Hitomi AI（ヒトミ・エーアイ）では、数学を重視しているようだ。

アルゴリズム

AI開発において、プログラミングは、アルゴリズムを表現する具体化の作業だ。アルゴリズムが良くないと、プログラムだけやっても遅いままになってしまう。そして良いアルゴリズムには、職人芸ともいえる数学の応用が必要だ。

強いアルゴリズムを作れる秀才がいるだけで、AIのスピードは100万倍以上になる。

基礎研究に逸材を投入

データ量が爆発するAI時代において、数学スキルを持った情報分野の人材がこれまでになく必要とされている。

Google、マイクロソフト、メタ（Facebook）などの巨大IT企業や、ルネッサンス・テクノロジーズなどの技術系ヘッジファンドは、基礎研究にも逸材を投入している。

日本のAI業界

従来の日本では、アルゴリズムを設計できる人材の活躍する場が少なかった。膨大なデータはAI業界には必須なはずだが、基幹のソフトウエアは米オラクルなどの海外が担ってきた。日本のAI系企業は「ゼネコン」。いわば下請けに過ぎない。

新卒でも年収1000万円以上

このため、トッププログラマーの多くは、Google（グーグル）やゴールドマン・サックスなどに持っていかれてきた。人材の価値を理解するグーグルは新卒でも年収1000万円以上を提示し、囲い込みを行った。

AIやコンピュータを動かすプログラミングは、小学校・中学校で学ぶ機会が増えた。だが、プログラミングを極めたいなら、数学のスキルが必須だ。プログラミングという手続きを覚えることは、ひいては数学的な素養にもつながる。

プログラミングとは

プログラミングとは、コンピュータに指示を与えるための言語による処理だ。そろばんが必修だった世代からすれば、隔世の感があるかもしれない。

だが、あらゆる産業がインターネットと無関係ではいられなくなる中、世界各国の義務教育においてプログラミングが必修化された。日本の学校教育でも中学でプログラミングが2012年に必修になった。

コンピューター・サイエンス

米国や英国では、プログラミングを含む「コンピューター・サイエンス（計算機科学）」を真剣に教えている。

プログラミング自体には必ずしも数学の素養が必須ではない。だが、計算機科学は数学の一分野である。離散数学やアルゴリズムなどを通して、数学的な発想を身に付けることにもなる。