みんなのAIキャリアカレッジ#2（2017年3月27日開催） 株式会社ホットリンク 榊 剛史様によるご講演資料です。

1. 今後現場で求められる
AIエンジニア像とは？
株式会社ホットリンク
開発本部 研究開発グループマネージャ
榊 剛史

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▶TOPICS 自己紹介
榊 剛史 (株)ホットリンク、研究開発G 主任研究員兼マネージャ
東京大学、客員研究員
• 興味領域
– Web／データマイニング
– 機械学習、人工知能、自然言語処理
– 計算社会科学
• 経歴
– 2004年～2004年：東大 黒橋研 学士
– 2004年～2005年：東大 石塚研 修士
– 2006年～2009年：某電力会社にて勤務
– 2009年～2013年：東大 松尾研 博士
• ホットリンクでバイト
• MSRAでインターン
– 2014年：東大 ポスドク／ホットリンクで業務委託
– 2015年～現在 ：ホットリンクにて勤務／東大 客員研究員

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発表概要
発表の目的
弊社でのAI技術を利用した開発事例を通じて，
今後求められるであろうAIエンジニア像を明らかにする
前提：今後もAIブームが継続するとして

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発表概要
弊社＆弊社サービスの紹介
実務上で不足しているAI系エンジニア
今後必要になる（と予測している）エンジニア

5. 人工知能とは何か？？
• 「知的な機械，特に，知的なコンピュータプログラムを
作る科学と技術」
• 歴史的には
– 1923年 小説家Karel Čapekが戯曲「Rossum‘s Universal
Robots」の中でロボットという言葉を使う（チェコ語で労働）
– 1947年 計算機科学の父Alan Turingがロンドン数学学会
で人工知能の概念を提唱
– 1956年 John McCarthyがダートマス会議で「Artificial
Intelligence」という用語を初めて使う

6. 人工知能研究の歴史
• 1957年〜1969年 Good Old Fashioned AI
– AI研究が進めば20世紀以内にはコンピュータは人間
に勝てるぜ！！と思っていた時代
– 1958年に「10年以内にコンピュータはチェスチャンピオ
ンに勝利する」とH.Simonが予測
• 1970年〜1979年 現実からの反撃
– 少数の例でうまく動作した方法が大規模には適用不
可能な事例が多数出現
– 答えを知っている問題しか解けない！

7. 人工知能研究の歴史
• 1980年〜1988年 人工知能の産業化
– 1980年 J.Sealeが強いAIと弱いAIを定義
– 人間の知的能力の一部だけでもいいから、できることから
やろうぜ！！
• 1989年〜2000年代 機械学習の成長と弱いAIの発展
– 確率理論・統計学をベースとした様々な機械学習手法が
開発
– 上記をベースとして、検索エンジンやスパムフィルタなど、
「弱いAI」の機能が発展
• 2010年代～現在 Deep Learningの発展

8. 強いAI
• 真の推論と問題解決能力を持ったAI
モノ・ヒトを
認識でき
る
感情を
持つ
言語を
理解する
自意識を
持つ
記憶する
忘却する
新しいことを
思いつく
論理的思考が
出来る
現時点において、強いAIと呼べるものは存在しません。

9. 弱いAI
• 人間の知的活動の一部を再現
コンピュータペンシル
ほんやくこんにゃく
家庭科エプロン
スパルタコーチ

10. 弱いAI
• 人間の知的活動の一部を再現
顔認識 知識検索
機械翻訳
ロボットとの
インタラクション

11. Deep Learningと機械学習
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• 機械学習
– 確率統計を用いて、入力された特徴量から出力を予
測するアプローチ
• Deep Learning
– 入力されたデータから､出力の予測に有効な特徴量を
自動抽出し、出力を予測するアプローチ※機械学習
よりも一方「強いAI」に近づいた
本発表では、Deep Learning・機械学習・統計学・自然言語処理をひっ
くるめて、AI技術と呼びます

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発表概要
弊社＆弊社サービスの紹介
実務上で不足しているAI系エンジニア
今後必要になる（と予測している）エンジニア

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社 名 株式会社ホットリンク
資 本 金 1，234百万円 （2016年9月末現在）
本 社 東京都千代田区四番町6番 東急番町ビル
設 立 2000年6月26日
代 表 代表取締役社長 内山 幸樹
事 業 内 容
ソーシャル･ビッグデータの分析･販売事業
クラウドサービス事業
インバウンドプロモーション支援事業など
連 結 子 会 社 株式会社トレンドExpress（100％子会社）
EFFYIS、inc。 （100％子会社）
流行特急(100%中国小会社)
連結従業員数 120名 （2016年6月末現在）
主 要 株 主 内山 幸樹
Salesforce。com、 inc。
シナジーマーケティング株式会社
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会社概要
株 式 市 場 東 京 証 券 取 引 所 マ ザ ー ズ

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事業ミッション
わたしたちは、
データとAIで
意思決定をサポートする
事業ミッション〜我々が事業をする意義〜

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Big Data
Social
AI
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事業コンセプト

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ビジネス・ポートフォリオ
1。ソーシャル･ビッグデータ
解析ツール事業
2。ソーシャル･ビッグデータ
流通･販売事業
3。クロスバウンド
マーケティング支援事業
「クチコミ＠係長」･「e-mining」の提供
AI（人工知能）を活用したソーシャル･ビッグデータをリアルタイムで
解析できるサービスです。
市場調査や広告の効果測定をリアルタイムで検証できる「口コミ＠係長」や、
ネット上でコーポレートガバナンスを監視する「e-mining」を提供しています。
世界中のソーシャルメディアデータの提供
Twitter、２ちゃんねる、中国の有名ソーシャルメディアのデータや、
世界中のブログ、掲示板、位置情報データの販売権を保有し、
主に大手企業に対して販売しています。
インバウンド＆クロスバウンド支援サービスの提供
現在は中国の有名ソーシャルメディアのデータを活用し、訪日中国人の
消費動向やインサイトの分析・調査・プロモーションを支援しています。
今後は、日本の観光立国や地方創生への貢献はもちろん、
世界中の観光需要や消費動向を分析し、サービス化していきます。

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1。ソーシャル･ビッグデータ解析ツール
1。ソーシャル･ビッグデータ
解析ツール事業
2。ソーシャル･ビッグデータ
流通･販売事業
3。クロスバウンド
マーケティング支援事業
「クチコミ＠係長」･「e-mining」の提供
AI（人工知能）を活用したソーシャル･ビッグデータをリアルタイムで
解析できるサービスです。
市場調査や広告の効果測定をリアルタイムで検証できる「口コミ＠係長」や、
ネット上でコーポレートガバナンスを監視する「e-mining」を提供しています。
世界中のソーシャルメディアデータの提供
Twitter、２ちゃんねる、中国の有名ソーシャルメディアのデータや、
世界中のブログ、掲示板、位置情報データの販売権を保有し、
主に大手企業に対して販売しています。
インバウンド＆アウトバウンド支援サービスの提供
現在は中国の有名ソーシャルメディアのデータを活用し、訪日中国人の
消費動向やインサイトの分析・調査・プロモーションを支援しています。
今後は、日本の観光立国や地方創生への貢献はもちろん、
世界中の観光需要や消費動向を分析し、サービス化していきます。

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ソーシャル・ビッグデータ×マーケティング
投 影
俯 瞰
サポート販売宣伝・広告
商品企画
商品仕入れ
市場調査
ネット世界
リアル世界
•生活者ニーズ把握
•流行予測
•過去の動向調査
•ブランドイメージ
調査
•商品企画のヒント
獲得
•キャンペーンの
効果調査
•広告クリエイティブ
のヒント獲得
•需要予測
•販売方法の改善
•不具合情報発見
•顧客サポート
•商品改善のヒント
獲得
マーケティング活動のあらゆる段階に応用可能

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・キャンペーンの効果測定
・インサイト調査
・市場調査
・風評監視
・情報漏えい監視
・炎上の早期発見
ソーシャル・ビッグデータによる「攻め」と「守り」
ソーシャルメディア分析ツール ネットリスクモニタリングツール
累積導入数1900社以上！
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マーケティング向けのツール

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19
ソーシャルデータ分析とAIで見える世界
19
text
image
voice
video
Social Data AI
User
Insights
様々なフォーマットデータが存在する中、
ユーザインサイトを見つけ出すにはAI技術が不可欠

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20
AIの市場規模
20
言うまでもなくAI関連ビジネス
は超成長市場
２０１５年 ３兆４、450億円
↓
２０２０年 ２３兆６３８億円
↓
２０３０年 ８６兆９、６２０億円

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既存プロダクト
（主力）
機械学習の実用
ホットリンクとAI（人工知能）技術の歴史
新プロダクト
（開発中）
ディープラーニングの実用
2005年 2017年〜
ディープラーニングの実用
 スパム判定
 属性判定
（性別、年齢、職業等）
 より高精度な属性判定
 より高精度な意味解析
 画像解析
 より高精度な意味解析
 より高精度な属性判定
 マーケティング施策の効果測定
 マーケティング施策の提案 等
 センチメント判定
 意味解析
 リスク度判定
 類似度判定
既存プロダクト
（主力以外）
機械学習の実用
 株価予測
 自動レコメンド
 選挙予測
2014年

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2。ソーシャル･ビッグデータ流通･販売事業
1。ソーシャル･ビッグデータ
解析ツール事業
2。ソーシャル･ビッグデータ
流通･販売事業
3。クロスバウンド
マーケティング支援事業
「クチコミ＠係長」･「e-mining」の提供
AI（人工知能）を活用したソーシャル･ビッグデータをリアルタイムで
解析できるサービスです。
市場調査や広告の効果測定をリアルタイムで検証できる「口コミ＠係長」や、
ネット上でコーポレートガバナンスを監視する「e-mining」を提供しています。
世界中のソーシャルメディアデータの提供
Twitter、２ちゃんねる、中国の有名ソーシャルメディアのデータや、
世界中のブログ、掲示板、位置情報データの販売権を保有し、
主に大手企業に対して販売しています。
インバウンド＆アウトバウンド支援サービスの提供
現在は中国の有名ソーシャルメディアのデータを活用し、訪日中国人の
消費動向やインサイトの分析・調査・プロモーションを支援しています。
今後は、日本の観光立国や地方創生への貢献はもちろん、
世界中の観光需要や消費動向を分析し、サービス化していきます。

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世界有数のソーシャル･ビッグデータ流通プレイヤー
②データ流通
プレイヤー
(Big4)
①データ保有
プレイヤー
③データ活用
プレイヤー
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オラクル
セールス
フォース。
com
SAPIBM
その他、
データ活用企業
国内企業
Twitter
Tumblr/
Wordpress
日本国内
ソーシャル
メディア
世界中の
BBS/ブログ
Socialgist ホットリンクGnip DatasiftTopsy
Apple社が
買収
Twitter社が
買収
日本のソーシャル・ビッグデータに加え、世界のソーシャル･ビッグデータ流通のBig4である
米国Effyis社(ブランド名:Socialgist)を買収することで世界トップクラスのソーシャル･ビッグ
データ流通プレイヤーに！
StockTwit
中国の
ソーシャル
メディア
Foursquare
Facebook社と
事業提携 世界で唯一
日系企業が買収
取引停止

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流通･販売しているデータ(例)
No 流通･販売データ 詳細 データエリア
1 グローバルブログデータ 世界中から集めた2000万以上のブログ。 グローバル
2 掲示板 世界中から収集した1500以上のアクティブなコミュニティ報道。 グローバル
3 YouTube 世界のYouTubeのコメントデータ（一日あたり250万以上のコメントデータ）。グローバル
4 ニュースデータ リアルタイムな報道ニュースデータ。 グローバル
5 カスタマレビュー投稿
アマゾンやトリップアドバイザーのようなWebサービス内のカスタマレビュー
投稿(200万以上)
グローバル
6 Sina Weibo 一日あたり400万件以上の投稿。中国外で唯一の公式販売代理店。 中国
7 Tencent Weibo 一日あたり200万件以上の投稿。中国外で唯一の公式販売代理店。 中国
8 Vertical Scope
世界のプレミアムフォーラムのコレクションデータ。唯一の公式販売代理
店。
アメリカ
9 StockTwits 株式を議論するトレーダー･投資家等の通信プラットフォーム。 アメリカ
10 Discuz! 25万件以上の中国国内の掲示板情報。 中国
11 Public API Management
Facebook･Instagram･ VK･Google+を含む、公開APIの管理。(データ
ソースではない)
アメリカ
12 Foursquare
7500万以上のグローバルな場所から発信される位置情報(一日あたり以
上2万件以上)。
グローバル
13 Wechatパブリックアカウントデータ 微博等その他SNSデータとの連動による分析が可能 中国
14 中国ECサイト「タオバオ」商品購入者感想書き込みデータ SNSデータとの連動による消費者商品購入実態分析が可能 中国
15 中国メディア記事データ 上記SNS、ECデータとの連動によるトータル分析が可能 中国
16 中国広告素材データ 上記SNS、EC、メディア記事データとの連動によるトータル分析が可能 中国
17 日本国内ブログ(２０ポータル以上) ３０億記事4000万ユーザー アメーバブログも９５％以上カバー 日本
18 2ちゃんねる 全量データの独占的商用利用権を保有 日本
19 日本国内掲示板 textream、教えてgooなど国内主要掲示板をカバー 日本
20 Twitter Twitter公式データを利用 日本
21 ウェブニュース 約２５０サイト以上の国内ニュースサイト 日本
22 検索データ 某ツールバーの検索データの検索件数 日本
23 TVメタデータ Mデータ社提供のTVメタデータをツールを経由して提供 日本
24 アプリレビューデータ AppStore、GooglePlayのレビューデータを評価別に提供可能 日本

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3。クロスバウンドマーケティング支援事業
1。ソーシャル･ビッグデータ
解析ツール事業
2。ソーシャル･ビッグデータ
流通･販売事業
3。クロスバウンド
マーケティング支援事業
「クチコミ＠係長」･「e-mining」の提供
AI（人工知能）を活用したソーシャル･ビッグデータをリアルタイムで
解析できるサービスです。
市場調査や広告の効果測定をリアルタイムで検証できる「口コミ＠係長」や、
ネット上でコーポレートガバナンスを監視する「e-mining」を提供しています。
世界中のソーシャルメディアデータの提供
Twitter、２ちゃんねる、中国の有名ソーシャルメディアのデータや、
世界中のブログ、掲示板、位置情報データの販売権を保有し、
主に大手企業に対して販売しています。
インバウンド＆アウトバウンド支援サービスの提供
現在は中国の有名ソーシャルメディアのデータを活用し、訪日中国人の
消費動向やインサイトの分析・調査・プロモーションを支援しています。
今後は、日本の観光立国や地方創生への貢献はもちろん、
世界中の観光需要や消費動向を分析し、サービス化していきます。

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クロスバウンド事業のコンセプト
マーケティングを成功に導く
ソーシャル
ビッグデータ
マーケティングを成功に導く
効果的な
ソリューション
データに基づいてマーケティングを支援する
「エビデンスドマーケティング」

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▶TOPICS
27
サービス概念図
マーケティングPDCAをワンストップで支援
現状認識
マーケティング
施策の実行
マーケティング
施策の企画･立案
効果測定
レポーティングサービス
プロモーション
サービス

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28
ホットリンクグループの役割
ホ
ッ
ト
リ
ン
ク
グ
ル
ー
プ
ホールディング機能として全社戦略の構築･人材調達･資金調達
･プロダクト開発
世界中のデータを活用した消費動向の分析･需要予測・
プロモーション事業を推進
世界中のソーシャル･ビッグデータの調達･流通
欧米諸国での販路拡大
中国語圏のインサイト分析･翻訳･市場調査
中国国内での販路拡大
データソース元や販路拡大を目指し
企業買収や事業提携を更に拡大していく方針

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ソーシャル･ビッグデータの可能性
ソーシャルメディアの普及の意味
ネット世界の情報を通して、リアル世界を「俯瞰・予測」できるようになった
ネット世界
リアル世界
投 影
俯 瞰

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活用領域が拡大
ビッグデータ
ITインフラ
分析エンジン
アプリケーション
ナレッジ
ソーシャル・ビッグデータ
政治
報道
自動車
教育
食品
行政
災害対策
アパレル
医療
不動産
映画
コンサルティング
音楽
通信
金融
マーケティング
活用領域が拡大
ソーシャル･ビッグデータがあらゆる産業で活用

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ソーシャル･ビッグデータ×政治
自民党では…
選挙情勢の把握と、応援演説方法の最適化
岩手県の情勢が不利＆他候補とのネット活用度の違いから、安倍首相の応援演説日程にからめてネットで情報を拡散
世論の流れをつかみTV討論会でのコミュニケーションを変更
原発再稼働問題に対する非難の立ち上がりを発見し、「安全を最優先」をメッセージとする
世論の流れをつかみ説得用データを準備
「アベノミクスに対する良い実感が無い」という声の高まりを発見
自民党が選挙対策にソーシャル･ビッグデータを活用

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ソーシャル･ビッグデータ×保険
農業、漁業、
酪農家などの
銀行顧客
地方銀行、
信用金庫
東京海上日動
火災保険
風評被害発生時に
見舞金支払い
融資の契約
保険金支払い
見舞金保険契約
ソーシャル・ビッグデータを
利用した風評リスク
モニタリングサービス
2015年7月、「風評損害対策見舞金支払いサービス付き」融資商品へ
ソーシャル・ビッグデータ提供開始

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ソーシャル･ビッグデータ×金融
ソーシャル・ビッグデータ×金融
外資系ヘッジファンドがソーシャル・
ビッグデータを利用して、株価の未来予測
※2013年10月13日付の日本経済新聞に関連記事の掲載がありました。
ブログデータを利用した投資ファンドの出現
※2013年10月16日付の日本経済新聞に関連記事の掲載がありました。

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34
各メディアでソーシャル･ビッグデータを活用
日本テレビ様
共同通信社様
【ホームページ】 【ニュース記事】
※日立システムズと提供
【ホームページ】
産経グループ様
【ホームページ】 【ニュース記事】
【選挙特番】
ソーシャル･ビッグデータ×報道
恣意的な報道調査ではない、国民の真意をソーシャル･ビッグデータから分析調査

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35
発表概要
弊社＆弊社サービスの紹介
実務上で不足しているAI系エンジニア
今後必要になる（と予測している）エンジニア

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36
日常業務（再掲）
業務サイクル
• 基盤技術開発
– 研究計画の立案
– 研究の遂行
– 成果報告
• （場合によっては）プロトタイピング
• プロダクト駆動開発
– ビジネスプランの作成
– 技術的可能性検証
– プロジェクトの立ち上げ
– システム化支援
• その他
– 共同研究管理
– 論文執筆・社外発表
– その他のアカデミック関連タスク

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37
AI技術を活用した開発プロセス
• １．ビジネスプランの作成
• ２．技術的可能性の検証
• ３．プロジェクト提案書・仕様書の作成
• ４．開発の実施
• ５．テストの実施
プロダクト駆動開発
特定プロダクトの開発を目的とし、当該プロダクト開発に必要な
機能を実現するための技術について、研究・開発を行う
今回の例：Twitterのスパムユーザ判定器
※広告目的と思われるTwitterアカウントを判別する

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▶TOPICS AI技術を活用した開発プロセス
１．ビジネスプランの作成
２．技術的可能性の検証
４ ．開発の実施
３ ．プロジェクト提案書・仕様書の作成
５．テストの実施
プロダクト
マネージャー
営業・コンサル
要望・
企画依頼
プロダクト
マネージャー
リサーチャー
プロダクト
マネージャー
リサーチャー
データ
サイエンティスト（仮）
ソフトウェア
エンジニア
インフラ
エンジニア
テスト
エンジニア
プロダクト
マネージャー
ソフトウェア
エンジニア
インフラ
エンジニア
プロダクト
マネージャー
テスト
エンジニア
要望：Twitterにノイズが多い
提案：ユーザ単位でスパムを判定する
検証：機械学習で、スパムユーザを精度
良くを判定できるか？を検証
仕様策定：検証したアルゴリズムに基づ
いて、仕様書を作成
開発：仕様書にあわせて、使用技術を選
定 → 開発を実施
テスト：仕様した機能が実現できてるか
を検証
営業・コンサル
製品確認
６．リリース
営業・コンサル
ヒア
リング

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発表概要
弊社＆弊社サービスの紹介
実務上で不足しているAI系エンジニア
今後必要になる（と予測している）エンジニア

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40
今後必要になる（予測している）エンジニア
機械学習・統計学・Deep
Learning（・NLP）の知識
がある
プロダクト（プロジェク
ト）マネージメントの実
務経験がある
最新の（State-of-the-
art）技術の動向を把握
している
RやPythonで
簡単なデータ分析ができる
論文に書かれている概
要を理解できる
AI系プロダクト
マネージャー
AI系プロダクトマネージャ

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41
今後必要になる（予測している）エンジニア
リサーチプログラマ
（AI系ソフトウェアエ
ンジニア）
リサーチプログラマ
機械学習・統計学・Deep
Learning（・NLP）の
知識がある
プロダクトを想定した
実装ができる
論文に書かれた技術
を実装できるシステム開発における
実践経験がある
機械学習・統計学・
Deep Learning（・NLP）
のツールを使いこなし
ている

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42
今後必要になる（予測している）エンジニア
AI系インフラエンジニア
（DB含む）
AI系インフラエンジニア
分析処理DB・フレーム
ワークについて実務経
験がある
実務でオンプレ・クラ
ウド双方のサーバを
扱った経験がある
機械学習・統計学・Deep
Learning（・NLP）の概要
知識を持っている
設計書に基づいて、オ
ンプレ・クラウドを組み
合わせた環境を構築す
ることができる
MLを用いたクラウド
サーバサービスについ
て、サービスの仕様書
を読むことができる
※インフラ関係は強くないので、高すぎるハードルになっている可能性があります！

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43
今後必要になる（予測している）エンジニア
AI/MLモデルテスター
AI/MLモデルテスター
ソフトウェア・テストに関
する実務経験がある
機械学習・統計学・Deep
Learning（・NLP）の概要
知識を持っている
AI/MLのモデルのテスト
において、定性的な分
析を行うことができる
AI/MLデータ
インテグレーター
AI/MLデータインテグレーター
仕様に関するヒアリ
ング・調査ができる
機械学習・統計学・Deep
Learning（・NLP）の概要
知識を持っている
AI/MLの学習のための
データセット構築を行う
ことができる

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44
おわりに
• A今回は、R&Dの視点から、「いてほしい」AIエンジニアの例を
あげました
• 今後AIブームがどうなるかはわかりませんが、AI技術を用い
た開発が無くなることはないと想定されます
• 開発の様々な局面において、AI技術を「理解する｜使う｜開
発する」ための知識が求められる(と思われる）ので、必要に
応じて学んではいかがでしょうか？
• なお、弊社では下記の職種を募集しています
AI系インフラエンジニア
になりたい方
（DBエンジニア含む）
リサーチプログラマ
になりたい方

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45
おまけ：AI系エンジニアになるために
• 中級者向け資料Deep Learning／機械学習／自然言語処理／統計学を使えるように
なるために
• 書籍
– 統計学：
• マンガでわかる統計学 http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000001683/
– 自然言語処理：
• 言語処理のための機械学習入門 http://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339027518/
• ウェブデータの機械学習 http://www.kspub.co.jp/book/detail/1529182.html
– 機械学習
• Python機械学習プログラミング http://book.impress.co.jp/books/1115101122
– ディープラーニング
• ゼロから作るDeep Learning https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
• Weｂ教材
– Coursera
• Machine Learning, Stanford University https://www.coursera.org/learn/machine-learning
– 言語処理100本ノック http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000001683/

47. Copyright© Hottolink、 Inc。
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