求人検索サイトIndeedの統計：AI採用は減速、求職者の関心は低下

6月末、わが国各省市で大学入試結果が次々と発表される中、学生の専攻選択は統計的な傾向に新たな波を起こした。

現在、我が国では人工知能分野の人材不足が深刻化しており、企業からの需要が急増しているため、大学でも関連専攻が新設されています。今年、全国で計35の大学が人工知能専攻の設置資格を初めて取得したと報じられている。大学で関連専攻が開設されたことにより、この差は4年後には大きく縮まると信じています。

4年後に何が起こるかを正確に予測できる人は誰もいませんが、少なくとも今のところは、BATのような大企業であれ、AIをサポートするスタートアップであれ、AI人材は間違いなく私の国で高い需要があります。

予測は不可能ですが、関連技術で私たちより5～10年ほど先を行くテクノロジーの聖地シリコンバレーの発展を参考にすれば、ある程度の見当をつけることはできるかもしれません。

周知のとおり、AlphaGo が人間の囲碁名人を破って以来、人工知能に関する議論は非常に白熱しています。人工知能関連の仕事はシリコンバレーでも他の地域でも人気があり、機械学習エンジニアの平均年収は14万2,858ドルとなっている。しかし、求人サイトIndeedの調査によると、AI関連の雇用の伸びは鈍化し、こうした仕事への関心は低下しているという。

Indeedの統計によると、人工知能分野の求人は2018年5月から2019年5月にかけて29.1%増加しました。しかし、この成長率は過去 2 年間に比べて大幅に低下しました。 2017 年 5 月から 2018 年 5 月の間には 57.9% 増加し、2016 年 5 月から 2017 年 5 月の間には驚異的な 136.2% 増加しました。

一方、求職者の AI に対する関心は落ち着いてきています。 AI関連の仕事の検索数は、2018年5月から2019年5月の間に14.5%減少しました。これに対し、2017 年 5 月から 2018 年 5 月にかけては検索数が 31.9% 増加し、2016 年 5 月から 2017 年 5 月にかけては検索数が 49.12% 増加しました。インディードは、今年の減少は、資格のある労働者が埋まらない求人が増える可能性も示唆していると述べた。

AI による求人検索は、必ずしも求人数に追いつくとは限りません。たとえば、データ サイエンティストを考えてみましょう。彼らの仕事は、生データを取得し、プログラミング、視覚化、統計モデリングを適用して、組織にとって実用的な洞察を抽出することです。

データは「新しい石油」であると考えると、データ サイエンティストの需要は高く、Indeed の調査によると、2017 年から 2018 年の間に求人広告が 31% 増加しています。しかし、同じ期間に求職者数はわずか14％ほどしか増加しませんでした。

機械学習とディープラーニングのエンジニアがAI関連職種トップ10を占める

同社の分析チームは、2018年から2019年にかけてのAI関連職種トップ10を把握するために、求人内容に「AI」や「機械学習」などのキーワードが含まれる割合が最も高いトップ10の職種を特定しました。

• 機械学習エンジニア
• ディープラーニングエンジニア
• シニアデータサイエンティスト
• コンピュータビジョンエンジニア
• データサイエンティスト
• アルゴリズム設計エンジニア
• ジュニアデータサイエンティスト
• 開発コンサルタント
• データサイエンスディレクター
• データサイエンティスト

アナリティクスディレクター、統計学者、上級科学者、コンピューター科学者、研究エンジニア、データエンジニアは、今年のトップ 10 に入らなかった候補者です。

Indeed によると、今年の機械学習エンジニアの求人広告では、AI と機械学習のキーワードの割合が最も高かった (2018 年と同様)。機械学習エンジニアは、Apple の Siri や天気予報アプリなど、予測技術を使用するデバイスやソフトウェアを開発します。機械学習アルゴリズムが大量のリアルタイム データを処理および分析するために必要なデータを確実に取得し、機械学習モデルの精度を高めます。

機械学習エンジニアの職種は依然として関連キーワードを含む求人広告の最大数を占めていますが、2018 年にはこうした職種の割合が増加しました (2019 年の 75% に対して 94.2%)。

2019年のリストのトップ10にランクインしたAIスキルを必要とする仕事の多くは、2位にランクインしたディープラーニングエンジニアなど、2018年のリストには登場しなかった。ディープラーニングエンジニアは、脳の機能を模倣できるプログラミングシステムの開発などを行います。

これらのエンジニアは、急速に発展している自動運転、顔認識、ロボット工学の 3 つの分野で重要な役割を果たしています。ある調査によると、世界の顔認識市場だけでも2016年の33億7000万ドルから2022年には77億6000万ドルに成長すると予想されている。

前年比の差は、あらゆるタイプの企業でデータ サイエンティストの需要が高まっていることを反映していると考えられます。現在、多くの雇用主は、エントリー レベルからディレクター レベルまでの従業員を擁する完全なデータ サイエンス チームを必要としています。対照的に、2018 年のリストには、データ サイエンティスト、データ サイエンティスト、コンピューター サイエンティストなど、より一般的なデータ サイエンスの職種が含まれています。 Indeed は、さまざまなレベルの経験を持つ従業員を雇用することで、より幅広い才能を引き付けることができ、厳しい労働市場で企業がより競争力を高めることができると考えています。

平均給与が最も高いAI関連職種

機械学習エンジニアは、最も多く採用されている AI 職種であるだけでなく、最も高い給与も受け取っています。この職種の平均年収は、2018 年と比較して *** 増加しました。

Indeed の 2018 年と 2019 年のランキングでは、機械学習エンジニアの給与は 3 位にランクされました。しかし、この職種の今年の平均年収は 142,859 ドルで、昨年より 8,409 ドル高くなっています。これは、人材会社マーサーが2019年に予測した平均賃金上昇率2.9%と比較して5.8%の増加となる。

同様に、アルゴリズムエンジニアの平均年収も今年は109,313ドルとなり、5,201ドル（4.99%）増加しました。競争の激しい AI 求人市場では、企業はこれらの重要なポジションに優秀な人材を引き付けるためにより多くの費用を費やす用意があり、それがこの 2 種類のポジションの給与が上昇している理由かもしれません。

前のリストと同様に、最も給与の高い職業は AI 市場全体の発展と成熟を反映しています。アナリティクスディレクター、データエンジニア、コンピューターサイエンティスト、統計学者、研究エンジニアなどのより広範な職種名はすべて2018年のリストに載っていましたが、今年はトップ10には入りませんでした。 2019 年のリストに新しく追加された職種には、シニア データ サイエンティストやシニア データ サイエンティストなど、より差別化されたデータ サイエンスの職種が含まれます。

ニューヨークとサンフランシスコはAI関連の仕事でトップの都市

2019年にAI雇用シェアが最も高かった大都市圏のランキングは、1つの新しい都市の出現にもかかわらず、昨年と比べて大きな変化はありませんでした。

• ニューヨーク、ニューヨーク
• カリフォルニア州サンフランシスコ
• ワシントン D.C.
• カリフォルニア州サンノゼ
• ワシントン州シアトル
• マサチューセッツ州ボストン
• カリフォルニア州ロサンゼルス
• イリノイ州シカゴ
• テキサス州ダラスフォートワース
• ジョージア州アトランタ

Indeed のリストにある 3 つの地域は、昨年と 2019 年の間で順位が入れ替わりました。 2018年にはサンノゼが3位（9.2％）、ワシントンが4位（7.9％）となった。しかし今年は、ワシントン D.C. が 3 位、サンノゼが 4 位にランクされました。 2019年、ボストン（5位から順位を下げ）はシアトル（6位から順位を上げた）と順位を入れ替え、シカゴはロサンゼルス（以前は8位）に7位を譲った。ダラス・フォートワースは9位のままだった。昨年10位だったフィラデルフィアは、新参のアトランタに押しのけられた。

AI は、失われる仕事よりも多くの仕事を生み出すのでしょうか?

今後数年間、大きな問題は、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かどうかということになるでしょう。

いくつかの研究では、実際には 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と示唆されています。世界経済フォーラムの2018年版「雇用の未来」レポートによると、2022年までに人間と機械の分業、つまりAIによる自動化への移行により、7,500万の雇用が失われる一方で、1億3,300万の新たな雇用が創出されるとのことです。ガートナーは、AI によって 2020 年に 230 万の新規雇用が創出され、180 万の雇用が削減されると予測しています。 2019 年の Dun & Bradstreet のレポートによると、40% の組織が AI の導入により雇用を増やした一方で、新しいテクノロジーの導入により雇用が削減された組織はわずか 8% でした。

この傾向が続くかどうかはまだ分からない。