文系AI人材になる　統計・プログラム知識は不要

AIは「作る」から「使う」へ

　少し前までのAIの世界は、理数系や技術系の「理系AI人材」が引っ張っていた。

　しかし、AI技術が一般化した今では、AIを「どう作るか？」よりも、「どう使いこなすのか？」の方が課題になりつつある。

　そこで重要になるのが、ビジネスの現場も知っている「文系AI人材」だ。

楽にAIを作るための3つの選択肢

　実は、この数年でAIの構築環境が発展し、以前よりもAIを作るのが楽になってきている。

　そこそこの精度のAIであれば、熟練レベルのAIエンジニアやデータサイエンティストがいなくても、AIは作れるようになってきたのだ。

　数年前までAIは、ほとんどスクラッチ（ゼロから新たに作ること）で作られていた。しかし、今では、次の3つの選択肢がある。

・「コードベースのAI構築環境」で作る

　AI用のコードを書くことが前提のAI構築の支援環境を使う。プログラミングコードを書ける人向けのサービスで、コードを書く必要がある。だが、AIを作る上で必要な補助機能が用意されており、スクラッチでAIを作るよりも格段に楽。

・「GUIベースのAI構築環境」で作る

　プログラミングコードが書けない人向けのサービスを使う。AI用のコードを書く代わりに、GUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェイス）を操作してAIを作ることができる支援環境だ。

・「構築済みAIサービス」を使う

　このサービスは、自らAIを作らずに、すでに作られたAIを利用するもの。「チャットボット」「画像認識」「音声認識」などのAIを、グーグルやアマゾンなどが提供している。

AIを作るのか、使うのかの判断能力が重要に

　上記3つの選択肢には、それぞれ特徴がある。

　「コードベースのAI構築環境」はカスタマイズ性が高いが、扱うのが比較的難しく時間がかかる。それに比べて「GUIベースのAI構築環境」は、カスタマイズ性がやや劣るが、簡単で早い。「構築済みAIサービス」は、より簡単で導入までの時間も早いが、カスタマイズ性は低くなる。