本書はこれから、どの業界でも重要性が増すデータ×AI人材として市場価値を高めていくための指南書である。以下では各章のエッセンスを概説する。

第一部では、産業別にデータ×AIの活用状況を俯瞰し、その後、データサイエンス手法やデータ活用基盤、データ分析・活用の方法を俯瞰する。

第二部では、機械学習システム構築プロジェクト、データ分析プロジェクト、データ可視化・BI構築プロジェクトといった各種データ×AIプロジェクトについて、目的・成果物・流れ・関連する職種が解説されている。この章を読めば、初学者でも、データ分析プロジェクトの立ち上げ～効果検証まで一連の流れが理解できる。

第三部からはいよいよ、データ×AI人材になるためのロードマップが紹介される。この部はデータ×AI業界へのキャリアチェンジ、転職を目指す方必見である。この書籍が他のデータサイエンスのキャリア関係書籍と一線を画す点はこの第三部にある。この章では、転職を有利に進めるためのポートフォリオ作成の重要性に加え、具体的なポートフォリオ作成方法や、次のように分野ごとの具体的な例示が示されている。それぞれの方法を参考にすることで、初学者でも本格的なポートフォリオを作成することができる。

①機械学習モデルの作成
②機械学習モデルを利用するためのWebAPIの開発
③ダッシュボードの開発
④データパイプラインの構築
⑤分析レポートの作成

第三部の最終章では、10年というスパンで、キャリア設計のヒントが記載されている。
・希少性の高いスキルとは何か？
・代替されにくい技術・スキルとは何か？
・成長する技術をどう見極めるか？

これらの問いを第一線のデータサイエンティストとしての筆者の目線から考察している。キャリア設計に絶対の正解はないが、あなたがデータ×AI人材として、これからのキャリアを考える有益なヒントになること間違いなし！

■第1部 データ×AI業界の全体像
第1章 データ×AIによる社会の変革
第2章 データ×AI活用に関する基礎知識

■第2部 データ×AIプロジェクトの全体像と各職種の果たす役割
第3章 データ×AIプロジェクトの種類と概要
第4章 機械学習システム構築プロジェクト
第5章 データ分析プロジェクト
第6章 データ可視化・BI構築プロジェクト

■第3部 データ×AI人材になるために必要なこと
第7章 データ×AI人材になるためのロードマップ
第8章 データ×AI人材としての転職を決めるポートフォリオ(概要編)
第9章 データ×AI人材としての転職を決めるポートフォリオ(作成編)
第10章 10年後を見据えたキャリア設計

・シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成

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