AI開発者ってなんかかっこいいなぁと思う今日この頃です。
今後技術が進めばWEBサイトのように誰でも簡単にAIが作れちゃう時代が来ます。
AI作成キットなんかが一般に出回るはずです。
AI開発の学習サービスはもう既にありますよね。
もしかしたら、一般人でも犯罪や軍事用のAIが簡単に開発できちゃう世界になるのです。
技術が進んで開発コストがダダ下がりになってくれば尚更です。
でも、AI開発は世の中の役に立つ技術なのは確かです。
AI開発において重要なスキルは、
- 課題分析力
- 学習データ作成力
の2つです。
それでは詳しく見ていきましょう！
課題分析力
AIの用途は多岐に渡りますが、根本的なのは「課題を解決すること」です。
ただの人形のように捉えてはダメで、きちんとした役割を担って生まれてきます。
AIを開発する段階で「このAIは何に使うのか？」という明確な答えをわかっておかなければなりません。
その際、
- AIに任せるべき課題か？
- そもそもAIで解決可能な課題か？
- その課題について自分たち人間が深く理解しているか？
- AIに与える学習データを十分用意できるか？
といったことを精査する必要があります。
課題分析力を高めるには？
物事をAI視点で見る癖をつけましょう。
AIは課題を分析＆理解するとき、「分類分け」をして考えます。
人間も同様に「分けることで分かる」という思考をしますが、意識的に行うことで鍛錬できます。
日頃から、
- 目の前の作業を最小単位に分解してみる
- 物事をタスク化（to do化）して考えるようにする
- 作業をより効率良くする方法をマインドマップに書き出す
- 色んな場面で感情を廃したらどうなるかを考えてみる
AIの身になって考えてください。AI思考です。
学習データ作成力
AIを子供だとするとその親や先生が「教育」をします。
現段階では、親にあたる人間がAI用に教科書や資料集を作成して与えてあげないといけません。
AIは学習することで「どのように判断して動作すればいいのか？」を学ぶため、非常に重要な工程なのです。（この学習工程を「機械学習」といいます。）
- どんなデータで学習させるか？
- どれくらいのデータの量を用意するか？
- どのように機械学習させるか？（AIに学習させる方法は種類があり、独自のやり方を開発してもOK）
AIが好むデータ、課題にマッチする学習方法を選ぶ必要があるのですね！
学習データ作成力を高めるには？
AIについても、AIに解決させる課題についても、深く知らなくては学習データを作成することはできません。
課題は無限に考えられますので、まずはAIや機械学習についてマスターすることです。
理化学研究所と国立がん研究センターは21日、人工知能（AI）を使って、内視鏡画像から早期胃がんを熟練医並みの精度で見つけることに成功したと発表した。
（中略）内視鏡で撮影した100枚の早期胃がん画像と100枚の正常な胃の画像を学習用データとして用意し、AIに学習させた。
［『AIで早期胃がん発見 熟練医並みの精度』共同通信より］
とうとうAI医師が本領発揮してきましたね。
早期胃がんを熟練医並みの精度で見つけられるようになっているのです。
驚くべきが、たった200枚の画像を用意して学習させただけだということです…！
本来、機械学習には大量の学習データが必要なのですが、たった200枚ってマジなんでしょうか？
嘘かもしれませんが、、本当であればこの精度はヤバイです。
このように学習データの扱い方や機械学習の精度は、日に日に変化し向上していくと思われますので、アンテナを伸ばしておくことも重要でしょうね。
まとめ：重宝されるAI開発人材
結構抽象的なスキルでしたが、AI開発について学んでいけば今回の2つがいかに重要で難しいスキルなのかがわかると思います。
得意な人は得意だと思いますし、鍛えれば伸びる能力です。
これから、かなり重宝される人材になれますよ！
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