4AI 二回目 - 機械学習(基礎 & 自然言語処理) に参加してきました。で、私はAI案件担当してもないし、成功させてもないので、ここから先はあくまで、今日の体験ベースの想像です。

Colaboratory初体験

Google Colaboratoryは恥ずかしながら全然知らなかったので、収穫でした。Jupyter Notebookやscikit-learnは、4AIの一回目と、高知県の講習会で経験済みだったのと、今回のが非エンジニア対象にした軽めの内容だったので、理解できない点は全くありませんでした。

前回もそうでしたが、Jupyter Notebook使った加藤さんのプレゼンは、概念を把握するのに最適で、ハンズオンに使ったipynbと、図書館でPythonの機械学習関連の書籍借りてきたら、独学が捗る感じです。感謝です。

もう誰でも経験できるよね

Google Colaboratoryが使えれば（Chromeでネットに出ていけさえすれば）体験できるわけで、顧客だろうがベンダーだろうが「俗に言うAIを偉い人が他人に命令してさせる」というのは、もう無いなぁというのが、今回の感想です。

入り口でちょこっとやってみるだけでも、できる事とできない事は結構見えるように思います。なので、それなりの役職にある方は、↑こうならないためにも、巷で言われる「AI」とは何ができて、何ができないのか、前提となる条件は何かっていうのを、概念的にでもいいので、こういう勉強会に出てきて理解して欲しいところです。

自分で「やる」

Colaboratoryは時間制限はあるものの、scikit-learn使っていろんなトライアルをするための環境は無料で手に入るわけですから、機械学習の経験値上げるのに何のハードルも無い時代です。

なーんか、よく聞くダメAI案件って、
● お金出す人がお城の中でしか会えなくて、指示しか出さない（死んだら怒る）
● 焦っていきなり遠出（で、即死）
● ボス倒すのだけが目的（途中の世界と、その後の世界は考えない）
みたいなのばっかりなんだろうなって想像します。

ラスボス倒すにも、村の外に出てスライム倒すとこから始めないといけないわけで、承認印の要らないとこからパッとはじめて、データが取れないなら、IoTでパッとデバイス組んで、SORACOMで時系列でストアしてそんなこんなで経験値が溜まってから、初めて「ラスボス倒した後に来る世界」を想像しながら遠出してボスを倒す技を磨き続けるっていうのじゃないかなと思います。ほら、スライム殺してる頃って生き残るのだけで精一杯だけど、そこそこレベルが上がった頃にはラスボスまでの道がうっすら見える感じ。

お金握っている人が、そのうっすら見えるとこまでは兎に角自分でやってみるってのが、トンチンカンな方向に進んで時間とお金をドブに捨てないためにも大事じゃないですかね。

巨人の肩に乗って「やる」

で、そこそこレベルが上がった頃には、装備を考えるようになるわけですが、今の世の中には、レンタルできる最強装備があるわけで、自分に合うのは、大剣なのか、双剣なのか、ハンマーなのか、ランスなのか、弓なのか、とっかえひっかえして探すのがベストなやり方だと思うわけです。

さらに、AI専業やクラウド専業の方（こちらも巨人）に伴走して貰える余力があれば完璧で、「自分でやる」「レンタル品でやる」「エキスパート（専業）には伴走だけしてもらう」あたりが勝ちパターンな気がします。

コミュニティの人と「やる」

ただ、巨人の肩に乗ってれば、成功間違いなしみたいなのではなくて、課題を抱えている人も、技術を持っている人も双方がTry＆Errorで知恵を出し合ってやり続けないといけない感じで、「熱量」のようなものって不可欠だと思います。

ビジネスではありますが、ちょっと泥臭いというか、人と人のつながりみたいな部分が希薄だとAI案件は上手く離陸できなくて、そういう人とは出会える場で探さないといかん感じ。「細かいことは良くわかんないから、とにかく良い感じにやっといてー」みたいにほったらかしにする相手じゃなくて、例えば、「よくわかんないから、勉強会に一緒に行ってよ」な関係になれる顧客とは良い案件ができそうです。

懇親会でこそ色々Deepなこと聞けるワケで

で、ここに書けない色んな話は、美味しい鰹を食べながら聞けるワケで、そういうのも大事かなと。まぁ、そんな事を、ノンアルコールビール飲みながら一日を振り返って思った次第です。

加藤さん、内田さん、片岡さん、貴重な機会をありがとうございました！