AI/MLスキルへの需要が高まっている

デジタルスキルギャップは続いており、世界中の企業や業界で進行するデジタルトランスフォーメーションに備えられていない労働者が増えています。現在、特に人工知能（AI）分野での不足が深刻で、OpenAIのGPT-3やChatGPTの普及により拍車がかかっています。分析会社SASの最近の調査では、意思決定者の63%がAIと機械学習（ML）で最大のスキル不足を感じていることがわかりました。

GPT-3とChatGPTのリリース、そしてGoogleやMetaなどによる類似プロジェクトのニュースは、自然言語処理（NLP）をAI研究の最前線に押し上げました。NLPは機械がテキストや話し言葉の意味を理解するのを助ける技術です。ChatGPTの知名度はNLPと深層学習への関心を高め、新しい生成系AIツールがさまざまなビジネスアプリケーションに登場するにつれて、その関心はさらに高まるでしょう。

AIとMLツールの可能性への高まる関心は、O'Reillyの最近の「Technology Trends for 2023」レポートに表れています。このレポートは、O'Reillyのオンライン学習プラットフォームの280万人のユーザーが最も求める技術トピックを調査し、ユーザーが日々学んでいるプラットフォームを分析することで、来年を形作る可能性のある技術とビジネス環境のトレンドを特定しています。

これらのトレンドは、特に多くの組織が従業員の再教育とスキルアップに注力し、トレンドに対応できるようにしている中で重要です。SASの調査では、意思決定者の75%がスキルギャップを埋める最善の方法としてスタッフのトレーニングとスキルアップを挙げています。ローコード/ノーコードツールの利用が増えるにつれ、トレーニングの重要性はさらに高まるでしょう。

出典：O'Reilly Mediaの「Technology Trends for 2023」レポート

O'Reillyが実施したさらなる調査では、開発者が新しいツールを扱う際の最大の課題はトレーニング（34%）であり、次いで使いやすさ（12%）であることがわかりました。これらのツールはAIベースであることが増えていますが、必ずしも簡単ではありません。使用には分析的思考、テスト、デバッグなどのスキルが必要です。

自然言語処理が主役に

ChatGPTの影響の明確な兆候は、O'ReillyユーザーのNLPへの関心に表れています。NLPは前年比42%増と最も高い成長を示し、深層学習が23%増で続きました。NLPは自動チャットサーバーからコード生成、ライティングツールまで多くの用途があるため、この関心は驚くことではありません。開発者はまた、NLPを推進するAIモデルであるトランスフォーマーに関連するコンテンツをますます検索するようになり、GPT-3とChatGPTの影響をさらに反映しています。これらの提供物の可能性が高まり、新しいプロジェクトが登場するにつれて、NLPと深層学習への関心はさらに高まるでしょう。

チャットボットはNLPと深層学習への関心の高まりの「犠牲者」となっています。その使用量は前年比5.8%減少しました。この結果は最初は直感に反するように見えますが、GPT-3のリリースの画期的な影響を考慮すると、それ以前のすべてを時代遅れにしたため、理にかなっています。

ChatGPTの将来は、それとその関連製品がどのように商業化されるかにかかっています。有料サービスになるにつれて、MicrosoftやGoogleが独自のチャットベースの検索ツールに向けた措置を講じる中で、その行方が決まります。

AIとMLのツールが注目を集める

開発者と研究者は、比較的古いが積極的にメンテナンスされているツールであり、最も人気のあるライブラリでもあるScikit-learnへの関心を示し続けています。その使用量は前年比4.7%増加しました。

出典：O'Reilly Mediaの「Technology Trends for 2023」レポート

PyTorchとTensorFlowの全体的な使用量はScikit-learnとほぼ同等（PyTorchがわずかにリード）ですが、この2つは異なる方向に向かう可能性があります。PyTorchは現在勢いがあり、20%増加しているのに対し、TensorFlowは4.8%減少しました。一方、TensorFlowを使用するフロントエンドライブラリのKerasは40%減少しました。しかし、本当の勝者はChatGPT、Bard、およびその他の言語モデルのパブリックプログラミングAPIになるでしょう。これらのAPIはすでに新世代のAI駆動アプリケーションを生み出しています。

もう一つの注目すべき動きは、MLOpsへの関心の低下です。その使用量は4%減少しました。MLOpsはMLモデルを本番環境に導入し、その後メンテナンスと監視を行うプロセスを効率化することに焦点を当てています。これはAIおよびMLアプリケーションを他のITアプリケーションのデプロイに統合する重要な役割を果たすように思われます。

しかし、MLOpsは現時点ではまだ未成熟であり、バージョン管理、テスト、デプロイツールが必要です。DevOpsチームはソフトウェアをより効率的にテスト、コード化、リリース、監視できる必要がありますが、これらの問題が対処され始めたばかりであるため、プロセスは段階的になると予想されます。

データエンジニアリングが価値を示す

AIへの関心の高まりは、テクノロジープロフェッショナルの心の中でデータのカテゴリー（AIを含む広範なトピックを含む）が依然として非常に重要であることを覆い隠すものではありません。データエンジニアリングは、大規模なデータの保存と配信を扱い、圧倒的に支配的なトピックであり、前年比35%増加しました。データエンジニアリングには、データのクラウドへの移行、データ取得とアプリケーションソフトウェアへのデータ配信のためのパイプライン構築、異なる組織でのデータサイロによって引き起こされる問題の解決などが含まれます。これらすべてにより、企業はデータのユーザビリティを最適化できるようになります。これは多くの組織にとって重要な取り組みであり、関心の急増は驚くことではありません。

実際、AIはデータエンジニアリングなしには実現しません。GPT-4のようなものを構築するために必要なデータエンジニアリングは信じられないほどですが、さらに小さなプロジェクトでも、組織のデータを統合し、AIのトレーニングに有用にするために重要なデータエンジニアリングが必要です。

出典：O'Reilly Mediaの「Technology Trends for 2023」レポート

クラウドスキルの需要が高い

クラウドコンピューティングは成長を続けており、組織はクラウド専門家の採用を優先しています。Indeedの2021年の求人データによると、100万件あたりのクラウドコンピューティング求人の割合は2018年から2021年にかけて42%増加しました。ある程度のクラウド経験はソフトウェア開発者やエンジニアの基本要件となっているようです。

AWSは依然として最も人気のあるクラウドであり、Microsoft AzureとGoogle Cloudがそれに続きます。これら3社でクラウドプラットフォームコンテンツ使用量の97%を占めています。不可解なのは、3社すべての使用量がわずかに減少していることです（おそらく有意ではない）。AWSは3.8%、Azureは7.5%、Google Cloudは2.1%減少しました。クラウド認定も同様のパターンで、AWSが最も減少し、次いでAzure、Google Cloudとなり、それぞれ前年比で減少しました。

特定のクラウドプロバイダーに関するコンテンツ使用量は減少しましたが、他のクラウドコンピューティングトピックへの関心は高まりました。最も人気があったのは、クラウド移行（45%増）、クラウドサービスモデル（41%増）、ハイブリッドクラウド（28%増）でした。これらの結果は、組織のクラウド成熟度の高まりを示している可能性があります。初期導入段階を過ぎると、組織は個々のクラウドに注目するのではなく、大規模なクラウド移行などのハイレベルな問題に焦点を当てるようになるでしょう。「クラウドの回帰」の話はありますが、クラウドへの関心が依然として高まっていることは明らかです。当社の「Technology Trends for 2023」レポートでは、Linuxは参入障壁であると述べました。近い将来、クラウドコンピューティングは参入障壁になるでしょう（すでになっているかもしれません）。

長期的な成功に向けた企業の体制

O'Reillyプラットフォームから得られた使用データは、テクノロジーツールの人気の高まりまたは低下を明確に示しています。重要なトレンドの兆候があります。まったく新しいものもあれば、数年前に始まったトレンドの継続もあります。これらのトレンドに注目することで、ビジネスリーダーは優位性を得て、会社に最も影響を与える分野で従業員の再教育とスキルアップに取り組みながら、今後1年およびそれ以降の成功に向けて準備を整えることができます。

著者について：Mike LoukidesはO'Reilly Mediaの新興テクノロジーコンテンツ担当副社長です。彼はWindowsプログラミングに関係しない技術分野の多くの高く評価されている本を編集してきました。特にプログラミング言語、Unix（および今日Unixと呼ばれるもの）、システムおよびネットワーク管理に興味を持っています。彼は『System Performance Tuning』の著者であり、『Unix Power Tools』と『Ethics and Data Science』の共著者です。最近では、データと人工知能、倫理、プログラミングの未来、その他興味深いトピックについて執筆しています。また、ピアニスト、アマチュア無線家、バードウォッチャーでもあります。MikeにはTwitter @mikeloukidesおよびLinkedInで連絡できます。

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