企業が募集している最も需要の高いAI関連職種トップ11

生成 AI 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つつあります。企業は、ビジネス プロセスを合理化し、独自の AI テクノロジを開発し、手動操作を減らして従業員がより面倒なタスクを引き受けられるようにするために、ジェネレーション AI に注目しています。 Foundry が上級 IT プロフェッショナルを対象に最近実施した調査によると、IT 組織の 57% が複数の gen AI ユースケース領域を特定し、25% がパイロット プロジェクトを開始し、41% が gen AI に関する従業員のトレーニングとスキル向上を行っています。

今後 6 ～ 12 か月間の AI 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。企業の 58% は AI によって従業員の生産性が向上すると考えており、55% は AI 製品によってビジネス成果が向上すると考えており、55% は AI 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。

テクノロジーが一般的になるにつれて、AI テクノロジーの設計、開発、実装、保守を支援できる職種の需要が高まっています。 Foundry の AI 調査では、職場に AI テクノロジーを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職も特定されました。以下は、同社が現在、新世代 AI 戦略に直接対応して採用中または採用を計画している上位 11 の職種です。

01 |データサイエンティスト

企業が AI を採用するにつれて、分析と AI を活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るための支援をしてくれるデータ 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、それを活用するにはデータ サイエンティストの専門知識が必要です。彼らの責任には、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 ソフトウェアへの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%は生成AI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%は候補者を雇用する予定があると答えています。

02 | 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するとともに、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。このポジションは、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、改善を担当します。このポジションには、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、最終的には組織全体で機械学習をより利用しやすくし、誰もがそ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% が生成 AI 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% がこの職種に雇用する予定があると答えています。

03 | 人工知能研究者

人工知能はビジネスにとってまったく新しい分野であり、この技術についてはまだ発見すべきことがたくさんあります。そのため、同社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 研究者を雇用したいと考えています。 AI フェローは、生成 AI ツールとシステムの効率を高め、現在の 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% が生成 AI をサポートするために AI 研究者を雇用しており、19% が AI 研究者を雇用する予定があると答えました。

04 | 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 ニーズを達成するために、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、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 ニーズに対応して解決するための複雑なアルゴリズムを設計します。企業は、AI テクノロジーの活用を支援するアルゴリズム エンジニアに依存しており、これらの専門家に AI ソリューションの拡張と展開を依頼し、倫理的および偏見の影響をすべて考慮し、すべてのコンプライアンスと規制の要件を満たしていることを確認しています。調査によると、回答者の 16% が生成 AI をサポートするためにアルゴリズム エンジニアをすでに雇用していると答え、31% がこの職種に雇用する予定があると答えました。

05 | 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、人工知能や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人工知能のサブセットであり、遺伝子 AI ツールやリソースを開発する企業にとって非常に重要です。このポジションは、強力な AI アルゴリズムの構築と維持、データ要件の決定、ビジネス 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、自動運転車などのテクノロジーはすべて、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。企業が人工知能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したいと考えている企業にとって、ディープラーニング エンジニアは不可欠になります。調査によると、回答者の 16% が生成 AI をサポートするためにディープラーニング エンジニアを雇用しており、28% がディープラーニング エンジニアを雇用する予定があると回答しました。

06 | NLPエンジニア

自然言語処理 (NLP) エンジニアは、生成 AI を導入するあらゆる組織にとって重要な役割を担います。 Gen AI は、コミュニケーションを改善し、ユーザーの問い合わせが何であってもユーザーと効果的にコミュニケーションする必要がある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。このポジションは、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、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、NLP ツールを使用したテキスト要約の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遺伝的 AI 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% が生成 AI をサポートするために NLP エンジニアを雇用しており、27% が NLP エンジニアを雇用する予定があると答えています。

07 | 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生成 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、過去数年間に一度は AI チャットボットとやり取りしたことがあるでしょう。チャットボットは、顧客が適切な同僚を見つけたり、ユーザーを重要なファイルにつなげたり、カスタマー サービス担当者の負担を軽減したりするのに役立ちます。人工知能の進歩に伴い、チャットボットはより洗練されてきており、ChatGPT、Bard、Replika、Cleverbot などのサービスの台頭により、チャットボットがビジネス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 テクノロジーは業界全体で需要があり、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% が生成 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% が AI チャットボット開発者を雇用する予定があると回答しました。

08 | エンジニアのためのヒント

プロンプト エンジニアは、gen AI (特にテキストからテキストへの AI モデルとテキストから画像への AI モデル) を使用するツールがユーザー 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。この役割には、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成果は、ユーザーのクエリを受け取り、独自の応答を生成する ChatGPT などのツールや、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 Midjourney などの AI 画像ツールに見ることができます。人工知能、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、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には、迅速なエンジニアリングが不可欠です。調査によると、回答者の 11% が生成 AI をサポートするためにすでにプロンプ​​ト エンジニアを雇用しており、26% がプロンプト エンジニアを雇用する予定があると回答しました。

09 | 最高人工知能責任者

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支援する、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、プライバシーなど、考慮すべき問題が数多くあります。最高 AI 責任者は、AI 戦略の開発を監督し、企業における AI の開発と実装を指導および監視する責任を負います。その他の責任には、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、AI チームの構築の監督、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% が生成 AI 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% がそ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のコンテンツ作成に人工知能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。遺伝的 AI の結果をより人間らしく、読者にとって関連性のあるものにするために、人間の目による編集や修正が必要になることも少なくありません。企業は、生成 AI を使用してコンテンツを迅速に修正し、コンテンツが適切に書かれ、対象読者が理解しやすいものになるように支援できる、経験豊富なコピー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% が生成 AI 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 AI ライターを雇用する予定があると答えています。

11 | 人工知能アーティスト

AI アートは生成 AI の新しいアプリケーションの 1 つであり、Midjourney や Stable Diffusion などのツールが過去 1 年間で人気を集めています。これらのツールを使用すると、プロンプトや画像に基づいて完全に独自のコンテンツを作成したり、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。これらのツールは、マーケティング資料、製品画像、写真ギャラリー、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代理店にとって非常に便利です。組織は、専門的なスキルと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、AI 生成ツールからより良い結果につながるヒント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、ニュアンスを理解しており、企業がこれらのサービスから望む結果を得られるよう支援します。調査によると、回答者の 7% が生成 AI 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 AI アーティストを雇用する予定があると答えています。

出典: www.cio.com