AI サービス構築で必須となる「 h 」型人材スキル〜人が少ない今なら、エバンジェリストになれるチャンス〜

こんにちは！当イベントのスイーツ担当枠「 AINOW 」です。

自己紹介

亀田 重幸

ディップ株式会社次世代事業準備室　 dip AI.Lab マネジャー、 AINOW 編集長

遺伝子組換え Streptomyces 属放線菌による有用物質生産の研究

社会人 1 年目は PHP 、 Perl のプログラマー

新規事業を学び、新サービスを出しては失敗しまくる（約 30 個 /年）

バイトルのインフラエンジニアを 3 年くらい

AI の進化で既存事業は根底から覆ると思い、 AI ディレクターへ

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AINOW って何？

AI ニュースだけ日本最大の 1 万件、日本初の AI ニュースサイト… 裏側で自然言語処理 & 機械学習な某クローラーが稼働中

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スキマ時間の 10 分で最新の AI ニュースをチェックチーム内への情報共有利用もありがとうございます！

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ビジネスで AI 活用がもっと広がりAI 研究もさらに進んで欲しい

AI 研究の最前線とビジネス現場を繋げていきます

12 月 AI ニュースで話題になったものをダイジェスト

12 月のトピック記事

12 月のトピック記事

12 月のトピック記事

Web×AI ニュースが減ってリアル ×AI ニュースが増加傾向に

12 月のトピック記事

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今月の特集

リアル ×AI サービスマップ準備中

AI を実ビジネスで使おうとすると実運用に耐えられない、現実的な仕様に落ちない

ディープラーニングをする必要があるの？統計的な手法で十分なんじゃない？

このサービスにはどの手法が最適なの… ?

○○な人材が欲しい、○○な人に成長させたいというニーズが非常に高いことがわかりました

AI サービスの実現性が高くなるチームのスキル構成について考えて見ました

AI サービス構築で必須となる「 h 」型人材スキル〜人が少ない今なら、エバンジェリストになれるチャンス〜

とあるデジタルコンテンツの制作会社の場合

パーソナル AI を取り入れた企画がやりたい！

クライアントに AI とは何かを説明して実現可能な案を提示できるエンジニア

Pepper の会話精度をもっと上げたい

Pepper のシナリオを自然言語処理の前提でかけるディレクター

とある超大規模ニュースサイトの場合

画像をディープラーニングしたいがサーバスペックの要求がインフラ担当に伝わらない

ディープラーニングとはどのような処理なのか理解できるインフラエンジニア

職業範囲を超える業務が出てくるようになった

I 型のスキルでは時間とコストが掛かってしまう

そこで、巷でもよく聞くH 型の人材が登場してくるとどうなるか

DBA

データサイエンティスト

データサイエンティスト

統計に必要なデータマートを自ら構築してビジネスに必要な分析を行える

データアナリスト（統計スキル）

ディレクター（ビジネス理解）

こんなスーパーマン会えないですよね ..

実際に業務をしてみるとキーワードを通してコミュニケーションできるだけでも全然違った

PMディレクター

インフラチーム（ AWS・ DBA ）

とある AI プロジェクトでのチーム体制

ビジネス現場

分析機械学習チーム

ビジネス現場

PMディレクター

インフラチーム（ AWS・ DBA ）

とある AI プロジェクトでのチーム体制

分析機械学習チーム

インフラスキルを活かし統計に最適なアーキテクチャ構成

・ビジネス現場へ分析チームと共にインタビューを実施・モデル / アルゴリズムを一緒に考えて仮設を立てた

新規事業の立ち上げスキルを活用リーンスタートアップ手法で小さく素早く検証を実施

AI ディレクター

どんな予測や学習を行えば、サービスを実現できるのか定義できる

プログラマー

データサイエンティスト

ディレクター AI ディレクター

AI プログラマー

ディープラーニングだけでなく、従来の統計学の機械学習と合わせて最適なアルゴリズムを選択できる

データサイエンティストプログラマー AIプログラマー

「 H 」は難しいけど「 h 」ならちょっとの頑張りでいい

始めは、必要な職業に興味をもってみよう

こんな意識の人が増えてくるとこんないいことがあります

・必要なタスク・リソースが可視化される・意思決定、決断が早くなる

より早く、多く失敗できる成功に近づく可能性が高まる

なぜ、柔軟に動けるプロジェクトが良いのか？

何が適切なのか、試さないとわからない全部作り直すことになるかもしれない

モデル 説明変数 分析手法

　「 h 」を目指して、 AI サービスを増やしましょう！

　各大学の研究内容と教授が掲載されたAI 研究室マップ （年明け公開予定）

メディアとして、 AI がビジネスで活用される世界を目指し

AI のできる現実と期待値をわかりやすく伝えていきます