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このようにAIは、様々な技術を統合したシステムを指す言葉として用いられる
ことが多く、本書のAIの定義もこれに倣います(図 0.1.2)。
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基盤技術
AI (Artificial Intelligence)
図 0.1.2 AIを構成する基盤技術
AI時代に必要とされる人材像
本書を今から勉強する皆さんのモチベーションを上げる意味で、これからの
AI時代に必要とされる人材像についてお話ししましょう。これまで、研究者・エ
ンジニアの仕事は、大きな研究開発テーマを設定し、そこから個別の問題設定に
落とし込み、さらに具体的な研究開発の作業を行うことでした。この中でも、最
も対象に近い具体的な作業(実験、データ収集、解析、最適化など)を、いかに
効率よく高速・高精度・高深度に行えるかが、研究者・エンジニアに求められる
重要な資質でした。しかし、AIやロボットの発展により、今日ではそのような具
体的な仕事の多くがAI・ロボットによってなされるようになってきました。また
同時にDX化の進行により、処理すべきデータ量は我々人間が扱えないほど膨大
となってきています。この意味でもAI活用が必須な時代となってきました。一方
で、具体的な作業がAI・ロボットに代替された結果、それらのAI・ロボットに
何をどうさせるかを設計する広義のAI設計が新しく研究者・エンジニアの仕事 ...