AI×IoT×ビッグデータ技術 エンジニアの成長ブログ

人工知能(AI)やIoT、ビッグデータ技術に関連する「技術書、Eラーニング、事例、勉強会」などでの学びブログです。

第4次産業革命時代に適用できる提案型エンジニア

受託型の待ち受けタイプのエンジニアがいくら居ても、何か高い生産性がある仕事ができるわけでもない。AIやIoTの業界では提案型のエンジニアでないとうまく行かない傾向が強いと良く聞く。

例えば、採用時にでも、コーディング課題を出したり、ケースをとかせるといったことで、地頭力をチェックするのは当然で、SPI3とかだけではビジネスセンスはわからないことが多い。

 

何か第四次産業革命業務に対応したアセスメントとかキャンペーンサイトがあると採用担当が嬉しいかもしれない。

 

そういったものがあると、荒唐無稽にイノベーションを希望するよりかは、現実的にゴールに近づくかもしれない。

 

研究開発系では無く、ユースケースマーケティングやストラテジーの領域のセンスをアセスメントできる何か。

 

www.atc21s.org

とかが近いかもしれませんが、大人向けではなかったります。

 

ギブリーさんとかが、そういうジャンルで良いアセスメントを作ってくれることを期待。

givery.co.jp

求められるIoTエンジニア像とIoTエンジニアの不足

1.要件がはっきりしない中でもビジョンを持てる

2.企業戦略・経営戦略・事業戦略を理解できる
3.フルスタックである
4.ユースケースの優先順位を選別できる
5.アライアンス・パートナー戦略がうまい
6.営業戦略を立てられる
7.良いプロダクトを提案できる
8.ビッグデータビジネスの経験値がある
とかでしょうか。
 
いずれにせよ、3Cで言う顧客インサイトを得れる人間的資質の方が重要と言われていますが、技術者なので、限界はあるかもしれません。
 
ただ、AI連携め含むと、モデルを如何にビジネス適用して、インテグレーションできるかと言う逆に普通のWEBエンジニアが重視されています。

逆にそんな必要十分なスキルを持ったIoTエンジニアはそんなにいないので、人材不足が叫ばれているようです。

ものづくりとIoTとAI

日本のものづくりは、岐路にある

と言われているのを分解したい。

 

1.スマイルカーブとムサシカーブ

   企画と大量生産が大変か、設計・製造が大変かの違いのことですが、少し前の日本の製造業の強みは、ムサシカーブ側の設計・製造が差別化要素として、色濃い状態の場合言えて、オープン化が進むと、そこが崩れると言われています。

 

2.ポジショニングとケイパビリティ

   トヨタ等は、顧客ライフサイクルマネジメントや、カンバン方式、改善至上主義など、どちらかと言うと、ケイパビリティで勝ってきたと言われています。ですが、これからはポジショニングか効いてきた場合どうなるかと言われています。

 

3.EVやAD、コネクテッド、AIへの対応は、どちらかと言うと、スマイルカーブ・ポジショニングの要素が強い。

 

4.サービスとしてのAI・ビッグデータは、ものづくりと対極的なものである。

 

こうなってくると、ゲームチェンジを仕掛けてこられる訳で、ダイソンや旭化成まで、車を作り出してくると、戦国時代は避けられないと感じます。

カンバセーショナル・インターフェース(会話型UI・チャットボット開発)

ワークショップ : UX DAYS TOKYO 2018

「会話型デザインの設計~効果的なインタラクティブな体験へ導く方法~」

へ参加。

 

講師は、

スピーカー|UX DAYS TOKYO 2018

に記載のGoogle Lens デザインリード、UXデザイナーのAdrianで、

なかなか洞察に富んだワークショップでした。

 

azumbrunnen.me

に彼の対話UX・チャットボットのデモもあり。

 

講義の後に、DialogFlowで音声対応のチャットボット開発も実施し、

中々充実した1日になりました。

Dialogflow

 

彼は、google lensのUXも担当しているため、

google clipとdialogflowが連携していくようなイメージもあるようでした。

IoTエンジニア企画職の年収・転職マーケット 2018年

1.車メーカー系

 結構初年度が厳しめ。 できる人でも、800万でも良い方。

 ただし、組合員で無くなると、1000万は軽く超える。※最初から管理職というのは無し。40手前位を希望することが多い。

 R&D系だと初年度はもっと多くて、900万とか1000万とかある。

 今、一番熱いジャンル。ただ、プラットフォームというより、個別メーカー対応になる。協調領域はなく、競争領域ばかり協調される。

 

2.その他メーカー系

 イノベーション推進系は結構良い。 1200万とか普通にある。レンズや薄膜、医療など国際競争が激しく精密機器を扱う大手ほど良い。

 将来性が高いが成果を出すまでに、時間がかかりそう。

 

3.国内ナショナルメーカー系

 スペック重視で縦割り感が強い感じであるが、終身雇用志向なら良い。

 900〜1200万とかある。

 インフラ系やお堅い仕事が多いが案件規模もでかいので、でかく頑張りたい方はオススメ。 

 

4.大手SI系

 それほどよくない。

 案件対策での求人なので、あまりエキサイティングではない。

 

5.中小SI系

 全く良くない。

 下請けの仕事や、PoCに付き合わされることが多い。

 

6.ベンチャー

 800〜1200万とかザラにある。

 また、終身雇用を前提としていないため、成果を出せば、

 短期間で昇給するので、自信がある方はオススメ。

 また、個別メーカーによらないプラットフォームを指向したりできる。

 

7.通信キャリア系

 800〜1400万と多め。

 終身雇用ベースなのに、結構アグレッシブなところが、古いメーカーよりはあるので、面白めではあります。

 

8.商社系

 900〜1200万と高め。

 体育会系が好きな方が良いが、技術を理解してほしいと思うかたはオススメ感低め。

 

9.外資コンサル

 戦略スキル高いと2000万とかある。

 太く短くが信条のつもりならあり。ただし、社内抗争でも勝ち抜ける強いメンタルは必須。

 

ざっくりいうと、希望次第で方向感が変わりますが、AIやIoTを絡めたスキルを持った方で、戦略や企画に自信があるのであれば、結構な狩場なIoT業界ではないでしょうか。

オススメです。

 

自動運転自動車(easy ride)に乗りました。

f:id:meguroline:20180318084945p:plain

easy rideと言う自動運転車に乗りま

安全に戻れたので、レポートします。

 

1.アプリ通知

f:id:meguroline:20180318125825p:plain

2.アプリでロック解除

f:id:meguroline:20180318131910p:plain

3.乗せてもらう

4.シートベルトを締める案内

5.シートベルト締めて、タブレットでOK

6.自動運転開始

f:id:meguroline:20180318125948j:plain

7.アクセル、ブレーキ、ハンドル全てスムーズで、きっちり40kmで走行

8.横断歩道、追い越し、車間距離、駐車など問題なし

  途中のランドマークなどをタブレットで案内、目的地に近くなると、クーポン配信あり。

f:id:meguroline:20180318132101j:plain

 

 

9.到着

f:id:meguroline:20180318130022p:plain

10.シートベルト外し

 

11.出て、終わり

f:id:meguroline:20180318132230j:plain

 

所感/

UBERの運転手さん的なスムーズな運転に

ビビりました。

これで、タクシーより安くて、安全なら、

タクシードライバーさんの仕事は無くなると思いました。

ちなみに、クーポンは全て取得しましたが、ハンバーガー店でロコモコを食べて大満足でした。

f:id:meguroline:20180318134113p:plain

記録と見える化とフィードバック

スマートウォッチやスマートスケールなどで今まで見えなかった睡眠データや体重/体脂肪データが取得できるようになったりすると、それまでは観測できなかった傾向がわかり、アクションが変わり、良いことがある。

 

これと同じように、日々AIやIoTを学習するデータを記録して、

概念形成し、良いフィードバックを得て、良いアクションに繋げたい。