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）

睦月

2020/03/24

コラム

継続は力～ AI人材としての価値～

　今村

初めてKaggleのアカウントを作ったのは、大学院の院生の時だったんですけど、その時は研究で斜面災害の予測モデルを作るということをやっていたので、漠然と、データを使って予測するというのが面白いなと思って。

そこで色々と検索してた結果、なんと予測モデルを競い合うKaggleの存在を知って、とりあえず登録してみました。なので、自分で検索したというのと、自分がモデル作りに近しいところにいたというのが大きいですね。

ただ、Kaggleは基本的に英語で、プログラミングが必要。当時自分はそんなにPython書けなかったし、うわなんだこれというのがあってそっと閉じて・・・というのが2年間あって、その間アカウントだけがありました。

1年前に本格的に始めたきっかけについてなんですけど、やっぱり3年前にやってた予測を作るとかモデル系のことやりたいなという思いがまた湧き出てきました。というのも当時は前職の会社でデータを使った集計だとか、綺麗にレポートを作るというようなことはできてたんですけども、そこから発展して予測とかはなかなか難しいなと。だったら自分で勉強すればいいやと思って、今までずっとログインしてなかったKaggleアカウントにようやくログインし、並行してPythonの勉強会をしました。

本格的に始めてからは結構色々といろんなことをやりました。ネットを検索すると色々出てくるんですよね。Udemyの動画コンテンツを2～3個ピックアップしてやったり、あと本に関しては先ほど古川さんが言ってた本であったり、『ゼロから作るディープラーニング』であったりとか、Kerasがベースになってるディープラーニングの本だったり。あとはPythonの書き方というのを2、3個やったり。まあ合計5.6個くらいやったかな。

Python、全然わからなかった時はひたすらその本に書いてあったスクリプトを写して実行していました。それでちゃんと結果が出るかというところをガッと一気にやって、日本語とか英語を勉強するのと同じで、書き写しながらやったという感じで、ひたすら本と動画にかじりついたというような感じですね。

Kaggleに取り組む上で苦労したところは、さきほど話があったとおり、マシンスペックが結構大きいですね。10月ごろにパソコンを新しいものに変えまして、それまではローカルでずっと頑張ってたんですけども、金の力を使って良いパソコン買って、まともに分析できるような環境を作りました。どうやって乗り越えたかというと金の力なんです（笑）

その他にも、Kaggleって結構泥臭いというか、基本的にコアを改善して競い合うというものなのでいろんな手法とかいろんなやり方をとりあえず試して試して…ということになります。それで成果が上がれば良いんですけれども、意外と成果が上がらなかくてすごく落ち込んだりとか。そういう時でも調べながらほんとに泥臭く、いろいろなことをほんとに試してやってた。諦めなかったというところがあったので、そういう泥臭い経験が自分の糧になったかなと思います。

あとKaggleやってて良かったこととしては、スケジュール管理といったところがわりと重要で、この項目やったけど、実際どうだったかというのをきちんと管理する。ある意味当たり前のことなんですけども、そういったところをきちんとやらないと出来ないというのがKaggleにはあって、そこは再認識させられたかなと。

あとは結構対外的に認められるんですね。今の会社に勤められたのもKaggleで業績残せたというのも大きく評価をもらえたので、そういった意味では自分のブランディングの向上にもなります。

　古川

今の会社で評価されたというのは、履歴書に書いたんですか？それとも話の中で？

　今村

その時はまだメダルを取れてなかったのて履歴書にはかけてなかったんですけど、ちゃんとメダルを取れてたら履歴書にかけます。僕は面接の中で趣味とかデータ分析という文脈で、受けた時になんかやってることありますか、と聞かれたときにさらっと、「Kaggleです」と言ったのが大きい。ただKaggleはもう知名度が高いので、チュートリアルしかやってないんですだったら、逆にそれしかやってないんですかとなるので、ある程度やらないと威張って言えないというのは正直あります。ただそれって別に高いスコアをやらないといけないというのではなくて、きちんとやってる姿勢を見せればアピールになると思うので、就活ツールとして使うのはありだと思います。

　大澤

最初のPythonソースコードの写経、飽きないですか？笑

結構地味じゃないですか？

　今村

地味ですね。結構しんどいですね。

　大澤

それでもできたのはなぜ？

　今村

もともと自分はプログラミングやってた学科でもないし、エンジニアとかでも無いので、コードを叩いて実行して動くというのがすごく新鮮だったんですよ。こういう風にコードを書いたら動いた、当然教科書通り書いたら動くんですけど、じゃあここの値変えたらどうなるんだろというのを色々試して、ここ変えたらこういう挙動になるのかというのを逆に紐解いていった。そんな感じだったのであんまり苦労した感覚はないですね。正直これが嫌いだったらKaggle多分できないと思います（笑）

　大澤

最初、自分はC言語を大学の時に勉強しようとして、途中で、書いてあるじゃん、てなって、コピペでいいじゃんてなっちゃって、一回そこでプログラミングは・・・

　今村

確かに僕も最初は思いましたけど、やっぱり書くことによってプログラミングは理解が進みますね、全然理解進みます。そういう意味では、言葉と同じだなと。

ーでは大澤さんお願いします。

　大澤

えっと、、Kaggleエピソード。今はコラボとかを使ってやるんですけど、実際その環境構築のところで手が止まってる。多分調査しながらやれば出来ると思うんですけど。最初のセットアップで苦労しています。ただ、そこのスタートアップに立てればいろんなこと試せるかなと。楽しいかなと感じてる次第です。

もともと前の会社で、3年前に先輩がやろうと言い出して、定時になってから30分間一時期やってはいたんですよ、アカウント作らず。最初、課の人全員で毎日やってたんですけど、少しずつ人が抜けていきました。継続してやり続ける、今村さんもおっしゃってましたけど、というのがとても大切だなと今感じてます。

　古川

確かに会社の中でやると業務優先になりますね。

　大澤

最終的に2人とかになっちゃった。