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AI人材が育つ環境を ー ラボメンインタビュー企画・第三弾!(古川さん、今村さん、大澤さん)

みなさん、こんにちは。シンラボ運営部です。

みなさんにもっと『シンギュラリティ・ラボ(略してシンラボ)』のことを知ってもらおうという思いから始まった、ラボメンインタビュー企画・第三弾!は、Kaggle部のメンバーインタビューです!


※Kaggle(カグル)とは、世界中の機械学習、データサイエンティストが集まるコミュニティーのことです。Kaggleの最大の特徴ともいえるCompetition(コンペ)では、企業や政府がコンペ形式で課題を掲げ、Kaggler(カグラ―)と呼ばれるコミュニティメンバーが分析モデルを構築し、より高い精度を求め競い合っています。


今回はそんなkaggleに挑戦している3名の方にインタビューをさせて頂きました。

 

まずはやってみよう! Kaggle部で学ぶ機械学習

ー まずは自己紹介を簡単にお願いします。まずは古川さんから。

 古川博之(ふるかわひろゆき)です。

仕事はIT関連の仕事でデータ関連の仕事をしています。データアナリストとかいわれる仕事ですね。ちょうど2年半くらい前から今の仕事につきました。

趣味は映画を観るのが好きです。最近は観る時間がないのでYouTubeで映画の起承転結が全部入っているネタバレありの10分動画をアップしてるチャンネルがあるんで、それを観たりしています。

 

ー 続いて今村さんお願いします。

 今村匡貴(いまむらまさたか)と申します。

仕事はAIのコンサルをやっている会社に2019年の8月から勤めています。肩書きで言うとデータサイエンティストというものをやらせてもらっていて、機械学習のモデル開発だったり、AIをやりたいというお客さんにこんなこと出来ますよといった、夢を広げるような仕事をしています。

趣味なんですけど、山とか海がすごい好きで、学生の時から山登りに行ってました。北から南へ、標高3000メートルから海抜20メートルまで行ってました。大学時代は山や海にお金を使ってお金が全然なかったですね(笑)。

アクティブな性格で、仕事面ではデータとかパソコンとかに興味があり、シンラボのKaggle部にも入りました。よろしくお願いします。

 

ではラスト、大澤さんお願いします。

 大澤祐太(おおさわゆうた)と申します。

仕事はSEをしてて、AIで物体検出をしています。趣味は動画を作ることに最近ハマってまして、Youtuberというよりも実際の動画の中にアニメーションを入れたりとか、カラフルにしたりとか、そういったところにハマってます。以上です。

 

ー ありがとうございます。ではKaggleに話を進めていきまして、Kaggleを始めてどれくらい経つかとKaggleに取り組み始めてからサブミット(自分が出した結果を提出する)をするまでの期間、メダルを獲得した場合はその期間を答えていただければと思います。

 

 古川

Kaggleを始めたのは、2019年6月あたりからで8ヶ月くらいになります。

自分の場合は仕事柄特に機械学習を扱うことはなくて、一応データアナリストではあるんですけど、データの集計、SQLを使った集計をメインにしてたので、機械学習自体Kaggleに取り組み始めてから勉強し始めました。

まだメダルは持ってないのですが、サブミットまでは持っていってます。2019年の11月に初サブミットしたんですけど、半年くらいかかってたどり着いたという感じでした。

 

 今村

私はKaggleのアカウント自体は3年前くらいから持ってましたが、2年くらいは放置していました。1年前にサブミットしてからは、がっつり取り組みました。

コンペには6回出て、そのうち2回ブロンズのメダルを獲得、きちんとKaggleに取り組み始めてから約半年でメダルを獲得することができました。

獲得した2回のコンペは、どちらもテーブルデータのもので、一つはクレジットカードの不正利用を検知する・予測するモデル、もう一つは化学の分子間の結合力を分子構造を基に予測するモデルです。それぞれ大体上位8~ 9%のところに入り込んで、なんとかブロンズメダルを獲得することができました。

 

 大澤

僕はKaggle部に入ったのが大体6ヶ月くらい前でサブミットはまだしてないです。

もともと動画を作るのが好きで、Kaggleとは別にAIを使って顔を変換するプログラム・アルゴリズムがありそちらに取り組んでいたのですが、もっと知見が必要だなと感じていました。

そこでKaggleを通して力をつけていこうと思い、今村さんとか古川さんに教えてもらいつつ、今取り組んでいる感じです。

 

ー では、Kaggleに取り組もうと思ったきっかけ、どのように勉強したか、苦労したこと、またそれをどうやって乗り越えたかなどを教えてください。

 

 古川

Kaggleに取り組もうと思ったのは今村さんと知り合ったことがきっかけですね。自分自身データ周りの仕事はしていて機械学習にも興味はあったんですけど、とっかかりをつかめずに、最初のハードルが高そうだ思ってなかなか取り組めなかったんですよ。今村さんがKaggleをやってるということで、Kaggle部をつくったんですね、Kaggle部が出来たからやり始めたという感じでした。

そこからは今村さんに教えてもらった『Pythonで始める機械学習』という本を中心にやりました。その本自体は機械学習全般について書いてあって、教師あり学習の内容が二章にあるので、それを読んで、Kaggleに取り組んだという感じです。

それ以外のところ、教師なし学習とかも書いてあるんですけども、そこらへんは後で取り組めばいいと思ったので、まずは最初の方だけ読んでKaggleに取り組み始めたという感じです。

取り組ん上で苦労したことは、もともと使っていたパソコンが10年くらいに買ったやつで、あんまりマシンスペックも良くなかったんです。それ使ってやってたのでなかなか進まず。。

結局Googleコラボ(Colaboratory)を使って取り組むことにしました。最初サブミットまで六ヶ月もかかったんですけど、最初の一通りの流れを自分の中に落とし込むのが結構大変だったかなと思います。

Kaggle部は月に2回か3回やっているのですが、進捗を確認するタイミングがあったので、それに合わせて進めてきたというのが非常に良かったですね。なので、定期的にKaggle部を開催したことによって乗り越えて来れたかなと思います。

 

 大澤

もともと2人で始めた?

 

 古川

もともとは2人でした。シンラボ内で募集して最初は集まった時は、今村さんと自分にシンラボメンバー2人の4人で集まった感じです。

 

 大澤

それはなんで?今村さんとやろうとなった?

 

 今村

ほんと成り行きです。成り行きといったらあれですけど、僕がシンラボに入会して初めてのオフ会で話をして、そこから草場代表とKaggle部やろうか、みたいな感じで進んで気づいたら出来上がってたという感じです。僕が作った感じはしないし、正直自然発生した感じ。かなりふわっとした始まり。古川さんが、僕が作ったように言ってますけど(笑)

 

 古川

たしかに今村さんが作ったわけではないですね。今村さんがKaggleやってたのがきっかけ。

 

 今村

個人的に聞いていいですか?古川さんは何のパソコンに変えたんですか?

 

 古川

hpの・・・忘れました(笑)

 

 今村

いいやつ買いました?

 

 古川

そこそこ。でも基本的にはコラボを使っていこうと思うので、GPUとか入ってないやつ。

 

 今村

僕の主観ですけど、Kaggle頑張ろうとなった人はマシンスペック悩むんですよ。パソコン買い換えたってことは、それだけやる気があるんだなーとか、その辺のある種の指標になってるなあと思います。ある程度のスペックがないと、たとえコラボでやったとしても難しくて。

 

 大澤

難しいんですか?

 

 今村

難しいです。結構ストレス溜まります。コラボで動かすことはできるんですけど、コラボを動かすにもそこそこマシンスペック必要だし、結構大規模なデータを扱うとなってくると、最低限のマシンスペック必要なので。

 

 古川

最終的にサブミットする時に、一旦ローカルに落としたKaggleの方にサブミットするんです。そこでローカルの処理の速さとか。そもそも前のパソコンは立ち上げから遅かった(笑)

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