未来はAIエンジニアの手に。しかし変革を成功させるのは簡単ではない

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」（ID: AI_Discovery）から転載したものです。

人工知能技術は何十年も前から存在しています。しかし、その可能性が本当に評価されたのは、10 年ほど前のことでした。それ以来、まるで突然加速したかのように、世界中でAIエンジニアの需要が飛躍的に増加しました。

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テクノロジー分野の人材不足は改善の兆しが見えず、同様に人材不足となっているソフトウェアエンジニアにとっては、変革を起こして人材不足を補うチャンスが生まれています。ただし、AI、機械学習 (ML)、自然言語処理の学習は簡単ではなく、多大な努力が必要です。

ソフトウェア エンジニアリングから AI エンジニアリングへの移行を説明するために、Ipsoft の認知実装エンジニアである Sasho Andrijeski 氏と、Codementor の開発者である Jayen Ashar 氏に話を伺いました。

変革の原動力

人々が移行を選択する理由は、多くの場合複雑です。それは子供の頃の夢だったのかもしれないし、あるいは単にキャリアにおける自然な次のステップだったのかもしれない。転職の理由が何であれ、考慮すべき要素がいくつかあります。

アンドリエスキ氏にとって、AIの種は子供の頃に植えられました。 「物心ついたころから、私はAIに囲まれていました。父はSF小説を集めていて、私は子供の頃からそれに触れてきました。ほとんどの物語には高度なAIシステムが登場し、特異点や意識に関する議論の余地のある概念がたくさんあります。もちろん、これらのSF映画やゲームは当時大流行しましたが、今では再びレトロになりつつあります。」

アシャールにとって、これは彼が優れている分野です。 「私はずっと自動化とロボット工学に興味があったので、AI は私のソフトウェア エンジニアリングのバックグラウンドに非常によく適合します。」

人工知能は新しい知識を素早く獲得する必要がある

ソフトウェア エンジニアリングに関する関連知識を持っていたとしても、人工知能を学ぶことは容易ではなく、短期間で多くの新しい知識を習得する必要があります。実際、アシャールは職場を辞めてフルタイムで勉強し、人工知能の修士号を取得しました。

「仕事を辞めて、人工知能の修士号を取得するためにフルタイムで勉強することに専念しました」とアシャールさんは言います。「AIの学位取得を目指している間、私はある先生と知り合い、彼と一緒に夏のプロジェクトを完了しました。そこから、私は学校のロボットサッカーチームに参加し、AIの実践的な経験を積むことができました。」

アンドリエスキにとって、短期間で多くのことを学ぶという切迫感は圧倒的なものでしたが、同時に非常にやりがいのあるものでした。

「今振り返ってみると、私が学んだ知識が、今日の学習の基盤を一歩ずつ築いてくれたと感じています。しかし、IPsoft に入社した後も、多くの新しい知識を素早く吸収する必要があり、学習プロセスは非常に厳しいものでした。最初の 6 か月間の仕事は非常に大変でしたが、多くのことを得て、満足感と達成感も感じました。最初のプロジェクトに取り組んでいたとき、一緒に働いていた同僚が多くの助けをくれ、知識レベルが急速に向上しました。」

彼はまた、「意識的に何か行動を起こしたとは言えませんが、私は常に人工知能とのつながりを感じていました。もちろん、私の経歴はおそらくすべてのITキャリアの典型的なものです。私はテクノロジーと科学コミュニケーションの学位を取得し、在学中はインターネットカフェで働き、自分のオンラインアフィリエイトマーケティングビジネスを経営し、システムエンジニアやITコンサルタントとして働いていました。」とも述べた。

「初期の頃は、コモドール 64 や IRC ボット用の小さな基本プログラムを書いたり、修士課程や博士課程のプロジェクトで友人を手伝ったりしていました。この経験で、IPsoft からチャンスを得たときに必要なスキルのほとんどを身に付けることができ、そのチャンスをつかみました。これは、人工知能の分野でチャンスを得たいと思っている人へのアドバイスです。」

変革が成功した後も、学習は決して止まりません。 「転職してから長い時間が経ちましたが、この分野は非常に急速に発展しています。時代の流れに遅れないように、PyTorch、Fast.ai、畳み込みニューラルネットワークをすぐに習得しました」とアシャール氏は語った。

アンドリエスキ氏にとって、「ここで最も重要なのは概念です。意識、認知、人間の相互作用、自然言語についてさらに学ぶことが重要です。もちろん、アルゴリズム、自然言語処理、機械学習、ディープラーニングもキャリア変革の旅の一部です。」

「変化の激しい環境でアーリーアダプターとして働く場合、さまざまなテクノロジーを扱う必要があり、特定のテクノロジーに限定すべきではありません。残る人もいれば去っていく人もいます。時間が経つにつれて、忘れ去られてしまうこともあります。プログラミング言語の中では、私の仕事の範囲で必要な Python、Groovy、JavaScript、Java を挙げる価値があります。」

彼はこう付け加えた。「私にとって、最善のアプローチは、可能であれば、実践しながら学ぶことです。オンライン教材やソーシャル ネットワーキングも無視すべきではありません。幸いなことに、コンピューター、インターネット、自由時間のおかげで、多くのことに挑戦する機会があります。同じ考えを持つ人と友達になることも役に立ちます。絶えずコミュニケーションを取り、アイデアや経験を共有することで、知識を継続し、発展させることができます。」

アシャールも同意します。「最初は大学の授業やオンライン授業を受講しましたが、問題に遭遇したときに独学のほうが良い解決策だと分かりました。」

新人AIエンジニアが直面する課題

AI エンジニアが直面する課題は、プロジェクトや個人によって異なります。フリーランサーの場合、状況は複雑になる可能性があります。

「フリーランサーとして、AIプロジェクトに応募するのは大きな挑戦です。AIはまだ研究分野とみなされており、この分野で採用する人のほとんどはフルタイムの従業員です。これは私には向いていません」とアシャールは語った。

しかし、アシャールは諦めず、やがて初めての AI 関連のフリーランス プロジェクトに採用されました。 「私は地元の道路当局と契約を結び、交通の流れと牽引力を分析し、両者の相関関係を見つけ、交通を妨害している車両を自動的に報告することを目指している」と彼は語った。

アンドリエスキ氏の経験は異なっていました。「驚いたのは、最大の課題が AI ではなかったことです」と彼は言います。「クライアント プロジェクトに取り組んでいる間、多くの組織や企業が最先端のテクノロジーに適応する準備ができていないことに気づきました。彼らは段階的に進めることを好み、デジタル変革の旅の途中にいることがよくありました。本当の課題は、さらに一歩進んで、真に野心的な AI ソリューションの作成に専念する意欲のある人を見つけることでした。多くの人は、依然として AI がすぐに機能することを期待しています。」

この分野の専門家になるには長い時間がかかります。 「私のキャリアプランには明記されていなかったので、確信はありません」とアンドリエスキは語った。「しかし、今振り返って点と点をつなげてみると、一生に一度の旅のように感じます。」

「約10年かかりましたが、それはフリーランスとして続けたいという思いと、自分の仕事にすでに満足していたからです」とアシャールさんは語った。

AIへの移行を検討しているソフトウェアエンジニアへのアドバイス

「AIは人類の未来だと思っています」とアンドリエスキ氏は言う。「関わっていない人は、少なくとも一歩遅れていることになります。」

アシャールさんはこうアドバイスする。「専攻を変えようと考えている人全員に、私のアドバイスが当てはまります。仕事をしながらパートタイムで専攻を変えてみてください。そうすれば、うまくいかなくても成功への第一歩を踏み出したことになりますし、様子を見て自分に合っているかどうか確かめるチャンスにもなります。」

確かに、AI エンジニアになるのは簡単ではありませんが、勇気を持って始めれば成功に近づくでしょう。