「AI人材になりたいけど、具体的な職種ってなに？」
「プログラミングとかわからんけど、AIに携われる？」
「今後のキャリアで一度はAIのプロジェクトを経験しておきたい！」
そんな方は、本書『AI時代の新キャリアデザイン』から、
・AI業界への関わり方（具体的な職種）
・AI人材に求められるスキルとエクササイズ
のインプットをオススメします！
今後のキャリアの中で、ご自身がAIとどう関わる、どう関われるのかを具体的な解説やキャリアチェンジした方の事例をもってイメージできるようになります。
私も、AIとの関わり方について思案していましたが、その方向性が定まるきっかけとなったのでご紹介します！
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AI人材としてどう歩む？どう磨く？がわかる１冊
はじめに すべてのビジネスパーソンがAIとの関わり方を考えるべき時代になっている
第１章 ニューノーマルとこれからのAIビジネス
第２章 今の業種や職種でキャリアアップする 「AIシナジスト」
第3章 AI人材に求められるスキルとエクササイズ
第4章 データサイエンティスト、AIビジネスデザイナーになる
第5章 ゼロからの「転向」に成功した人たち
終章 非IT企業にいる人たちのキャリアデザイン
本書は、前回記事でも紹介しました、パロアルトインサイト代表でAIビジネスデザイナーとして活躍する石角友愛（いしずみともえ）氏が執筆しています。
前回『いまこそ知りたいAIビジネス』では、世間一般で持たれがちなAIへの誤解を解きつつ、企業で行われているAI活用事例や導入時のポイントをみてきました。
今回は、より個として「AI業界に関わりたいが、どうすればいいかわからない」という方に向けた内容となっており、結論、「今の仕事の中でAIを活用・導入し成果をあげる」、もしくは「AIビジネスデザイナー、データサイエンティストその他に転身する」かについて、現状の仕事や自身のスキルを踏まえ検討する土台（情報）が手に入ります。
「AIシナジスト」か「AI専門職」か
まず、AIへの関わり方として、今いる職場や仕事でAIを活用していく「AIシナジスト」と、AIの専門職として、そのスキルを磨き直接AI（システム）開発に携わる「データサイエンティストなど」の道があります。
AIシナジスト（職種×AI）
いわゆる「営業×AI」や「広報×AI」といったように、既存業務においてAI導入を戦略として立て、社内のプロジェクトとして推進していく、成果をあげていく人材です。
これを石角氏は「AIシナジスト」と呼び、以下のような意味合いをもたせています。
“AIを使って主業務でのシナジー（相乗効果） を生み出す人”
自身の業務で既存のAIツールを活用することはもちろん、事業部全体や会社として専用のAIシステムを外部の企業と作り上げていくこともAIシナジストの役割です。
企業がDXやAI導入を進めていく際に、無くてはならないポジションなため、この立ち位置で知識や経験を積んでいくことはキャリアとしても価値が高まります。
また、本書の第３章で、このAIシナジストとして求められるスキル、思考回路として以下の６つをあげています。
＜AIシナジストを目指す上での要素＞
１）ユーザー思考
→プロダクトを作る際の基本として、「どういう機能がほしいか」「どんな改善点があるか」を考えられる
２）プロダクト思考
→抽象的なビジネスコンセプトを、具体的なプロダクトアイデアに落とし込んでいく
３）起業家思考
→顧客の設定、顧客の検証 「誰のどんな課題を解決するために何を作っているのか」がブレない
４）プラットフォーム思考
５）転換思考
→優れたアイデアを別の部分や事柄に応用できないか
６）オートメーション思考
→どうすれば作業工程などを省人化できるか、効率化・最適化できるかを追求する
１）ユーザー思考
→プロダクトを作る際の基本として、「どういう機能がほしいか」「どんな改善点があるか」を考えられる
２）プロダクト思考
→抽象的なビジネスコンセプトを、具体的なプロダクトアイデアに落とし込んでいく
３）起業家思考
→顧客の設定、顧客の検証 「誰のどんな課題を解決するために何を作っているのか」がブレない
４）プラットフォーム思考
５）転換思考
→優れたアイデアを別の部分や事柄に応用できないか
６）オートメーション思考
→どうすれば作業工程などを省人化できるか、効率化・最適化できるかを追求する
もちろん、これらがなければAIシナジストになれないというわけではありませんが、実際に石角氏がクライアントと仕事をする中で、AIシナジストの役割を果たしている担当者が持つことで、より価値あるAI導入、支援が実現できるとしています。
データサイエンティスト等（AI専門職）
本書ではAIの専門職として、データサイエンティスト、データアナリスト、エンジニア、AIビジネスデザイナー、UXデザイナー、UIデザイナーなどをあげています。
聞き慣れない職種もあるかもしれませんが、データサイエンティストであれば「AI導入のためデータ構造の設計やデータ解析を通して、AI実装までの役割を一貫して担う仕事」。データアナリスト「すでに整っているデータを分析して、改善点などを見つけるのが主な仕事」など。
AIの領域でその職種の人たちが、どのような仕事をしているのかについても書かれているため、一般的に見聞きするエンジニアやデザイナーといったものより、具体的なイメージを得られます。
また、求められる素養としては、データサイエンティストの場合、「貪欲にデータを取りにいけるか」「知的好奇心はあるか」など。
またスキルセットは「プログラミング・情報処理」「数学・統計学」「コミュニケーション・可視化」の３点をあげ、石角氏が実際にAIに関わる中で、必要と強く感じるポイントなどがまとめられています。
じゃあ実際に何から始める？
上記のように「AIシナジスト」、「AI専門職」どちらに進むにしろ「じゃあどうしたら？」という点で、未経験からスタートしそれぞれ転身に成功した４名の事例が紹介されています。
「AIシナジスト」へ転身した方２名の事例（大手製造業・３５歳／大手メーカー・５０代）では、主になぜAI人材になろうと思ったか、企業内で何からはじめ、どのように社内プロジェクトを動かしていったのかが詳細に書かれています。
自身の会社や事業部に置き換えて、自分であればどの分野、どの業務から始められそうかなどを考えるきっかけになります。
また、「データサイエンティスト」「UXデザイナー」に転身した事例（元大手国際物流会社・３５歳／元日本語教員・２０代）では、実際にそれぞれの専門分野をどのように勉強し、転職活動を行っていったかが書かれています。
特に、両者がそれぞれ勉強に活用した、オンライン講座（コンピューターサイエンス）や、出世払いで学費を収めスキルを磨けるラムダ・スクールなど。
社会人としてスキルを磨く手段や機会を知れることはめちゃくちゃ有益で、またそれらをどのようにキャリアに活かすかイメージできると、そこに向かうモチベーションが断然違います。
こうした事例踏まえ、個人的にはリスキルして、データサイエンティストなどを目指してみようと少し考えていました。
ただ、AIシナジストの存在を知り、まず自身の職場でできることはなにかを探し、その中でAI領域の知見や経験を積みながら、キャリア形成していこうと考えています。
正直、この歳で新しい分野に飛び込むとなると、必ず経験を問われるんですよね。。その経験がないから飛び込んで積もうと思っているのにのっけでそれを突きつけられる悲しみ。。
そうであれば、まずはよく見知っている現職の中で、できることから始めてみようという感じです！
実際に、すぐに使えそうなパッケージのAIツールは本書の中でも紹介されているので、まずは使ってみて、従来と何が違うか、何を見いだせそうか肌感を得てみようと思います。
みなさんも、AI領域で働きたいと思った際にぜひ本書を参考にしてみてください！
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