No.112ソフトウェア開発・データ利活用
機械学習・深層学習（AI）
ソフトウェア開発・データ利活用 (Software & Data Science) ドメイン
スキル解説
- AIアルゴリズムにデータを学習させ、予測や分類を行うことができるスキル。
- 具体的には、教師あり学習・教師なし学習・強化学習・ニューラルネットワークモデル活用などのスキルが該当する。
- 特に、宇宙分野においては、衛星画像の自動解析や軌道予測、異常検知などへの応用が進んでおり、高度なAI活用が求められる。
産業での需要
クリーンルーム管理は、宇宙機の汚染管理（コンタミネーションコントロール）に不可欠なスキルである。衛星の光学系・太陽電池パネルは微粒子汚染に極めて敏感であり、クリーンルーム環境の維持管理を行える人材が求められている。
関連する実務経験
半導体製造でのクリーンルーム管理。医薬品製造でのGMP環境管理。精密機器製造でのクリーン環境管理。食品工場の衛生管理。
関連ロール
AI開発エンジニア
レベル別定義
| 評価軸 | Lv.1 | Lv.2 | Lv.3 | Lv.4 | Lv.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 対応可能な範囲・深さ | 機械学習・深層学習の基本的な概念および、教師あり学習・教師なし学習・強化学習等の手法を理解している。 | 定められた手順に従って、既存のモデルを用いた基本的な予測・分類業務を行うことができる。 | ニューラルネットワーク（CNN、RNN等）を活用し、業務課題に応じたモデル構築・評価・改善を行うことができる。 | 複数のアルゴリズムを組み合わせた分析設計を行い、チームでの機械学習プロジェクト全体を率いてマネジメントを行うことができる。 | 機械学習・深層学習技術を活用し、複数のプロジェクトや業務領域を横断して新たな価値を創出し、業務プロセスの高度化や新技術導入を推進できる。 |
| 自立性 | 上位者の全般的な補助のもとでのみ、業務を行うことができる。 | 上位者の監督および部分的な補助のもとで、業務を行うことができる。 | 自力で業務を行うことができる。 | 自らの判断・意思決定のもとで、業務を行うことができる。 | 自らの意思決定のもとで組織・チームを主導することができるほか、業務の指導を行うことができる。 |
| 資格・検定 | --- | --- | ・G検定（日本ディープラーニング協会） ・応用情報技術者試験 | ・E資格（日本ディープラーニング協会） | --- |
| 経験年数 | 業務経験を有している。 | 業務経験を1年以上有している。 | 業務経験を3年以上有している。 | 業務経験を5年以上有している。 | 業務経験を7年以上有している。 |
よくある質問
機械学習・深層学習（AI）とは何ですか？
AIアルゴリズムにデータを学習させ、予測や分類を行うことができるスキル。 具体的には、教師あり学習教師なし学習強化学習ニューラルネットワークモデル活用などのスキルが該当する。 特に、宇宙分野においては、衛星画像の自動解析や軌道予測、異常検知などへの応用が進んでおり、高度なAI活用が求められる。
機械学習・深層学習（AI）は宇宙産業でどのように活用されますか？
クリーンルーム管理は、宇宙機の汚染管理（コンタミネーションコントロール）に不可欠なスキルである。衛星の光学系・太陽電池パネルは微粒子汚染に極めて敏感であり、クリーンルーム環境の維持管理を行える人材が求められている。
機械学習・深層学習（AI）を身につけるにはどうすればいいですか？
1. Universe Mediaのソフトウェア開発・データ利活用関連記事で基礎知識を習得する → 2. 宇宙スキル標準の機械学習・深層学習（AI）に関する公的資料・ガイドラインを精読する → 3. 関連する業界資格・研修プログラムを受講する → 4. 実務またはプロジェクトで機械学習・深層学習（AI）を実践する → 5. Deep Space Probeで自身のスキルレベルを診断し、継続的に改善する
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