経済産業省主催の人材育成事業、AI Questを受講してみた！

AI(人工知能)を学ぶ上で立ち塞がる「仕事でどう活かすか」という壁。

乗り越えるきっかけがAI Questにありました。

私は去年の10月頃から今年の2月頃までにかけてこのAI Questを受講、700人以上の受講生と切磋琢磨し無事修了することができました。

700人以上も集まって5ヶ月近くどういった学習をしていたのか、そもそもAI Questという言葉を見ること自体初めてで何が何だかわからないという方もいますよね。

そこで今回はAI Questを通して学んできたことやできるようになったこと、見えてきた課題について体験記という形でお話ししていきます。

中村

それではまず、そもそもAI Questとは何かからお伝えします。

AI Questとは
自分が参加しようと思ったきっかけ
ターム毎の流れ
AI Quest内でできること
AI Questを通してできるようになったことや今後の課題

AI Questとは

まず、AI QuestはAI(人工知能)を使いこなせる人材を育成するために国内で行われているプログラムの一つ。

AI Quest

経済産業省を中心に実施されており自分が参加した会は第2期でした。

プログラム内で常に重視されていたフィロソフィーは「競争と共創」。

ターム毎で配布されているのは課題や最低限必要な資料のみで受講生同士で教えあったりコミュニティを作ることが求められます。

コミュニティ内で力を合わせAI(人工知能)の導入に向けた案件について要件定義の段階から実装に向けての事業プランの提案までの流れを身につけていくことになります。

自分が参加しようと思ったきっかけ

AI Questの概要について軽く触れたので自分が参加することになった経緯についてお話していきます。

自分は以前からAI(人工知能)やデータサイエンスに興味を持ちAIZINEでの執筆活動をしたり東京大学グローバルインテリジェンス消費者講座(以後GCI)に参加、G検定を受験するなどの活動をしていました。

以前G検定の受験体験記を執筆させていただいていた頃GCIを通して知り合った方とKaggleのコンペに参加しておりデータをどのように扱ったりモデルを構築していけばいいか実践的な理解が必要だと感じるようになっていました。

ちょうどコンペが終わったあたりで知人からAI Questの募集があることを知りこの問題点を克服するまたとない機会だと考え申し込みをし参加するに至りました。

ターム毎の流れ

冒頭でも述べましたがAI Questは去年の10月頃から今年の2月頃までにかけて実施されており第1タームと第2タームの2つでそれぞれ実装に向けたシミュレーションをしました。

各タームでは業種(小売、製造など)、業務のテーマ(需要予測や最適化など)で4つのコースが設けられており受講者はその中から1つコースを選択することに。

新しいタームに入ると最初に主人公となるデータサイエンティストがクライアントと商談している様子をまとめた文章の資料を見ることになります。

これを基にヒアリングの相手やその相手に聞く内容を考えたり、模範解答で例示されている相手からの情報を基に要件定義を進めていくことになります。

そして配布されている資料で指定されているデータセットからどういったモデルを構築していくか話が提示されそれを基に受講生同士でKaggleのような形式のコンペを行なっていくことに。

コンペが終了した後同じコースの受講生らはオンライン集合という形でZoomに参加、上位優秀者の解法を共有し感じたことをディスカッションします。

その後コンペで1位になった人のモデル(希望する人は自分のモデルでも可)を実際の業務で実装するという想定でビジネスプランをスライドにまとめて提出、受講生同士で採点をし高得点を獲得したスライドやその内容に至った経緯を再びZoomで共有していくこととなります。

残念ながら自分は参加できませんでしたが希望者の中で優秀な方は第2タームにあたる時期に実際の企業と共同でAI(人工知能)の実装を目指すという特別コースも用意されておりより実践的な学習をする方もいました。

AI Quest内でできること

プログラム全体を通して運営側から配布された課題に対し積極的に交流ができるような工夫がなされていました。

前の章で言及したオンライン集合の他に毎週土曜日にサタデーサロンという任意参加の集まりが開かれていました。

サロンといっても新型コロナウィルスが広がっているこのご時世で集まるのはそう容易なことではないですよね。

サタデーサロンではRemoというウェブ会議のツールが使われておりオンライン上でも実際のオフィスにいる時とほぼ遜色なく会話をしたり席を移動して様々な方と交流することができました。

日程全体を通して驚いたのはオンライン集合やサロンと別で自ら勉強会やイベントを立ち上げている受講生がいたこと。

プログラムが始まった直後からオンライン上でもくもく会を企画している方がいたり、LT会の企画をすることで第1期に受講していた方からのアドバイスをもらったり受講生の持つAI(人工知能)への知見を共有するなど更なる交流のきっかけを作ってくださる方がいました。

自分自身も過去にKaggleのデータセットを基に分析、アウトプットしたものを発表をさせてもらい学習内容へのフィードバックをもらうことでまた新たなモチベーションに繋がりました。

AI Questを通してできるようになったことや今後の課題

プログラムを一通り終えてみて受講してよかったと最初に思うのはAI(人工知能)の実装までの工程を一通り体感することができたこと。

初めの方でも言及しましたようにGCIやG検定、Kaggleを通してAI(人工知能)やPythonでデータを扱う方法の基礎を学んできていたもののデータをしっかり分析したりモデルができてから実装するまでの流れや業務の改善を提案するというようなイメージを掴めてなかったので課題を克服するための「核」や「ヒント」が得られたと感じています。

上位入賞者の発表を聞いて印象的だったのはKaggle形式のコンペでデータを分析する際にPythonの他にも様々なツールを使っていたこと。

その方達はExcelやPowerBIも取り入れそれぞれの強みを活かしながら方針を決めていたので自分もきちんと触れていく必要なあるなと感じました。

また、今回は事業プランのスライドを作成し内容だけでなく見やすさなども重視されており採点結果で伸び悩む一因となってしまったのでそこについてもしっかりできるようにしていかなくてはと感じました。

中村

2月でもってプログラムの全日程は終了してしまいましたがこれを通して見えてきた弱点を克服していくべくきちんと取り組んでいきたいと思いましたし約5ヶ月間を通してできた受講生同士との縁を大事にこれからも交流していきたいです。

今回はAI Questがどういったものであるかから受講に至るまでの経緯、講座の様子や自分の中で見えてきたものを体験記という形でお伝えしてきました。

経済産業省が中心となって実施されており今回が2回目。

「競争と共創」というフィロソフィーに則り受講生同士の交流が活発に行われていました。

運営側だけでなく受講生の方からもイベントの企画が積極的に行われており講座全体を通してできた縁は今後の自分にとってかけがえのないものとなること間違いありません。

講座を通して課題解決のための核やヒントを得たり自分の今後についても色々見えてきたのでこれからさらに頑張っていきたいです。

中村

第3期以降もあればもっと多くの人がAI Questに興味を持ち積極的に参加するようになるといいですよね。

【お知らせ】

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