評価セットに投資する
実場景に近い評価がなければ、モデル変更は感覚頼みになります。
INDUSTRY 02 · Artificial Intelligence
人工知能
モデル能力・データ資産・推論コストを軸に、計算資源から応用まで続く業界。
C
この業界に何社あるか
参考データ · 構造の説明用で公式統計ではありません企業規模の構成と職種需要の向かう先を把握できます。構造を示す参考データです。出典の追加を歓迎します。
関連企業関連企業 約2.4万社
アルゴリズム職 前年比+26%（参考値）
企業規模分布
零細 / 50人未満
61%
小規模 / 50–200人
24%
中規模 / 200–1000人
10%
大規模 / 1000人以上
5%
職種需要の構成
アルゴリズム・データ
38%
開発・基盤
40%
プロダクト・ソリューション
22%
バリューチェーン
- 上流 · 計算資源・データ
- 中流 · モデル・ツール
- 下流 · 業界アプリ
01
現在のトレンド
現在のトレンド
- デモから安定した業務ループへ
- 遅延とコストが制約に
- 評価セットがモデル選定より重要に
02
1 件の小知識
各項目に閲覧数を表示G
在岗体験
体験実際にありそうな場面をいくつか歩いて、この職種・業界が毎日何を判断しているかを体感します。
AI · モデル変更か評価改善か
結果が不安定な時、まずモデルを替えないでください。
D
ディスカッション
議論誤りを見つけたら、あなたの経験を残してください。他の人も読めます。
編
給与を企業規模別に分けたことで比較しやすくなりました。地域ごとの実例も募集しています。
ゲ
面接の頻出問題が実用的です。ライブコーディングでの思考説明も追加してほしいです。
W
修正を提案する
修正ウィキのように、どの項目でも改善提案ができます。項目・提案内容・理由を書くと、採用時に貢献値が加算されます。
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常見職種
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