48コンサルタント・その他の仕事を担う人たちどんな仕事？ システム開発に関する最上流工程の仕事です。顧客企業の課題や業務フロー、システムの詳細などを綿密にヒアリングし、既存システムの評価・分析を行います。こうしたヒアリングや分析した内容をベースに具体的な情報システムを立案・企画し、課題解決へと導いていきます。また、システム構築のためSEを統括することも重要な仕事です。 課題を見つけ出すコンサルタント、システムを構築するエンジニア、企画を提案する営業としての側面を併せ持つ非常に高度な職種です。つくには？ SE以上に高度な知識と技術が必要とされるため、プログラマーやSEとして経験を積んでから就くことが多いです。大学・短大・専門学校のコンピュータ関連学科や経営情報学科などで基礎知識を修得すると良いでしょう。主に、ソフトウェア企業、システムコンサルティング会社などで活躍します。関連学科情報システム学科／情報学科 など専門知識の習得が必要 統計学やデータ基礎の数学的思考力、プログラミングやデータ処理の情報処理能力、適切な企画や提案をする論理的思考力などが必要とされます。高度な関連知識や技術が要求されるため、エンジニアやマーケターなど他の関連職種で経験を積んでから目指す人が多いです。最近はデータサイエンス学科を設置する学校が増加しているため、そういった専門学科での学習で必要な能力を養い、データサイエンティストを目指す道もあるでしょう。関連学科情報システム学科／情報工学科／データサイエンス科 など多分野を組み合わせたデータ分析を行う データサイエンスとは、統計や科学、AI、データ分析などの複数の分野を組み合わせて有益なデータを導き出す学問です。「ビックデータ」が注目を集める近年では、従来のデータシステムでは分析が難しかったデータから価値のある情報を分析することが必要不可欠となっています。 あらゆるデータを基に、課題解決に導くことがデータサイエンティストの仕事です。業務の流れとしては、①ヒアリング②仮説立案③データ収集（収どんな仕事集環境の構築）④有意なデータの特定⑤加工・モデリング⑥分析⑦仮説検証⑧レポート作成⑨改善策の提案を行います。検証結果が仮説に沿わない場合は、②〜⑦を繰り返し行うため根気が必要です。つくにはどんな仕事？ 現在AIの応用は、顔認証、疾病の画像診断、自動車の自動運転など、さまざまな分野で研究開発が進んでいます。機械学習エンジニアは、アルゴリズム（AIが自動的にデータを活用して成長していくための手順）を実装し、システムに落とし込んでいく仕事です。 主な業務としては、次の作業があります。①ヒアリング②開発目標の設定・計画の策定③機械学習アルゴリズムの検討・実装④教師データ（基となるデータ）の収集⑤データの学習方法の検討・設計⑥教師データの学習⑦動作環境の構築⑧検証⑨運用⑩運用データを基にした改善つくには？ 大学院・大学・短大・専門学校でデータサイエンスや統計学などの専門知識を身につけてAI開発、システム開発の会社に就職します。関連学科システム創成工学科／情報理工学科／AIシステム学科 などビッグデータを分析し、課題解決に取り組むソフトウェア技術者を統括する仕事システムアナリスト人工知能を生み出すデータサイエンティスト機械学習エンジニア
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