数学の重要性-従来型ITから先端ITへ

ITの市場構造は従来型ITから先端ITに変わりこれからの社会では数学が重要な要素になります。

平成31年3月の経済産業省情報技術利用促進課の資料(以下)より、
IT人材の需要と供給に関する調査を見ると

シミュレーションから求めた表4と図については様々な条件が付されています。
その条件の一部を抜粋しています。
定義:
従来型ITシステムの受託開発、保守・運用サービス等に関する市場を従来型IT市場と定義しています。
IoT及びAIを活用したITサービスの市場を先端IT市場と定義しています。
Reスキル率:従来型IT人材から先端IT人材への転換をReスキルと定義し、(x-1)年に従来型IT人材であった人材で、x年に先端IT人材に転換した人材数/(x-1)年の従来型IT人材数をReスキル率と定義しています。
<Reスキル率のパターン>
条件:IT人材の転換が
① 市場の構造変化に対応できる場合 :平均3.8%/年(約2-6%)
② 市場の構造変化にあまり対応できない場合:2%/年
③ 市場の構造変化に対応できない場合 :1%/年

(試算結果)
IT市場の需要の伸びを約2.7%(中位シナリオ)、労働生産性を0.7%とした場合の2030年における従来型IT人材と先端IT人材の需給ギャップは以下のとおりとなる。

以上は経済産業省情報技術利用促進課の資料より

表4と図から市場構造が従来型ITから先端ITに変わっていくのがわかります。それとともに、人材の従来型ITから先端ITへの転向はREスキルを求められるようになります。
このREスキルとは経産省が定めている「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」の略称です。2019年1月17日 9社(13講座)が認定されています。
内容はデータサイエンスからセキュリティおよび車で必要になる制御システムのモデルベース開発(MBD)など高度な能力が必要とされる分野です。
強いていうなら、ベースは数学です。解析、線形代数、確率・統計をベースにした機械学習や自然言語処理、画像解析などとともにそれぞれの分野に精通した深い専門知識が求められます。

これだけの知識を習得するには一朝一夕ではままなりません。
私たちが採用に苦労するのは大学でもこの分野を専攻した学生数が限られることと、統計をはじめとする数学は、教養課程で学んでもその後計量経済や物理、生物、化学、農学、医学にみられる理論を学んでそれを実践で使うような分野に進まない限り、おろそかにされてきたところに問題があります。
それをカバーする意味で「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」の体制ができているのですが、これだけで従来型ITから先端ITに人が転向するには厳しいものがあります。しかしながら、市場構造は否応なしに先端ITへ変わっていくのです。

これからのITでは、数理系の学問がとても必要になります。
弊社では入社しますと、コンピュータスキルとともに統計の基礎知識や機械学習などを教育研修プログラムに採り入れていますが数学的基礎知識は学生時代に身につけておいてほしいと思っています。

消費税軽減税率対策補助金に関する広報のご案内

6月5日(水)、経済産業省中小企業庁及び独立行政法人中小企業基盤整備機構より、軽減税率対策改修や導入の必要性と支援策(軽減税率対策補助金)に関する広報(テレビ、ラジオ、新聞、週刊誌などの媒体によるご案内)を抜本的に強化する旨の文書が発出されましたので、ご案内いたします。

株式会社アイティーシーは経済産業省中小企業庁及び独立行政法人中小企業基盤整備機構のC型指定事業者認定企業です。

消費税軽減税率に関する広報

ITCは業務系IT企業とどこか違う?

もちろん、弊社も業務系のソフトウェアの開発を行っている企業です。
しかし、一般的なIT企業とどこかが違います。

家計と企業と政府(国や地方公共団体)の三つの経済主体が、相互に財やサービスを取引する経済循環において大規模なものから簡単なものまで、様々なソフトウェアが存在します。

その中で弊社が扱っている業務系ソフトウェアについて考えてみます。(ここでは、国や地方公共団体のシステムは除いて考えます。)
業務系システムと称する、企業の基幹システム(生産、分析、在庫、販売、財務、人事、総務)や情報系システムは業種により内容が全く異なります。

職種には製造(様々な製造業があります)、土木、金融、証券、生保、電力、交通・航空・・・など様々あります。
そのような職種のソフトウェアを開発し構築するには、規模の大小にかかわらず、分析、設計、製造、テスト、稼働といった工程を経ます。
この中で分析や概要設計の部分で要件(開発するソフトウェアに必要な機能や性能)を決めなければなりませんが、一般的におおまかな部分は発注企業側の業務に長けた人材がその大部分を担当しています。

当社はIT企業(受注側)でありながら業務の内容に深く入り込んで専門知識(業務とIT技術)を身につけ、分析や要件定義といった部分にウェイトを置いて業務をおこなっています。

データ活用
当社は、IT技術だけでなく、データを扱うノウハウを所有して実践している所に特徴があります。

ITCの技術、IT、データ分析技術、人工知能技術によるデータ活用

多くのデータを扱いデータを活用することによって、企業や人々の日常の行動の中に見られる特徴を見つけ出し、解(ソリューション)に繋げることを行っています。
習得したIT技術の上に、データ分析技術や人工知能技術を採り入れてAIアルゴリズム製品化をマーケティング分野や労務管理分野で行っています。

データは目的に応じて収集、変換、分析、特徴抽出、検証などの膨大な作業が発生します。やり直しも必要になりコストと時間を要します。
そのために企画力や思考力が求められます。
また、この分野の技術力として、数学(解析、線形代数、確率・統計)、自然言語処理、機械学習・深層学習(ディープラーニング)といった数学分野の知識が必要になってきます。

最近ではこれらの知識がなくてもライブラリーが整ってきましたので、開発は出来ますが、ブラックボックスでは結果が正しいのか、行き詰まった時にどうすれば良いのか、ライブラリーが何をやっているのか、ライブラリーにバグがあっても見当もつかないはずです。やはり数学分野の知識は必須です。
さらに、企画工程においては、マーケティングであれば経済や法律の知識を必要とします。

ITCの要素技術
ITCは IT+データ分析+人工知能の3つの要素技術で社会に貢献しています。

未来に向かって喜びをかみしめるため、学ぶ喜びと考える楽しみと成長する幸せを私たちと実感しませんか。

人工知能とは?What’s AI

人工知能の歴史は古く、1947年にA.M.Turingがロンドン数学学会の講義で、現在の人工知能の概念を提唱しています。
以来様々な変遷を経て今日に至っている歴史も掲載されています。

また、人工知能を知りたい方向けに、専門的な知識がなくても読める記事から、専門分野に関する論文まで幅広く掲載されています。

人工知能とは?What’s AI(社)人工知能学会(Jsai)

ITC のリンク集にも掲載しています。
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