AI・データサイエンスに将来性はある？現AIエンジニアが徹底解説！

どうも！超大手世界的自動車メーカーでAIエンジニアをしているリンです！

最近はAI・データサイエンスの話題で一杯ですよね！

俺もAIを学んでお金持ちになるぞーーー！！！

と逸る気持ちがあるのも分かります！

しかし、

AIやデータサイエンスの将来性を冷静になって考えてみないと、危険な考えかもしれません。

そこで今回は、現AIエンジニアである私リンが、AI・データサイエンスの将来性をお世辞抜きで語っていこうと思います！

なぜAI・データサイエンスが流行っているのか？
AI・データサイエンスの現状は？
AI・データサイエンス特需は5年で落ち着く
AI・データサイエンスが空振りに終わる！？
- 質の良いデータを用意できない
- 革新的なアルゴリズムが生まれない
AI・データサイエンスへの期待
- メーカーへのAI導入
- AIを用いた多彩なビジネスの構築
今からAIを学ぶことに意味はあるのか？
AI・データサイエンスを学ぶ方法
まとめ：AIは過剰に期待されているが有望視もできる

なぜAI・データサイエンスが流行っているのか？

3年ほど前から、AI・データサイエンスが急激に流行りだしました。

何故でしょうか？

これは、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の手法が作り出されたためです。

ディープラーニングとは、脳の仕組みのほんの一部を模倣したプログラムです。（実際には模倣というのも恥ずかしいほど単純な仕組み）

このディープラーニングが、画像認識分野・言語処理に大きな強みを持つことが判明されました！

なぜ強いのかは、未だに解明されていませんがね。

画像認識や言語処理は、様々な市場でニーズのある分野です。

人々は「AIすげーーー！！！データサイエンスすげーーーー！」と湧くことになりました。

AI・データサイエンスの現状は？

AI・データサイエンスは、現状ではまだまだ導入しようと検討・開発されている途上です。

AI・データサイエンスは市場から引っ張りだこさ！！！

と言われるのも、この現状があるからこそです。

役員が「うちもAIを取り入れないと、置いていかれてしまう！！！」と焦る気持ちが、AI・データサイエンスに明るい人材を採用しようと躍起になっている理由です。

AIの導入検討段階だからこそ、詳しい人が必要なんですね。

現時点でのAI・データサイエンス識者の年収が高いという事実がありますから、市場価値は高いことは事実ですよね。

AI・データサイエンス特需は5年で落ち着く

あと5年ほどしたらどうなるでしょうか？

おそらく、AIを導入した企業がどうなったか判明しだします。

すると、

○○のような市場にはAI・データサイエンスは効果がある。
○○には大した効果はない。

と、AI・データサイエンスの強みがマネジメントの方々にまで明らかになってくるでしょう。

すると、AI・データサイエンス特需は終わります。

今までは、

「置いていかれないようにとりあえずAI・データサイエンス識者を採用しよう！」

だった状態が、

「必要な分野にだけAI・データサイエンス識者を採用しよう」

に変わっていくわけです。

AI・データサイエンスが空振りに終わる！？

AI・データサイエンスの領域が、予想されるよりも大幅に縮まっていく可能性もあります。

空振りに終わる可能性を見ていきましょう

質の良いデータを用意できない

これは非IT系企業に顕著です。というか、日系企業全体の大きな弱点でもあります。

AIやデータサイエンスの開発を進めるためには、膨大な量の質の良いデータが必要です。

質の良いデータを大量に集めるためには、相当なコストが必要になります。

AI・データサイエンスの過剰な期待が薄れた後、相当なコストを払ってでも導入しようとする企業は多いのでしょうか？

しかも日本にはGAFAのようなIT巨人が居ません。質の良いデータはほとんど海外企業が所有しているのが現状です。

するとAI・データサイエンスで最も恩恵を受けるのは海外のIT巨人企業になり、日本でのAI・データサイエンス分野は想像よりも伸びていかない可能性も大いにあります。

革新的なアルゴリズムが生まれない

現時点では、古典的な機械学習とディープラーニングがAI・データサイエンス分野で使われる主なアルゴリズムです。

しかし、これらの手法は極々局所的かつ単純な仕事をコンピューターに真似させることしかできません。

現時点でのAIは、「状況判断」が非常に苦手です。

この「状況判断」が得意なアルゴリズムを作らない限り、AIは徐々に期待外れなものになるでしょう。

そしてAI・データサイエンスは「極一部の分野でしか使われない道具」に成り下がります。

AI・データサイエンスへの期待

ここまではAI・データサイエンスへの不安視を重点的に述べましたが、やはり期待できる事はあります！

AI・データサイエンスへの過剰な期待を一度冷静に考え直し、改めてAI・データサイエンスに期待できる事を述べていきましょう！

メーカーへのAI導入

これまでは、AI・データサイエンスはIT系企業で使われることを前提に述べてきました。

しかしIT系企業のようにサービスを作り出す企業ではなく、メーカーのように製品を作り出す企業こそAI導入の可能性が隠されています！

AI導入エアコンや、AI導入冷蔵庫、クルマの自動運転など様々なAI導入製品が検討・開発されています。

メーカーは、「局所的な仕事をする機械」を作り出すことが多いです。つまり、AIとの親和性が非常に高いですよね。

しかも製品の製造過程もAIが入り込める余地が多くあります。作業ロボットや、生産管理などにですね。

安易にIT系企業がAIを導入するよりも、メーカーが導入する方が、確実な利益を作ることができるでしょう！

AIを用いた多彩なビジネスの構築

現時点では非常に限定的な機能しか持たないAIでも、発想次第では大きなニーズを作り出すことができます。

例えばユニクロの「ユニクロIQ」ですね。

服を選ぶと、その服に合うコーディネートをAIが提案するといったサービスです。

素敵なコーデ！合わせて買っちゃおうかしら！

と考える消費者も多くなるでしょう。

このように、発想次第で新たなニーズを作ることができることもAIの強みでしょう！

AIが本当に合う相手とマッチングさせる出会い系アプリとかあれば面白そうですよね。

今からAIを学ぶことに意味はあるのか？

AIって思っていたのと少し違ったな。今から勉強して意味はあるのかな？

とお悩みの方もいるかと思います。

私の率直な意見としては、「意味がある」と思います。

ただしそれは、「AIを勉強すれば絶対将来安泰！」という意味ではありません。

AI・データサイエンスは今後大きく発展する可能性もある
メーカーはAI導入を確実に進める
様々な道に進める可能性が広がる

このように、機会損失を防ぐという意味ならばAI学習は非常に有益なものでしょう。

ただし、現時点ほどの市場価値が数年後まで残っているかは不明です！

まあ確実なものなんてありませんから。世界はフェアです。

AI・データサイエンスを学ぶ方法

AI・データサイエンスはこれからも市場から引っ張りだこに決まってる！俺は勉強してみるぞ！

と、前向きな方もいらっしゃるでしょう！実際、現時点でAI・データサイエンス識者の年収はかなり高いですし。

そこでAI・データサイエンスを学ぶ効率的な方法を少しご紹介しましょう！

でも初心者の僕がどうやって学べばいいの？

という方には、以前紹介した「プログラミング初心者がAI構築するまでのロードマップ」という記事を参考にしてください！

プログラミング初心者が独学でどのように勉強していけばいいかをまとめてあります！

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レビュー欄より

↑こんなコメントも頂きました！ありがとうございます（泣）

お役に立てて、必死に執筆した甲斐がありました（泣）（泣）

レビューはモチベに繋がるので、順次追記してコンテンツを増加していきます！乞うご期待！

追記[2020/03/14]：コンテンツ追加しました。