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DX・AI人材育成
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最短距離で、抜群の実力に繋がるSTANDARDのAIエンジニアリング講座とは?ーこれからのデジタル人的資産づくりー

目次

はじめに

年々増加するAIの導入は、今や企業価値の向上のため、検討が欠かせません。AIの導入と同時に必要なのがAIエンジニアです。急速に進むデジタル化に適応した人材育成に悩む企業も多いのではないでしょうか。

自らの実体験から、「人材育成のデジタル化」を考察し、AIエンジニアリング講座を開発した株式会社STANDARD(以下、STANDARD)の石井大智に、STANDARDの講座の強みについて、お話をうかがいました。

石井大智

株式会社STANDARD代表取締役CEO
1995年生まれ、千葉県出身。早稲田大学在学時より、製造業の効率化のための統計解析を学ぶ。東大生のメンバーとともに東大人工知能開発学生団体HAIT Labを設立し、学生AIエンジニア800人の集まるプラットフォームに育てる。AIエンジニアとしてDeep Learningによる医療解析の業務を複数社で経験し、現職。

AIエンジニアリング講座

ーSTANDARDのAIエンジニアリング講座が反響をいただけている理由について、どうお考えですか?

現場に立ってすぐに戦える、実務を前提とした講座であることが理由だと見ています。論理だけでなく、プロジェクトの目的や課題解決に向かう姿勢、現実世界とデータの結び付け方などに焦点を置いた講座になっています。

さまざまな手法を学ぶ過程でも、ストーリー仕立ての講座になっており、今何に取り組んでいるのか、全体像を見失わないように配慮しています。求められるスキルセットについても、どの程度の技術を身につければ、安心して仕事ができるのか、企業様にインタビューにご協力いただいた上でラインナップを決めました。

これまでの教材は、数学的な学習や、プログラムを書いて終わりになりがちでした。弊社の講座では、「どう課題解決をするか」「つくりたいものがつくれるか」イメージが掴みやすいように配慮しました。

網羅性があるところも、強みです。ディープラーニングのみではなく、使用頻度の高い手法をしっかりとおさえられる学習内容です。また、どこまで深く理解するべきか、専門家の方とともに研究を重ねました。

得た知識を実務で活用する上でも、敷居の高さを緩和できる講座になったと思います。一旦敷居をまたぐと、AIに対する不安や恐怖が拭われて、萎縮せずに勉強に向かえるようになり、技術力を伸ばしていくことができます。

ーどのような方にAIエンジニアリング講座を受講してほしいですか?

AIや機械学習を使って仕事をする予定がある方や、仕事をしたいと思っている方に受けていただきたいです。受講をしながら、すぐに実務に就いていただけると、いい助走がつくと思います。

数学やプログラミングが得意な方は、ぜひAIの道を検討していただきたいです。線形代数や微積を使う仕事になるため、文系数学の知識が必要です。プログラミングについては、if文やfor文がわかるといいですね。

ー独学で習得できる方が、この講座を受けるメリットは何でしょうか?

無駄な時間が減ることです。実際に私自身はかなり無駄な時間を過ごしました。「この数式はどうなっているのか?」と考えていたら、教材のミスや誤植だったこともありました。

悩んで1週間経ってしまうこともあり、同じ1週間で何ができたかを考えると、非常に無駄が多かったと思います。

講座を受講することで、一人で誰にも相談できずにいる状況や行き詰まっている時間を減らすことができます

エンジニアリング講座の内容は、大学で1年から2年かけて勉強する内容です。しかし、この講座は実務における必要最低限の理解を目的とし、内容をコンパクトに絞っています。

プログラミング本は辞書のように分厚くても、使わないものがほとんどです。しかし、その選択は全体感を一度見渡してみないとできません。

どれが必要な学習かを自ら判断できませんし、それを仕事の合間におこなうのはとても難しいでしょう講座を活用いただくことで、削減効果5倍くらいでAIエンジニアリングの技術を習得することができると見ています。

また、漠然とした不安がなくなることもメリットの1つです。学習中、「本当にこれでいいのかわからない」という気持ちが生まれることがあります。

その状況で仕事を受けると、準備に時間をかけすぎたり、自信を持って営業ができなかったりします。ミスがあれば訴訟が起きる業界ですし、アジャイルで進めていくものなので、やりながら明らかにする部分と事前にやっておくべき部分の違いがわかりにくいです。

講座では、わかっておくべき範囲を示してくれるので、自信を持って、スタートダッシュを切ることができます。

ー開発から3年ほど立ちますが、当時よりもAI普及率があがるなど、社会の動きが変わってきた中で、講座はどう変容する必要があると考えていますか?

講座の内容の9割は今も求められているスキルで、変わらず学習するものです。しかし、1割は改修する必要があると思っています。

9割は、ビジネスにおける課題解決の方法や、機械学習の基礎的な内容です。残りの1割はめまぐるしくアップデートされるAIのモデルです。

物体検出のSSDやVGGなどはどんどん古くなっていくため、都度アップデートが必要です。フレームワークも時代に合わせていく必要があります。かつてはChainerが主流でしたが、その後Kerasに変わり、これからはPytrochといったように、変化が激しいです。

Pythonで実装をしなくても、GUIのツールでできる領域が広がってきたので、ツールを利用したAI開発講座の必要性を感じています。

ー最後に、受講を検討している方へのメッセージをお願いします。

AIはこれからの社会のインフラになっていき、その勢いは止まることを知りません。つまり、人の活躍の幅も無限に広がっているのです。是非多くの方に、このチャンスを活かしていただきたいと思っています。

自走できるまでのサポートや、ロードマップは描けているので、ぜひSTANDARDを活用することで、最短距離で、高い付加価値を出せるAI人材になっていただきたいです。

これからの企業価値は、AIをはじめとするデジタル技術をいかに活用できるかで差がついてきます。

ある程度成熟してきた社会だからこそ、フロンティアに焦点を当てる必要がある中で、今まさにフロンティアとなっているのが、AIや機械学習、データ分析の領域です。

海外や国内の競合に差をつけるためにも、フロンティアを、いかに事業に溶け込ませていけるかが鍵になります。そのための人的資産づくりを、ぜひ一緒に進めていきましょう。

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