オーストラリアなどの国に分散しています。

2.1.4 学歴: 奨学生のほとんどは、4つの有名なコンピュータサイエンスの学校を卒業しています。

統計学者が彼らの出身校を調査したところ、彼らの100％が博士号を取得しており、そのほとんどがアメリカの大学を卒業していることがわかった。その中には、カーネギーメロン大学、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、マサチューセッツ工科大学という 4 つの有名な CS 学校の学者がより多く集中しています。

2.1.5 専門的背景: 研究者の 98% が CS または EE の博士号を取得している (省略)

2.1.6 学界と産業界：学界と産業界の密接なつながり

AI のサブ分野の中で、最も多くの研究者がいるのは機械学習であり、次いでコンピューター ビジョン、ロボット工学、自然言語処理となっています。全体的に、学者はますます二重のアイデンティティを持つようになっています。一方では学校で研究を行い、他方では企業に奉仕し、人工知能の分野で業界に近い貢献をしています。そのうち52名の学者はビジネス界で主任科学者や技術ディレクターなどの役職を務めており、17名の学者は自身の会社を設立している。人工知能の分野では、学界とビジネス界の間に密接なつながりがあることがわかります。

2.2 リーディングエンタープライズ：トップ起業家のポートレート

主要企業の数と規模も、国の産業発展レベルを測る重要な基準です。

世界を代表する人工知能企業を皮切りに、上場企業2社、ユニコーン企業、大手企業に買収されたAIスタートアップ企業、人工知能変革企業など、世界を代表する人工知能企業49社を分析対象として選定しました。融資額はいずれも1億ドルを超えています。

世界の人工知能産業のピラミッドの頂点を構成するこれらの大手企業の企業プロフィールはどのようなものでしょうか?

2.2.1 世界を代表する企業の半数以上は米国で誕生した

主要企業数では米国が26社で全体の53%を占め、第1位となっている。

中国は12社で2位となり、全体の24％を占めた。全体的に見ると、中国と米国は発展段階の第一段階にあり、他の国々との差は大きい。

2.2.2 80年代以降の世代が起業分野をリードしている

トップの起業家は比較的若い。起業家の約50％は40歳未満であり、これは彼らの勇気と決意を示しています。 44%は40歳から60歳で、世界の大手企業の創業者のうち60歳を超える人は6%未満です。

2.2.3 国籍: 中国とアメリカの起業家の数が最も多く、アメリカが明らかに有利である。

起業家の全国分布から見ると、起業家81人のうち43人がアメリカ国籍で半数以上を占め、2位は中国国籍が17人、3位はイギリス国籍が6人となっている。中国人は合計20人で、総人口の約4分の1を占めています。中国人は世界のAI分野で重要な役割を果たしています。

2.2.4 高度な教育を受けた人が多く、その3分の2以上が修士号や博士号を取得している（簡略化）

2.3 テクノロジーの巨人: トップ研究所所長のポートレート

テクノロジー大手の研究開発チームは無視できない力を持っています。私たちは、世界のトップ 10 テクノロジー大手から 21 の研究所と 50 人の責任者を数えました。 90％以上が博士号を取得しており、男性が全体の90％を占め、74％が50歳前後です。

2.3.1 AIジャイアントR&Dチーム（省略）

含まれる人材のレベルが一定基準以上であれば、企業が集めるR&D人材が多ければ多いほど、その企業のR&D能力は強くなります。

データの説明: 上記は推定値です

2.3.2 AI研究開発チーム責任者のポートレート

✦ 男性が絶対多数を占め、1960年代と1970年代に生まれた世代が主力である

巨大企業の90%ではAI技術リーダーの大多数が男性で占められており、1960年代と1970年代生まれが主力となっている（それぞれ36%と38%を占める）。これは理解しにくいことではありません。1960年代から1970年代に生まれた人々は38歳から57歳であり、創造性と経験が最もよく調和する年齢です。一方、1950年代に生まれた上級者は徐々に仕事の第一線から退きつつあり、1980年代に生まれた若い才能はチーム管理の経験がないため、リーダーシップに欠けています。

✦ 大半は中国人とアメリカ人ですが、イギリス人、インド人、フランス人もたくさんいます。

出身地別の統計によると、大手AIチームのトップの主な出身地は中国（32％）と米国（26％）で、この2か国の人数で全体の半数以上を占めている。さらに、イギリス人（8％）、インド人（8％）、フランス人（6％）の割合も他の国に比べて大幅に高くなっています。

しかし、AI人材にとって米国は中国よりもはるかに魅力的だ。中国で働く AI チームのリーダーは全員中国生まれですが、米国で働く中国人もかなりいます。

2.4 投資家

2.4.1 先見性のある投資機関

2017年現在、世界のAI分野における投資機関上位13社はすべて中国と米国の企業であり、そのうち中国には4つの投資機関があり、全体の30.77％を占め、米国には9つの投資機関があり、全体の69.23％を占めています。投資機関の数だけから判断すると、米国の投資コミュニティのAI分野への注目度は中国をはるかに上回っており、AI分野の発展の見通しについてより楽観的であることがわかります。

AI分野における投資規模のトップ3は、IDG Capital、Sinovation Ventures、AME Cloudです。IDG CapitalのAI分野における投資規模は、全機関の総投資額の25.6％を占めています。

2.4.2 投資家プロフィール: (簡略版)

投資家の国籍分布は、24人中14人がアメリカ人で半数以上を占め、中国が8人で2位、インドとマレーシアがそれぞれ1人で3位となっている。中国人は合計9人で、全体の37.5％を占めており、中国人はAI投資の分野で重要な役割を果たしています。

AI分野の投資家のほとんどは男性で、女性は24人中わずか2人。AI分野では男性が絶対的に有利です。

▌2.5 このセクションのデータソースと補足説明（省略）

パート 3: 中国の AI 人材市場ではなぜ人材を見つけるのが難しいのか?

2017年中国におけるAI人材の需要と供給に関する調査

現在、人工知能分野における競争は主に人材獲得競争に反映されています。わが国のAI人材の主力は1980年代生まれの人材で、主に北京、上海、深セン、杭州、広州に分布しており、これらの都市では人材の需要も最も高くなっています。

関連データによると、中国には592社の従業員がおり、AI人材の需要は100万人を超えている。しかし、国内のAI分野における人材供給は非常に少なく、人材不足は深刻で、中小企業による採用はさらに困難となっている。

さらに、企業は AI 人材の採用基準を比較的高く設定しており、修士号を最低基準としています。主にコンピューターサイエンス、数学、物理学を専攻し、一流大学をダブル卒業した人材を優先しています。

第3章 AI人材の現状

3.1 供給が需要を上回り、人材需要が爆発的に増加している

3.2 北京、上海、浙江、広東省のうち、北京の需要が最も高い（省略）

▌3.3 マシュー効果：中小企業は多いが需要は少ない

3.4 企業は教育を重視しており、大学卒業資格を持つ企業はわずか1.1%

第4章 AI人材供給の現状

▌4.1 供給は急増するも、人手不足は深刻化（簡略版）

控えめな見積もりによると、2017 年 10 月の時点で、私の国の AI 人材の不足は少なくとも 100 万人を超えています。さらに、有能な AI 人材の育成には一般的な IT 人材の育成よりもはるかに長い時間がかかるため、短期間で人材ギャップを効果的に埋めることは困難です。

▌4.2 学歴：主に大学および修士課程修了（簡略化）

▌4.3 誰が有利か？ダブル一流大学が90％を占める（簡略化）

さらに、海外からの留学生も国内のAI人材の補充に重要な役割を果たしている。

留学先の国別に見ると、優秀な人材が集中しており、米国、英国、オーストラリア、シンガポール、日本の上位5カ国で全体の80％を占め、そのうち米国と英国だけで60％近くを占めています。

第 4 章: 中国の AI 企業はどのように AI 人材の獲得を競っているのか?

第5章 企業の採用への影響：人材の高価格

▌5.1 平均月給は25,800元、採用時給与は上昇傾向

過去3年間、AI関連職種の平均給与は年間約8％の割合で増加しています。

2017年までに、人工知能関連職の平均給与は25,800元に達し、一般的な技術職よりもはるかに高くなりました。

給与配分の観点から見ると、求人募集給与の約80％が2万元を超え、求人募集給与の50％が3万元を超え、優秀な人材を引き付けるために5万元以上の月給を提示する企業は1.9％あります。記載されている月給は、給与と福利厚生の一部にすぎません。

AI 職種の求人情報の約 50% に、従業員にストック オプションを提供する旨が記載されており、大手企業の中には、優秀な人材を引き付ける重要な手段として戸籍登録を活用しているところもあります。

どのAI企業も優秀な人材獲得に全力を尽くしていると言えるでしょう。

高い初任給に加え、AI人材の給与成長率も非常に印象的です。データによると、AI 人材の最初の 5 年間の給与の複合成長率は 16.9% に達し、これは他のインターネット関連の職種よりもはるかに高い数値です。 5年以上の職務経験を持つAI人材の月給は一般的に4万元を超えており、中核職に就く一部の人材の場合、最初の3年間の昇給率は25％を超えている。給与を大幅に引き上げて AI 関連の優秀な人材を確保し、離職率を下げることは、業界では一般的な慣行となっている。

▌5.2 上級管理職が自ら人材獲得競争に行動を起こす（省略）

▌5.3 積極的に敷居を下げる：ベテランは減り、新入社員の人気が高まっている

AI人材の需要は急増しているが、適切な人材の数は不足しており、企業は職務経験の基準を継続的に引き下げ、ゼロから人材を育成することを余儀なくされている。

データによれば、過去 2 年間、AI 人材の職務経験に対する企業の要件は低下し続けています。

2017年には、AI関連の職種の30.4%で3年以下の経験が必要となり、2016年から9.5パーセントポイント増加しました。そのうち、1年未満の経験を持つインターンは6.0%を占めました。これは2016年と比較して4パーセントポイントの増加です。

特にスタートアップ企業は、人材獲得競争において明らかに不利な立場にあることが多いため、応募者を増やすために基準を下げる傾向があります。

第6章 人材の応募への影響：価格を待つ

▌6.1 平均期待給与が平均採用給与よりも低いのはなぜですか?

6.2 音声認識とロボット工学への需要が高まる（省略）

6.3 大きな工場は魅力的で、価格が安くてもそこに行きます

注: 企業規模は企業全体の規模を指し、研究開発人員の数ではありません。

▌6.4 AI人材はどうすれば勝てるか？複合スキルをマスターする

AI人材が習得するスキルの幅と深さは徐々に向上していることがわかりました。 2017年に就職活動をしたAI人材のうち、68%が少なくとも3つのスキルを持っており、2015年より10パーセントポイント増加した。

現在履歴書に記載されている最も一般的なスキルには、Spark、ディープラーニング、アルゴリズム研究、Hadoop、Python などがあります。

第7章 AIが仕事に与える影響と機会

7.1 影響: 低技能の仕事はもはや持続可能ではない

近年、クラウド コンピューティング機能の急速な成長とデータ駆動型機能の増大により、人工知能は多くの分野で大きな進歩を遂げています。科学技術の急速な発展は、多くの産業の本来の生態環境を変えただけでなく、低レベルの労働市場の人材構造を破壊し、単純で反復的、かつ高度に標準化された多くの仕事が、真っ先に淘汰される運命に直面しています。現在の雇用開発の状況を踏まえ、データレベルで人工知能の影響を受ける職種をいくつか挙げてみました。

7.1.1 データ入力係、速記者、秘書の数の減少

音声認識や画像認識の精度が急速に向上するにつれ、テキスト入力の分野で人工知能が活躍できる余地がますます広がり、データ入力担当者や速記者の雇用機会や発展の余地はますます狭まっています。

7.1.2 翻訳人材の減少が予想される

7.1.3 倉庫管理は36%減少

7.1.4 顧客サービスは2017年に初めてマイナス成長を示した

▌7.2 イノベーション：新たな高技能職の爆発的な増加

7.3 ブーム: 多くの技術系人材がAIに転向

第8章 AI人材の将来予測（略）

第5章：中国の進む道とは？

AI人材が深刻に不足しています。中国では特にそれが不足しています。中国の将来のAI人材チームをどのように構築するかは、大きな注目に値する問題です。中国の人工知能産業の発展には、研究開発費への継続的な投資と研究開発人員の規模拡大だけでなく、特にアルゴリズムと計算能力の分野における基礎分野の人材育成を強化する必要がある。より多くの科学研究者に投資し、基礎研究を継続的に強化することによってのみ、インテリジェント技術のさらなる革新とブレークスルーを実現できる。

中国は人工知能を国家戦略のレベルにまで高め、3段階の戦略目標を掲げている。中国は政府、企業、大学、協会の4つの道を通じてこの目標を達成できる。

政府は主に政策支援を行っています。具体的な対策としては、大学入学者数の増加、優秀な人材の帰国誘致、政策支援、法律、規制、業界基準の改善などが挙げられます。

企業は業界の大まかな動向を把握し、自社の状況を組み合わせ、正しい発展の方向を見つけ、学校と企業の間でAI人材の共同トレーニングを実施し、長期的な人材の予備軍を確立する必要があります。また、企業は中小企業の変革とアップグレードを支援するために企業公開講座を実施することもできます。

大学はオープンポリシーの実施を推進し、企業を受け入れ、AI研究資金を増やし、学際的な分野を積極的に開発する必要があります。

協会は協会の発展を促進し、産学研協力の新しいモデルを構築し、交流プラットフォームを改善し、成果変換システムを形成する必要があります。

第9章：中国のAI人材育成への道筋についての議論

9.1 政府レベル

2017年7月、国務院は「新世代人工知能開発計画」を公布し、新世代人工知能の開発を国家戦略レベルに引き上げ、3段階の戦略目標を提案した。 2030年までに、人工知能の理論、技術、応用は全体的に世界をリードするレベルに達し、中国は世界の主要な人工知能イノベーションセンターとなり、スマート経済とスマート社会は大きな成果を達成するでしょう。上記の目標に基づいて、次のパスを検討できます。

9.1.1 新たな人材を増やすために人工知能の第一レベルの分野を追加する

人工知能における競争は人材と技術の競争ですが、我が国の現在の人工知能人材は需要を満たすには程遠く、基本的な理論的成果と米国との間には一定の隔たりがあります。したがって、我が国が戦略目標を達成するためには、人材が最優先事項です。人工知能の人材を増やすには、一方では自国の大学を通じて人材を育成し、他方では優秀な海外の人材を導入するという方法があります。

9.1.2 中国から帰国したハイエンド人材を引き寄せるAI千人計画が急務

外国人人材の導入については、第一に人工知能分野の国際トップクラスの科学者の導入、第二に優秀な若手人材の導入です。特別な政策とルートを通じて、「千人計画」などの既存の人材プログラムを最大限に活用し、海外の優秀な人材を誘致し、外国の先進技術を持ち帰り、中国の産業技術の飛躍的進歩を促進します。同時に、給与補助などの手段を通じて、企業や大学に人工知能人材の導入を奨励することもできます。

9.1.3 AI産業への適切な政策支援の提供

企業を発展させるためには、国が企業に対して政策支援を行う必要がある。免税や削減など、中小規模の人工知能（AI）の企業と新興企業の優先税および課税ポリシー、および家電や家具産業などの従来の企業を奨励します。

9.2エンタープライズレベル

9.2.1業界の一般的な傾向を把握し、開発の正しい方向を見つけます

企業は、国の開発の方向性と戦略的方向性を理解し、それを業界全体の開発方向と、独自の開発方向を見つけるための独自の利点と組み合わせる必要があります。企業は、AI業界会議に参加することにより、最新の業界ニュースを入手することもできます。同時に、米国のシリコンバレーなど、人工知能会社が集中している地域から学ぶこともできます。

9.2.2大学と協力してAIの才能を培い、長期的な才能プールを確立する

学校エンテルプライズの協力は、業界の企業の蓄積により、人材訓練のために膨大なエネルギーを解放するために、アプリケーション指向の才能の大きなギャップを解決する重要な方法です。具体的には、学校と協力して人工知能専攻とコースを構築し、科学的人材トレーニングシステムと教育プログラムを設立し、学校の研究所の建設と環境のサポートに参加し、特定のデータを提供しながら、学生と教授が産業を統合することを試みる必要がある問題を解決する必要があります。

9.2.3企業向けのオープンコースを実施して、中小企業の変革とアップグレードを支援する

人工知能の分野では、大手巨人企業は企業のオープンコースを実施して、中小企業に最先端の概念と企業のレイアウトを伝え、産業変革とアップグレードのためのイデオロギー的啓発指導者として機能します。製品を広め、企業の影響力を拡大し、社会的イメージを強化しながら、中小企業の進歩を促進します。

9.3大学レベル

9.3.1大学でのオープンポリシーの実施を促進し、企業を受け入れる

学者は象牙の塔から出て、科学的および技術的成果の変革を促進しなければなりません。

9.3.2 AI研究資金を増やし、学際的な分野を積極的に開発する

科学的研究資金が科学研究プロジェクトの結果に与える影響は、AIの研究資金を増やすことで、より多くのプロジェクトチームと研究グループの設立をサポートし、より多くの教授と学生が科学研究結果の出生と大量生産を促進できるようにします。

一方、人工知能とその関連専攻は、他のメジャーとのつながりを激しく強化し、学際的な分野を開発する必要があります。新しいものを発見し、新しいアイデアを提案し、さまざまな知識システムとデータの背景の下で新しい方法を見つけます。人工知能の学習、スクリーニング、その他の能力を使用して、従来の分野が新しい生活を得るのを支援します。

▌9.4アソシエーションレベル（省略）