BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:データサイエンティストは、生成AI時代に何を しているのか ー 「AIが書いてくれるから要らない」へ の実務からの回答 X-WR-CALNAME:データサイエンティストは、生成AI時代に何を しているのか ー 「AIが書いてくれるから要らない」へ の実務からの回答 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:998784@techplay.jp SUMMARY:データサイエンティストは、生成AI時代に何をし ているのか ー 「AIが書いてくれるから要らない」への 実務からの回答 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20260805T180000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20260805T184500 DTSTAMP:20260730T110845Z CREATED:20260729T074833Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99878 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n━━━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━\nAIが書いてくれるなら、この仕事はなくなるのか \n── 実際に手を動かしている側からの回答\n━━━ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ━━━━\n✓ AIがコードも分析も書いてくれる時代に 、この仕事を選んでいいのか判断できていない\n✓ 「 データサイエンティストはもう要らない」という話を 聞くが、実際どうなのかが分からない\n✓ データ職に 興味はあるが、いまの自分の経歴から届くのかイメー ジできていない\n✓ 生成AIは使っているが、仕組みま では分かっておらず、自分で作れる気がしない\nもし 一つでも当てはまるなら、\n問題は「AIに仕事を奪われ るかどうか」ではありません。\nこの職業が何を達成 する仕事なのか。そのうえで何が変わり、何が変わっ ていないのか。\nその区別が、まだついていないだけ です。\nこの45分で、生成AI時代にこの職業が実際に何 をしているのか、\nそして、いま何ができる人になる 必要があるのかを持ち帰ることができます。\n■ こん な方におすすめです\n────────────── ──────────────────\n✓ データサ イエンティスト・AIエンジニアを、キャリアの選択肢 として考えはじめた方\n✓ 「AIが書いてくれるから、 この仕事はなくなる」という話の真偽を確かめたい方\ n✓ いまの仕事にデータやAIを足したいが、何から手を つけるか決まっていない方\n✓ 生成AIは使っているが 、仕組みまでは分かっておらず、自分で作れる気がし ない方\n✓ 学習を始める前に、この職業が実際に何を する仕事なのかを知っておきたい方\n■ セッション説 明\n────────────────────── ──────────\n「AIがコードも分析も書いてく れるなら、データサイエンティストという仕事はなく なるのではないか」。データ職やAI職をキャリアの選 択肢として考えはじめた方から、いちばんよく出る疑 問です。本セッションでは、実際に手を動かしている 側からその疑問に答えます。\nまず、この職業がいま どんな仕事を抱えているのかを見ます。需要予測や異 常検知といった従来の問題はそのまま残り、そこに使 える技術が増えました。言葉の意味を扱えるAI、それ を自社のデータとつなぐ技術、自律的に動かす技術。 これらによって、これまで手が出なかった問題にも届 くようになっています。\n次に、何が変わったのかを 調査データで確認します。生成AIを業務で使う人は3年 で31%から74%へ。コードを書く比重は下がり、時間の重 心は「何を解くか」を決める側へ移りました。\nその うえで本題に入ります。この職業の定義は、2014年から 2025年まで一字も変わっていません。道具も動き方も変 わりましたが、達成すべきことは変わっていない。で は、いま何ができる人になる必要があるのか。コード を一行残らず自分で書ける必要はありませんが、仕組 みの理解は要ります。ふわっとした理解のままでは、 どれだけ道具が強力でも組み立てられないからです。 最後は、データ分析から統計解析・機械学習へ、そし て最新の技術へと積み上げる学習の道筋と、その結果 として手元に残るものまでお話しします。技術的な前 提知識は必要ありません。\n■ 今回話す内容\n─── ──────────────────────── ─────\n\nこの職業がいま解いている問題と、生成 AIで新しく使えるようになった技術\n何が変わったのか ー 生成AIの利用実態（31%→74%）と、時間の重心が移っ た先\n何が変わっていないのか ー 11年変わらない職業 の定義と、いま何ができる人になる必要があるか\n\n■ 登壇者\n──────────────────── ────────────\n三好大悟（株式会社リベ ルクラフト 代表）\nデータサイエンティスト出身。製 造業・大手ITを中心に、AI・データ活用のコンサルティ ングと社内研修を手がける。「技術を現場で動く施策 に翻訳する」をミッションに、導入判断から構築・運 用展開まで一気通貫でサポートしている。Python・SQLに よる実装経験と、経営層へのプレゼン・合意形成の両 方を持つ実務家。データサイエンティスト養成講座「C raft College」も運営している。\nX: 三好大悟\, リベルク ラフト LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/998784?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR