スキルチェックリスト・タスクリストを活用して、AI人材を育てるには？

佐伯： 確かに、データがあるからといって、アウトソーシングでデータサイエンティストに分析してもらっても、目を見張るような成果は得られないことが多いです。現場のドメイン知識は超重要ですよね。 高橋： データサイエンティスト協会としては、気づいていない人にきちんと気づいてもらえるように発信していく。何が必要なのだろうと困ったときに、スキルチェックリストを活用してもらうという感じだと思います。 それを携えれば、杉山さんのお話のように、会社の中で今まで誰もやっていなかった分析をして、新たな成果・価値を生み出せる人材になる人もいるでしょう。中には、「だったらもう自分で作るよ」と独立する人も出てくると思います。スキルチェックシートは、独立するときに何を身につけたらいいのかという道しるべにもなる。キャリアの選択肢が広がると思います。 杉山： 今、あらゆる企業が生成AIの流れに乗り遅れまいとしています。しかし何から手を付けていいか分からないというとき、タスクリストを上から順番にやっていけば、AIの検討・PoC・実験がひと通りできます。カバー領域が広めのリストなので、自社に必要なものをピックアップして自社流にアレンジすれば、誰でも始められるタスクリストキットになっています。 あとは、生成AIを活用するために勉強すべきことが分からないなら、AI活用のスキルチェックリストを順番に見ていけば、かなり戦える人になると思います。 このタイミングで、ここまで整理されたものが出ているのは、世界的にも珍しい。しかも日本語です。我々はこの改訂に命をかけています。すごく大変でしたが、とても素晴らしいものができたので、ぜひ活用していただきたいです。 また、スキル定義委員会でこの改訂に参加してくれる方も募集しています。すごく大変だけれど、楽しくて価値があって勉強になりますので、参加をお待ちしています。