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Udemy人気講師、吉﨑亮介氏・堅田洋資氏が語る機械学習とデータサイエンスの最適な学習法_[PR]

AI・データサイエンスへのニーズを終わらせないためには人材育成が必須

――お二人は機械学習やデータサイエンスという“最先端”の技術をUdemyで教えています。そもそも今これらの技術を、一般のエンジニアやビジネスパーソンが学ぶことの意義はなんだと思いますか。

堅田:ビッグデータ解析や人工知能がビジネス革新の重要なテーマになり、企業内でもAIやデータサイエンスに力を入れる動きが出てきました。ただこの分野の人材はまだ少ない。人材育成のニーズは、私が前職でコンサル事業をやっていたころから、肌身で感じていたものです。

そうした企業のニーズに応じるように、学習ニーズも高まってきています。データ分析の基礎のところには統計学があって、ビジネスパーソンの新しい一般教養という受け止め方もされていますしね。

「【ゼロからおさらい】統計学の基礎」講師 株式会社データミックス 代表取締役 堅田洋資氏
2005年に一橋大学商学部を卒業後、複数の企業を経て、2013年サンフランシスコ大学のデータ分析学修士コースに留学。帰国後監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタントとして財務シミュレーションモデル作成などを担当。その後、白ヤギコーポレーションで、統計モデリングや機械学習を用いたレコメンデーションアルゴリズムの開発などに従事。2017年2月にデータサイエンティスト育成を中心事業とする株式会社データミックスを立ち上げた。

吉﨑:現状は自分がぜひやりたいというよりは、データサイエンスに関する部署に配属されたので、やらなければならないという切迫感のほうが強いかもしれませんね。

背景はどうであれ、これらの知識がこれからのビジネスパーソンに必須の知識にはなるのは間違いないので、ブームが起こっている今こそ勉強を始めるよいチャンスだと思います。

ただ、AIや機械学習はそれ自体を学ぶことが目的なのではなく、あくまでも業務改善や新しいビジネス創造のための手段に過ぎないわけです。今はこの目的と手段の混同が起きている。

このズレをなくすためにも、AIや機械学習の基礎がわかって、外部のコンサルタントともきちんと話ができる人が育つことは大切です。

「【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 – 初級編 –」講師
株式会社キカガク 代表取締役社長 吉﨑亮介氏

京都大学大学院情報学研究科修了。卒業後に画像処理(AR)、ロボット工学、機械学習による製造業のプロセス改善に従事。その後、機械学習を活かしたビジネスでの起業を考え、2017年1月に、機械学習の教育事業を中心にコンサルティングやシステム開発も手掛ける株式会社キカガクを創業。機械学習・人工知能・ディープラーニングの初心者向け入門セミナーや、機械学習のオンライン家庭教師などの教育事業を推進しながら、機械学習を現場に導入するためのあらゆるプロセスに関わっている。

堅田:人材育成をおろそかにしていると、結局、社内のデータもうまく活用できないということになりかねませんからね。
 

機械学習を学ぶのに2年もいらない。もっと効果的な学習法がきっとある

――ちなみにお二人はどうやって機械学習やデータサイエンスを学ばれたのですか。

吉﨑:大学院で機械学習を使った製造業のコスト削減などをテーマに研究していました。データはある製薬会社のものを使わせてもらいましたが、その分析手法は大学院の2年間かけて、ひたすらガリ勉で習得しました。

でも今なら、これって丸2年もかけるものかなって思うんです。メソッドさえしっかりしていれば、もっと効率的な学習方法があるのではないかと。2年という時間は、大学生ならともかく、社会人にはそんな時間はないし、現実的に無理ですしね。

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