機械学習システムやAIチャットシステム、分析システムを活用した開発案件がメインとなります。
人工知能が採用されている業種/業界
巨大なデータを持つ業界や多くの顧客に接客する業界が人工知能に注目しています。多いのはWEBサイトでAIによるチャットを望む販売系です。他にも画像認識や音声認識、メール解析など業務コスト削減を目的とした企業が多いです。
人的コストの削減は企業がもっとも注目しているところです。人工知能を賢く活用することで人的リソースを有効に利用でき、素早い対応と低コストの両方が実現しやすくなります。特に単純な作業でも人工知能が業務の一部を受け持てば、24時間365日稼働することが可能です。人間よりも素早く処理でき、電気さえあれば働ける人工知能ならではの特権とも言えるでしょう。
人工知能案件の今後最近では人工知能を利用したチャットシステムや分析案件が増えてきています。開発も徐々に多くなり、精度が増していく傾向となります。人が行う一部の行動の代わりになりえる人工知能なので利便性は高いでしょう。肉体労働以外のほぼ全てのジャンルで対応可能になる可能性もあります。つまり、人工知能案件は今後のトレンドになる可能性が高いです。幅広い業界から安定した案件を掴みとるのであれば人工知能案件を経験した方がいいでしょう。
人工知能の技術を活かす人工知能技術の中でも特に注目したいのがDeepLearningでしょう。簡単にDeepLearningについて説明すると、人間が学習をして知識や経験を得ることと同様の動きを機械ができることを指します。現段階では精度の部分でまだまだかもしれませんが、量子コンピューターなど通常のコンピューターよりも処理速度が速い機械が出てくると爆発的にDeepLearningの質が上がるでしょう。言語としてはPythonやJavascript、Rubyなどの募集が目につきます。特にPythonは用意されているライブラリに人工知能のライブラリが用意されていることに注目です。Python技術者は人工知能案件に着目するといいでしょう。
人工知能案件の単価単価の平均は月60万円前後となります。キャリアによっては140万円近くの案件もあるので、注目すべき案件と言えるでしょう。
人工知能（Artificial Intelligence）とは人間の知能能力をコンピュータ上で実現するソフトウェア・コンピュータシステムで、言語の理解や推論や問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術のことです。
人工知能の種類第二次人工知能ブームでは人工知能は機械学習と呼ばれました。
・エキスパートシステム
推論機能を適用したシステム。大量の基地情報を処理し、それらに基づいた結論を提供することが出来る。
・事例ベース推論（CBR）
過去の事例をベースに部分修正を加えて試行をしその結果とその事例を記憶する。
・ニューラルネットワーク
パターン認識力を持つシステム。
・ファジー制御
厳密な数値で機械を制御するのではなくファジー理論に基づいた柔軟な判断や推論で機械を制御するシステム。
1956年にダートマス会議にてジョン・マッカーシーによって初めて人間のように考える機械を「人工知能」と命名されました。
第一次AIブームは1950年代後半～1960年代、このときは「推論」や「探索」と呼ばれる技術によってパズルや簡単なゲームなどの明確なルールが存在する問題に対して高い性能を発揮し人工知能に大きな期待が寄せられました。
しかし複雑な問題が解けないと性能に限界が見えるとブームは下となります。
第二次AIブームは1980年代、このときは人工知能に「知識」をルールとして教え問題を解決させようとする「エキスパートシステム」の研究が進展しました。
しかし膨大な「一般常識」の膨大な知識を記述しなければならないことや例外があった場合の処理、矛盾したルールには対応出来なかったため再びブームは下火を迎えます。
第三次AIブームは2000年代から現在に至るまで続いています。
時を経て人工知能の予測や推論の精度を上げており、更に「ディープランニング（深層学習）」という技術を活用することで学習データを自動的に抽出、精度を向上させることを可能としました。