人工知能とロボットでキャリアを築く

自動化が業界全体で拡大するにつれて、その周りの不安も高まります。 自動化、ロボット工学、人工知能（AI）が人々の仕事の役割を根本的に変えることは間違いありませんが、それが仕事を破壊するか創造するかは、単純な「はい」

いくつかの仕事は確かに時代遅れになりますが、これらは主に低スキルまたは経験の少ない従業員が保有するポジションです。1例としては、予測可能で構造化された環境での物理的な動きを必要とする役割や、データを収集して処理する機能などがあります。

一方、AIとロボットは、生産性と効率性の向上の約束を保持し、2レガシー産業を変革し、新しい産業が出現するための自由を提供します。 世界経済フォーラム（WEF）は、2025年までに技術が終了するよりも1200万人以上の雇用を創出すると推定しています。3新しいポジションを創出するには、避難労働者や新しい労働市場参入者の機会が生まれ、最新の技術を補完するスキルや知識への投資を推進する。

MIT Center for Collective Intelligenceの創設ディレクターであるThomas Malone氏は、AIが現在および将来の雇用を創出する可能性について詳しく説明しています。

潜在的な障害ではなく、有用な増強としてAIを採用する時が来ました。 差別化はAIがあるので重要です:

• ほとんどの場合、労働者を置き換えるのではなく、人間の能力を高める
• イノベーションのための新しいスコープを作成する
• 新しいキャリア機会を開く4

しかし、AIを採用することは、単に新しい技術をビジネスに適用することではなく、その影響を理解するための装備でもあります。 MIT Sloan School of ManagementのArtificial Intelligence:Implications for Business Strategyオンライン短期コースでは、AIの導入を維持するための専門知識を使用して、組織へのAIの導入を支えることができます。

AIは、デジタル情報通信、金融サービス、医療、運輸業界の中で最も広範な適応を見出しています。 WEFの調査によると、AI（機械学習（ML）や神経言語プログラミングを含む）は、採用される可能性のある技術のリストで5番目にあります。2025.5

人間と機械が新しい方法で協力する未来に向けて企業がギアアップするにつれて、ロボット工学と自動化のキャリアの機会が増えています。 今後数年間でより重要になる仕事を見てみましょう。

自動化されたインテリジェンスのトップキャリア

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、複雑な予測モデルを適用し、大規模なデータセ

これらのエンジニアは、ビジネスリーダーと緊密に協力して、技術の助けを借りて現在のシステムとプロセスを活用しながら、インテリジェントな企

データサイエンティスト

データサイエンスはAI、自動化、MLの中心です。 データサイエンティストの役割は、2022年までにIT部門で33%増加すると予測されており、ほぼすべての部門でこの役割に対する一貫した需要があります。6

データサイエンティストの主な役割は、大量のデータを分析、視覚化、モデル化して、健全なビジネス上の意思決定をサポートするための新しいMLモデル

ビジネスインテリジェンス開発者

ビジネスインテリジェンス（BI）開発者は、ビジネス内の問題の解決策を研究し、計画し、複雑なデータを分析すること7これには、クラウドベースのデータストレージシステムの設計、モデリング、テスト、および保守、その後の市場およびビジネスの動向を活用するためのデー 8

ソフトウェア開発者

ソフトウェアを使用するコンピュータシステムやモバイルアプリの急増により、ソフトウェア開発者の需要が高まっています。 彼らの雇用は、すべての職業の平均よりも速く、13から2020から2030パーセント成長すると予測されています。9

ソフトウェア開発者は、ビジネスのためのコンピュータプログラムの開発プロセス全体を監督し、それに最適なソフトウェアを提供します。10

ロボット科学者

ロボットとAIは様々な点で異なる。 ロボットとAIのシナリオを取り除くために、人工知能ロボット（AIプログラムによって制御されるロボット）はロボットとAIを橋渡しします。11しかし、すべてのロボットが人工的に知的であるわけではなく、非知的ロボットは主に反復的な一連の動きを実行することに制限されています。

ロボット工学は、物理世界と相互作用することができる物理ロボットを設計、構築、プログラミングすることを含みます。 ロボット工学のほんの一部にはAIが含まれています。 ほとんどの産業用ロボットは非知的です。
人工知能は計算機科学の一分野であり、人間の知能を必要とするタスクを完了するためのコンピュータプログラムを開発することを含む。 AIアルゴリズムは、学習、知覚、問題解決、言語理解、論理的推論に取り組むことができます。12

ロボット科学者は、まだ人間の入力を必要とする組織内のタスクを実行するロボットを構築し、維持します。 これが共通である典型的なセクターは製造業、保証、スペースおよび大気および宇宙空間およびヘルスケアである。

例えば、MLとAIは、予後を改善するための医療業界の広範な取り組みにおいて重要なツールです。 MIT Sloan School of ManagementのArtificial Intelligence in Health Careのようなオンラインプログラムでは、医療従事者は、AIとMLが医療部門にもたらす意図的な混乱をより深く理解することがで

AI研究員

AI研究員は、ML、深層学習、コンピュータ知覚、応用数学、計算統計など、いくつかのAI分野の専門家レベルで活動しています。 AI研究者の需要は、これらの専門家がAIおよびMLアプリケーションの開発の頂点にいるため、今後数年間で増加する予定です。

「私はいつも、地球上で最も安全な仕事はAI研究者だと冗談を言っています」とニューサウスウェールズ大学のAI教授であるToby Walsh氏は述べています。 「AI研究者を自動化すると、機械は文字通り定義上他のすべてを行うことができます。”13

AIやロボットでのキャリアのための大きな可能性

AIやロボットでのキャリアを追求することに興味がありますか、またはすでに持っているスキ

Upskill online

ほとんどの技術ベースの分野の場合と同様に、人工知能とロボット工学のためのオンラインコースが用意されています。14

UC Berkeley School of InformationのArtificial Intelligence Strategy online short courseでは、機能的な戦略を開発し実装する際に機会と課題を認識する経験を積んだ確立された専門家にアクセスできます。

読んで吸収する

AIとロボット工学は常に進化し続ける分野であるため、業界の変化や新しい研究について情報を得ることが重要です。 科学雑誌を購読し、できるだけ多くの学習機会を模索してください。

創造的な問題解決を受け入れる

AIとロボット工学を適用する方法を理解するには、想像力豊かな思考と職人技が必要です。 創造的な問題解決は新しい見通しを見つけ、障害を克服し、目的を達成することを可能にするように革新的な解決を作り出すように励ます。

AIでは、論理アルゴリズムを実行し、多項式や微分方程式を利用し、モデリングパラダイムを使用して実行することで問題を解決することができます。 異なるヒューリスティックによって達成される単一の問題に対する様々な解決策が存在する可能性があります。

自動化された知性のキャリアに関しては、それぞれの役割が異なるレベルの教育と経験を必要とするため、風景は幅広く多様です。 AIの専門家の役割の存在下で地震のシフトでは、プロの風景は、世界中の雇用の数百万人を作成する可能性を秘めています。

AI、ロボット、自動化のキャリアの中で自分自身を区別することに熱心な人にとっては、キャリア開発と、これらの技術によってもたらされる大きな変15

人と技術がよりよく一緒に働くのを助ける
MIT Computer Science And Artificial Intelligence Laboratory