最も需要の高い AIGC 関連の仕事 11 選

AIGC は、ほぼすべての業界で急速に導入され、ビジネス界の状況を急速に変えています。企業は、ビジネス プロセスを合理化し、独自の AI テクノロジーを開発し、手作業を減らして従業員をより集中的なタスクに割り当てられるようにするために、AIGC に注目しています。 Foundry の上級 IT プロフェッショナルを対象にした最近の調査では、IT 組織の 57% が AIGC ユースケースの複数の領域を特定し、25% がパイロット プログラムを開始し、41% が AIGC スタッフのトレーニングとスキル向上を行っていることがわかりました。

今後 6 ～ 12 か月間の AIGC の最も一般的な用途としては、コンテンツ作成 (42%)、データ分析 (53%)、ソフトウェア開発 (41%)、ビジネス インサイト (51%)、社内顧客サポート (45%)、製品開発 (40%)、セキュリティ (42%)、プロセス自動化 (51%) などが挙げられます。企業も AIGC が生産性を高め、ビジネス成果を改善すると楽観視しており、58% が AIGC によって従業員の効率が向上すると考えており、55% が AIGC を導入した製品によってビジネス成果が向上すると考えており、55% が AIGC によって従業員が付加価値の高いタスクに集中できるようになると考えています。

このテクノロジーが普及するにつれて、企業内で AIGC テクノロジーの設計、開発、実装、保守を支援する役割の必要性が高まります。 Foundry の AI 調査では、AIGC を職場に統合するために企業が採用を希望しているいくつかの役割も特定されました。 AIGC の応募傾向に応じて、企業が現在採用中または採用を計画している 11 の職種をご紹介します。

1. データサイエンティスト

企業が AIGC を採用するにつれて、分析と AI を使用して顧客データとビジネス データからより優れた洞察を得られるデータ サイエンティストが必要になります。ほとんどの企業では、AI システムは大規模なデータ セットに依存しており、それを操作するにはデータ サイエンティストの専門知識が必要です。責任には、顧客とビジネスのニーズを満たす予測モデリング ソリューションの構築、他の関連チームとの分析モデルの実装、従来のソフトウェアから AI を活用したソフトウェアへのビジネス移行の支援などが含まれます。このポジションには、自然言語処理、コード化言語、統計モデル、大規模言語および生成 AI モデルの経験が必要です。調査によると、回答者の 28% が AIGC をサポートするためにすでにデータ サイエンティストを雇用しており、30% が候補者を採用する予定があると答えました。

2. 機械学習エンジニア

機械学習エンジニアの役割は、ビジネス要件を適切に範囲指定した機械学習プロジェクトに変換し、機械学習ソリューションの設計と実装を指導することです。この役割は、企業内のスケーラブルな機械学習ソリューションのトレーニング、開発、展開、スケジュール設定、監視、および改善を担当します。この役割には、モデル アーキテクチャ、データおよび ML パイプラインの作成、ソフトウェア開発スキル、一般的な MLOps ツールの使用経験、BERT、GPT、Roberta などのツールの使用経験など、幅広いスキルが必要です。機械学習エンジニアの目標は、最終的には企業全体で機械学習をより利用しやすくし、誰もがこのテクノロジーの恩恵を受けられるようにすることです。調査によると、回答者の22%はAIGCをサポートするためにすでに機械学習エンジニアを雇用しており、28%はその役割のために雇用する予定があると答えています。

3. AI研究者

AI は企業にとって新しい分野であり、この技術についてはまだ解明すべきことがたくさんあります。そのため、企業はビジネスにおける AI の最適な応用方法を決定するために AI 研究者の採用を検討しています。 AI 研究者は、生成 AI ツールとシステムの効率を高め、既存の AI ツールを改善し、AI を使用してプロセスを改善したりビジネス ニーズを満たしたりする方法を見つけるための新しいモデルとアルゴリズムの開発を支援します。 AI 研究者は、データと自動化インフラストラクチャ、機械学習モデル、AI ツールとアルゴリズム、データ サイエンス、プログラミング、そして AI モデルをゼロから構築する方法を理解する必要があります。調査によると、回答者の31%はAIGCをサポートするためにすでにAI研究者を雇用しており、19%はこの役割のために雇用する予定があると答えた。

4. アルゴリズムエンジニア

アルゴリズム エンジニア (アルゴリズム開発者と呼ばれることもあります) は、特定のタスクやビジネス要件を達成するために、ソフトウェアおよびコンピュータ システムのアルゴリズムを設計、作成、実装する役割を担っています。アルゴリズム エンジニアの役割には、プログラミング言語、テストとデバッグ、ドキュメント、そしてもちろんアルゴリズム設計に関する知識が必要です。これらのエンジニアは、企業内の複雑なコンピューティング問題を解決する責任を負っており、多くの場合、大規模なデータセットを扱い、ビジネスニーズを満たして解決するための高度なアルゴリズムを設計します。企業は、AIGC テクノロジーのナビゲートを支援するアルゴリズム エンジニアに依存し、AIGC ソリューションの拡張と展開、すべての倫理的および偏見の影響の考慮、すべてのコンプライアンスと規制の要件の遵守の確保をこれらの専門家に依存しています。調査によると、回答者の 16% が AIGC をサポートするためにすでにアルゴリズム エンジニアを雇用していると答え、31% がこの役割のために採用する予定があると答えました。

5. ディープラーニングエンジニア

ディープラーニング エンジニアは、AI および機械学習のシステム、ツール、アプリケーションに情報を提供するアルゴリズムの研究、開発、保守を主導します。ディープラーニングは AI のサブセットであり、企業内での AIGC ツールとリソースの開発に不可欠です。この役割は、強力な AI アルゴリズムの構築と維持、データのニーズの特定、ビジネス内のプロセスを自動化してパフォーマンスを向上させるためのより良い方法の検討を担当します。チャットボット、仮想アシスタント、顔認識、医療機器、自律走行車などのテクノロジーは、効果的な製品を作成するためにディープラーニングに依存しています。企業が AIGC を採用し続けるにつれて、AI をビジネス プロセス、サービス、製品に活用して統合することを検討している企業にとって、ディープラーニング エンジニアが重要になります。調査によると、回答者の 16% が AIGC をサポートするためにすでにディープラーニング エンジニアを雇用しており、28% がこの役割のために雇用する予定があると答えています。

6. NLPエンジニア

自然言語処理 (NLP) エンジニアは、あらゆる企業における AIGC の導入において重要な役割を果たします。 AIGC は、コミュニケーションを改善し、クエリの内容に関係なくユーザーと効果的にコミュニケーションするために必要なチャットボットやその他の AI サービスを作成するために、NLP に大きく依存しています。この役割は、NLP システムのトレーニング、モデルの開発、実験の実行、適切なツールとアルゴリズムの特定、モデルの定期的なメンテナンスと分析の実行を担当します。候補者は通常、ビッグデータ、エンコーディング、モデルの選択とカスタマイズ、言語モデリング、言語翻訳、テキスト要約のための NLP ツールの使用経験を持っています。 NLP は、テキスト読み上げ (TTS) や音声テキスト変換 (STT)、チャットボットや仮想アシスタント、ユーザーとリアルタイムで対話するように設計されたその他の AIGC ツールなどのテクノロジーで重要な役割を果たします。調査によると、回答者の 15% が AIGC をサポートするためにすでに NLP エンジニアを雇用しており、27% がこの役割のために雇用する予定があると答えています。

7. AIチャットボット開発者

チャットボットは、ビジネス環境における AI の最も初期かつ最も一般的な用途の 1 つです。おそらく、過去数年間に AI チャットボットとやり取りしたことがあるでしょう。これらは、顧客が適切なパートナーを見つけ、ユーザーを重要なドキュメントに結び付けるのを支援し、カスタマー サービス担当者の負担を軽減することができます。チャットボットは、ChatGPT、Bard、Replika、Cleverbot などのサービスの台頭により、より洗練され、企業に役立つ強力なツールであることが証明されています。チャットボット テクノロジーはあらゆる業界で需要があり、企業は顧客サービス、予約スケジュール、ソーシャル メディアのエンゲージメント、ユーザー サポート、さらにはマーケティングやプロモーションの効率化に役立つ独自のチャットボット ツールの開発に熱心です。調査によると、回答者の 15% は生成 AI をサポートするために AI チャットボット開発者をすでに雇用しており、27% はこの役割のために雇用する予定があると答えています。

8. エンジニア向けのヒント

プロンプト エンジニアは、AIGC を使用するツール、特にテキストからテキストへの AI モデルやテキストから画像への AI モデルがユーザー プロンプトを正確に評価し、正しい情報を提供できるように責任を負います。このポジションには、自然言語処理、コーディング、自然言語クエリ、人工ニューラル ネットワークに関する広範な知識が必要です。プロンプト エンジニアリングの例としては、ユーザーのクエリを受け取り、独自の応答を生成する ChatGPT や、ユーザーのリクエストに基づいて独自のアートや画像を生成する AI Image Tool などのツールが挙げられます。 AI、特にチャットボット、自動アシスタント、画像ジェネレーターの活用に関心のある企業にとって、プロンプトエンジニアリングは、これらのツールが効果的かつ有用であることを保証する上で重要な役割を果たします。調査によると、回答者の 11% が AIGC をサポートするためにすでに Prompt エンジニアを雇用していると回答し、26% がこの役割のために雇用する予定があると回答しました。

9. 最高AI責任者

最高 AI 責任者は、職場における AI の急速な発展と需要に企業が対応できるようにするために創設された比較的新しい上級管理職です。 AI を職場に取り入れる際には、特にセキュリティ、偏見、コンプライアンス、プライバシーに関して多くの考慮事項があります。最高 AI 責任者は、ビジネスにおける AI の成長と実装を指揮および監視することで、AI 戦略の開発を監督する責任を負います。その他の責任には、AI のデータ管理とガバナンス、ビジネス ユニットのコラボレーション、倫理とコンプライアンス、リスク管理、人材獲得とチーム構築、AI ツールと分析レポートの全体的なパフォーマンスの監視が含まれます。調査によると、回答者の 11% が AIGC をサポートするために最高 AI 責任者を雇用したと答え、21% がこの役職に雇用する予定があると答えました。

10. AIライター

ブログ投稿や製品の説明など、コンテンツ作成に AI を活用する企業が増えています。しかし、結果は常に完璧というわけではありません。AIGC の結果をより人間らしく、読者にとって親しみやすいものにするためには、人間の目による編集や修正が必要になることがよくあります。企業は、生成 AI を使用してコンテンツを迅速に作成し、コンテンツが適切に作成され、対象読者が簡単に理解できるようにできる、経験豊富なライターや編集者を求めています。調査によると、回答者の 10% が AIGC をサポートするためにすでに AI ライターを雇用しており、21% がこの役割のために雇用する予定があると答えています。

11. AIアーティスト

AI アートは AIGC の比較的新しいアプリケーションの 1 つであり、Midway や Steady Diffusion などのツールが過去 1 年間で普及しました。これらのツールは、プロンプトや画像を取得して完全にユニークなものを作成したり、既存の画像に特定の編集を加えたりすることができます。マーケティング資料、製品画像、ストック画像、その他のアート関連コンテンツを作成しようとしている企業にとって、大きな可能性があります。企業は、専門知識を活用して画像生成ツールを最大限に活用できる経験豊富なアーティストやグラフィック デザイナーを求めています。アーティストは、AIGC からより良い結果を得るためのキューを作成するための適切な知識と専門知識を持っています。彼らは、映画、アートワーク、ビジュアル グラフィックスなど、さまざまな芸術分野の専門用語、用語、ニュアンスを熟知しており、企業がこれらのサービスから望む結果を確実に得られるよう支援します。調査によると、回答者の 7% が AIGC をサポートするためにすでに AI アーティストを雇用しており、15% がこの役割のために雇用する予定があると答えています。