そのような人材を生み出すには、プログラミングの教え方を変える必要があるという。同氏らは「多くのプログラミング教育は、コードの細部（「Visual Basic」を思い浮かべてほしい）が計算機科学の中心だと考えられていた90年代から変わっていない。プログラミング言語の細部まで苦労をして習得すれば、何かを学べるかもしれないが、それは苦役であり、あるべき姿ではない。コーディングは創造的な活動であり、楽しくて刺激的なプログラミング教育を開発することは当然可能なはずだ」と述べている。
AI関連のスキルで、現在需要のあるスキルは何だろうか。最近出ていた求人情報から、AI関連の役職の例を見てみよう。
シニアソフトウェア開発者・人工知能およびコグニティブコンピューティング（保険会社）：「オンプレミスのコグニティブ検索およびアナリティクス技術のための、アプリケーションのプロトタイピングと開発を率いる役職。応募者には、AI、機械学習、コグニティブコンピューティング、テキスト分析、自然言語処理、アナリティクスおよび検索の技術、ベンダー、プラットフォーム、API、マイクロサービス、エンタープライズアーキテクチャ、セキュリティアーキテクチャに関する経験が求められる」
人工知能エンジニア（航空宇宙産業メーカー）：「応用人工知能に取り組む、ペースが速いラピッドプロトタイピングチームに参加する人材。基本応募条件：C/C++またはPythonの使用経験5年以上。アルゴリズムに関する経験。機械学習およびデジタル信号処理（コンピュータビジョン、ソフトウェア定義無線）ライブラリの使用経験」
人工知能イノベーションリーダー（金融サービス企業）：「戦略的製品開発、製品イノベーション、戦略的取り組みの監督。市場、技術トレンド、主要プロバイダー、法律・規制環境、製品のポジショニング、価格決定方針の評価。テクノロジの実現可能性と応用について評価することを目的としたIT部門との連携。応募資格：幹部クラスの管理職経験7年以上、計算機科学、AI、コグニティブコンピューティング、あるいはそれらの関連分野の博士号あるいは修士号」
人工知能・機械学習エンジニア（シリコンバレーのスタートアップ）：「実際にコーディングを行いながら、大規模なデータセットを取り扱う。幅広い情報ソースから、生データの収集、処理、クレンジングを行う。非構造化データセットの変形および変換を行い、構造化データの製品を作成する。さまざまなデータセットから、モデリング機能の特定、生成、選択を行う。製品の目的に応じて機械学習モデルのトレーニングと構築を行う。製品や事業のニーズに応じて、新たな機械学習技術のイノベーションを進める。モデルの実行結果を分析して性能を評価する」。応募資格：「機械学習と情報検索に関する十分な知識と経験を持つこと。データの探索から、機能の開発、モデル構築、性能評価、テラバイトからペタバイト規模のデータセットに対するオンラインテストまでを含む、エンドツーエンドの機械学習パイプラインを管理した経験を持っていることが求められる」
この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
