CONTENTS
こんな方にぜひ活用してみてほしい
どんなエキスパートでも必ず初心者からスタートしています。
・初心者向けにつくられいるので、どこからはじめればいいのか分からない方にピッタリ。
・自分で実際に調べると時間と手間暇が取られる部分が、ジャンル別でレジュメ形式でスマートに学べるので効率よく学習できます。
・「eラーニング」だから、通勤などの隙間時間で再学習ができるので、「エビングハウスの忘却曲線」でもわかるように記憶定着に有効です。
・あらゆるジャンルをポイント学習できるので、一通り学習すれば、就職時にもスキルとして理解していると有利になるはずです。
パソコンを操作を困難にしていること
結論からいうと、操作方法の習得方法だと思います。
・パソコン操作は、誰にでも聞けば、すぐにわかるものではありません。
・わからない操作方法を調べることも簡単ではありません。
・検索しても「SEO」などに特化した広告記事ばかりで結局のところ、ピンポイントすぐに見つけることも困難です。
・経験上自分がやりたい操作方法を習得する調べが一番のハードルになると思います
パソコンスキルを習得する順番は、青空のようなパズルイメージかもしれません。それは、ハッキリとわかる絵の部分や枠からは組み合わせていけますね。ヒントが多くありますから。でも青空部分や似たような色の部分というのは最後の方まで残る部分です。
操作できる部分から、自然に新しい操作が勝手にできるようになるわけでもありません。多少は操作範囲が広がる機会で多少は使えるようになる部分もありますが、頻繁に使用しない操作は記憶のかなたに飛んでいきます。全く使い方がわからない部分は使う想定範囲からはじめから除外されているので、なにやらあるのは知っていても使い方がわからないので、その部分はずっと操作がわからないままでしょう。
パソコン操作を覚えるには見ることが一番速い
・今回のオンラインスクールでは、操作方法を中心にした解説動画なので、リピート学習により記憶定着しやすくなります。
・学習内容は、主要なものを厳選して基本的な操作案内から、段階的に覚えていくことで今まで自分には困難だと思っていた操作が簡単にできるようになります。
・日常で使う「エクセル」「ワード」「パワーポイント」「メール」「ワンドライブ」なども1つずつ体系的に学べるようになっているので、すでにご存じの方も再学習や細部の習得がしやすくなるはずです。
サブスクリプション方式だから必要な部分だけ集中学習
・500講義以上も初心者向けに丁寧に操作方法が案内されているため、自分が必要な部分だけ集中して学習できます。
収益化できるまでのレベルに引き上げてくれる内容構成
・これからますますインターネットを活用した時代になり、個別でブログやアフィリエイト、動画配信など、いろんなコンテンツで副業や本業にすることができる時代になります。
・インターネットの世界は、広告収入サイクルが構築された仕組みの世界であり、この運営方法はこれからも変わることはないでしょう。
無料で試せる今がチャンス
2030年にはITエンジニアが最大79万人不足するという事態に備えて人材育成政策すでにはじまっています
・どんどん押し寄せている「ITエンジニア」育成からの「AI産業」へ
もうそこまできている2030年問題回避
・これから先端AIを発展さすために2030年に想定される人材不足を補う取組がはじまっているからです。
・政府も近年「サイバーセキュリティー政策(経済産業省)」を本気で構築することをはじめています
・時代の発展と共に国は、将来性のある分野に注力してきました。ITエンジニア人材育成は確実に1つの解決しなければならない課題として扱われているようです。
EBPM(エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキング。証拠に基づく政策立案)とは
#EBPM (Evidence Based Policy Makingの略)
・政策の企画をその場限りのエピソードに頼るのではなく、政策目的を明確化したうえで合理的根拠(エビデンス)に基づくものとすることとされています。
・政策効果の測定に重要な関連を持つ情報や統計等のデータを活用したEBPMの推進は、政策の有効性を高め、国民の行政への信頼確保に資するものとされているようです。
・内閣府では、EBPMを推進するべく、様々な取組を進めているようです。
(内閣府におけるEBPMへの取組より引用)
これから、膨大に蓄積されている資料を「EBPM化」にするためにも、デジタル化にしてスピディーに機能さすためには、ITエンジニアというのはなくてはならない職業の1つになってくるはずです。
政府もデジタル化に向けた過渡期でもあることが分かっていますが、短兵急にはいかないようです。どのように解決していくべきか模索検討しながらも確実に先端AIを活用することになる未来に先駆けて取り組んでいるに違いありません。
アイデンティティをスキルによって拡張できる時代に
・自分のもやもやした「#アイデンティティ」を「カタチ」に変えれる「#スキル」を身に着けて、それを「#ツール」にして、世の中に発信することが当たり前の時代になる
・世の中にある仕組みに対しての不満や、自分の中にいろんな思いがある方は、その内なるアイデンティティを「カタチ」にして世の中に発信できるパソコンのスキルは、その発信手段として強力な「スキル」や「ツール」になるはずです。
・昭和中期以降に日本文学を活用して強く想い描いた思想を文字で発信して牽引してきた数々の著名人の時代があったように、これからは強い想いを「カタチ」にして発信することができるとしたら、パソコンスキルが、アイデンティティツールになるに違いありません。
お金を稼ぎたい職種選択の先に何を見据えていますか
もし過去の自分に重ねて今目先のお金を稼ぎたいと思っている方へ伝えれることがあるとしたなら、確認したいことがあります。
・稼いだお金を確実に増やす使い方を考えていますか?
・お金を稼ぐと同時に歳をとるという計算ができていますか?
・そのお金を糧にさらなる稼げる仕組みを構築しようと考えられていますか?
・稼ぐ目的の先にお金を活かす何か目標がありますか?
・お金を稼ぐやり方は積み上がるスキルになりそうですか?
・自分のやりたいことにつながりますか?
・稼ぐためのトークスキルは将来永続的に活かせると思いますか?
・お金を物欲に使うこともモチベーションアップになると思いますが、将来の自分のスキルアップにお金を使う計画はありますか?
・確実に稼げるようなスキルアップをした後に物欲に使うのはどうですか。スキルアップを優先するという順番を先にするだけで、習熟度として積み上がるスキルの蓄積時間を最大限に活かせると思いませんか?
パソコンスキルから広がる無限の可能性
・スキルを身に着けたお金の稼ぎ方として、医者、弁護士など、他に何個職種や職業を書き出せますか?その中で自分でもできそうな現実的な職業はありますか?
・もし、やりたいことがないなら「パソコンスキル」について見直してみませんか?
「パソコンスキル」があれば、想いやアイデアや閃きをスピーディに「カタチ」にできるのです。
そして、それはインターネットを通して多くの人にアイデンティティを発信する強力なツールになるはずです。
2020年より小学校でプログラミング教育が必修化されています
・文部科学省でも、小学校のプログラミングの手引きが発表されています。
・すでに「2022年度4月での全国学力テスト」では、小学6年生の算数で、プログラミングを題材とした問題が初めて登場しているようです。
(文部科学省より参考)
厚生労働省とは
「国民生活の保障・向上」と「経済の発展」を目指すために、社会福祉、社会保障、公衆衛生の向上・増進と、働く環境の整備、職業の安定・人材の育成を総合的・一体的に推進します。 また、少子高齢化、男女共同参画、経済構造の変化などに対応し、社会保障政策と労働政策を一体的に推進します。
(厚生労働省より引用)
経済産業省とは
「国内経済と産業」の強化・発展の促進。「経済産業」、「対外経済」、「ものづくり、流通、サービス」、「中小企業、地域産業」の活性化、「エネルギー・環境」、「安心・安全」など
(経済産業省より引用・参考)
プログラミングスクールは、今や多岐にわたる分野が構築されています
厚生労働省の専門的実践教育訓練給付金とは
・中長期的なキャリア形成を支援するため、2014年(平成26年)10月から拡充された教育訓練給付金です。 専門的・実践的な訓練が対象となるため、給付率は一般教育訓練給付よりも高く、訓練の受講を修了・資格取得等をし、修了から1年以内に就職に結びついた場合は、追加の支給も受けられます。
(政府広報オンラインより引用)
・現在プログラミングスクールでは、給付金の手続きも積極的に導入しはじめ、対象者には支給されています。まずは、プログラミングスクールを利用するにあたって「給付金を受けれる対象になるかどうか」も事前に確認しておく必要もあります。
先端AIエンジニアになれるように今から目指せば、未経験スタートでも2030年には仕事に携われるようになるかもしれません
・「先端AIエンジニア」になるまでには、「ITエンジニア」になりプログラミングスキルを身に着けることは、ほんのはじまりにすぎないようです。
・「先端AIエンジニア」になるには、現在ある「AIのソリューション」を解決できる能力も身に着けねばなりません。例えば、
「データラングリング」
「特徴エンジニアリング」
「モデルコンパイリング」
「アルゴリズム設計」
「分散学習」
「デバッグ」
「リソースプロビジョニング」
「ハードウェア管理」
「障害復旧」
などなど、「先端AI」は、あげればきりがないくらいのシステム構成や管理や仕組みの理解が必要とされるようです。
まずは「ITエンジニア」を目指していくとして上記の意味あいが全くわからなかった自分が、数年後すぐに理解できる自分になっていたとしたとして、スラスラと解説している自分になっているとしたら少しワクワクしませんか。
AIを使えるようになるには、
・「AI」を活用できるようになるまでには、膨大な作業を行うAIエンジニア、ITエンジニア、それに伴ういろんなエンジニアの方々の連携が1つになってやっと到達できるとされています。
「データサイエンティストの雇用」
「機会学習エンジニアの雇用」
「シムテムエンジニアの雇用」
「非対応のオープソースの使用」
「カスタムインフラの管理」
「生データの解析」
「長い開発期間」
「失敗に対するリスク管理」
・現在ある「AI」と言ってもまだまだ企業に簡単に導入できる費用ではないそうですし、その企業に合うようにカスタイズが簡単にできるものでもないようです。
(2018年 PETUUM CEO Eric Xingより引用・参考)
今から10年後、20年後にはIT関連産業における年代別人材構成の平準化を目指しています。今から始めれば日本の未来を担う先端AIの仕事にも関わっているかもしれません。
・未来のことを自分だけのために、真剣にもっと考えてみませんか?
・今時点で、「やりたいことがない」、「やりたい職種がない」なら、未来予測が明確にされているITエンジニアの世界に飛び込んでみる準備期間にしませんか。
・もし仮にあいまいなまま職業選択をした場合、その職業選択の先は自分にとって有益になりそうですか。
・ITエンジニアの方向性を選択した場合、物心がついた時にはITエンジニアスキルがアイデンティティツールになっていて、それを活かせる何かを思いつくかもしれません。スキルとはそういうものです。何かを思いついても「カタチ」にするスキルがなければ、無力感と過ごした時間を後悔するだけかもしれません。
・気づかなかったことは仕方ありません。しかし、今この記事を読んでいる自分が少しでもITエンジニアの必要性が認識ができたなら、貪欲に見識やパソコンスキルを高めてみる機会にしてみるのも「何かの気づき」になるかもしれません。
膨大な情報の蓄積データはすでにAIによって、データマイニングされ活用されています
すでにあるものとして
・画像ノイズを除去したり、数億人の画像データを蓄積(元データなしで復元)
・人間が解読できない未読解の古文書の解読
・人間と同様の翻訳や発音
・皮膚ガンの発見率95%(皮膚科医平均87%)
・生存予測(24時間以内)95%(従来モデルの10%増加)
・脳腫瘍診断制度83%(専門医平均63%)
・米シカゴ市警(発砲事件を過去データより算出して事前パトロールにより最大29%減少)
(SoftBank World2018基調講演より引用)
もし、先端AIが常時実現的に稼働するようになった場合、膨大なBIGデータを精査して瞬時にデータマイニングされ適切な解答を導き出してくれるようになります。そんな人間の担い手となる先端AIに関わっている自分がいるとしたら少しモチベーションアップになりませんか。
経済産業省は2019年に、「IT 人材需給に関する調査」を発表し、今のままだと最大79万人近く人手不足なることを予測して、問題解決に早期に取組みはじめました
「産学官連携」も、それぞれが強化目標を掲げて活動がもう始まっています。
先端IT人材の需要に伴う、人員配置の構成
・「従来型IT型人材」から、「先端IT人材」へのスキル転換
・AIを実現する数理モデル(AIモデル)を構築する人材(AIサイエンティスト)の育成には、「博士号を有する」など、高度で専門的な学術素養も育成できるインフラ整備も同時進行しなければならないとされている。
・ソフトウェア開発や実装を担う人材(AIエンジニア)には、AIモデルやその背景となる技術的な概念を理解した上で、そのモデルをソフトウェアやシステムとして実装する能力や、既存のAI機能を搭載した新たな開発が求められるとされています。
・AI活用やビジネス企画を担う人材(AIプランナー)に関しては、その育成方法が確立しているわけではないので、AI促進牽引を担う人材育成方法など早急に検討していく課題もでてきているようです。
2030年時点でのIT人材需要供給の差は16万~79万人と想定
・需要が供給を上回る予測想定がすでに分かっている(最大79万人の不足)ので、その差を埋めるべく産学官連携は今後ますます盛んに連携していかなければならないと想定されているようです。
企業内育成・確保の強化
・高度なAI人材に関しては、大学等の専門教育を拡充していくことが有効であると考えられている
・企業では、AIの実装を担う人材(AIエンジニア)やAIの活用を牽引する人材(AIプランナー)の育成を図る必要があるようです。
・AIの浸透がもっと進めば、AI活用のアプリケーションを提供する人材に加え、活用する人材(AIユーザー)も必要になり、AIの活用能力を高めるための教育・育成機会が必要となるとされているようです。
AI活用人材の育成
・今回の試算では、AI活用が一般化される中で、多くの人材にAIツールの活用能力に加え、AI活用のリテラシーや、その基本となる情報活用に関するリテラシーも向上してくことが求められているそうです。※リテラシー(読解記述力:適切に理解・解釈・分析をして改めて記述・表現する能力)
・AI活用に関する教育機会をもっと充実していくためのインフラ整備も同時進行で必要となると想定されているようです。
・産業界では、AI活用への教育機会はもちろんのこと、AI以外の分野にもAI教育を盛り込んだ教育システム構築も必要となり、全体的な情報共有と向上を目指していかねばならないとしているようです。
(引用と参考:経済産業省委託事業の調査報告書)
平成 30 年度我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備
(IT 人材等育成支援のための調査分析事業)
- IT 人材需給に関する調査 -
調査報告書
2019 年 3 月
みずほ情報総研株式会社
(20230224)