ぶっちゃけて言って、AIが人材不足なのは企業に原因がある
少し勉強すれば分かる
必要なのは大学教養レベルの微積分と線形代数、行列
あとはひたすらpythonの計算ライブラリの扱い方を覚える作業

東大の松尾先生も言ってる
「MLは学生にとってとてもとっつきやすい、理系大学生なら半年でエンジニアとして使える人材に育つ」

あとはひたすら最新の英語論文を追えるかどうかだが
MLの分野は非常にオープンでネットで誰でも読める＝google翻訳で手間を省ける

プログラミングのくっそ面倒なアルゴリズムを考えて実装する能力のほうがよほど上で
機械学習そのものはITエンジニアからすれば大したことはない
だってやってることはほぼブラックボックスで機械しか理解できないからな

ブラックボックス部分を明瞭化する為の予測的論理的思考能力なんて
それこそトップレベルの専門家にしかいらないし
その論理的思考にしたって、やってることの基本は人間の生体脳を機械に置き換えて抽象化して実装するだけ
本質的に理解しやすく取り組みやすい
自分の脳みその処理過程を想像するだけだからな

問題は企業側にある
機械学習をやりたい経営者が理解すべきキーポイントは３つ
・膨大な計算資源（超高性能なPC）がいる＝大規模な設備投資が必要
・ビッグデータが必要
・ビッグデータを用いてなにを機械学習するかという論理的ビジネスの発想が必要

3つ目が一番重要
自社が持っているビッグデータがなんなのか
自分たちの業務で、そのビッグデータをどう活かせるのか
あるいは今までどのように活用してきたか
ただ機械学習がやりたいだけではどうにもならん