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AIが書いてくれるなら、この仕事はなくなるのか

── 実際に手を動かしている側からの回答

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✓ 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

✓ 「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

✓ 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

✓ 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

もし一つでも当てはまるなら、

問題は「AIに仕事を奪われるかどうか」ではありません。

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。

その区別が、まだついていないだけです。

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、

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。

■ こんな方におすすめです

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✓ 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

✓ 「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

✓ 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

✓ 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

✓ 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

■ セッション説明

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「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。

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。

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。

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。

■ 今回話す内容

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1. 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
2. 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
3. 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

■ 登壇者

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三好大悟（株式会社リベルクラフト 代表）

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「Craft College」も運営している。

X: 三好大悟, リベルクラフト