DXとは何か？
「DX」は「デジタルトランスフォーメーション」の省略形です。デジタルトランスフォーメーションは、組織やビジネスプロセスをデジタル技術を活用して効率的かつ効果的に改善する取り組みを指します。
そしてDXとAIの組み合わせが重要でありAI時代のビジネスの成否を決めるとさえ言われています。
そのためAIを取り入れるにあたって第一段階としてIoTを取り込み生産工場や社内データの見える化をして協業企業との連携をより良くする試みが例えば製造現場ではまず行われているそうです。多分その次にAIによる自動化や仕組み化が段階を追って進んでいくんだと思います。今現在はそうした過渡期にいるんだと思います。
ただ製造現場はいわゆる職人的なベテランさんが花形として長く活躍した背景もあり、データ化を受け入れられにくいケースもあるそうです。ただしメリットとしては新人あるいは先々は分野によってはAIがそのベテランさんのデータから学ぶことが出来て早く即戦力になれたりするそうです。その一方でもしも仕事がAIに置き換わることがあった場合、経験豊富なベテランさんも仕事を失うリスクも生まれると言われています。また会社内が全てデータ化することでハッカーなどによって企業秘密が不本意に漏洩するリスクも考えられます。また会社同士でAIにハッキング行為をさせて産業情報を盗み出すみたいな法的な問題も起こり得る可能性があります。ただリスクを恐れて自社では取り入れない選択肢もあるかもしれませんが、ライバル他社が先にDX化を進めて自社が出遅れた場合の経済的なリスクも考えないといけません。メリットとデメリット、そして恩恵とリスクこの問題は興味あろうとなかろうと脅威になる可能性がある以上は私たちにとって産業戦略上何らかの対策が必要なことだと思います。
その中でDX化を先に進めた場合に取りうる選択肢はビジネスになり得る課題を新しいところから発見したり従業員の労働力やサーバーなどのリソースを無駄なく柔軟に使えることかもしれません。生成AIを使えばそれまで事業レベルだったことが1人の事務員が課題解決させてしまう可能性もあるので、先に勝ちやすい市場を見つけて事業をさっさと安定化させることもできるかもしれません。ある意味例えるならば戦国時代で言う新兵器の鉄砲が生成AIなんだと思います。
逆にストップして何も進まなかった場合は自分達の部署の存在意義が他社のDX部門により失わされてしまい廃業してリストラ部署になってしまう可能性もあります。
一方個人レベルで考えると、それまで事業レベルだったものが個人の副業化レベルで行えるようになるのでその意味ではDXエンジニアだけで終わるのはナンセンスで、ワンマンバスの運転手のようにAI工場をワンマンで切り盛りする未来があるかもしれませんし、そのためには経営やマネージメントまで知識を得ておくことが成功の鍵なんじゃないかと思います。
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オススメ点:情報処理安全確保支援士と弁護士資格の著者の方が書かれており、2023年初版本になります。
G検定に合わせてより具体的な事例が豊富に解説されているのが特徴になります。
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オススメ点:AIエンジニアやデータサイエンティスト希望者が仕事案件にどのように参加していくかの手引き集になっておりとても参考になります。同じプログラミングを使いながらも従来のインフラやweb開発のITエンジニアの仕事案件とは違い実務未経験者への採用への考え方が違うので、前もってこの本をきっかけに研究しておくと将来キャリア設計で失敗が少なくなるかもしれません。
大学などの学習資料/講義資料
東京大学
教員向けChatGPT講座(基礎から応用まで)
数理・情報教育研究センター Mathematics and Informatics Center
理学部
CS50 for Japanese: コンピュータサイエンスの入門(ハーバード大学講義の翻訳)
松尾研究室
AI For Everyone （すべての人のためのAIリテラシー講座）
転職向け専門業種別参考書紹介
データサイエンティスト/AI機械学習エンジニア
医療系
| タイトル | オススメポイント |
|---|---|
PR  | ソースコードやデータのダウンロードサービス付き。PCスキル低くても解説丁寧なので使いやすく安心できる。 |
スクール紹介
| スクール名 | 特徴 | 受講期間と学費目安 |
|---|---|---|
| PERSOL MIRAIZ | 「キャリアのプロが作った全て無料の個人向けリスキリングサービス」と説明されている。 | 受講期間:永久 |
| プロゲート | プログラミング初級から中級者向きオンライン学習サービス。 プログラミング言語に特化 | 受講期間:1/6/12ヶ月 ¥1,490/7,740/11,880(税込) |
| paiza | プログラミング初級から中級者までpython(django,flusk)からJava、機械学習、データ分析など講座をまたがってオンラインで安く受けられる。 | 受講期間:1/6/12ヶ月 ¥1,078/4,488/7,200(税込) |
| codexa | AI機械学習特化で安く学習できる。 | 受講期間:永久 講座買い切り型 |
| Udemy | python、AI機械学習、ChatGPT関係の講座が豊富にある。 レベルは初心者レベルからハイレベルなものまで揃っている。 ベースはここで勉強すると良いかもしれない。 英語力があると学び効率が上がる。 | 受講期間:永久 キャンペーン中に購入すれば安価に良質な講義が受講可能。 |
| AI Academy Bootcamp | AIアプリ特化のスクール。 python、機械学習、データサイエンス講座がある。 講師陣は理系技術系の高学歴でかつ開発経験豊かな先生が揃っているのが特徴。 AI人材プランは講師と一緒にポートフォリオに相当するアプリ制作が出来るサポートサービスなどの特徴もある。 レッスンはマンツーマンあり、オンライン対応可能。 転職サポートは現状なし。 講師はサイトに載せている以外にも存在するが50%の確率でピックアップ講師のレッスンを受けられるらしい。 講師陣 井伊 篤彦(AIマネージャー・AIエンジニア) 木村 亮太朗(AIリサーチエンジニア) 山崎 大地(機械学習エンジニア) 他 | Bootcamp Plan ¥35,000〜298,000 マンツーマンプラン60/120分 Python ¥10万/20万 データサイエンス ¥15万/30万 機械学習 ¥15万/30万 動画プラン(すべてのコース込み) ¥35,000(受講期間6ヶ月) AI人材プラン 60/120分(すべてのコース込み。時間はレッスン時間) ¥300,000/600,000(受講期間:動画は永久視聴可能だがレッスンは開始してから1年) |
タノメルキャリアスクール
| ホリエモンさんプロデュースのベンチャーDXスクール。 未経験者対象なので講義レベルは優しめに設定されている。 ただし講師陣はそれなりの実績と知名度があるのが特徴。 起業経営系の講義が豊富にあるのが特徴。 講義は全部揃っているわけでなくまだこれから増える予定。 テキストの質問はし放題だが個別ではなく受講生全体に共有される。マンツーマン指導は基本的にない。 2023年設立 講師陣 | 2023年11月現在は 受講期間:１年間 受講料:¥440,000 講座はコース関係なく期間中受講し放題 |
| Internet Academy | 世界にも拠点を持つ。 デザイン、プログラミング、マーケティングと幅広くコースを持っている。 IoT、IoT×AI関係のコースが特に充実している。 卒業生の実績がそれなりにある。 オンラインでも受講可能 Web制作会社「IBJ」が母体となっている。 受講料は高めだがポートフォリオ相談から転職サポートが充実している。 1995年の設立 講師陣 プロジェクトマネージャ 山田宏樹 データサイエンティスト 有滝貴広 ITエンジニア 石本和大 | IoTエンジニア育成コースA 受講料¥834,680/講義41回 受講期間12ヶ月 IoTエンジニア育成コースB 受講料¥688,160/講義29回 受講期間6〜8ヶ月 AI×IoTエンジニア育成コース 受講料¥902,990/講義39回 受講期間4〜7ヶ月 AIスペシャリスト育成コース受講料 受講料¥1,324,400/講義72回 受講期間10〜12ヶ月 |
| Aidemy | 受講費用は高め。3ヶ月など短い期間で集中的に学べる人でないと受講料が高額になりやすい。学費53万円で学ぶためには先に予習しておいて3ヶ月しっかりと時間を確保して臨む必要があるかもしれない。 | 受講期間は3ヶ月/6ヶ月/9ヶ月から選ぶ。 AI アプリ開発講座 ¥528,000〜1,078,000 データ分析講座 ¥528,000〜1,078,000 自然言語処理講座 ¥528,000〜1,078,000 |
| キカガク | 受講期間は6ヶ月 ¥792,000 |
基本的にこの分野のスクール受講料は一般に高いのでそれっぽい書籍もしくはUdemy講座見つけたら買っておくのが良いと思います。技術系でキャリアを築こうとすると奥が深すぎて大学の工学部情報工学科や電気電子工学科の博士課程までのレベルに引き上げていく必要があるので、数式や数値苦手な方は最新サービスだけどんなものがあるかざっくり触っておきマーケットもしくは経営マネジメント系に専門を寄せといた方が良いかもしれません。
そういう意味でもタノメルスクールのDX経営関係の講義は注目できるかもしれません。
デザイナーやクリエイターの方は画像や動画生成に絞ってプロンプトエンジニアリングの手法を磨いていくことをオススメします。理屈理解で止まるのではなく、先に使いこなす方を優先すると良いでしょう。
一方DX技術スキルをがっつり極めたい方はUdemyの講座を日本語英語両方をベースに基礎固めをしてからAI Academy Bootcamp、Internet Academy、Aidemy、キカガクなどで数ヶ月で完成させるか、もしくは予算に余裕がない場合は大学院を活用しても良いでしょう。通信制の大学院もあるので通う時間がない場合はうまく活用しましょう♪スクールと違い通信制大学の場合動画視聴で学ぶだけ単位が要らない場合は通信制大学の場合、学費がお安くなることがあります。AI Academy Bootcampは比較的国立大学の学費相当なので技術スキル関係は仕事しながらの場合は一番活用しやすいでしょう。
大学院進学は取り扱っている仕事業務の内容的に大学卒業と同等の実力があると証明できれば高卒の方でも専門科目と英語だけで大学院に受験できる可能性もあります。
ただいずれも技術系は講義視聴だけなら一般的にそこまで費用かからないことが多いため、高い受講料を使う場合は修士や博士の学位関係の研究やポートフォリオを仕上げるために取っておくのも方法でしょう。
専門実践教育訓練給付金
厚生労働大臣の指定する講座を受講し修了した場合、修了時点までに実際に支払った受講料の最大70%が支給される制度。専門実践教育訓練の受講開始日に雇用保険の支給要件期間が2年以上ある方が対象ですが過去に利用したことがある方は3年以上必要です。また離職中の方も1年以内なら対象になります。
また添削課題を全て提出し成果物の評価が基準点以上である必要もあります。