職場では、AIを活用したデータ検索について担当しています。各社が提供するインターフェースAIの違いを、項目ごとに比較・検証するのが現在のタスク。ユーザー視点でアプリの使用感や機能をチェックする作業は、これまでも経験してきましたが、今回の業務では特に嬉しい発見がありました。
それは、現在進行形で学んでいるUoPeopleのData Scienceコースの知識が、実務にしっかり役立っていると実感できたことです。
AI（人工知能）という大きな枠の中に、ML（機械学習）、さらにその中にDL（ディープラーニング）があるという構造は、DSコースで体系的に学びました。それぞれのトピックを通じて、専門用語がどんな作業に関係しているのか、AI・ML・DLのどれに属する話なのかを、以前よりも明確に判断できるようになったのは大きな進歩です。
以前は「なんとなく知っている」状態でしたが、日々GeminiやCopilotに質問を重ねることで、学習ポイントが少しずつ定着してきた感覚があります。Agentic AIの技術文書を読んでも、疲れを感じることなく、内容が自然と頭に入ってくるようになりました。
UoPeopleのData Scienceコースを独学する
UoPeople Data Science Certificate: https://www.uopeople.edu/programs/certificate/computer-science/data-science/
各コースのシラバスは、UoPeopleのラーニングプラットフォームから可能な限り収集し、さらに各ユニットごとのアサインメントはWEB上で情報を集めました。最近では、ユニット単位で課題とその回答が出回っていることもあり、集めた情報は学習の指針として、そこそこ信頼できると感じています。
DSプログラムでは、以下のようなスキルが身につきます:
• 人工知能（AI）と機械学習（ML）の基礎理解
• 統計学の応用とデータ分析手法
• Pythonなどのプログラミングスキル
• データから洞察を導き、予測モデルを構築する力
• データサイエンスの理論と実践的な応用力
アサインメントによって、以下の実践的な能力が身につきます:
• 機械学習アルゴリズムを用いた予測モデルの構築
• 大量のデータを分析し、ビジネスや研究に活用する
• 統計的手法を用いて意思決定を支援する
• AI・MLの基礎を理解し、関連分野への応用が可能になる
以下の職種への準備になります:
・Data Analyst-データの収集・分析・可視化を通じて意思決定を支援する役割
・Machine Learning Scientist-機械学習モデルの設計・実装・評価を行う専門職
・Applications Architect-データ駆動型アプリケーションの設計と技術選定を担う
・Statistician-統計的手法を用いてデータから意味ある結論を導く専門家
もともとこのDSプログラムは7コース構成ですが、うち3コースは以前CS（Computer Science）プログラムで受講済みでした。そのため、DSコース内で指定されているPre-requisite（事前履修）コースも含めて、全8コースを対象に学習を進めています。
現在は「CS 4408 Artificial Intelligence」コースに取り組んでいて、他のコースは一通り完了しました。
学びと実務がつながる喜び
AIの理論だけでなく、実際の業務でその知識が活かされる瞬間に出会えるのは、何よりのモチベーションになります。Agentic AIのような先端技術に触れながら、学びを深めていくこのプロセスは、まさに「知識が力になる」実感そのものです。
これからの時代、業種を問わずAIが業務に深く関わってくるのは間違いありません。その活用範囲はますます広がり、ツールの使い勝手もどんどん向上していくでしょう。
しかし、表面が便利になるほど、裏側の仕組みは複雑化していきます。結果として、AIの本質を理解するのはますます難しくなっていくはずです。
だからこそ、私は企業を経営する立場の人はみな、AIについて最低限の基礎知識を持つべきだと思います。
経営戦略の立案にも、売上データの分析にも、AIの理解は不可欠です。もし「AIとは何か？」という問いに答えられないまま意思決定をするなら、出されたデータの意味を正しく読み取れず、判断が遅れたり、誤った選択をしてしまうリスクが高まります。AIは単なる技術ではなく、意思決定の質を左右する経営リテラシーの一部になりつつあります。
AIは突然現れ、使いこなすことが先になりました。でも「知らないまま使う」ものではないと思います。今からでも基礎を学ばなければ、数年後には置いていかれるかもしれません。
NADA 