当サイト「AIコトハジメ」は、これからデータサイエンティストを目指す方へ向けた入門サイトです。

4度目の大革命へ

次の2つの写真をご覧ください。
これはどちらもアメリカ・ニューヨーク五番街の写真です。


出典:“Fifth Avenue in New York City on Easter Sunday in 1900”, National Archives and Records Administration, Records of the Bureau of Public Roads, https://www.archives.gov/exhibits/picturing_the_century/newcent/newcent_img1.html


出典:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Ave_5_NY_2_fl.bus.jpg

1枚目の写真では道路を走っているのは馬車ばかりですが、2枚目の写真ではほとんどが自動車に置き換わっていますね。
この変化は何年間の間に起こったと思いますか?

1枚目の写真は1900年、2枚目は1913年に撮影されたものです。つまり、馬車から自動車への変化はわずか13年の間に起こったのです。

時代の変化は私たちが思っているよりも短い間に劇的に起こります。
そして、その変化の真っ只中にいるときには、変化していることになかなか気がつかないものです。

私たち人間は、今までに何度か大きな変化を経験してきました。

第1次産業革命では「石炭と蒸気」の利用により工業社会の幕が開け、
第2次産業革命では「石油と電気」の力が私たちを機械文明へと導きました。
第3次産業革命では「コンピュータとインターネット」の登場で、より多くの情報が人々の間を行き交うようになりました。

そして今、私たちは4度目の大きな革命の真っ只中にいます。
そこでは「データとAI」が主役となるのです。

なぜデータとAIなのか?

「ビッグデータ」や「AI」といった言葉を耳にしない日はないほど、現代はデータの価値が高まってきています。

それは形のある「モノ」から形のない「データ」へと時代が大きくシフトし始めているからです。

Uberという会社があります。
日本ではUber Eatsが有名ですが、本来はタクシーサービスを提供するアメリカの企業です。
現在ではこのUberこそが世界最大のタクシー会社と言われています。
ですが、Uber自身はタクシーも運転手も持っていません。
Uberが提供しているのは運転手と乗客をマッチングするための「アプリ」なのです。

ホテル業界の革命児Airbnbも、小売業を席巻したAmazonも、
彼ら自身がモノを所有しているわけではありません。
彼らが持っているのは、膨大な量のデータとそれを処理するAI技術です。

データとAIの力で時代に合ったニーズを発掘し、それまでにない新しいビジネスを打ち立てたのです。

この流れはもう止まることはありません。遠くない将来、従来型の産業は終わりを迎えるでしょう。
まもなくデータとAIが牽引する新しい時代の幕が上がります。

データサイエンティストのスキル

時代が変わり、なくなっていく職業もあれば、新しく生まれる職業もあります。
馬車が自動車に変わったことで、御者(馬を操って走らせる人)という職業は消えていきましたが、自動車の生産者や整備工、運転手といった新しい職が生まれました。

これからデータとAIの時代に突入していく中で、新しい職業が次々と生まれていくことでしょう。
その中のひとつが「データサイエンティスト」です。
これは、ビッグデータを活用してビジネス的な価値を生み出す役割を持った専門人材のことです。

経済産業省は、2025年には8.8万人、2030年には12.4万人のデータサイエンティスト(AI人材)が不足すると予測しています。
つまり、データサイエンティストは、今後大きな需要が見込まれる人気職となる可能性が高いのです。

AI人材の不足
出典:”平成31年4月 経済産業省 TI人材需給に関する調査”を元に筆者がグラフを作成

データサイエンティストまで目指す気はないとしても、
今後はどのような職業でもAIと共にデータを扱いながら仕事を進める機会が多くなることは間違いありません。
そのようなときに、データサイエンスの基礎知識があるのとないのでは大きく差がつくでしょう。

しかし、いざデータとAIについて学びたいと思っても、
・何から手をつけていいかわからない
・どこまでやれば十分なのかがわからない
と感じる方も多いと思います。

そんなとき、道しるべになるのが、データサイエンティスト協会の「スキルチェックリスト」です。

pdfでダウンロード

これは、データサイエンティストに必要とされるスキルをチェックリスト化したものです。
スキルは全528項目あり、ビジネス力・データサイエンス力・データエンジニアリング力の3領域に分けられています。

そして、各スキルはレベル1(★)からレベル3(★★★)までが設定され、
それぞれのレベルのスキルの習得数によってデータサイエンティストとしてのレベルを見習いレベルから棟梁レベルまで判定できるようになっています。

スキルレベル 判定基準
棟梁レベル ★★★ ★★★の全項目のうち、50%を満たしている。
独り立ちレベル ★★ ★★の全項目のうち、60%を満たしている。
見習いレベル ★ ★の全項目のうち、70%を満たしている。

このスキルチェックリストを用いることで、自身のスキルの現状把握や目標レベルとのギャップを定量的に把握することができるのです。

当サイト「AIコトハジメ」では、このスキルチェックリストの各項目について、入門者でも理解できるわかりやすい解説を行います。

知識は1つ1つが独立しているわけではなく、つながりがあります。
「点」として覚えるのではなく、点と点のつながり「線」として理解していくことが大切です。
線はやがて「面」となり、本物の知識としてあなたを形作っていきます。

当サイトでは、この知識と知識のつながりを大切に考え、
各スキル項目について、その前提となるスキルそのスキルが別のどのスキルに発展していくかのかについても示します。

「微分ってこんな風に役立つのか!」など新たな驚きや喜びを感じながら、少しずつ学んでいただければと思います。
大切なのは暗記することではなく、納得しながら理解していくことであり、楽しんでいくことです。

そのため、当サイトでは2人のナビゲーターによる会話形式で進めていきます。
2人の会話も楽しみながらリラックスした気持ちで記事をご覧いただければと思います。

それでは、早速はじめましょう!

当サイトのナビゲーター

アイ

神楽 アイ (かぐら あい)
中堅エンジニア。将来性のあるAI・データサイエンスに興味があり、キャリアチェンジを考え中。

ロボ千代

ロボ千代 (ろぼちよ)
最新のAIを備えた人型ロボット。未来のアイに作られた。現代のアイにデータサイエンスを教育するため未来からやってきた。