AIによる大失業時代が目前に迫る!-AI人材となり生き残る-

大量失業時代の到来が目前に迫っている

chatGPTなどの生成AIがもたらす深刻な問題は

「大量失業時代の到来が目前に迫っている」

ということである。

 

オックスフォード大学の研究によると、AIの

導入により9割以上の確率でなくなると考えら

れる仕事がある。

 

また、野村総合研究所の2015年のレポートでは、

10年から20年後には日本の労働人口の約49%が

AIに代替可能になるという結果が出ている。

 

生成AIは人間から仕事を奪う悪魔

アメリカでは2023年から、テック企業・

金融・メディア業界でAIの活用を理由に

した解雇が始まり、生成AIによる失業が

既に顕在化していることから、

「生成AIは人間から仕事を奪う悪魔」

と捉えられる場合が多々ある。

 

アメリカではホワイトカラーが失業する

新たな時代に入ったのかもしれない。

 

一方、日本では生成AIによる失業に対する

危機感が、あまり感じられない。

その理由は、日本は労働市場改革が進展して

いないため、正社員の解雇が実質不可能と

なる。

「正社員は会社に守られている」

という認識なのであろう。

 

しかし、失業の問題は正社員も含めて、

いずれ日本でも現実味が帯びてくるので

はないか、と懸念されている。

その根拠は、例え正社員であっても、

永久に同じ職場に在籍できないので

ある。

 

役職待遇の人でも50歳代の後半で役職

定年となり、給与が大幅に減少する。

 

それ故、退職勧奨のような形で職場を

去る人が出てきていることが現実である。

 

日本の場合は、さらに大きな問題がある。

それは団塊ジュニア世代(1971年から74年

生まれで、2024年時点で50から53歳)があと

数年で50歳代後半になることだ。

 

AI人材になって生き残るしかない

AIによる大失業時代を乗り切るためには、

「AI人材となって生き残るしかない」

と言われている。

 

そのためには、

Pythonをはじめとしたプログラミング

言語、

AI(人工知能)、

機械学習、

深層学習、

自動化、

AI関連の数学力・英語力、

 

一般的なIT知識と専門知識を含むスキル、

等が必要不可欠である。

 

この先、ますますAIによる仕事上の自動化

が進む中、上記のようなAI関連のスキルを

持たない人は就職活動で不利、いや、むしろ

就職不可能になるのは自明の理である。 

 

深井ITゼミナール

 

これからの時代はAIエンジニアが主流！

プログラミングは文系？それとも理系？

プログラムは文法を使うので文系。

 

文系分野の多様な視点や柔軟性は

大きな強み。

 

ゲームでは、3次元があるので数学Ⅲ

や物理の知識が必要。

 

理系の情報系学科が多いが、実務的な

プログラミング技術のスタートは就職

後が多い。

 

AIエンジニアに必要な数学

AIのロジックを支える数理科学分野として、

具体的には

・機械学習

・深層学習

がある。

これらを学ぶために必要となる数学が以下に

記載した分野となる。

 

＜機械学習に必要な数学知識＞

①微分積分

②行列ベクトル

③確率・統計

④指数対数

⑤偏微分・合成関数の微分

 

＜深層学習に必要な数学知識＞

①線形代数の基礎

②数理統計学

③ベイズ推論

④集合位相

 

AIのために数学は必須

AIは成長産業であり、大きなチャンス

であることは間違いないが、一方で、

今、発表されている技術・製品・サー

ビスの9割以上が10年後には跡形なく

消える。

 

しかし、数学の知識は決して陳腐化しない。

個人にとって数学はAI以上の投資効果がある。

 

社会人の数学の学び直し

多忙な社会人が数学を学び直すのは簡単

ではない。

 

当ゼミナールでは数学だけ鍛えたいと

いう方から、AIのための数学を含めて、

プログラミング言語、

AI理論、

など

AIエンジニアに必要な基礎知識を

トータルに学びたいという方まで、

双方向オンライン授業による完全

個別指導(授業はオーダーメイド制)

を徹底的に行っている。

 

AIエンジニアに数学が必要な理由

AIの仕組みを理解して使うため、集めた

データを解析したり大量の計算を行ったり、

予測モデルを作ったりと、AIエンジニアの

業務には数学の知識

は不可欠である。

ただし、あまり難しくないシステム開発

(例えば、webエンジニア・システムエン

ジニア)の場合、Pythonのライブラリーを

使うことで、数学の知識がなくても業務に

携わることは可能。

 

AIエンジニアに必要な数学以外のスキル

プログラミングスキル

AI開発には欠かせないスキルで、

機械学習の活用、人工知能の修正

などで必要。

論理的思考力

物事を順序立てて考える力のことで、

「AIを使ったシステム開発」

「データ分析」

には必要不可欠である。

英語力

AIの新しい情報は英語で発信されることが

多く、エラーの解決方法も英語で書かれた

情報であるため。

 

深井ITゼミナール

 

オンライン授業に特化 (深井ITゼミナール)

オンライン授業とは？

教室に通わなくても授業を受けられるオンライン授業は、

新型コロナウイルスの感染拡大の影響もあって多くの方か

ら注目されています。遠隔授業はコロナ禍における需要は

もちろん、家に居ながらにしてあらゆる地域の高度な授業

が受けられるのも大きなメリットです。

オンライン授業とはどのようなものか？

オンライン授業とは、パソコンやスマートフォン、タブレット

等のデバイスを利用し、インターネットを通じて行われる授業

のことです。当ゼミナールでは、グーグルミートというオンラ

インツールを用いて、対面授業と同等の双方向性の授業が受け

られます。

講師と生徒がリアルタイムに繋がることができるため、その場

で質問ができ疑問点も解消しやすいでしょう。教室で授業を行っ

ているような臨場感を体験できる為、教師や生徒にとって、集中

力を持続しやすいことが特徴です。

オンライン授業のメリット

通う時間と費用を節約できる

オンライン授業は対面授業と違い、教室に通う為の移動

時間がかかりません。移動時間がなくなる分、学習時間

を増やすことができるほか、教室に通う移動費の削減に

も繋がります。

また、保護者の方にとっても、教室に送り迎えする労力

や時間をなくせるのがメリットです。

住んでいる場所を問わず、質の高い授業を受けられる

オンライン授業なら、住んでいる場所を問わず、質の高い

授業を受けられる点もメリットです。対面授業の場合、質

の良い授業を行う講師や予備校は都心部に集中しがちなこ

とから、地域ごとで受けられる授業の質に偏りがありました。

しかし、オンライン授業なら居住地を問わず時間的な制約も

ないため、受けられる授業が大幅に広がります。

安全に受講できる

特に受験生にとっては、オンライン授業で感染症のリスク

を減らせるのも重要なメリットです。コロナ禍の影響は

もちろん、インフルエンザを始めとした冬に猛威を振る

う感染症は、受験生にとっての大きな障害です。感染す

るタイミングによっては受験の命取りとなる可能性も

あるでしょう。しかし、オンライン授業であれば移動

もなく自宅で受けられるので、感染症リスクを極力回

避することができます。

保護者の方の目が届く

お子さまの学習の様子や進み具合を確認したい保護者

の方にとってもメリットがあります。自宅で受けるオ

ンライン授業なら、保護者の方の近くでお子さまが授

業を受けるので、授業中にきちんと勉強しているのか

という不安も解消されます。更に保護者の方の監視が

ある分お子さまも勉強をおろそかに出来ない為、

授業に集中しやすくなるでしょう。

双方向オンライン授業(完全個別)でプログラミング指導

当ゼミナールでは、マンツーマンスタイルのオン

ライン授業のプログラミング指導に特化しています。

双方向性なので、プログラミングコードなど分から

ない事や疑問点を直接、その場で質問することが

出来るのが特徴です。

対面授業と同じような感じで、生徒さんの学力に

合わせて丁寧に授業を進めていくので、生徒さんの

モチベーションアップとやる気に繋がります。

全国各地からオンライン授業が受けれる

当ゼミナールでは、北は北海道、岩手県から南は

宮城県、鹿児島県など全国各地から毎年、多くの

生徒さんが受講されています。オンラインのマン

ツーマン指導で基礎から徹底的に懇切丁寧にその

方の学習レベルに応じた指導を行っています。

また、小さなお子様がいらっしゃる家庭の方でも

自宅にて安心して、オンライン授業が受けられる

のが、当ゼミナールの特徴です。

 

※深井ITゼミナールの入会・予約及びお問い合わせは

深井ITゼミナールのホームページの

お問い合わせフォームから入り、必要事項を

入力して頂き、送信をして下さい。

◎お問い合わせ後3日経過し当ゼミナール

からの連絡がない場合は、迷惑メールのフォルダ内に

存在している恐れがあるので、ご確認と迷惑メールの

フィルターの解除をお願い致します。

＜ホームページはこちら　↓　↓　＞

 

深井ITゼミナール

 

 

 

 

AIエンジニアになるための必須スキルをフルコースで指導(深井ITゼミナール)

＊指導方針

双方向オンライン授業でマンツーマン指導を行い、

「AIフリーランス」「転職」「副業」の実現を

サポートします。

 

①英語スキル

将来AIエンジニアになるためには英語力が

必須です。

AIプログラミングの世界は英語が標準言語

です。

 

例えば、何らかのエラーが起きたとしても、

英語が理解できなければコードの原因を探す

ことは出来ません。

 

また、エラーの解決方法をリサーチしようと

しても、資料や記事は英語で書かれている

場合がほとんどです。

 

幸い、最近はWeb検索サービス・日本語翻訳

ツールが発達しています。その為、そのような

手段を使って乗り切れる場合もありますが

特に専門用語に関しては翻訳機能が意味を

成しません。

 

一方で、最新情報を得やすいだけでなく、

既存のコードに対する理解も英語を身につけ

ることでより深まります。

 

②数学スキル

AIエンジニアになるには数学の知識が必要です。

 

AIの開発では膨大なデータを扱い、そこから

予測するために、微分積分などの理論を応用

しています。

 

高校までの数学を前提とした大学1年から

2年次程度の教養数学が必須と言えます。

具体的には、

「微分積分」、

「行列」、

「確率」、

「線形代数」、

「基礎統計学」、

などで、加えて

「集合位相」、

「ベイズ理論」

「最適化」

などが該当します。

 

③Python(プログラム言語)スキル

Pythonは大量のデータ処理を必要とする人工

知能開発に向いている言語です。

ライブラリやフレームワークが充実している

ため、複雑な処理を簡単に実装できます。

 

また、コーディングのシンプルさや信頼性も

魅力です。

 

④データベースの運用スキル

機械学習や深層学習の分野では、

「ビッグデータ」

の取り扱いが不可欠です。

 

ビッグデータをAIに与えることで、データから

最適な答えを見つけたり、過去のデータから

未来を予測したりできます。

 

ビッグデータを効率よく活用するためには、

「データベース」の運用スキルが必要です。

 

MYSQL(管理システム)、

SQL(データベース言語)

 

などの知識が必須です。

 

⑤データ分析スキル

AIの中核である機械学習では、多くのデータ

分析手法について知識を身につけておくこと

が大切です。

 

当ゼミナールでは代表的なデータ分析手法

として、

 

「ロジスティック回帰分析」、

「クラスタリング」、

「決定木分析」、

「サポートベクターマシン(SVM)」

 

などを指導しています。

 

⑥フレームワークスキル

AI開発を効率化するには

「フレームワーク」

の知識が必要不可欠です。

 

AI開発でよく使われるのは

「TensorFlow」

「Pytorch」

などです。

 

⑦ライブラリースキル

最もポピュラーなAI開発言語の

「python」

には、便利な

「ライブラリー」

が多数存在します。

 

これらの知識を多く身につけておくこと

で、AI開発が効率的に進められます。

 

当ゼミナールでは代表的な

「Pandas」

「Keras」

「scikit-Learn」

の使い方を指導しています。

 

深井ITゼミナール