こんにちは！ゆるっとITです。

今回は、AI技術が進化する中で、データ関連の専門職がどのように対応すべきかについてお話します。ここで言うAI人材は、データサイエンティスト、データエンジニア、MLOpsエンジニア、データアナリストを指します。

AIを活用したアプリケーションが増え、誰でも簡単にAIを使えるようになっています。そのため、各職種がどのように適応していくかを考えてみましょう。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、既存のライブラリを用いた仕事の需要が減る一方、パッケージ化されたAIアプリケーションでは実現できない場合に価値を発揮できます。そのため、アナリストの側面も持ち合わせることが重要です。

データエンジニア

データエンジニアは、AIが設計の部分で活躍できる一方、データの整備や連携に関わる仕事が残ります。クラウド環境が一貫してデータを扱えるようになるまで、データエンジニアの役割は続くでしょう。

MLOpsエンジニア

MLOpsエンジニアは、クラウドが設計から実装、運用までをできるようになると、役割が縮小される可能性がありますが、業務レベルの知識を活かして正しい目的を定めることは、AIには難しいため、その部分で価値を発揮できます。

データアナリスト

データアナリストは、技術的側面がAIによって代替される可能性があるものの、事業や経営の観点からデータを解釈する力が重要であり、生き残りやすい職種と言えます。この点において、「分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術」という本がおすすめです。

要するに、AIが代替できるのは定型的な部分であり、人間による解釈が重要な仕事はAIに代替させるのが難しいでしょう。特に、変化の激しい時代において、古いデータから示唆を出すことは難しく、人間が厳選したデータを分析して示唆を出す力が重要となります。

また、AIが出す答えは学習データが古いため、新しいデータを取り込んで示唆を出すのは困難です。データを用意し、それを学習させるリソースを整えることはまだ難しいと考えられるため、人間が適切なデータを選択して分析し、示唆を出すことが重要です。

各職種がどのように適応していくかをまとめますと：

1. データサイエンティスト：アナリストの側面も持ち合わせ、パッケージ化されたAIアプリケーションでは実現できない場合に価値を発揮。

2. データエンジニア：データの整備や連携に関わる仕事が残り、クラウド環境が一貫してデータを扱えるようになるまで役割が続く。

3. MLOpsエンジニア：業務レベルの知識を活かし、正しい目的を定めることで価値を発揮。

4. データアナリスト：事業や経営の観点からデータを解釈する力が重要であり、生き残りやすい職種。

これらのポイントを踏まえ、各職種はAI技術の進化に適応しながら、自分たちの持つ独自の価値を最大限に発揮していくことが求められます。

特に、ドメイン知識や人間が持つ解釈力、新しいデータを取り込んで示唆を出す力が重要となります。

最後に、「分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術」という本は、データアナリストだけでなく、各職種の方々にも役立つと思います。

この本を読むことで、データをより深く理解し、今後のAI技術の進化に対応できる力を身につけることができるでしょう。