- 社会人がAIを勉強するメリットはなに？
- AIを勉強するとどんないいことがあるの？
- AIに興味があるけどどうすればいいの？
当サイトでは、社会人が習得すべきスキルとしてAIをおすすめしていますが、なぜAIを勉強しないといけないのかという部分を明確にしておかないと、AI学習のモチベーションが下がり学習できなくなってしまいます。
社会人AIを勉強するメリットは次の通りです。
理由1：収入が増えるなどで会社に依存しなくなる
理由2：既に社会人であることを活かせる
理由3：AIという言葉に惑わされなくなる
理由4：ITスキルとして一番安く受講できる
理由5：AIは簡単に実装できる
この記事では、なぜ社会人がAIを勉強すべきなのかを見ていき、AIを勉強することでこれからの人生が明るくなる理由がわかります。
もし、AIに興味があるけどどうすればいいのかわからないという場合にはAIを専門に教えているスクールの無料相談会に参加してみましょう。
無料相談会ではAIの学習に関する相談などを実際の講師やAIの業界に携わっている人と共有することができます。
無料相談会に参加してAIを学習しないという選択をすることも可能です。
AIに限らず新しいことを学習する場合は学習の目的などをを明らかにして、自己投資に対するリターンが適切かをしっかりと見極める材料を手に入れましょう。
目次
→データサイエンス特化型スクール理由１：収入が増えるなどで会社に依存しなくなる
普通の社会人は会社から給料をもらい、生活をしています。
裏を返せば会社の給料がなくなってしまったら私たちの生活は立ちいかなくなるということでもあります。
また、会社員として働くかフリーランスとして働くかは個人の自由ですが、会社に依存しない能力を身につけるということは自分の人生を会社に預けないということにもなります。
つよつよITエンジニアがほぼフリーランスな某大手企業さんの開発現場
— えび＠プログラマー (@ebiebi_pg) July 8, 2022
「どうやってこんな優秀なフリーばかりを集めたのですか？」
と聞くと
全員早期退職制度で辞めた元社員でその人達がいないと現場がまわらないのでけっこうな額を出して雇っているとの事
そこで会社に依存しない人生を歩むためにもAIを学習してみましょう。
AIを学習することで次の理由から今いる会社に依存せずに済むようになります。
- 転職で年収が上がる
- 社会から必要とされる技術が手に入る
- 会社に貢献できる
- 副業などができるようになる
転職で年収が上がる
AIエンジニアやデータサイエンティストはプログラマーよりも高収入です。
| 職業 | 平均年収 | 派遣社員（時給） | アルバイト・パート （平均時給） |
|---|---|---|---|
| プログラマー | 431万円 | 2,190円 | 1,096円 |
| AIエンジニア | 580万円 | 2,062円 | ー |
| データサイエンティスト | 697万円 | 2,606円 | ー |
一般的にプログラマーは高収入とされていますが、そのプログラマーより高収入ですので、AIエンジニアになることで自分の年収を上げるチャンスとも言えます。
社会から必要とされる技術が手に入る
よく、プログラマーを含むIT人材が足りないと言われます。
このプログラマーが足りないとする根拠は、政府の依頼によりみずほ総研が作成した資料がもとになっています。
この資料は一見するとプログラマーのようなIT人材が足りないとなっていますが、先を読み進めるとそれ以上に深刻なのがAIなどの知識を持った先端IT人材の不足ということが書かれています。
つまり本当に足りない人材はIT人材ではなく、AI技術などを持った先端IT人材ということになります。
また、人工知能のスクールであるアイデミーでは次のように説明されています。
AI/IoT市場は今後10年に渡って年10%以上の高い市場の見込み
AI/IoT市場の成長に伴って最先端人材を現在の教育規模の10倍にあたる年2〜3万人の追加育成が急務と言われるほど、今AI人材は必要とされています。
アイデミー
これからITの中のAIという分野の需要は大きく広がっていくということはだれの目にも明らかでしょう。
突然ですが、自分の周りにプログラミングを勉強した人、プログラマーはいますか？
入り口が何であれプログラミングを勉強した人というのが多少なりとも思いつくと思います。
また、昨今では文系でもエンジニアになれるといわれていたくらいですから、どれだけプログラマーが多くなっているのかはだれの目にも明らかでしょう。
次に、自分の周りにAIエンジニア、データサイエンティストはいますか？
何が言いたいのかというと、自分の身の周りを見回してもAIエンジニアは少ないということを感じるのではないかということです。
現在のAI業界について需要は高いのに学ぶ人は少ないということが言えます。
多くの人がITスキルを身につけようとするとプログラミングを勉強しようと考えます。
確かにプログラミングはIT人材になるためには必須のスキルかもしれませんが、すでにプログラミング人口は飽和しかけていますので、スキルを習得してもそのスキルを発揮する場所が今後限られていきます。
一方で、AI市場は今後伸びていくのにITスキルを身につけようという意欲のある人は非常に少ないということになります。
また、従来のITスキル保有者がAIに関するスキルを習得すると考えるかもしれません。
IPAの調査などを見てみると従来のITスキルを保有している人が新たにITスキルを習得したいと考える人は非常に少ないというのが現状です。
いずれはIT人材も先端IT人材を目指すかもしれませんが、しばらくは先端IT人材が足りないと言えます。
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DXの導入を主導し会社に貢献できる
今いる会社にAIを積極的に導入するなどのDX化をすることで会社にとってなくてはならない存在になることができます。
会社に依存しない生活を送るということは何も今いる会社とは別の給与を獲得するということに限りません。
リストラや左遷などで今いる会社からの給与が減るもしくはなくなる可能性もあります。
対策としては会社に特定の分野で貢献できる人材になるということがあります。
特に最近ではDXでAIの導入を進めている企業も多いですが、DXを行うとビジネスそのものが変革しますので簡単にAIを導入するということはできません。
ビジネスの現場とAIの開発業者との打ち合わせを行えるのはAIを理解している人でないと務まりません。
▶︎関連記事：DX人材は自社の仕事を理解している人材が重要な理由
AIを勉強し自社のビジネスを変革させた実績を持つほか以下のような知識や技術を独占することができます。
- AIを使った自社のビジネスを管理手法
- 導入時にどのような考えで導入したのか
これらの知識を独占できることで会社にとって替えの効かない唯一の社員となり、リストラなどの候補からも外れるなど会社に依存しない人生を歩むことができる一方でAIの導入による実績にもなります。。
副業などができるようになる
習得したAIの技術で副業にチャレンジすることも可能です。
AIは勉強してみるとわかりますが、非常に応用範囲の広い学問です。
しかもまだまだ開拓されていない領域も多く、AI×自分の趣味とすることで、新しいコンテンツを作ることもできます。
webアプリ開発で稼げる
AIになにか新しい発想と掛け合わせて、webアプリを開発することも可能です。
副業でアプリを開発して収入を得ている人も多いですが、すでに通常のアプリの業界はさまざまなアプリが開発されています。
しかしながらAIはまだまだアプリでも未開発なものも多いのでアプリ開発で新しいジャンルが開けるかもしれません。
受注して稼げる
まあAIエンジニア、データサイエンティストとして、パートをすることも可能です。
自分のスキルを使って会社以外で働くという選択肢が得られることで収入アップが見込めます。
理由2：既に社会人であることを活かせる
AIは非常に奥の深い分野であってさまざまな業界で活用されています。
- 言語処理による議事の自動作成
- 画像処理による画像編集
- 需要予測
AIは何かを掛け合わせることで何か新しい可能性を引き出すことが可能であるということが言えます。
しかしながら、AIに「何か」を掛け合わせるかということはそのAIを組み合わせる対象について詳しくないといけません。
これまでの時代ではAI学習を限られた人しかしてきませんでした。
そのため、これまでの社会人経験×AIでこれまで誰も考えつくことのできなかった新しいAIの形を作るチャンスが大きいと言うことができます。
AIと自身の経験を活かすということで他の社会人にはない自分だけの強みを作るということにもなります。
既に社会人として経験があるのであれば、自分が既に働いている分野にAIを持ち込みAIやその業界の新しい可能性を見出すことで自分だけの強みを作っていきましょう。
理由3：AIという言葉に惑わされなくなる
よく言われることとして次のようなものがあります。
AIを勉強した身としてわかるのはAIのことを知らないからこそ湧き上がる幻想であるということです。
考えてみれば私たちの社会では既に機械などが私たちの仕事を代替してくれています。
- 車や電車の登場によって、昔の日本にいた人力車という仕事はなくなった
- エクセルの登場で請求書の作成などを簡単かつ正確に作れるようになった
こういったように、人類の仕事は機械によってさまざまに代替されています。
そのため、今後重要なのはAIとどのようにして付き合っていくのかということになります。
AIというのは万能ではありません。
今大事なことはAIに対する次のような理解を深めることです。
- AIの限界を知り
- AIとどのようにして付き合っていくのか
今や必須とも言えるエクセルなどの操作方法も昔は多くの人が使えない時代でしたが、これからはAIが仕事を肩代わりしてくれくれることが当たり前の時代です。
その時、AIのことを何も知らないと昔のパソコンが使えない社員ということで会社のお荷物扱いされる可能性もあります。
今後の人生を安定させたものにするためにも今のうちにAIを知り、AIとの付き合い方を考えておく必要があると言えます。
理由4：ITスキルとして安く受講できる
当サイトではおすすめのAIスクールを紹介していますが、これらのスクールは受講料が80万円ほどします。
確かにAIスクールの受講料は少し高いかもしれません。
しかしながら、国もこれからのAI人材が足りないことから、
補助金として受講料の70%（条件によって変動在り・最大56万）を補助してくれます。
通常のプログラミングスクールでプログラミングを学習すると国の補助がないのがほとんどです。
そのため、普通にプログラミングを習うよりもAIを習った方が安くなるという逆転現象が起きています。
| AIスクール | 補助金なし | 補助金(70%)活用後 |
|---|---|---|
| キカガク | 792,000円 | 237,600円 |
| アイデミー （3ヶ月コース） | 528,000円 | 158,400円 |
| データミックス | 742,500円 | 222,750円 |
| テックアカデミー はじめての副業コース ４ヶ月コース | 339,900円 | - |
理由5：AIは簡単に実装できる
AIって聞くと勉強が難しそう・・・と思うかもしれませんが、実はAIって思っているよりも簡単に習得できます。
AIを勉強するということは、主に二つの意味があります。
- AIがなぜ動くのかという構造を知る
- AIの実装方法を知る
AIがなぜ動くのかということは数学的背景などといったAIの構造を理解する必要がありますが、AIの構造については概念的な理解を行えば十分と言えます。
もしかしたら、AIの構造も完璧に理解しないといけないと思うかもしれませんが、わたしたちは身の回りのものの構造をどれだけ理解しているでしょうか。
私たちがAIを実装する際には、AIの構造を概念的に理解しそれをプログラミングを通して実装する方法を身につければ良いということになります。
プログラミングでAIを実装する場合はすでに企業などがAIに関するライブラリを公表しています。
プログラミングなどを実装する際の多くの人が共通して使う道具のこと。このライブラリを使うと計算手順などがすでに実装されているため誰でも簡単にプログラミングをすることができるようになる。
AIにおけるプログラミングの使い方というのは非常に限定的なものなのです。
そのため、AIに関するプログラミングのほうが簡単だったりします。
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そのため、AIの概念を理解しAIの概念を実現するライブラリを使うことで誰でも簡単にAIを実装することができます。
AIの学習方法
AIの学習方法方法には大きく分けて二つがあります。
- AI専門のプログラミングスクールで学習する
- 独学で学習する
AIの専門プログラミングスクールで学習
AIはプログラミングを通して実装されますのでプログラミングスクールで学ぶことができます。
AIを学ぶ場合は事業母体がAIの利活用を推進しているスクールを選ぶ方が良いです。
▶関連記事：AIのスクールを選ぶ際の注意点|AI専業スクールで学ぶべき大きな理由
プログラミングスクールでもAIは学べますが、プログラミングはAIを作るための手段でしかありません。
AIの利活用も一緒に学習できるのはAI専門のプログラミングスクールがほとんどです。
AIの利活用まで含めて学べるスクールを用意しましたので、利活用まで学習して本物のAIエンジニアを目指しましょう。
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独学で学習する
世間ではAIに関する講座も出始めていますのでAIに関して独学で学習することも可能です。
独学の場合は次の学習方法が考えられます。
- 本
- Udemy
- 無料の学習プラットフォーム
またAIという未知の学問を学習するのであれば何をどの順番で学習するのかを決めておくことで不必要な学習をしないで済みます。
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まとめ
✔理由１：収入が増えるなどで会社に依存しなくなる
✔理由2：既に社会人であることを活かせる
✔︎理由3：AIという言葉に惑わされなくなる
✔︎理由4：ITスキルとして一番安く受講できる
✔︎理由5：AIは簡単に実装できる
AIを学ぶ理由をいろいろ考えてみましたが、いちばん大きいのは新しい分野のスキルだということが挙げられます。
英語学習にしても、プログラミングにしてもすでにある程度の人数がいます。
その中で自分だけのスキルを考えてもすでに競合が多いのでなかなか難しいというのが実情でしょう。
しかしながら、AIはさまざまな分野に応用可能な一方でまだまだ開発されていない領域でもあります。
そのため、社会人の学び直しの技術としてはAIは最適であるといえます。
当サイトではAI学習のための正しいSTEPをまとめておきました。
このSTEPでは自分が本当にAIを学ぶべきなのかどうかから、AIをどのように学習すればいいのかまで正しく考えることができます。
AI学習に向けて正しい順序で考えないと無駄な時間で悩んでしまい時間を浪費してしまう可能性があります。
いざ学習したとしても、習得できず時間だけではなくお金を失うことにもなりかねません。
AI学習に向けて正しい段階を踏むことで後悔のないようにしてください。
