「働く女性のよくある悩み」への答えはこれ!ストレスなく、健康な毎日を過ごすコツもお教えします。

一生懸命働いていても、尽きることのない悩み。実は、色んな悩みを抱えているのに誰にも相談できずにいる女性は多いのです。あなたも悩みのせいで毎日辛い思いをしていませんか。そこで、自分の悩みと上手く向き合い、ストレスなく健康的に毎日を過ごすコツを紹介します。ストレス解消するコツをつかんで、あなたも輝く女性になりましょう。

 

よくある悩み① 職場環境が辛い

 

職場環境が苦手

 

 

1日の大半を過ごす職場の環境が悪ければ、ストレスが溜まってしまうでしょう。例えば、働き方改革という言葉がよく聞かれるようになった近年でも定時で帰りにくい職場はまだまだ多いですよね。また、体調不良の時でも休みづらい職場環境ならなおさら、疲労が溜まってしまうでしょう。

 

さらに、このような大きな悩みだけでなく、職場が臭い、暑すぎる、寒すぎるといったちょっとしたことでも女性にとってはストレスになってしまいます。

しかし、職場環境は長年の間に出来上がってきたもの。個人の力だけでは職場環境を変えるのは難しいですよね。

 

人間関係が辛い

 

どこの職場にも気の合わない人がいますよね。中には天使のように優しい人もいるのに、たった一人の嫌な人のせいで出勤するのも辛くなってしまいませんか?

実は、人間関係の悩みは働く女性に最も多い悩みなんです。つまり、職場が変わったからと言って人間関係の悩みはそう簡単にはなくなりません。

 

よくある悩み② やりがいを感じられない

 

単純作業でつまらない

 

 

毎日変化があって刺激の多い仕事もあれば、毎日同じ流れや方法が続いて、ずっと単調な仕事もあるでしょう。このような単純作業のメリットは、やはり頭を使わなくても淡々と仕事を進められる点です。

 

しかし、そんな単純作業が長く続くと、つまらない、やりがいがないと感じることもあるでしょう。近い将来、単純作業のようなルーティンワークはAI(人工知能)が代わりに行ってくれるようになると言われています。

しかし、あと数年は先になりそうですよね。

もしもあなたが、つまらない単純作業でもお金を稼ぐための手段として割り切ってしまえば、意外と続けられることもあるでしょう。それでも給与に満足できない場合や、もっと自分のスキルを伸ばせる仕事に就きたいと考えるなら、新しい道を模索するのも良いでしょう。

 

やりたいことがわからない

 

なんとなく新卒で採用された職場でずっと働き続けているけれど、自分にもっとふさわしい仕事があるのではないかと思うことってありませんか?

だからといって、やりたい仕事があるわけでもなく、自分の適職もわからないので、ダラダラと仕事を続けている人も多いでしょう。

 

このような状態だと、仕事に対するモチベーションも上がらず、ますます仕事にやりがいを感じられなくなってしまいます。そのような負のスパイラルに陥らないように、自分で何か対策を立てないといけませんよね。

 

よくある悩み③ 給与が上がらない

 

 

毎日一生懸命働いているのに、給与がなかなかアップしないと嘆いている女性は意外と多いもの。周りの同期の男性は順調に昇給しているのに、女性は取り残されたまま。今どき男女差別?と会社にストレスを感じている人も多いのではないでしょうか。

 

実際、転職した人の転職理由の上位は「給与が上がらないから」です。給与は、自分から待っていてもなかなか上がりませんよね。

だからといって、会社側からは昇給の提案もしてもらえない。こんな状態だと、ストレスが溜まらないわけがありません。

 

元気になるコツ① ストレス解消方法を見つけよう

 

誰かに相談する

 

 

朝起きたら何故か仕事に行きたくない、イライラが収まらないという場合は、とりあえずの応急処置として、今抱えている悩み事を誰かに相談して、ストレス発散してしまいましょう。

 

仕事に関する悩み事を誰かに相談することは、根本的な問題の解決にはならないかもしれませんが、あなたの心はスッキリするはずです。

相談する相手は家族や友達など、できるだけあなたの言葉をウンウンと聞き役に回ってくれる人を選ぶと良いでしょう。

 

もしも良い相談相手がいないという場合は、今話題のAIアプリを利用して可愛いAIロボットに悩み事を聞いてもらうのもおすすめです。

 

息抜きの日を作る

 

 

あなたは悩み事があって仕事に行くのがしんどいなぁと感じる時でも、無理して出社していませんか?

しかし、心や身体が疲れている時に無理をすると、心が悲鳴を上げて自分ではどうにもならない心理状態になってしまうことも。そのため、あなたの心がSOSを上げる前に、進んで息抜きできる日を作りましょう。

 

休日に息抜きできるのが一番ですが、家族や恋人がいる場合は休日もゆっくりと休めないという人もいるでしょう。

そんなあなたは、少しでも仕事が落ち着いているタイミングをみて、有給休暇を取得しましょう。お休みを取った日は仕事のことは忘れて、普段できないことをしながら、のんびりと過ごしましょう。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

3+

【AI×ビッグデータ】2つの関係性を徹底解説!具体的な導入事例とともにわかりやすく解説します!

近年、AIとビッグデータ、この2つの技術が注目されています。AIは人工知能で、ビッグデータは大量のデータだということをご存知の人は多いでしょう。しかし、これらがどのように活用されているのか、分からない人も多いのではないでしょうか。そこで今回は、具体的な導入事例を含めて、AIとビッグデータの関係性について紹介します。

 

AIとビッグデータとは?

 

AI(人工知能)とは

 

 

まずは、AIについてお話します。AIとは人工知能のことですよね。AI(人工知能)は簡単に言うと、私たち人間の脳と同じように、知的な活動をコンピュータで行うプログラムのことです。

例えば、近年注目の集まっているスマートスピーカーもAIが搭載されており、「音楽を流して」というだけで音楽を再生してくれます。さらにロボット掃除機などの家電とも連携できるので、家電の操作もスピーカーを使用して行えます。

このように、AIの発展により私たちの生活がより便利になったことが分かりますよね。

 

ビッグデータとは

 

では次に、ビッグデータについてお話します。ビッグデータは名前の通り、大量のデータを意味していますが、それだけではありません。

実は、ビッグデータというのは、色々な種類の様々な性質をもった多くのデータを指すのです。例えば、近年のIoTの発展により、センサなどから多くの情報がインターネット上に流れてくるようになりました。それら色々な形の情報がビッグデータといわれています。

 

例えば、自社の商品を販売する企業であれば、どのような年齢層の女性または男性が、どんな商品を好んで購入するか、という大量の顧客情報がビッグデータといえるでしょう。

企業は、このようなビッグデータの活用次第で、得られる利益も大きく異なってくるといっても過言ではありません。

 

AIとビッグデータの関係性とは?

 

 

このように、IoTの発展やネットワークの高度化により、インターネット上では多くのデータが氾濫するようになりました。しかし、従来の技術ではこのような膨大なデータの管理や保管は難しいものがありました。

ところが、AIの中でも特に機械学習やディープラーニングの発展により、従来なら不可能であった膨大なデータの管理や解析が可能になったのです。

そのおかげで、企業が持っている大量のデータも効率よく分析し整理し、企業にとって有用なデータのみを抽出できるようになりました。さらにAI、特に機械学習やディープラーニングの分野は、現在も凄まじいスピードで進化を続けています。

特に2012年にディープラーニングが登場してから画像認識のエラー率が一気に下がったため、今までは人間がひとつひとつ手をかけなければならなかった画像や音声などのビッグデータの分析・整理もコンピュータによって行えるようになりました。

 

AI×ビッグデータの課題

 

ビッグデータの安全な取り扱い

 

 

AIの発展により、ビッグデータがより効率よく取り扱えるようになりましたが、まだまだ課題も抱えています。

ビッグデータを分析し活用するためには、当然ながらビッグデータを収集・蓄積するためのシステムやプラットフォーム(コンピュータの基礎部分)を整備しておく必要があります。

特に企業においては取り扱うデータが顧客情報など安全な管理が求められるデータが多いため、セキュリティ対策も万全に行っておく必要があります。多くのデータがインターネット上にあふれると同時に、サイバー攻撃も深刻な問題となっているからです。

 

大規模なビッグデータへの対応

 

先ほどお伝えした通り、IoTの発展やデジタル化の進展により、インターネット上のデータはますます大規模になっています。

そのため、膨大なデータにも対応できる仕組みやシステムの構築が必要不可欠です。例えば、様々な形式のデータをリアルタイムで解析するために、サーバの性能を高め、処理速度を向上させるなどの対策が必要です。

 

AIとビッグデータを活用するには

 

データサイエンティストという職業

 

 

考え、AIのプログラミングを行うのはデータサイエンティストの重要な役割です。

 

しかしながら、日本ではビッグデータを取り扱えるデータサイエンティストが不足しています。データサイエンティストはデータ分析の知識だけでなく、統計学やプログラミングの高い能力が必要なため、データサイエンティストの育成がこれから強く求められるでしょう。

 

AI×ビッグデータの導入事例

 

人事への活用

 

 

企業では人材の採用が必要不可欠ですが、人材のスクリーニングは主に書類選考や適性テストなどによって行われており、選考基準として学歴があります。

実際のところ多くの人事が、学歴の低い人でも優秀な人材が多いことを知っていますが、人材のスクリーニングには膨大な時間がかかってしまっているため、学歴を判断基準にするしかないという企業も多いのが現状です。

そこで、今まで採用した人の学歴や特技や仕事での活躍具合などのデータを集め、蓄積してビッグデータとして分析することで、どんな特徴を持った人がどのような部署で活躍できるのかを判断できるようになりました。

AIがどのような人材がどこの部署で能力を発揮できるかを判断してくれることで、企業は求める人材をより効率的に見つけることができるのです。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

3+

【Ruby/Python比較】将来性があるのはどっち?似ているようにも見える両者の特徴の違いまで徹底解説!

現在、RubyやPythonといったプログラミング言語が注目されています。どちらもシンプルなコードでプログラミンできるため、初心者でも学びやすい言語ではありますが、それぞれどのような特徴や将来性があるのでしょうか。そこで今回は、いま注目のRubyとPythonについて、その特徴と将来性について比較していきます。

 

Rubyの特徴とは

 

Rubyの特徴① Web開発で使用されている

 

 

Rubyは、日本人が開発したプログラミング言語で、Webサーバー上で動作するプログラムを作るときに使用されています。例えば、有名なTwitterやCOOKPADもRubyを使って開発されてきました。

Rubyを使用すると、Twitterのような投稿機能やログイン機能をWebサービスに設置できます。なぜならRubyは、Webサービスにおけるユーザー情報などの操作が可能だからです。

また、分かりやすく説明すると、HTMLがWebサイトの見た目をプログラミングするのに対して、Rubyは見た目では分からないサイトの内部での処理をプログラミングする言語といえるでしょう。

 

Rubyの特徴② 初心者が学習しやすい

 

Rubyの大きな特徴のひとつが、プログラムの記述や実行が容易にできるスクリプト言語である点です。そのため、英語を書くような感覚でコードの記述を行えるため、初心者でも学習しやすい言語であるといえます。

例えばJAVAだと数行書かないと実行できないプログラムがRubyだと一行で実行できるため、直感的にコーディングでき、予期せぬエラーを避けられます。

ほとんどのプログラミング言語は海外で開発されているため、最新技術を取得するためには英語スキルが不可欠ですが、Rubyは日本で開発されたプログラミング言語であるため、日本の参考書も多く最新情報も手に入りやすいです。

また、HTMLやCSSと一緒に使用することで、Webサイトを比較的簡単に作られるため、初心者でもスムーズにスキルアップを図れるでしょう。

 

Pythonの特徴とは

 

Pythonの特徴① 多くのWebサービスで利用されている

 

 

Pythonは、Webシステムの開発に使用されるプログラミング言語のひとつで、世界的に有名なYouTubeやInstagramもPythonを使用して開発されています。

また現在、多くのWebサイトやWebアプリがLinuxというサーバー上で動作していますが、LinuxではPythonが使用されています。

このように、多くのWebサービスやWebアプリケーションに使用されているため、Pythonは需要の高いプログラミング言語といえるでしょう。

 

Pythonの特徴② コードが読みやすい

 

 

Pythonはソースコードが少ないため、C言語など他のプログラミング言語と比較しても簡単コードが書け、見た目もすっきりとシンプルです。

さらにインデント(字下げ)のルールもあるため、後から見直してもコードが読みやすく、誤字脱字やエラーの発生も防げます。

そして、シンプルで文法が非常に分かりやすいため、プログラミング初心者でも学習しやすい言語といえるでしょう。そして、汎用性の高いプログラミング言語なので、他の言語からも乗り換えも容易です。

また、Pythonではコンパイラ(人間が書いたコードを機械が実行しやすいコードに変換する作業)が必要ないため、プログラムの実行が速いという特徴もあります。ちなみにRubyもコンパイラの必要のないインタプリタ言語です。

 

Rubyの将来性とは

 

Rubyの将来性① Ruby on Railsが使える

 

 

Rubyでは、Ruby on RailsというWebアプリケーションフレームワークが使用できます。Ruby on Railsというのは、プログラミング言語のRubyと、フレームワークのRailsが組み合わされたものです。

そして、Ruby on Railsでは、少ないコマンド入力によってWebサイトが簡単に制作できるため、効率よくWeb開発が行え、開発工程の大幅な短縮が可能なのです。

そのため、開発コストの削減のためにRuby on Railsを使用している企業が増加しています。

 

Rubyの将来性② ベンチャー企業で注目されている

 

特にベンチャー企業がRuby on Railsを積極的に使用しています。なぜなら、ベンチャー企業はスピードも重視するため、素早いWebサービスやWebシステムの開発を求めているからです。

そのため、ベンチャー企業ではRuby on Railsを扱え、素早くWeb開発を行えるプログラマーが必要とされています。

また、ベンチャー企業ではWeb開発のリモートワークの求人も多く、高単価の案件も比較的多く存在するため、フリーランスのエンジニアや子育て中の人が働きやすい環境が整っているともいえるでしょう。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

3+

【徹底比較!】機械学習 vs ディープラーニング!AIで注目される2つの技術をわかりやすく解説します!

近年、AI(人工知能)の発展と共に、「機械学習」や「ディープラーニング」という言葉もよく聞かれるようになりました。これらの言葉を聞いたことはあるけれど、詳しくは良く分からないという人もいるのではないでしょうか。そこで今回は、AIで注目されているこれら2つの技術について分かりやすく解説します。

 

機械学習とは

 

 

機械学習という言葉は、聞いたことのある人も多いはず。機械学習とは、データを解析して、その結果から学習することにより、物事の予測や判断を行うことです。

もう少し分かりやすく説明すると、あるデータを解析して、そのデータの解析結果をもとにルールや法則などを導き出すのが機械学習です。

例えば、Amazonのサイトやアプリを開くと、「おすすめの商品」を紹介してくれますよね。この表示がされるのは、機械学習によって、「この商品を購入した人は、あの商品も購入する人が多い」というルールが導き出されているからです。

Amazonでおすすめ商品として紹介されている商品を、あなたも欲しいなぁと思うことがあるのではないでしょうか。

このように、機械学習によって、ひとつひとつの作業を人間がプログラムしなくても、AIが自分で大量のデータを分析してタスクを実行してくれるため、AIはさまざまな分野で活用されるようになりました。

では一体AIは、どのように大量のデータを分析し、学習しているのでしょうか。以下で機械学習の3種類の学習方法を紹介します。

 

機械学習の3分類

 

教師あり学習

 

 

機械学習の中でも、「教師あり学習」では、問題と正解をセットで学習して、正解を予測できるようになる学習方法です。この説明では少し分かりにくいので、具体例をお話します。

例えば、猫の画像に「ねこ」という正解をセットして、犬の画像に「いぬ」という正解をセットします。また、「トンネルを抜けると、そこは雪国であった。」という文章に対しては「川端康成」という正解をセットします。

このように、問題と正解のセットをたくさん学習することにより、正解を予測できるようになる学習方法が「教師あり学習」です。

そして、教師あり学習では画像や文章など様々な形式のデータを用いて学習できます。

まるで小さな子供が猫や犬の写真をみて、「ねこ」、「いぬ」と答えたり、ひらがなをみて読み方を答えたりしながら学習しているようですね。

 

教師なし学習

 

一方、教師なし学習では、正解のない問題をデータとしてたくさん学習しながら、ルールや規則を導き出していきます。

正解はなくても多くのデータの特徴をつかんで、何種類の分類ができるか、また、どのように分類するかを判断しながら学習を行うのが「教師なし学習」の特徴です。

 

強化学習

 

 

強化学習とは、AI自信が試行錯誤を繰り返しながら自らルールや規則を導き出す学習方法です。

例えば、囲碁で人間のトッププレイヤーに勝利した「AlphaGo Zero」は強化学習によって強くなったということをご存知ですか?

「AlphaGo Zero」は、囲碁の打ち手や勝ち方を全て人間からプログラムされたわけではなく、コンピュータ同士で対戦を繰り返すことによって、囲碁で勝つ方法を学んだのです。

コンピュータ同士で対戦している間に、人間のプレイヤーがこれまで打たなかった手を見つけていき、人間のトッププレイヤーに勝利しました。

このように、機械学習の中でも「強化学習」は、自動車の自動運転などにも利用されており、最も注目されている技術といえるでしょう。

 

ディープラーニングとは

 

ディープラーニングの特徴

 

 

先ほど紹介した「機械学習」の一部として、「ディープラーニング」という学習方法があります。「ディープラーニング」という言葉は聞いたことのある人が多いですよね。

ディープラーニングは、AIがデータから特徴を自動的に拾うため、人間によって複雑なプログラミングをする必要がなく、さらに高い精度で規則やルールが導き出せる学習方法です。

例えば、ねこの特徴である「ひげがある」、「耳が三角」などの情報を人間が与えなくても、AIが自動的に特徴を抽出するのです。

 

ディープラーニングの登場

 

では、ディープラーニングの登場についてお話します。ディープラーニングは2012年に発見されたばかりのアルゴリズムです。

今までAIブームは何度か訪れたにも関わらず、なぜ2012年にディープラーニングが発見されたのでしょうか。

実は、スマートフォンや高機能なパソコンの登場によって、今までより多くのデータがネット上に蓄積されるようになり、コンピュータが膨大なデータにアクセルできるようになったからです。

さらに膨大な計算を実行できるGPUというデバイスが高機能になった要因もあり、ディープラーニングが誕生しました。

 

ディープラーニングのブレイクスルー

 

 

ディープラーニングの技術が発展し、AIが急速に進歩した要因に、ディープラーニングのブレイクスルーがあります。

 

実は、ILSVRCという大規模画像認識競技会では、2012年に画像認識のエラー率が一気に10%も低下しているのです。なぜなら、ディープラーニングの技術が2012年に登場したからです。

そして、2012年以降も画像認識のエラー率は徐々に低下していき、とうとう人間の平均的なエラー率5.1%よりも低くなりました。

私たちはGoogleで画像認証を求められたとき、画像の選択を間違えてしまうことはありませんか?人間はGoogleの画像認証の「消火栓」や「道路標識」を選ぶといった簡単な画像認識でも間違えてしまう時がありますが、AIは滅多に間違えないということです。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

2+

データサイエンティストとは?!仕事内容から将来性、勉強法まで徹底解説!

近年、AI(人工知能)の発展と共に、データサイエンティストという職業に注目が集まっています。企業の持つ大量のデータ(ビッグデータ)を整理し分析を行うデータサイエンティストに興味を持たれている人もいるでしょう。そこで今回は、データサイエンティストとはどんな仕事を行うのか、その将来性や勉強方法まで解説いたします。

 

データサイエンティストとは?

 

 

データサイエンティストについて簡単に言うと、その名前の通り、「データを科学する人」です。もう少し詳しく説明すると、データサイエンティストとは、企業が持っている大量のデータを収集し整理し、そして分析することによって企業が実行可能な事業戦略をたて、マーケティングにつなげる仕事です。

 

現在、多くの企業が大量のデータを所持していますが、そのほとんどが整理されていない乱雑なデータです。その中には間違った情報も含まれている場合もありますが、企業にとって非常に重要な情報も含まれています。

 

データサイエンティストは、それらの膨大なデータの整理を行い、企業が事業戦略を立てるために必要な重要なデータを導き出す仕事で、現在のビジネスにおいて需要の高い職種のひとつです。

 

データサイエンティストの仕事内容

 

 

データサイエンティストは、数学・統計学・プログラミングなどの知識を活かしてデータを整理し分析するのが重要な仕事です。その中には、プログラミング言語を使って文字列データを定量的に分析する仕事も含まれます。

 

例えば、企業が新しいキャンペーンや新規事業を立ち上げようとした場合は、消費者やカスタマーが何を欲しいと思い、どんなサービスを求めているかを考える必要があります。

 

この時、データサイエンティストがプログラミングの知識を活用して過去の消費者の行動に関するデータを取り出し、分析することで、現状の把握と共に新しい事業の方向性を導き出せるのです。

 

このようにデータサイエンティストの仕事は、企業が現状把握し、さらに改善点を見つけ、競争力を高めるために非常に重要な役割を果たします。

 

ところで先ほど、データサイエンティストは企業の持つ大量のデータを整理して重要なデータを導き出すとお伝えしましたが、ただ単にデータを分析して取り出すだけの仕事ではありません。

 

AIの機械学習やディープラーニングを用いた分析方法の把握や、他の部署との連携などもデータサイエンティストにとって必要不可欠な業務です。

 

データサイエンティストの将来性

 

将来企業にとって必要不可欠に

 

 

まだ日本では、データサイエンティストという職業はあまり知られていませんよね。実はアメリカでは、有能なデータサイエンティストが企業において重宝されており、企業からのスカウトも日常的です。

 

AIやIoTの発展に伴い、より大量のデータを取り扱うようになるため、近い将来、日本でもデータサイエンティストは企業にとって必要不可欠な職業となるでしょう。

 

人間らしい「ひらめき」が必要

 

 

ところで将来、AIの発展により単純作業やルーティンワークなどの属人的な仕事がAIに取って代わられると言われています。データサイエンティストの仕事もデータを取り扱う業務が多いので、データの分析・管理が得意なAIに代わられてしまうのでは心配になりませんか?

 

実はデータサイエンティストの仕事は、企業のキャンペーンや新規事業の立ち上げに有用なデータを導き出し利用するので、マーケティングのセンスも必要不可欠です。つまり、現在のAIにはまだ難しい「ひらめき」が重要なのです。

 

そのため、当たり前のようにAIが働く時代がやってきても、データサイエンティストという仕事は人間が創造力とひらめきを持って行う仕事となるでしょう。

 

データサイエンティストに必須のスキル

 

データ分析・統計学の知識は必須

 

 

データサイエンティストは先ほどお伝えした通り、企業の持つ膨大なデータを整理し分析することで、貴重な情報を導き出す仕事を行います。

 

そのため、データ分析やデータ解析、統計学の知識は必要不可欠です。これらの知識があることで、より正確にデータを取り扱えるため、より確実な事業戦略を導くことが可能です。

 

プログラミングの経験は必要不可欠

 

 

近年、ますます多くのデータが企業に蓄積されていくため、機械学習やディープラーニングによる分析方法の確立が必要です。

 

つまり、データサイエンティストには、機械学習やディープラーニングに使用されるプログラミング言語のスキルが求められます。例えば、Python、R、SQL、Hadoopなどのプログラミング言語を取り扱えると良いでしょう。

 

コミュニケーション能力の高さ

 

 

企業内でも部署や部門によって所持しているデータや情報が異なる場合が多いため、データサイエンティストは他部署との連携が求められます。

 

また、データの分析結果をデータ分析やプログラミングの知識がない人にも分かるように説明しなければなりません。

 

そのため、日ごろから意思伝達を積極的に行い、難しい専門的なことを優しく説明できる能力がデータサイエンティストには必要不可欠です。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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将来性のあるPythonを学ぼう!需要・メリットからこれからまで徹底解説!

プログラミングに挑戦したい、プログラマーに転職したいと考えているけれど、どんなプログラミング言語を勉強したらよいか悩んでいる人もいるのではないでしょうか?今から勉強を始めるなら、初心者でも学びやすく、将来性のあるプログラミング言語「Python」がおすすめです。そこで今回は、Pythonの需要やメリット、将来性について解説します。

 

Pythonとはどんな言語?

 

 

Python(パイソン)とは1990年代に生まれたプログラミング言語であり、文法が非常に分かりやすいので、プログラミング初心者でも比較的学習しやすい言語です。

今までプログラミングに挑戦してみたけれど、コードが複雑すぎて挫折してしまったという人もいるのではないでしょうか?Pythonはコードも読みやすさを重視して設計されているので、他のプログラミング言語よりもずっと楽に学習が進められるでしょう。

さらにPythonは、Webアプリケーション・デスクトップアプリケーションなど、幅広い開発に利用されています。

そして、PythonはWebシステムの開発から人工知能まで多くの分野で活躍しているプログラミング言語です。特に人工知能(機械学習)の分野で最も利用されているので、プログラミング言語の中でも近年最も注目されている言語といえるでしょう。

 

Pythonのメリットとは

 

コードが読みやすい

 

 

Pythonは、「同じ意味のかたまりは同じインデント(インデントとは段落の行頭を下げること)で示す」というルールがあります。そのため、後から見ても読みやすいので、プログラミング初心者でも学習が苦になりません。

そして、どこにどんなことが書かれているのかが目で見て分かりやすいため、プログラムの修正や改善への対応も簡単に行えます。

 

ソースコードが少ない

 

 

Pythonはソースコードが少ないという特徴があります。C言語などの他のプログラミング言語と比べても比較的簡単に書け、見た目もスッキリとしているので、誤字脱字や思わぬエラーの発生を防げます。

また、ソースコードが少ないことで、簡単なプログラミングを短時間で書けるため、Webサービスやアプリの開発時間を短縮できます。

 

プログラムの実行が速い

 

 

通常、プログラミング言語で書かれたソースコードはコンパイラーを使用してコンピュータで実行できる形式に変換しなければなりません。しかし、Pythonはコンパイルを行い最適化しなくても実行できるため、プログラム実行までの時間を短縮できます。

コンパイラーの必要のないプログラミング言語はインタプリタ言語といい、他にもRubyやPerlなどがあります。

 

Pythonの需要について

 

多くのWebサイトやアプリで利用されている

 

 

現在、多くのWebやWebアプリがLinuxというサーバーとして使われているOS上で動作しています。Linuxで使われているプログラミング言語のひとつであるPythonは、需要も高いといえるでしょう。

さらに近年ではGoogleがPythonを利用した開発に力を入れており、Googleが提供しているライブラリは多くの人に利用されています。

 

ライブラリとの組み合わせ

 

 

近年、Pythonの需要が高まっている理由として、ライブラリの豊富さが挙げられます。ライブラリとは「汎用性の高いコードを詰め合わせた拡張カートリッジ」のようなものです。

Pythonとライブラリを組み合わせて利用することで、Pythonの苦手な数値計算や今話題の機械学習まで、多くのプログラムが組めるようになります。

例えば、科学技術計算の分野のプログラムにはNumPy(ナンパイ) 、SciPy(サイパイ)、Pandas(パンダス)を使用することで、Pythonの苦手とする数値計算も高速で処理してくれます。

そして、人工知能や機械学習分野では、Scikit-learn(サイキットラーン)、Tensorflow(テンソルフロー)などの機械学習ライブラリを使用するとスムーズに開発が進められます。

 

Pythonの将来性について

 

AI(人工知能)の開発への使用

 

 

Pythonは、AI(人工知能)や機械学習、ディープラーニングの分野で注目されているプログラミング言語です。これらの分野では、現在でも多くのソフトフェアにPythonが使われています。

将来ますますIoT(モノのインターネット)の発展により多くのデータのやりとりやビックデータ解析が行われるようになるため、AI開発の進展と同時にPythonの需要も高まっていくでしょう。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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AI開発なら言語はPython!その市場価値から将来性、勉強法まで徹底解説!

近年、AI(人工知能)や機械学習の分野でプログラミング言語「Python」が注目を集めています。しかし、Pythonとはどんな言語で、どのような分野で活躍できるのかが明確に分からない人もいらっしゃるでしょう。そこで今回は、AI開発にて注目されているPythonの市場価値から将来性、プログラミング初心者でも挫折しない勉強法を紹介いたします。

 

Pythonの市場価値とは

 

あらゆるWebサービスやアプリを開発できる

 

 

Pythonは1990年代に誕生した比較的新しいプログラミング言語の一つです。プログラミング言語の中でも非常に分かりやすい言語であるにも関わらず、Webサービスやアプリケーション、ゲームなど様々なプログラムの開発に使用されています。

例えば、皆さんご存知のYouTubeやインスタグラムもPythonを使用して開発されています。国内外問わず、多くのサービスやアプリに使われているので、需要の高いプログラミング言語といえるでしょう。

 

AI(人工知能)や機械学習分野で活躍できる

 

 

近年、AIや機械学習の分野での開発が進んでいますが、これらの分野で最も使用されているプログラミング言語がPythonです。つまり、AIや機械学習の分野に興味があり、これらの技術を作ってみたいと考えているのなら、Pythonの学習が不可欠です。

AIや機械学習の開発の需要は近年高まってはいますが、日本ではAI・機械学習分野のプログラムを組む技術者が不足しているのが現状です。そのため、今からでもPythonの学習を始めれば、近い将来AIプログラマーとしての活躍が期待できるでしょう。

 

プログラマーとしての市場価値を高めるには

 

 

現在、プログラマーの需要が高まっています。特にスマートフォンやAIの分野での開発が発展しており、今後ますますプログラマーの活躍が期待されます。

一方で、ITなどの技術の発達に伴い、プログラマーも時代の流れについていけなければなりません。

一度学習した知識とプログラミング技術をずっと使い続けるのではなく、絶えず勉強を続けて新しい技術や分野への知識を身に着ける努力をしましょう。

また、市場価値の高いプログラマーになるは、プログラミング言語以外のスキルの習得が不可欠です。例えばAIや機械学習分野では、当然ながらAIや機械学習、ビックデータなどの知識が必要です。

これからは、AI開発に必要不可欠なPythonのスキルだけでなく、AI(人工知能)や機械学習についての高度なスキルが求められるでしょう。

 

Pythonの将来性について

 

需要あるAI(人工知能)・機械学習分野での活躍

 

 

上記でもお話した通り、PythonはAIや機械学習の分野にて特に注目されているプログラミング言語です。AIや機械学習のプログラム開発に不可欠なPythonは、今後ますます需要が高まってくるでしょう。

つまり、プログラミング言語であるPythonと、人工知能の両方を学習していくことで、将来AIプログラマーとして活躍する道が開けるということです。

 

データサイエンティストへの道

 

 

突然ですが、データサイエンティストという職業を知っていますか?データサイエンティストとは多くのデータを統計し、分析することでビジネスのための事業戦略を行う職業です。

一見プログラミングとは何の関係もなさそうに思えますが、実はデータサイエンティストの仕事にはプログラミング言語の習得が不可欠なのです。

実はデータサイエンティストが行うデータ解析において最も人気のあるプログラミング言語がPythonです。

データサイエンティストは、複雑なプログラミングを行う機会は少ないですが、データ解析を行うにあたり、データ整形処理やデータ分析にプログラミング言語を使用します。

Pythonに加えて、統計学やマーケティングの知識を習得しておくことで、プログラマーだけでなく、データサイエンティストとしても活躍する機会が訪れるでしょう。

 

グローバルで活躍するプログラマーへ

 

 

IT先進国であるアメリカでは多くのPythonプログラマーが活躍しており、Googleをはじめ、多くの企業でPythonが使用されています。一方で、日本ではPythonを扱えるプログラマーはあまり多くありません。

しかしながら、近年のAI開発の発達により、日本でもPythonを使用してプログラミングを行う技術者の需要が高まっています。

実際にプログラマーの求人サイト・転職サイトを見ても、Webサービスやビッグデータ関連でPythonのプログラマーが多く募集されていますよね。

これからますます、国内外でPythonの需要が拡大していくでしょう。今からPythonの学習を初めて日本で実践的なスキルを身に着け、将来は海外でAIプログラマーとして活躍する、というのも夢ではありません。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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【落合陽一氏/AI】AI時代を生き抜くノウハウを徹底解説!自分の好き/楽しいが稼ぐコツになる!

仕事が楽しくない、辛い、と思いながら毎日会社へ出勤している方もいるのではないでしょうか?しかし近年、AIの発展が注目されており、AIが代わりに仕事をしてくれる時代がやってくるでしょう。そこで今回は、落合陽一氏の言葉と共に、近い将来訪れるAI時代を生き抜くノウハウと、好きなことや楽しいことでお金を稼ぐコツを紹介します。

 

AIは本当に人間の仕事を奪うのか

 

ストレスの原因の多くは仕事

 

 

現在はIT技術も発達し、便利で豊かな生活ができる一方で、ストレス社会ともいわれています。ストレスの原因は人それぞれだと思いますが、やはり毎日の「仕事」に大きなストレスを抱えている人が多いのではないでしょうか。

あなたもお金を稼ぐために、やりたくもない仕事に毎日取り組んで、心身を消耗していませんか?では、もしもあなたが自分の好きな仕事や楽しいと思える仕事だけをして生きていけるとしたら、どうでしょうか。仕事によるストレスはかなり減るとは思いませんか?

実はAIのおかげで、将来私たちは自分の好きな仕事や楽しいと思える仕事だけをして生きていけるようになるかもしれないのです。

 

AIは人間の仕事をサポートする

 

 

世間では、「AIによって人間の仕事が奪われる!将来多くの仕事がAIにとって代わって失業者が増える!」と騒がれていますが、本当にそうでしょうか。

「超AI時代」という言葉の火付け役である落合陽一氏は、「(人間の仕事を)どこまでAIがサポートすべきか、ということが重要」であると述べています。

どういうことかというと、例えば工場で製品の検品を行う作業者がいたとします。ここでAIを導入して製品の検品をサポートしてもらうと、作業者の負担を減らせます。

そこで重要なのが、作業者が製品の検品を続けるストレスがどれくらいであるかを認知し、どこまでAIがサポートするべきなのかを考えることです。

 

人間の経験と知識、感は仕事においても必要

 

作業者のストレスがほとんどなければ、AIは作業者の検品の見逃しをチェックするだけでも良く、作業者のストレスが多ければ、AIが積極的に検品を行えばよいでしょう。

ここでのポイントは、AIは作業者のサポートを行い、作業者のストレスの低減を目的としているのであって、作業者の仕事を代わりに行うわけではないということです。

AIが発達したといっても、人間の経験と知識、そして感の良さは、どのような仕事であっても必要不可欠だからです。

 

自分の好きなことや楽しいことで稼ぐ

 

狩猟民族の血が流れている

 

 

「自分の好きなことや楽しいことで稼ぐことが、狩猟民族の血を持つ我々がもっとも生きやすい道」であると落合陽一氏は述べています。

私たちは元々、クマやイノシシを狩る狩猟民族でした。それが農耕民族に変わった時、狩猟民族だった時の血が抜けなくてストレスを溜めていたこともあるようです。

現代でも同じように、本当はクマやイノシシを追いかけて狩るように好きなことや楽しいと思える仕事をしたいはずなのに、ひたすら畑を耕しているようなルーティンな仕事を続けてストレスを溜めている人もいます。

そのような私たちがかつての狩猟民族のように、好きなことや楽しいと思える仕事ができるきっかけとなってくれるのが、AIではないでしょうか。

 

単純作業はAIが行えばいい

 

 

「AIで解決できる問題であれば、重要なのは問題をその見つけること」だと落合陽一氏は述べています。

例えば、仕事がルーティンなのでつまらない、モチベーションが続かない、と思われている人もいらっしゃるでしょう。

この場合の問題点は、ルーティンワークを続けなければならないという点です。もしも、このルーティンワークをAIが代わりに行ってくれるとどうなるでしょうか。

単純作業などのルーティンワークをAIが行ってくれるおかげで、私たちはAIには対応できない専門的な業務に集中できます。

今までのルーティンワークから解放され、よりやりがいのある業務に集中できたら、仕事にやりがいも感じ、モチベーションを維持できるのではないでしょうか。

 

好き・楽しいと思える副業を探そう

 

インスタグラマーは狩猟民族

 

 

ここで、もう少し狩猟民族の話をしましょう。

「スマートフォンを槍に見立てれば、インスタグラマーすらも狩猟民族だ」という落合陽一氏の言葉はなかなか興味深く感じませんか?

趣味や副業としてインスタグラムに写真を投稿している方もいらっしゃるでしょう。スマートフォンを道具としてインスタグラムで好きなことや楽しいことを発信しているわけなので、インスタグラマーも狩猟民族と呼べるでしょう。

インスタグラムもただの趣味であれば、槍を持って動物を追いかけているだけです。しかし、インスタグラムでお金を稼ぐことができれば、獲物を獲得しているので、それは立派な仕事といえますよね。

 

Geekly Media ライター

やまりえ

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