ホシザキ並みの食洗機について

横から失礼します。
IT業界で20年以上、現在は事業会社でDX推進に携わっています。この一連のやり取りを読んでいて、どうも違和感があります。

率直に申し上げると、TOEICを一度も受けたことがない人たちが、「TOEIC800点なんて今どき評価されない」と延々議論しているような光景に見えてしまったのです。

DSもAI Engineeringも、AI Nativeも、それぞれ役割が違います。しかし、皆さんは実際にどのレベルまで到達された上で議論されているのでしょうか？
最初の主婦の方は良いとしても例えば、

・MDASH応用基礎修了
・統計検定2級、準1級、1級
・G検定
・E資格
・AWS Machine Learning Specialty
・Azure AI Engineer
・Google Professional Machine Learning Engineer

このあたりはお持ちなのでしょうか？
あるいは実務でLLMを組み込んだシステムを設計・運用された経験がおありなのでしょうか。

失礼ながら、その部分が見えないまま、DSはこうあるべき、企業はこう評価すると断言されても、かなり抽象論に聞こえてしまいます。

ちなみに私は統計検定準1級、G検定、Azure AI Engineerを保有し、生成AI案件にも現在進行形で携わっていますが、それでもAIの変化は速く、半年経てば前提が変わる世界だと痛感しています。

だからこそ、DSが基礎であることは誰も否定などしないでしょうし、してもいないでしょう。

現実、かなり前から現場では既に、その基礎を前提として何を実装できるのか？という競争になっています。

その意味では、先ほどの「企業ではDSという言葉を以前ほど前面に出さなくなった」という書き込みに、私は違和感を感じません。

まずは、ご自身がどのレベルの学習・資格・実務経験を前提に語っておられるのかを示された方が、議論としては建設的ではないでしょうか。

このままでは空論の応酬にしか見えません。ぜひ、ご自身の保有資格や実務経験を明示した上でお話しいただけませんか。

スコアを聞いたり、資格番号や取得年月日を問い詰めたいわけではありません。議論の前提を確認したいだけです。　

英語教育を話し合うのに、必ずしも全員が英語を流暢に話せる必要はないですよね。

しかし、DSやAIのような専門領域では、語る側のリテラシーや実務経験、あるいは一定の客観的な到達度が分からないまま断定的な話を始めると、現実から乖離しがちです。

横から失礼します。
IT業界で20年以上、現在は事業会社でDX推進に携わっています。この一連のやり取りを読んでいて、どうも違和感があります。

率直に申し上げると、TOEICを一度も受けたことがない人たちが、「TOEIC800点なんて今どき評価されない」と延々議論しているような光景に見えてしまったのです。

DSもAI Engineeringも、AI Nativeも、それぞれ役割が違います。しかし、皆さんは実際にどのレベルまで到達された上で議論されているのでしょうか？
最初の主婦の方は良いとしても例えば、

・MDASH応用基礎修了
・統計検定2級、準1級、1級
・G検定
・E資格
・AWS Machine Learning Specialty
・Azure AI Engineer
・Google Professional Machine Learning Engineer

このあたりはお持ちなのでしょうか？
あるいは実務でLLMを組み込んだシステムを設計・運用された経験がおありなのでしょうか。

失礼ながら、その部分が見えないまま、DSはこうあるべき、企業はこう評価すると断言されても、かなり抽象論に聞こえてしまいます。

ちなみに私は統計検定準1級、G検定、Azure AI Engineerを保有し、生成AI案件にも現在進行形で携わっていますが、それでもAIの変化は速く、半年経てば前提が変わる世界だと痛感しています。

だからこそ、DSが基礎であることは誰も否定などしないでしょうし、してもいないでしょう。

現実、かなり前から現場では既に、その基礎を前提として何を実装できるのか？という競争になっています。

その意味では、先ほどの「企業ではDSという言葉を以前ほど前面に出さなくなった」という書き込みに、私は違和感を感じません。

まずは、ご自身がどのレベルの学習・資格・実務経験を前提に語っておられるのかを示された方が、議論としては建設的ではないでしょうか。

このままでは空論の応酬にしか見えません。ぜひ、ご自身の保有資格や実務経験を明示した上でお話しいただけませんか。

スコアを聞いたり、資格番号や取得年月日を問い詰めたいわけではありません。議論の前提を確認したいだけです。　

英語教育を話し合うのに、必ずしも全員が英語を流暢に話せる必要はないですよね。

しかし、DSやAIのような専門領域では、語る側のリテラシーや実務経験、あるいは一定の客観的な到達度が分からないまま断定的な話を始めると、現実から乖離しがちです。

業界の方であれば、この感覚はご理解いただけるかと思います。

横から失礼します。
IT業界で20年以上、現在は事業会社でDX推進に携わっています。この一連のやり取りを読んでいて、どうも違和感があります。

率直に申し上げると、TOEICを一度も受けたことがない人たちが、「TOEIC800点なんて今どき評価されない」と延々議論しているような光景に見えてしまったのです。

DSもAI Engineeringも、AI Nativeも、それぞれ役割が違います。しかし、皆さんは実際にどのレベルまで到達された上で議論されているのでしょうか？
最初の主婦の方は良いとしても例えば、

・MDASH応用基礎修了
・統計検定2級、準1級、1級
・G検定
・E資格
・AWS Machine Learning Specialty
・Azure AI Engineer
・Google Professional Machine Learning Engineer

このあたりはお持ちなのでしょうか？
あるいは実務でLLMを組み込んだシステムを設計・運用された経験がおありなのでしょうか。

失礼ながら、その部分が見えないまま、DSはこうあるべき、企業はこう評価すると断言されても、かなり抽象論に聞こえてしまいます。

ちなみに私は統計検定準1級、G検定、Azure AI Engineerを保有し、生成AI案件にも現在進行形で携わっていますが、それでもAIの変化は速く、半年経てば前提が変わる世界だと痛感しています。

だからこそ、DSが基礎であることは誰も否定などしないでしょうし、してもいないでしょう。

現実、かなり前から現場では既に、その基礎を前提として何を実装できるのか？という競争になっています。

その意味では、先ほどの「企業ではDSという言葉を以前ほど前面に出さなくなった」という書き込みに、私は違和感を感じません。

まずは、ご自身がどのレベルの学習・資格・実務経験を前提に語っておられるのかを示された方が、議論としては建設的ではないでしょうか。

このままでは空論の応酬にしか見えません。ぜひ、ご自身の保有資格や実務経験を明示した上でお話しいただけませんか。

スコアを聞いたり、資格番号や取得年月日を問い詰めたいわけではありません。議論の前提を確認したいだけです。　

英語教育を話し合うのに、必ずしも全員が英語を流暢に話せる必要はないですよね。

しかし、DSやAIのような専門領域では、語る側のリテラシーや実務経験、あるいは一定の客観的な到達度が分からないまま断定的な話を始めると、現実から乖離しがちです。

業界の方であれば、この感覚はご理解いただけるかと思います。

逆に、全くの未経験者の方が、ここまで専門的な制度や企業実務について断定的に発言することは、あまり考えにくいので。