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はい始まりました、AI酒場の尾崎園です。 中林です。
よろしくお願いします。
乾杯しましょう!
乾杯!
お疲れ様です。
では、また今日のAIについてお話ししていきますかね。
えーっと、じゃあ、AIなんかから話します。
どの記事がいいか、中林さんのチョイスで何がいいのあります?
今週の記事は、そうだな。
AIがもたらす未来のシナリオとかってあるけど、
こいつかな、転職とかかな。
僕自身も採用とかやってるんで。
そうなんですね、そういう立場からもいろいろ聞いていければと思いますが。
じゃあ早速記事見ていきますかね。
AI業界に転職するには、AI人材と転職サービスについて徹底解説。
という記事ですね。
まずは、とりあえずこのAI人材の4線ということで職種4つ挙がってるんですけど、
データサイエンティストとAIエンジニア、AIプランナー、AIプロデューサーと書いてありますが、どうですかね。
これは、このライターの分類で分類している感じですかね。
なるほど。
AIエンジニア、あとはデータサイエンスっていうのは結構分かりやすいんだよね。
AIエンジニアってあれだよね、マシンラーニングのモデルを実際にサービスに組み込むとかっていうような人。
データサイエンティストがまさにアルゴリズムモデルを作るっていう感じの整理でいいんだよね。
あとAIプランナー、AIプロデューサーってあんまりまだ使わないような気がするんだけど、
どういう人たち、AIプランナーとAIプロデューサーってどういう人たちなんだろうね。
どちらかというと、AIプランナーの方はどちらかというとPM的な立場なのかなというのを思っていて、
この辺は確かに名刺交換の時にAIプランナーっていう人ってまだ会ったことないところもある。
確かに。
AIプランナーの名刺はまずは見てみたいな。
見たことないですよね。
でもちょっとかっこいいなと思うんですけど。
どちらかというと、AIプロデューサーはビジネスモデルを作っていくというか、
ここにAI入れていこうよみたいな感じで、ゼロイチ作っていくみたいな人のイメージかなと思うんですけど、
AIプロデューサーも名刺交換あまりしたことはないですよね。
そうだね。
じゃあまずはAIプロデューサーとAIプランナー募って、
名刺交換募るっていうことで。
たぶん中林さんの方で、
じゃあぜひAIプランナーとかAIプロデューサーでやっていただきたいなと。
了解です。
その結果また後日ギルワークすることにして。
分かりました。
でもなんかここで書いてやっぱり大事なのは、
一般的に文系っていうのはくくわれてしまうのかもしれないんですけど、
技術的じゃない人たちがどのようにこのAI業界で活躍できるのかっていうのを考えるのが必要かなと思っているんですけど、
その点どう思ってますかね。
文系っていう理系ってあまり好きじゃないんだけど、
僕もそうです。
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例えばAIエンジニアとかデータサイエンティストっていうとどうしてもサイエンス系のイメージがあるんだけど、
サイエンスじゃなくてビジネスをどう理解しているかっていうのがすごく重要だと思う。
業界のことをどれだけ知ってて、
いつもよく例えに出すんですけど、
例えば医学とかヘルスケアのAIやる人は、
医師免許を持っててディープラーニングのコーディングができる人みたいな説明だし、
あとはドライビングレコーダーの分析するときには、
プロのドライバーがディープラーニングかマシンラリーを回せるぐらいのスキルセットが必要だなと思って、
そういうビジネスドメインの知識をよく分かっているっていうのはすごく重要だと思うんだよね。
そうしたらやっぱり今技術イベントみたいなところって業界全体で見るとあると思うんですけど、
もう少しプランナープロデューサーというかビジネスサイドに技術が通っていくことで活用も広がっていくのかなという感じですかね。
例えばレジュメとか見るときに、カグラですとか、パイソンでサイキットランも回せますとか、
ファイトウォッチでディープラーニングも回せますっていう人いるんだけど、
別にそういう人たちってウェブの記事を見てサンプルコードを書けば書けるからあまり魅力的じゃなくて、
どっちかというといろんなビジネス経験をしていた人の方が履歴的には魅力的かな。
そういう人がAIプランナーとかプロデューサーっていうふうな役割について。
とはいえマシンラーニングとかディープラーニングは何も分かって理解しないといけないから、
ビジネス分かっててそういうマシンラーニングとかディープラーニング分かってるっていう間を取り持つ人がすごく重要なんじゃないかな。
なんか私もメディアで一応発信してますと、やっぱり大きく二つの流れがあるかなと思ってまして、
一つはやっぱり技術の人がビジネスのことを理解しろっていうのは結構ピッチで言う人が増えてきたなっていうのと、
逆に今度はビジネス間の人はディープラーニング協会の自由検定みたいなのを受けてしろみたいな、
お互いにAMV寄りなさいっていうような潮流が今年すごく深まったなっていうのは思ってます。
そこがうまく繋がるとすごくいいアイテムとか出る。
そうするとね、ポック貧乏という言葉が結構流行ったりしてたんですけど、もっと活用が進んでいくのかなみたいなところは思いますね。
ポック貧乏またちょっと次の機会に。
ぜひやりましょう。
じゃあちょっと練習的なところへ行ってみたいなと思うんですけど、やっぱりですね、練習開示してるところも少ないですし、
条件も様々なので一概にこれと言えないので結構幅を持たせてAIエンジニアは400から1300万。
データサインテスト平均515ぐらいかなみたいなのに書いてあるんですけど、
どうですかね、その給料事情を見るとどう考えてらっしゃいます?
これは、えっと、そうか、転職サービスがまとめた平均練習っていうことなんですよね。
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なので、実際もっと高い人絶対いるだろうし、
実際がどうなのかっていうのは分からないんですけど、
感覚的にちょっと低いなと思っていて、
あ、ほんとですか。
うちだったらもっと出るよ。
ほんと?
皆さん、社長の仲間さんにすぐご連絡をしていただければとお待ちしています。
そうなんですよ、実際その金額具体的に言えるか言えないかっていうのはあるんですけど、どれくらいなんですかね、イメージ的に。
仕事の内容にもよると思うんだけど、今の1.5倍かける1.5ぐらいのイメージかな、ボトムが。
逆にこういう人だったらお給料を高くしたいって基準はどういうところか。
それはやっぱりさっき言ってたビジネスの面よく分かってる。
自分の事業を、えっと自分の会社の事業をよく分かっていて、
マシンラーニングとかディープラーニングが、で何ができるかっていうところをよく理解してる。
やっぱり要望の知識をちゃんと持ってる。
やっぱり同じ業界内で転職施設AIのことをやるみたいな方が、人材的な価値が上がりやすくなるんですかね。
でもさっき言ってたみたいに両方あって、サイエンス側でよく理解していて、
いろんなドメインを分かってる人と、ドメイン側をよく理解していて、幅広くサイエンスを理解している人っていう。
どっちに強みがあるかの問題で、それを生かしてできるかどうかっていうのが大事になってくるんですね。
これ1億円、最大1億円すごい。
年収1億って、ドゾグループですね。最大年収が1億人っていう風に言ったりするんですけど。
これどういう人にチョーク出すかすごいし。
なんか私のイメージでは、もうリサーチャーレベルで論文ガリガリ読んじゃうみたいな人なのかなとか思っていたんですけどね。
確かにそういう客観的なエビデンスは必要。
でも僕の視点から言うと、この人1億円儲けてくれるのかなっていうのがすごく。
それはやっぱり投資対効果っていうんですかね。
1年単年のPLで見るわけじゃないけど、例えば3年雇ったら5年とか10年で数億くらいのアウトプット作れる人なのかなっていうところで。
それだったらむしろ1億円でも出してもね、雇う価値はあるかもしれないですよ。
これおとといYahoo!にTOBが完了しまして、これまたどうなってくるのかっていうのがまた変わってくるのかもしれないですけどね。
そういうYahoo! Japanはエンジニアコースで平均年収427万円。
なのでやっぱりエンジニアだけよりもAIっていう強みがあるとちょっと高くなるみたいな傾向があるのかもしれないですね。
でもこう見てみるとやっぱり1個1個のデータをちゃんと分からないからこそ、ちょっともっとちゃんと調べてみたいっていうのは思ってきましたね。
断片的な記事で年収1億とか3000万とか。
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新聞記事とかでもね、何だってよみたいな感じで人材獲得競争って起きてると思うんですが。
AIのツイッターとかで平均年収をアンケート取るとか。
それ面白いかもしれないですね。
じゃあちょっとそれやってみようかなと思いますね。
面白い面白い。
それで思ったより低かったらちょっとショックですね。
それやってみて、求人側と採用側で両方取って、ヤップがどうあるとかみたいなところもやってみようかな。
わかりました。
じゃあちょっとせっかく中林さんいらっしゃるので、これからAI業界に転職したい人に向けてお言葉あったりします?
さっきの両方分かってるのもそうなんだけど、これからどうやってサービスに実装するかがすごく大事だと思う。
サーキットランでモデル作りにしたっていう人は山のようにいるんだけど、それをフラスクとかでサービスに実装できますっていう人なかなかいない。
そこまでできる、AIエンジニアとアルゴリズムを作れる人の両面を持った人がすごく価値があるのかなって思ってて、
僕のチームに面白いと思ってるんで、ぜひそういう人を会いたいですね。
おとといぐらいに学生と面談しちゃった時に、その子がAIでキャリアどうするかって悩んでて、めちゃくちゃ名言出しちゃったんですよ。
これからコードを書くだけはレッドオーシャン、どっかの業界だけでもレッドオーシャン、でもキャリアは赤と赤をかけると青になるんだよって話をしまして。
素晴らしい。
本当におっしゃってた通りだと思うんで、自分のレッドオーシャンでやってきた努力ともう一つの努力を掛け合わせて、
新しい価値を生み出してくれるような人が生まれたらいいなとかいうカッコつけなんですけど。
もっともっと青い人が生まれるように。
青い人が本当に青ざめたらちょっと嫌なんですけど。
という感じですかね。
今回はこんなところで終わりにさせていただきたいと思います。
ありがとうございました。
