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E資格合格後の「ロードマップ」を考えてみます

こんにちは、TAKです。
昨日3月3日にE資格の合格発表があり、無事合格することが出来ました。

一緒に勉強していた仲間の一人も合格出来たのですが、「E資格には合格出来たけど、この後どうしよっかな」と悩んでいたのが印象的だったので、今回はE資格合格後の「ロードマップ」について考えてみたいと思います。

ここでいう「ロードマップ」は、E資格取得後にすべき「行動」にフォーカスしているとご理解ください。

【こんな人に読んで欲しい記事です】
1. E資格に合格して、今後のキャリアについて考えている方
2. E資格合格を目指しているが、その後どう「行動」すべきかよくわからない方
僕の勝手なイメージでは、JDLAのE資格は「AIエンジニア」を目指す人が専門知識を有しているかを確認する試験なので、AIエンジニアを目指している人が相対的に多いのではないかと思っています。
ただ僕のように、組織に属してAIエンジニアとして働くことを想定していないケースもあるので、今回は「E資格合格」を組織で活かすケース自社(個人)で活かすケースの2つにわけて、E資格取得後にすべきことをまとめていきたいと思います。

共通してすべきこと

【前提】E資格合格は「ゴール」ではない

具体的な行動を考察する前に、まずは前提事項を確認しておきます。
当たり前ですが、E資格の合格は「ゴール」ではなく、むしろ「スタート」です。
E資格を受験したキッカケは人それぞれでしょうが、何かしら実現したい「目的」があり、それを達成するための一手段として「E資格」を取得したはずです。

中には会社から言われて受けたエンジニアの方もいるかと思いますが、これから自分のキャリアや可能性を広げたい目的で受けられた方は、これから紹介する「行動」を取れているか、確認してみてください。
まずは「組織」であろうが「自社(個人)」であろうが、共通して取るべき行動戦略をお話しします。

【行動①】自己アピール素材の準備

まずは、「個人」として「何」が出来るのかをアピールするための素材を準備しましょう。
聞き慣れた言葉で言い換えるならば、「自分のポートフォリオ」を構築してください。

なぜなら、これから組織で働くために就職や転職を検討している方なら、「自分の能力」を客観的に相手にアピール出来るからです。自分の会社や個人事業主(フリーランス)として働く方なら、顧客先への信頼性担保に加え、己知識の体系化を通じて事業構築のヒントに出来るからです。

具体的なポートフォリオの構築方法は人それぞれでしょうが、やはり「GitHub」に自分のコードをアップしておくのが良いのではないでしょうか。僕自身も最近使い方を覚え、アウトプット兼ねてやっています。
GitHubの簡単な使い方については、近々ブログ記事としてまとめて公開する予定です。

【行動②】深層学習ライブラリの勉強

続いて取るべき戦略行動は、「深層学習ライブラリの勉強」でしょう。
なぜなら、AIプロダクトを構築する観点からは、E資格で学んだようなゼロからの実装をすることはなく、より使いやすく機能がまとめられた「深層学習ライブラリ」を使った方が効率的だからです。

上図は、E資格受験前に僕がアウトプットの一環として作成したイメージ図です。
本当はもっとあるのですが、有名な深層学習ライブラリがこの3つといった感じですかね。

もし就職や転職を検討している方であれば、事前に転職先での開発環境(どの深層学習ライブラリを使っているか)を確認しておき、それに合わせたライブラリの勉強をした方が時間の節約になるでしょう。

参考までに、僕は「PyTorch」の勉強をE資格受験後から始めています。
まだ初学者ではありますが、「PyTorch」に関する記事も今後どこかでブログ記事にしていく予定です。

E資格の知識を「組織」で活かすために必要な行動

ここからは、「組織」で働く場合を想定した「必要な行動」を考えていきます。
「組織」で働く場合の目的は、「AIエンジニアとして活躍すること」と仮定して話を進めますね。

【行動③-A】プレゼンテーション力の向上

組織で働くと仮定した場合、とても重要になるのが「チームコミュニケーション」です。
そして会社にもよるのでしょうが、AIエンジニアには必要データを各部署から取り寄せたり、データ収集に関する改善提案や、プロダクト開発に関する進捗報告・現状分析・問題解決提案など、「自分の意志を伝えるプレゼン力」がかなり求められると思います。

しかも、話す相手は必ずしも「AIに精通した人」とは限らず、むしろ何も知らない人の方が多いことを考えると、なおさらその力は必要となるでしょう。
自分のプレゼンテーションに自信がない方は、良ければ以前書いた下記記事を参考にしてみてください。

自分の意見をうまく伝えられない人は「落としどころ」を意識してみよう
自分の意見を相手に伝えたいけどうまく伝えられない。上司に報告しても、「何が言いたいの?」と言われてしまう。現代社会では必須の自分の意見を伝えるプレゼンスのヒントを今回は紹介していきます。
【行動④-A】エージェントの登録

新たな就職先や転職先を考えている方に「必須」の行動が「エージェント登録」です。
E資格取得に自信を持ち、新たな環境で挑戦される方や、今いる会社でより上を目指す方など様々でしょうが、いくつかのエージェントへの登録はしておいて損はないと思います。

データサイエンティストやAIエンジニアを目指す方であれば、僕も登録している「BIG DATA NAVI」がオススメです。理由は単価の高さと案件の豊富さです。無料登録出来るので、興味のある方は検討価値ありですよ。

「自分は今の会社で終身雇用するんだ!」という方は不要かと思いますが、終身雇用制度が崩壊している今、常にアンテナを張って情報を集めておくに越したことはないと思います。

【行動⑤-A】アプリケーション実装力をつける

組織で働く方向けの最後に取るべき行動は「アプリケーション実装力」の習得です。
これは、僕が経営者としてAIエンジニアを採用する場合に「あったらいいな」と思う能力なので、正直必須ではないです(笑)

ただ、中には僕と同じようなことを求める経営者の方がいるかもしれませんので、もし余力があるような方はWebアプリケーション実装にもチャレンジしてみてはいかがでしょうか?
pythonはWebアプリケーション実装にも強いので、やっぱりpythonは魅力的ですよね。
(大企業などではpythonではなく、Rubyなどでの開発なのかもしれませんが。そこらへん僕は詳しくないので、誰か優しい方は教えてください。)

E資格の知識を「自社」で活かすために必要な行動

最後に、「自社/個人」で働く場合を想定した「必要な行動」を考えていきます。
「自社/個人」で働く場合の目的は、「自分が成し遂げたいことの実現」と仮定して話を進めますね。

自分が経営者としてAI技術を自社に活かす場合や、個人でフリーランスとして働くような場合を想定しているため、「目的」は各々がより詳細に設定する必要がある点に注意です。そのため上記では曖昧な記載となっています。

【行動③-B】データ分析力の向上

これは必須ではないのですが、Kaggleなどのデータ分析コンペを通じて、自分のデータ分析力を向上させておいた方が良いでしょう。
なぜかというと、フリーランスを想定してもらえばわかりやすいかもしれませんが、顧客からの期待水準が「過大」になっている可能性が高いためです。「社内のAIエンジニア」というポジションであれば、ある程度「業務範囲」が明確になっているかと思います。対して、「フリーランス」のように外部から入り込むような場合には、顧客にもよりますが「何でも出来るでしょ?」と期待値が高いケースがあり得るのです。

僕の理解としては、これはどちらかというと「データサイエンス」の領域なので厳密には「AIエンジニア」とは業務範囲が異なるはずです。ただ、「AI」「データサイエンス」という言葉を筆頭に、言葉が独り歩きしてしまっている感も否めず、結果的にこのような「期待ギャップ」が生じていると思われます。
(ちなみにこれは、公認会計士の業界でもよく使われる言葉です。)

顧客側の理解を促進する働きも必要ですが、自分が出来る業務範囲を広げるという観点から、データ分析力を鍛えてみるのもオススメです。

【行動④-B】Think Issue

次に取るべき行動は「Think Issue(課題を考える)」です。
これはフリーランスというよりかは、経営者として「AI技術で自社プロダクトを開発して顧客に提供したい」と考えているような場合です。

経営学チックな話になるので簡単にまとめますが、いくら自分のAI技術に自信があったとしても、生み出したAIプロダクトが市場から受け入れられなければ意味がないですよね。
市場、つまりターゲットとする顧客が抱える課題を解決出来る「価値」とは何かを考え抜くことが、何よりも大事ということです。

【行動⑤-B】コミュニティを広げる

最後の行動は、「コミュニティを広げる」ということです。
これは何かというと、一人社長やフリーランスの方であればわかるかと思いますが、基本的に「孤独」な状態や環境に立たされることがとても多いからです。その「孤独」な状態から抜け出すために、自分を助けてくれるような「仲間」や「コミュニティ」を持っていた方が良いということです。

何かの会に参加したり、友人経由でコミュニティの輪を少しずつ広げていってもいいと思います。
そういった会に参加するのが苦手な一匹狼タイプの方は、いつでもTwitterで絡んでください。僕も似たようなタイプなので。

まとめ

今までの話をまとめると、下記のようになります。

【ケース①】E資格で得た知識を「組織」で活かしたい方
【目的】ある企業のAIエンジニアとして活躍する
【必要な行動】
1. 自己アピール素材の準備(GitHub等の利用)
2. 深層学習ライブラリの勉強
3. プレゼンテーション力の向上
4. エージェントの登録
5. アプリケーション実装力をつける
【ケース②】E資格で得た知識を「自社・個人」で活かしたい方
【目的】自社(個人)で成し遂げたいことを実現する(詳細は自己設定)
【必要な行動】
1. 自己アピール素材の準備(GitHub等の利用)
2. 深層学習ライブラリの学習
3. Kaggle等を通じたデータ分析力の向上
4. Think Issue
5. コミュニティを広げる

みなさん一人一人の環境は当然異なるかと思います。
そのような状況でも、少しでも参考になればいいなと思い今回紹介してみました。

自分にも取れそうな「行動」があれば是非チャレンジしてみてくださいね。
  少なくともこの記事を最後まで読んでくださった方は、「E資格」に合格した「仲間」だと僕は勝手に思っているので、気軽に絡んでください。

では今回はこのへんで。