AI時代のキャリア戦略 第6回 AI時代に本当に市場価値が高まる能力とは
AI時代に本当に市場価値が高まる能力とは 生成AIはコードを書き、設計案を作り、ドキュメントを作成し、分析まで行えるようになりました。 エンジニアとして働いていると、 「これから何を強みにすればいいのか」 という疑問を持つ方も多いと思います。 私は、AI時代になるほど「実装力」よりも「設計力」や「評価力」の価値が高まると考えています。 今回は、その理由について整理してみます。 「できること」は差別化にならなくなる これまでは、 プログラミングができる 資料が作れる データを分析できる 文章を書ける といった「できること」自体が評価につながる場面も多くありました。 しかし、...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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高価なGPUなしでAIは動くか — CPUだけで32BモデルをまわすPolyQの実測
社外に出せないデータをAIに処理させたい場合、自社の機械で動かす必要があります。2026年7月公開の研究は、GPUを使わずCPUだけで大きなモデルを動かす手法を、ノートPCを含む3種類の機械で実測しました。数字と、中小企業にとっての現実的な線引きを整理します。
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AIに設計業務を任せると成功率は何%か — 56.8%から88.6%に上がった条件
構造設計をAIに任せる研究で、汎用のまま使うと成功率56.8%、業務の手順と道具を整えると88.6%まで上がりました。差を生んだのはモデルの賢さではありません。製造業・建設業でAI導入を考えるときに、どこに手を入れるべきかを整理します。
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社内文書をAIに探させるのに、大きなモデルは必要か — 18分の1の規模で戦えるという報告
社内文書の検索にAIを使う場合、最上位のモデルでなければ話にならないと考えがちです。2026年7月公開の研究は、17億パラメータの小さなモデルをスマートフォン上で動かし、最大18倍の規模のモデルと競合したと報告しました。中小企業にとっての現実的な読み方を整理します。
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