未経験でもAIエンジニア・データサイエンティストへの転職を勧める理由

こんにちは。
大企業勤務歴10年、全くの未経験からAIや機械学習、データサイエンスを独学し、AIエンジニアへ転身したtakeです。

今回は、私がなぜ未経験者にAIエンジニアやデータサイエンティストへの転職を推すのか、手短に解説します。
結論から言うと、次の2つの理由からです。

  1. どの業界でも活躍できるポテンシャルがあるから
  2. 未経験からでも転職できるチャンスがあるから

順番に説明していきますね。

1.どの業界でも活躍できるポテンシャルがあるから

1つ目は、どの業界でも活躍できるポテンシャルがあるからです。

まず、AIやデータサイエンスに限らずですが、これまでの仕事を根本的に変えてしまうようなとんでもないポテンシャルがあります。


例えば、計算速度や計算の正確さは言わずもがな人間をはるかに超えますし、100人力どころの騒ぎではありません。
また、24時間・365日連続勤務っていうブラック労働を合法的に課すこともできます。
いくらでも兵隊(しもべ)を雇えて、不要になればクビにすることができるんです。
つまり、これまで人間にしかできなかったことを、短時間かつ安定した精度で永続的に行えるという点です。
こんなチートがあるでしょうか?

つまりは、この技術を身に着ける皆さんも同様のポテンシャルを得ることになります。
感覚としては、AIやデータサイエンスを使える人と使えない人の差は、サイヤ人と地球人くらいの違いがあります。

さらには、このAIやデータサイエンスを活かせるフィールドは非常に広く、どんな業界・職種にもマッチします。
この圧倒的なパワーを持つAIデータサイエンスを、読者の皆様の業界・職種・業務に掛け合わせれば、
(誰でも簡単にとは言えませんが、)重宝される人材になれるってことです。

ここで、私のエピソードを。

私自身、自動車の性能開発エンジニアだったのですが、技術者でありながら特に何の専門や取り柄もない状態で、
日々技術的なコンプレックスや将来の不安を抱えて過ごしておりました。
そこでたまたま立ち寄った書店で、機械学習の存在を知り、その破壊力に魅了されました。
独学をするだけではもったいないと思い、当時の自分の業務に活かすことに成功しました。
(具体的には、従来使用していた車両性能の予測手法の精度が悪かったので、その予測手法の改善に使ってみました)。
いろいろ苦労もし、成果としてもそれほど大きくはなかったのですが、高評価を頂き、社内でも一目を置かれる存在になれました。
結果的に、この経験がAIエンジニアへの転職にも繋がりました。

なので、誰でも今の専門分野×AI(データサイエンス)で希少な存在になれるんです!

これは実体験から、声を大にして言いたい。
日々当時の私のように技術コンプレックスを抱えて悶々としている方は是非トライしてほしいです。

2.未経験からでも転職できるチャンスがあるから

2つ目は、未経験からでもなれるチャンスがあるからです。

いくらポテンシャルがあったとしても、AIエンジニアになるハードルが高すぎると意味がありませんが、なんと未経験でもチャンスがあるんです。
というのも、海外では、AIやデータサイエンティストになるには、コンピュータサイエンスの学位が必要になるらしいです。
そんなの全く畑違いの分野の大学を卒業した人はノーチャンスですよね。
ところが、日本では機械学習系の学位を取得する必要がありません。
もっと言うと、大学の学位すら必要ない企業さえあります。こんなチャンスあるでしょうか?

もちろん誰でも彼でもチャンスがあるわけではありません。
最低限、日々努力して「実践している人」や「実績を作った人」に限られるでしょう。

また、いくらチャンスがあるとは言え、
その分野の情報がなければ勉強や実践のしようがありませんが、
幸運なことに、非常に多くの情報が低価格で溢れかえっています。本当に誰でも始められるんです。

ここでまたまた、私のエピソードを。

私自身、この情報がオープンっていうのが、凄く重要&魅力と感じています。
なぜかというと、前職の自動車開発では、専門的なことをネットや書籍で調べても全く情報が出てきませんでした。
そこで、社内の偉そうなおじさんに聞くしかなく、「勉強させて下さい!」って必死に頭を下げても、
「最近の若い者はこんなことも分からんのか」となぜか怒られながら勉強するという有様でした。
こんな苦痛があるでしょうか(笑) こんな理不尽がないだけでもホント天国ですよ。
この感覚、分かって貰えますかねー?

まだ終わりません。それでいてなおかつ、需要(求人)が多いんです。
一度、転職サイトでAIとかデータサイエンティストで調べてみて下さい。引くほど求人が出て来ますよ。
全然人材が足りてないと気づくはず。経験なくてもチャンスがあるというのはそういうこと。
現に私も未経験でしたが、小さな実績を認められ、採用されました。

最後に

以上が私がAIエンジニアやデータサイエンティストを推す理由です。

AIエンジニアやデータサイエンティストに実際になるにはどんな勉強が必要かとか、
転職活動にて注意すべき点などはこちらの記事で書いているので、気になる方はこちらも読んでみて下さい。

関連記事

(2022/9/14更新) 昨今のAIブームを受け、データサイエンス職種を目指す方が増えています。学生時代にデータサイエンス系の学問を修了した(あるいはこれから履修する)人にとっては、採用される機会はいくらでもあるでしょうが、世の中そんな[…]

それでは、今日はこのへんで!

>今日の学びをきっかけに一歩踏み出そう

今日の学びをきっかけに一歩踏み出そう