AIと「戦い」、「働き」、「教え」、「作る」未来。
🎯キーポイント
2022年の登場以来、世界の様々な分野でAI登用が進んでいます。
AIは「最適化・一元化・分類 / 自動化・共有」に優れている一方、現在も「コスト・登用場面・生成内容」において実用化に向けた開発発展途上にあります。
専門性を活かした働き方としては、新たな業界領域の知識を超域的に取り込みながら、AIの訂正・利用・開発に関わる方法があります。近年では、クロステック（X-Tech）と呼ばれる「IT業界と別業界の複合的な専門性」を活かしたキャリア構築が盛んです。
専門性に囚われない働き方としては、AIの知識を活かした業務効率化推進やAIの登用が困難な分野（非電子・物理作業・五感を使用した作業）での専門性と既存業務経験の超域統合を探る方法があります。
皆さん、こんにちは！
突然ですが、質問です。
「皆さんの業務にとって、AIはどんな存在ですか？」
頼もしい相棒、手のかかる後輩、困った時の助っ人、商売敵、名前は知ってるかも…。
業務内容や職務環境によって、様々な声があるかと思います。
今回は、AI時代におけるIT業界での働き方をざっくり模索していく内容をお届けいたします。
皆さんが今後のキャリアを考える一助となれば、幸いです。
Let's hop on! :)
📕 AIの働き方（強みと弱み）
以下では、近年よく耳にするAIとの共存方法を少しだけ考えてみたいと思います。
まずは、 AIの働き方（AIの活用方法）を整理していきましょう。
サックリまとめると、AIは、情報を扱うルーティーン作業が得意な一方、変則性や自由な発想が苦手という特徴があります。現在は、主に「最適化・一元化・分類 / 自動化・生成」に関わるタスク処理を実行している段階です。
業務に役立つ4つの特徴！
最適化：分析したデータに基づく、エネルギー・時間・費用の効率化。
一元化：複数ツールに保存されたデータ情報の統合管理化。
分類 / 自動化：膨大なデータに基づく、事象のカテゴリー分け。また、分析に基づく、ソリューションの策定や動作の決定・実行。
生成：学習パターンに基づく文章・音声・画像の作成。
実用化までの3つのポイント
初期投資・維持費用：導入規模に比例した幅があり、小規模導入の300万円から大規模導入6000万円までに渡ります。加えて年間維持コストもまとまった金額が必要です。
登用場面：AI・IT業界と各業界のコラボレーションが広がっており、SaaSデータ管理から、ロボットツールを使用した重機制御、宇宙開発・気候問題対応にまで至ります。しかし、非電子情報の管理や物理的な作業ツール・五感を利用した作業などへの利用は、現在も研究開発中です。
成果物の内容：各場面での登用が加速するAIですが、ハレーションと呼ばれる生成結果の誤りや内容の漏れは現在も存在しています。
AIはあくまで一つのツールです。「作り、使い、確認・調整する人間が必要」であることは、忘れないでください。
では、AI時代におけるIT業界での働き方をみていきましょう。
💡 AIとの共存方法の模索
ふとした瞬間に、AIを身近に感じる場面が増えているのではないでしょうか？
実は、AIの利用状況について、日本とアメリカで大きな違いがあるようです。
以下でサクッとまとめます。
アメリカ：専門職人材が多く、人口も多めです。
こうした状況を受け、複合的な専門性の構築やシリコンバレーなどの大規模レイオフが社会現象となっています。現在は、「IT業界→IT（AI）✖️他業界」の業界移動が盛んです。
日本：非専門職人材が多く、人口減少が叫ばれています。
→IT企業や都心を中心に、AI導入による人手不足対応が始まろうとしています。しかし、業務内容の属人化・煩雑性、設備投資といった要因から、進捗が芳しくない状況が続いています。
AI時代の働き方は、「専門性」がカギになると言えます。
次のグラフで、「業務の専門性」とAI利用を基準に、これからの働き方を簡単に整理してみました。
皆さんは、どのようにキャリアを広げて、または高めていきたいですか？
🙌 まとめ
最後までお読みいただき、ありがとうございます。今回ご紹介したのは、IT業界を中心としたAI時代の働き方のヒントです。2022年の登場以来、AIは日進月歩を続けています。この文章も実はAIが…、なんてことはありません。スクリーンと睨めっこをしながら、中の人がポチポチしております。
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