エンジニアの皆さんは、機械学習やディープラーニングといえば、プログラミング言語のPythonを思い浮かべる方が多いと思いますが、Pythonと似た言語で、数値計算に特化した数値解析ソフトウェア/プログラミング言語MATLABが注目をされています。

この記事ではエンジニア初心者の皆さんに向けて、**MATLABで何ができるのか、Pythonとは何が違うのか、難易度や将来性などを徹底解説していきます。**

MATLAB（マトラボ）は、米国に本社を置き、数値計算ソフトを開発する**MathWorks社のプログラミング言語の名称です。**日本ではMathWorks日本法人によって販売されており、トヨタなど日本企業の導入事例も増えています。

MATLABは、行列処理や配列処理を得意とし、数値計算の分野に強い言語です。ほかに、データ型の変換、演算、条件分岐などのプログラミング機能を備えています。また、C言語、C++、Java、Pythonなどの他言語との連携機能を有するという特徴を有しています。

*【参考】：[MATLAB公式ページ](https://jp.mathworks.com/products/matlab.html)*

*【参考】：[「うまい運転」を実現するには トヨタ自動車がモデル予測制御（MPC）を活用](https://news.mynavi.jp/techplus/kikaku/mwj-13/)*

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MATLABの特徴としては、**数値計算処理に強い、グラフや図の作成が簡単である**という点にあります。また、コンピュータがプログラムを実行する際に、PHPやPython、Rubyなどと同じくインタプリタ言語です。

インタプリタ言語とは、1行ずつ機械語に翻訳していく方式の言語で、コンパイル作業が不要で、プログラムの実行結果をすぐに確認できる点がメリットです。

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MATLABは米国の数学者クリーブ・モラー氏により1970年代後半に開発されました。クリーブ・モラー氏がコンピューター科学長を務めるニューメキシコ大学で学生たちに利用されたMATLABは、フリーソフトとして他の学校へも広まり、応用数学コミュニティでも話題になりました。

1983年にエンジニアのジョン・N・リトル氏がMATLABの商用利用の可能性に気付き、1984年にMathworks社を設立するとC言語でMATLABを書き直し、商用パッケージ化を図ったのです。**MATLABは当初、制御工学分野を中心に普及拡大をしていきましたが、次第に理工学系・経済学系の線形代数や数値解析分野でも使われるようになりました。**

最初は米国内を中心にで使われていたMATLABですが、1988年に日本で商用展開が行われ、『サイバネットシステム株式会社』が日本での販売を受け持ちました。その後、2009年以降は『MathWorks Japan』が販売代理店業務を受け持ち、今日に至っています。

東京工業大学では、2015年にMathWorks社と「Total Academic Headquarter」（TAH）ライセンス契約の締結を行いました。その結果、東工大学内のコンピューター以外にも、東工大の学生や教職員のパソコンにまでMATLAB/Simulinkがインストール可能となったのです。

これは**東工大の教育改革の一環としてMATLABの活用を進める**ものであり、今後の利用拡大、コンピューター学習の多様化などが期待されています。ほか、金沢工業大学もAI人材の育成を目指してMATLAB/Simulinkを導入し、全学生と教職員が、いつでも、どこでも、それらを自由に利用できる環境が整っています。

*【参考】：[東京工業大学が教育改革にMATLABを活用](https://jp.mathworks.com/videos/implementing-education-reform-at-tokyo-institution-of-technology-with-matlab-1490301629502.html)*

**SimulinkはMATLAB上のダイナミックシミュレーションのオプションツールボックスです。**

ダイナミックスシミュレーションとは、CG（コンピューターグラフィックス）で物体や人の動きなどの物理運動を力学的に模擬実験して表現するアニメーションのことです。SimulinkはMATLABとは一体の関係にあり、Simulinkだけを単独で利用することはできません。

*【参考】：[Simulink-公式](https://jp.mathworks.com/products/simulink.html)*

MATLABはPythonとほぼ同様のことができます。では具体的に何ができるのか、**活用事例も交えて代表的なものを挙げていきます。**

MATLABの得意なこととして、**深層学習（ディープラーニング）を活用したアルゴリズム開発、そのアルゴリズムの実装があります。**例としては『歩きスマホの検知』というものがあります。

これは「ディープラーニングによって、歩きながらスマホを利用している人物を判断・検知し、危険な歩きスマホをしていると警告を行う」といったアルゴリズムが実際に開発されています。

**MATLABの活用事例としては、先進運転支援システム（ADAS）があります。**先進運転支援システムはドライバーの役割である走行時の障害物認識を行い、自動ブレーキなどの制御を行う運転支援システムです。公式サイトによると、米国ではこのADASによって交通事故が28%減少したという結果が出ています。

*【参考】：[ADAS（先進運転支援システム）｜MathWorks 公式](https://jp.mathworks.com/discovery/adas.html)*

### Toolboxによるさまざまな数値計算

MATLABは数値計算言語と言われるだけあり、**アドオンのToolboxで機能拡張ができ、「統計解析」や「アルゴリズム開発」、「内挿、外挿、回帰」、「微分と積分」などあらゆる数値計算処理機能を利用することが可能です。**

MATLABには**CおよびC++のコード生成機能として、MATLABのコーディング用ツールである「MATLAB Coder」があります。**これによって、Cによるデスクトップアプリケーションや組込み用のアプリなど、幅広い用途に対応可能なコードの生成が可能となっています。

*【参考】：[MATLAB Coder-公式](https://jp.mathworks.com/products/matlab-coder.html)*

Pythonとよく比較されるMATLABですが、**MATLABはPythonとは何が違うのか**について見ていきましょう。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

両者の違いを比較するために、比較表を作成してみました。

こうして比較してみると、**料金面や求人の多さではPython、数値計算処理機能ではMATLABということになるかと思います。**

	　　　　　　   　MATLAB	　　　　　　　　　  Python

*▪料金：*	　　　    基本は有償	　　　　      基本は無償

*▪得意分野：*	　　数値計算処理	　　　ディープラーニング

*▪言語方式：*	　　　　～いずれもインタプリタ言語～	

*▪サポート：*	　　専用ヘルプあり　　　ユーザーフォーラムなど

*▪求人件数：*	　　少ない　　　　   多い

※MATLABを言語として比較しています。

*【参考】：[Python 公式サイト](https://www.python.org/)*

*【参考】：[公開求人検索｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

ここまで、MATLABの概要、MATLABで何ができるのか、MATLABとPythonの違いなどについて解説しましたが、ここでは**MATLABに関する素朴な疑問について解説をします。**

MATLABは基本的に**有償ソフトですが、30日間の無料評価版があります**ので、興味のある方は試してみてください。他、価格体系は以下のようになっています。詳細は参考リンク※で確認してください。

▪標準ユーザー　：　285,000円（永久ライセンス）、114,000円（年間ライセンス）

▪学術的使用（個人）：72,500円（永久ライセンス）、36,250円（年間ライセンス）

▪（HOME）個人利用：15,500円（購入）

▪学生：　4,990円（学生免許）、9,990円（学生スィートライセンス）

*【参考】：※[価格とライセンス｜MathWorks](https://jp.mathworks.com/pricing-licensing.html?prodcode=ML&intendeduse=comm)*　

MATLABを言語として見た場合、どの程度の人気度なのでしょうか？プログラミング言語の人気ランキングを発表しているTIOBE※によると、昨年に比べてランキングを落としてはいますが、**MATLABはよく知られたPerlやRubyに次ぐ位置にあります。**

*【参考】：※[TIOBE Index for May 2022](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)*

プログラミング言語を一覧でチェック！種類別・難易度別で紹介

MATLABは日本ではまだ知名度が低く、他の言語と比べると参考書やスクールなどの数は限られていますが、以下の**MathWorksのオンラインコースで学び、おすすめの参考書を利用してMATLABの使い方を学ぶとよい**でしょう。

*【参考】：[MATLAB入門｜自己学習形式のオンラインコース](https://matlabacademy.mathworks.com/jp/details/matlab-onramp/gettingstarted)*

初めての人でも独習で学べる入門書です。簡単な計算やシミュレーション、機械学習まで、サンプルコードで実践しながらやさしく学べます。MathWorksの*オンラインコースと併用するとより効果的でしょう。*

▪著者：藤原　毅夫
▪ページ数：224ページ
▪出版社：東京大学出版会
▪発売日：2021/01/22

*【参考】：[MATLABクイックスタート](http://www.utp.or.jp/book/b550289.html)*

**MATLABには、MathWorks社独自の認定資格制度があります。**Associateと Professionalの2つのレベルの認定資格があり、認定を取得するとMATLABエンジニアとしてのスキル証明になります。資格試験はMathWorks社のオンラインのトレーニングコースを受講することで試験勉強ができます。

試験はオンラインでの受験が可能ですが、詳細はMathWorks社に問合せをして確認してください。

*【参考】：[MathWorks 認定プログラム](https://jp.mathworks.com/services/training/certification.html)*

MATLAB/Simulinkは日本ではトヨタをはじめとして、日産、三菱重工業、村田製作所などの名だたる民間企業で採用されています。また、MATLABが利用されるDXやAI、IoTの分野はエンジニア需要が旺盛ですが、一方でITエンジニアの不足は続きます。

こうした状況から、**MATLABエンジニアに対する需要は今後も増加することが想定されます。**Pythonの人気は相変わらず高いものがありますが、日本市場でもMATLABが浸透していけば、MATLABエンジニアに対する需要は伸びると考えられます。

MATLABを試してみて、興味が湧いた方、AIエンジニアを目指す方はMATLABを習得してみてはいかがでしょうか。

*【参考】：[トヨタ｜検索｜MathWorks](https://jp.mathworks.com/search.html?c%5B%5D=entire_site&q=%E3%83%88%E3%83%A8%E3%82%BF&page=1 )*

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

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MATLABとは、ディープラーニングやデータ解析などで人気の数値計算ソフトウェアです。AI開発のプログラミング言語ではPythonと同様に、MATALABへの期待が高まっています。ここではMATLABの概要や特徴など、エンジニア初心者に向けてやさしく解説します。

MATLABはMathWorks社が開発している数値解析ソフトウェアの中で使われているプログラミング言語の名称

MATLABはアドオンのToolboxで機能拡張ができ、あらゆる数値計算処理機能を利用することが可能

MATLABの需要は今後も増加することが想定されるため、AIエンジニアを目指す人は習得をおすすめ

MATLABとは？AI開発で人気の数値解析ソフトウェア/言語を初心者向けに解説

私たちの周りには既にAI（人工知能）を用いた製品やサービスが溢れています。皆さんのスマホに搭載されている音声アシスタントもAI技術が活用されています。AIエンジニアとは、機械学習や画像処理、音声処理、自然言語処理などの技術を用いて、AI製品の開発やビッグデータ解析などに携わるエンジニアのことです。

エンジニアを目指す皆さんの中には、AIエンジニアを目指している方がいらっしゃるでしょう。そんな皆さんにとって、AIエンジニアはどれくらいの年収を得ているのか、IT業界未経験からAIエンジニアになれるのかが気になるところだと思います。

この記事では**AIエンジニアの年収や、AIエンジニアの仕事、必要な資格、効果的な転職方法などについて解説をしていきます。**AIエンジニアへの転職を目指す皆さんはぜひ参考にしてください。

*【参考】：[AIエンジニアとは？仕事内容と求められるスキル・知識について｜マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/knowledge/maker/656.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=banner&utm_campaign=acv07)*

### AIエンジニアの年収は平均600万円前後

AIエンジニアは研究者からコンサルタント、プログラマーまで実に仕事の幅が広い職種です。年収の平均値を求めてもあまり意味がありませんので、レンジで見てみましょう。

マイナビAGENTの求人検索でキーワードに「機械学習」を入れて検索した結果（2022年5月時点）、公開求人数536件、非公開求人数182件の計718件が該当し、その年収幅は350万円～1,500万円でした。

その内、1,000万円を超えている求人は公開245件、非公開60件の305件があり、全体の4割程度を占めていることから、高年収であることが推察できます。

概ね、各求人情報ではAIエンジニアの年収はシステムエンジニアよりも高い傾向が見られますので、**政府統計によるシステムエンジニアの年収523万円を上回る600万円前後と推察できるでしょう。**

*【参考】：[ SE・システムエンジニア（IT／通信／インターネット）求人一覧｜ マイナビAGENT](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job1_01/kw_%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92/result.php?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)*

### 米国のAIエンジニアの年収は1,400万円～1,500万円

日本国内のAIエンジニアの平均年収は600万円前後ですが、海外のAIエンジニアはどの程度の年収を得ているのでしょうか？米国の雑誌にAIジョブ（AIエンジニア）の平均報酬が載っていますが、それによると**年間111,118ドル（円換算で1,400万円～1,500万円程度）です。**

米国のAIエンジニアは日本のAIエンジニアの2.4倍の年収を貰っていると推察できることから、かなり厚遇されていることが分かりますが、これはAIエンジニアの需要の高さの表れと考えられます。

*【参考】：[The Best AI Companies To Work For In 2018 Based On Glassdoor](https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/11/26/the-best-ai-companies-to-work-for-in-2018-based-on-glassdoor/?sh=3fa88ec3d78e)*

## AIエンジニアの職種と求められるスキル

AIエンジニアというのは、AI開発に関わるエンジニアの総称であり、AIエンジニアには3つの職種があります。求人の際も、AIエンジニアではなく、「機械学習エンジニア」などの職種名による求人が多いので、AIエンジニアで探すと見逃すことがあります。

この機会にAIエンジニアの職種についてぜひ知っておきましょう。ここでは、AIエンジニアの中から**機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストの3職種について紹介をします。**

**機械学習（Machine Learning）はAIを支える技術の1つです。** コンピューターにデータを読み込ませて反復学習をさせることで、データから一定のパターンや特徴を引き出し、その特徴やパターンから答えを導くために利用します。

さらに機械学習の中には深層学習（ディープラーニング）と呼ばれるものがありますが、深層学習は人の神経細胞の仕組みを再現したニューラルネットワークを用いた機械学習の1つです。機械学習エンジニアは企業や行政などの要請を受けて、機械学習アルゴリズムの開発や実装を行うエンジニアです。

機械学習エンジニアに求められるスキルとしては、PythonやR言語、C言語、SQLなどの言語スキル、数学や統計学のスキル、コミュニケーションスキルなどが挙げられます。

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

データサイエンティストはアナリティクス分野におけるAIエンジニアです。大量のデータ（ビッグデータ）から必要な情報を抜き出し、**ビジネスやプロジェクトの課題解決のために、施策の立案や提案を行います。**

データサイエンティストは機械学習エンジニアのスキルに加え、統計解析スキル、課題解決のためのコンサルティングスキルなどが求められます。データサイエンティストは機械学習エンジニアの能力に加え、データアナリストの能力を兼ね備えた上位職種です。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

データアナリストは、データサイエンティストと同じく、アナリティクス分野のAIエンジニアです。**データ分析や解析により特化した職種であり、大量のデータからAI技術を用いて得られた結果を元に、問題解決手段や方法を導き出す役割を担います。**

求められるスキルはデータアナリストとほぼ同じですが、データサイエンティストよりはエンジニアに近い職種と言えます。

今までの説明から、ある程度AIエンジニアのイメージが掴めたでしょうか？これから**AIエンジニアの主な仕事内容を紹介していきます。**

AIエンジニアは研究者と同様に、最新技術の習得に努めなければなりません。

AI分野はまだまだ発展途上にあり、日進月歩で進化しています。AIエンジニアとしての役目を担うには、最新情報を得る必要がありますので、**AIの研究文献やネットから最新情報を入手して、自らの知識や情報を更新します。これがリサーチです。**

**AIエンジニアによるAI開発では、主にアルゴリズムと学習モデルの開発を行います。**機械学習を行う際には、あらかじめ学習モデルの構築が前提となります。構築する学習モデルは主にアルゴリズムによって自動化し、より解析や分析が行えるようにしていきます。

**データ分析ではビッグデータ解析やAIシステムの開発を行います。**データ解析には結果すら原因を推測するロジスティック回帰分析や、一見関連性のない事象などから要因を見出すアソシエーション分析などがあり、統計学などの数学とプログラミングスキルが必要となります。

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

## AIエンジニアはやめとけの理由？

AIエンジニアは誰もが憧れる人気のエンジニアですが、反面「AIエンジニアはやめとけ」といった否定的な人もいます。**なぜ「AIやめとけ」と言われるのか、理由や原因を探ってみましょう。**

AIエンジニアは理系出身者向きのイメージがあります。確かに統計解析などの数学的スキルが求められることがあり、**文系大学出身者には難しいと思われがちです。**

しかし実際には文系大学出身でも、機械学習について学んだ方、自らアルゴリズムを構築した経験がある方、Python言語を使えるような方は、AIエンジニアとして活躍できるため、理系にこだわる必要はありません。

システムエンジニアは文系者が向いている？理由やキャリアパスを解説！

先ほど述べたように、AIエンジニアの仕事では「リサーチ」が欠かせません。そのため研究家のように**好奇心、向学心が強く、日々スキルアップに努める人が適しています。**

情報収集や研究などが好みに合わない人には、苦痛かもしれませんが、逆にそれで給料がもらえるのなら有難いと思える人には最適の職業かもしれません。

AIエンジニアは業界やエンジニアの経験がない人が、いきなり目指すのはかなりハードルが高い職種です。**大学で統計解析を学んだ、Pythonのプログラミングを扱っていた、アルゴリズムが得意など、何らかの経験がないと、未経験からの転職は厳しいでしょう。**

IT業界未経験者がAIエンジニアを目指すには、資格を取得する、AIについて専門学校などで学ぶなど、AI関連の基礎を習得してから転職に臨むのが良いでしょう。

## AIエンジニアをおすすめする理由

未経験からAIエンジニアを目指すにはハードルが高い理由について述べましたが、未経験でも一定のスキルを持ち、志がある方には、**次の理由からAIエンジニアへの転職をおすすめします。**難しいからといって簡単に諦めることなく、ぜひチャレンジしてみましょう。

今、世の中はAI人材が圧倒的に不足しています。IT人材そのものの不足が叫ばれる中、とりわけAI人材の不足は深刻です。

経済産業省のIT人材需給に関する調査（概要）※によれば、AI市場が平均的な伸びを示した場合でも**2030年にはAI人材だけで需給ギャップが12.4万人に達する**との予測があり、将来性が高い職業と言えます。

AI人材の採用で、新卒や第二新卒の未経験者に加え、業界未経験の一般社会人の方にも就業の可能性があります。

*【参考】：[IT人材需給に関する調査（概要）P7～P8｜（3） AI 人材の需給について｜経済産業省 ](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/gaiyou.pdf)*

DX推進が捗らない企業が、喉から手が出るくらいに欲しいIТ人材とは

AIの進化や普及に伴って、職業の多くがAIに置き換わる可能性があります。例えば銀行員、警備員、スーパーやコンビニ、レストランの店員、タクシー運転手など、様々な職業が次第にAIに置き換わっていくと言われています。

一方、**AIエンジニアやコンサルタントの職業をAIに置き換えるのは困難です。**

AIエンジニアは最先端IT技術に関わる職業です。常に知識の更新が求められますが、この最新知識や情報が大きな力として、スキルアップに役立ちます。

**AIエンジニアのキャリアパスとして機械学習コンサルタント、データサイエンティストとしてのキャリアアップ、マネジメント職などがあります。**

## AIエンジニアにおすすめの資格

AIエンジニアに必須という資格は特にありませんが、**AIエンジニアとして就職や転職をする上で役立つ資格があります。**AIエンジニアを目指す方におすすめの資格を紹介しますので、ぜひ参考にしてみてください。

ITエンジニアを目指すなら、ぜひとも取得しておきたいのが国家試験の基本情報技術者試験（FE）です。

**ITの基本知識を有するスキル証明となり、就職や転職では役立つ資格です。**基本情報技術者試験の合格後は、やや難関となりますが上位の試験である「応用情報技術者試験（AP）」にもぜひチャレンジしましょう。

*【参考】：[基本情報技術者試験（FE）](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)*

基本情報技術者試験の合格率が上がった？難易度や勉強のロードマップ

G検定は一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営しており、**「ディープラーニング」（深層学習）に関して、事業などで活用する上で必要な能力や知識を有しているスキル証明となる検定試験です。**

AIの全般や活用方法を学ぶのに適した試験ですが、ビジネス寄りの試験ですので、E資格と併せて取得しておくとよいでしょう。

*【参考】：[G検定とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)*

E資格は同じく一般社団法人日本ディープラーニング協会が運営する、ディープラーニングに関するエンジニア向け資格です。**ディープラーニングに関する理解と、それを実装するエンジニアとしての能力や知識を問う試験です。**G検定と併せて取得することをおすすめします。

*【参考】：[E資格とは｜日本ディープラーニング協会](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)*

### Python3エンジニア認定基礎試験

Pythonは機械学習関連のプログラミングで最もよく利用される人気のプログラミング言語です。**Python3エンジニア認定基礎試験ではPythonの基本的な文法、データ構造、クラス、標準ライブラリなどに関する知識を問います。**その他、より実践的な知識を問う「Python3エンジニア認定データ分析試験」があります。

*【参考】：[Python 3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)*

統計検定は、一般財団法人 統計質保証推進協会が運営する、統計に関する知識や活用力を試す全国統一の試験です。試験の種別が1級から4級、統計調査士、専門統計調査士、データサイエンスなどがあり、**データサイエンティスト、データアナリストを目指す方にはおすすめします。**

*【参考】：[統計検定](https://www.toukei-kentei.jp/)*

## 未経験からAIエンジニアへの転職を成功させるには

AIエンジニアとして転職する上で知っておきたいことをお伝えしてきましたが、AIエンジニアの市場には膨大な求人があるものの、未経験者の皆さんは企業選びや選考などをどのようにアプローチをすれば良いのか、分かりづらいと思います。

将来性や年収が高いと言われるAIエンジニアは人気の職種ですが、必要なスキルや資格などからハードルの高い職種と言えます。そんなAIエンジニアに未経験からでもなれるのでしょうか？この記事では、AIエンジニアの年収や未経験から目指す方法について解説していきます。

AIエンジニアの年収は350万円から1,500万円まで幅があるが、平均はシステムエンジニアより高い600万円前後

AIエンジニアには機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアナリストなどの職種があり役割が異なる

未経験者がAIエンジニアを目指す際には、未経験者へのサポートが手厚い転職エージェントを利用するとよい

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

こんにちは、アンドエンジニア編集部です。

昨年『*[3行要約AIが話題！“東大”発のAIプロフェッショナル集団『ELYZA』が目指す未踏の領域](https://and-engineer.com/articles/YaCkJhIAAB0AgMeo)*』にてインタビューをさせていただいた、AIプロフェッショナル集団『ELYZA』様。** ３行要約AI『[ELYZA DIGEST](https://www.digest.elyza.ai/)』に続き、新たなAIツールを公開し話題となっております！ **

そのツールの名前は、**『ELYZA Pencil』**。

~~国内初、キーワードから約6秒で文章生成ができる 日本語の文章執筆AI 『ELYZA Pencil』。2022年3月28日に一般公開し、リリース後の11日間で11万人が利用。デモサイトPV数は45万PVとなった。（参照：[ELYZA Pencil公式サイト](https://www.pencil.elyza.ai/)）~~

今回は、この『ELYZA Pencil』に関する記事をお届けします！

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今回の案内人そのいち。文系出身の元webデザイナー。

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今回の案内人そのに。アンドエンジニア編集部のえらいひと。

↓前回のインタビュー記事はこちら↓

3行要約AIが話題！“東大”発のAIプロフェッショナル集団『ELYZA』が目指す未踏の領域【前編】

3行要約AIが話題！“東大”発のAIプロフェッショナル集団『ELYZA』が目指す未踏の領域【後編】

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キーワードを入力すると、**AIが日本語の文章を自動生成してくれるツール **だよ。

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うわすごいやつだ！どんなジャンルの文章でもつくれるんですか？

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今サイト上にタブとして存在するのは**「ニュース記事」「メール文」「職務経歴書」の3つだね。 **聞くところによると、リリースしてから11日で11万人が利用したらしい…。

~~ （参照：[”ELYZA Pencil”、公開11日間で11万人が利用。キーワードから約6秒で生成できる文章執筆AI](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000017.000047565.html)） ~~

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うわすごいやつだ…！メール文なんて全人類使えるやつじゃないですか？我々編集部としてはニュース記事も参考になりますね！

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そうだね。あと我々アンドエンジニアの運営元はマイナビエージェントだから職務経歴書も気になるところ…実際にどんな感じの文章ができるのか試してみよう！


## AIで職務経歴書をつくってみた

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そうだなぁ…試しにサンプルキーワードに記載されている「エンジニア」「Python」「3年間」を入れてみようか。

~~ 『ELYZA Pencil』のキーワード入力画面。好きなキーワードを2～8個まで登録可能。 ~~

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3つキーワードを入れて…AI執筆スタート！

~~ わずか6秒前後で執筆完了。 ~~

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本当に秒ですね！？

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文章も自然だね。

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「金融業界向け」などのAIが付け加えた細かい単語は後から調整すればいいですね。そのまま使うというよりは、**自分専用のお手本が用意される**という感覚でしょうか？それだけでだいぶ効率に差が出ますよね。「これだ！」っていうお手本をネット検索で探そうとすると割と時間を使いますもん。

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痒いところに手が届く…。

## AIと人間の文章を比べてみよう

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AIと人間は戦う運命にあるんですよ。

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映画にありがちなこと言い出すじゃない。

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話を聞こうか。

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ルールは簡単！6つの共通キーワードを使って、AI代表：『ELYZA Pencil』と人間代表：私がそれぞれ職務経歴書を作成します。そして作者を伏せた状態で第三者に見せ、どちらがAIかを当ててもらいます！！

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AIがいかに人間に近づいているかという検証だね。映画で見た。

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今回、回答者として[マイナビエージェント](https://mynavi-agent.jp/)のキャリアアドバイザーさんにご協力いただきました。数多の職務経歴書を目にしてきたプロですね…緊張…！

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それでは早速！勝負！！

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共通キーワードは「システムエンジニア」「オープン系」「PHP」「DB設計」「Redis」「Memcache」です。

A.（なお作成）
```システムエンジニアとして、Web・オープン系のシステム開発に携わって参りました。
大規模なウェブサービスを担当したことによって最新の技術に触れる機会が多くなり、PHPによるプログラム、DB設計、Memcache・Redisなどを使った負荷分散、検索システムの構築、リッチコンテンツの開発など多岐に渡る業務に関わりました。```

B.（AI作成）
```私はこれまで、オープン系システムエンジニアとして、大手メーカーや官公庁の案件に従事してまいりました。
また、RedisやMemcacheなどの最新技術についても積極的に取り組んでいます。PHPやDB設計、データベース設計については豊富な経験があります。今後は、これまでに培った知識や経験を活かしつつ、さらに上流工程にチャレンジしたいと考えております。```

#### balloon matsu right
キャリアアドバイザーさんから回答を預かってるよ。

回答
```BがAIかなと思います。理由は「DB設計」と「データベース設計」が同じことを指しており、文章に違和感があったためです。```

#### balloon matsu right
言われてみれば確かに「DB設計」と「データベース設計」は同じだね。

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（言われるまで気付かなかったなんて言えない…）同じものなので本来並列して書くべき単語じゃないですけど、AIが「DB設計」と「データベース設計」は同系統の単語であると学習できているとも言えますね。

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共通キーワードは「プログラマ」「開発」「Java」「リーダー」「管理」「一般法人」です。

A.（なお作成）
```プログラマとして一般法人に向けたさまざまな業務システムの開発プロジェクトに携わって参りました。主な使用言語はJavaで、いくつかのプロジェクトでは開発リーダーを担い、工程管理やコスト管理を意識した開発業務を実践してきました。
また、教育担当として新卒・中途社員が作成したプログラムの品質チェックなども行って参りました。```

B.（AI作成）
```プログラマとして自ら設計、開発を担当した後、2007年からはリーダーとしてプログラマを管理。一般法人および個人顧客のシステム開発に従事してきました。Javaを用いた開発を得意としており、大規模なプロジェクトの管理、進行経験もあります。```

回答
```正直どちらも違和感はなかったのですが…どちらかと言えばBがAIっぽいでしょうか…？Aと比べるとやや箇条書きとなっているような印象を受けました。```

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おみごと！！ぎ、ぎりぎり

#### balloon matsu right
それほど『ELYZA Pencil』のAIの精度が高いということですね。キャリアアドバイザーさんもさすが！

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共通キーワードは「プロジェクトリーダー」「システム構築」「開発環境」「開発言語」「上流工程」「フレームワーク」です。

A.（AI作成）
```<プロジェクトリーダーとしての経験>
約3年間、金融業界でシステム開発に従事し、要件定義や設計、テスト、保守運用などを担当した後、2018年からはシステム構築の上流工程に携わっています。
プロジェクトリーダーとして、顧客やメンバーの管理、全体のスケジュール調整、開発言語の選定など幅広い業務を担当。メンバーへの適切な指示や顧客との調整により、システムの品質を維持しながら期日通り納品できています。```

B.（なお作成）
```入社後プログラマとして経験を積み、3年目からプロジェクトリーダーとしてチームを牽引して参りました。
プロジェクト発足にあたっての開発言語、フレームワーク、ミドルウェア等の選定を含めた開発環境整備の経験が豊富にあり、予算面や開発ターゲットなどシステム要件に応じて最適な開発環境を選定することができます。
また、担当案件ではチームを率いると同時に自身も上流工程担当として基本設計および実装工程を担当し、常にプロジェクトの状況把握および調整を行いました。```

回答
```BがAIだと思います。「自身も上流工程担当として基本設計および実装工程を担当し、常にプロジェクトの状況把握および調整を行いました。」の一文と、上流工程を担当しているという記載がある中で実装工程を担当している点に違和感がありました。```

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ううーん結果1-2ですけど、2問目のことを考えるとほぼ引き分けみたいなものですね？

#### balloon matsu right
ある意味1番「AIが人間に近づいている」結果かもね。ELYZAさんのAIとマイナビエージェントのキャリアアドバイザー、どちらも大変優秀という結果になったかと思います。

#### balloon nao left
AIと人間…争うのではなく共存の未来を歩んでいきたいですね。

#### balloon matsu right
映画の締めみたいなコメントだなぁ。

## 『ELYZA Pencil』について、もっと詳しく聞きたい！

AIの記事（16ページ目）