AVILEN人材育成コース受講体験談：山田裕之さん「E資格の”その先”を目指して」

インタビュー

近年、AIの普及が進むにつれて、企業でもAI人材を育成する動きが強まっている。今後のDX化する社会においては、研修を通して社員のスキルアップを図り、AIプロジェクトを自走できるような体制を整えていくことが重要となるためだ。

今回は、NTTコムエンジニアリング（東京都港区）のエンジニア、山田裕之さんにインタビューを実施。山田さんはAVILENのE資格コースを受講してE資格に合格し、現在はさらに技術力を高めるため、領域特化コース（時系列・画像・言語等のデータ分析を中心とした演習講座）を受講中だ。

講座を受けたきっかけや、講座を通して身についたスキルについて、詳細に語ってもらった。

受講のきっかけ

――まずは、AVILENのE資格講座を受講しようと思った理由を教えてください。

はい、そもそも機械学習については以前から興味を持っており、会社の資格取得支援もありました。そして何より、自身のスキルアップのためにE資格の受験を考えていました。

ただ同時に、E資格で得る知識だけでは実際のタスクに技術を活用することが難しいとも感じていました。そこで「実際のタスクへAI・機械学習の技術を応用する方法」について学べる講座を探していました。その中で複数社を比較検討して、AVILENの講座を受講するに至りました。

 

――AIの実タスクへの応用まで考えての選択だったんですね。社内でそのようなAIプロジェクトがあったということでしょうか？

はい、そうですね。社内ではAI学習が活発で、実務で活用する取り組みが複数あります。私は今後社内で画像処理、主に物体検出系のAIシステムのプロジェクトに携わることになったので、今まさにAIの知識の必要性を感じているところです。

E資格講座について

――それでは、実際に講座を受けてみた感想はいかがでしょうか？まずE資格講座からお願いします。

これは全般的に言えることなのですが、Jupyterで1つ1つコードを試しながら進めていくスタイルは非常に勉強になりました。Colabなどのオンライン環境に比べて、復習がしやすいのが助かりました。

また、動画講義が細分化されていたので、空いた時間に1チャプターずつ見られるのも非常に良かったです。

――E資格講座を受けて、コーディングのスキルは上がりましたか？

コーディングスキルは非常に身についたと思います。コーディングの演習課題は本当に講座の内容を理解していないと解けない問題ばかりだったので、非常に苦労しました。

演習課題はコードの解答を直接尋ねることはできないため、自分で試行錯誤する必要がありました。その試行錯誤した経験も、自分のスキルアップにつながったと思っています。

また、最後に「プロダクト課題」という、学習した内容を使って実際のタスクを解いてみる課題があったのですが、これも面白かったです。私は転移学習の分類モデルを選んだのですが、学んだ内容が実際のモデルに活かされている様子が分かって、楽しみながら取り組むことができました。

 

AVILENのE資格講座はこちら

E資格講座で感じたギャップ

――山田さんはE資格講座を受けて見事E資格に合格されましたね。E資格を取得して、実務で求められるスキルとのギャップは感じましたか？

はい、ギャップは感じました。E資格講座ではNumpyなど基礎的なライブラリのみでスクラッチ実装を行い、深層学習の基礎を学ぶという内容でした。

もちろんそれ自体は非常に学びは多かったのですが、実際のAI・機械学習のタスクではPytorchやtensorflowといった流行のライブラリを使うことがほとんどです。また、画像・言語・表形式など、データの形式によって使うライブラリや処理方法も変わってきます。

E資格講座ではそういったライブラリや処理方法を扱っていなかったので、言語処理や画像分類など実際のタスクを前にした時にどう取り組めばいいのか、いまいち分からずにいました。

 

領域特化コースについて

――そこで実際のタスクを解く方法論を学ぶために、領域特化コースを現在受講中というわけですね。受講した感想はいかがでしょうか？

非常に参考になっています。私は携わるプロジェクトに最も必要となる「画像データ特化コース」を重点的に受講しています。例題があって、別のデータセットで例題で学んだ内容を演習していくスタイルで、セグメンテーションや物体検出など、それぞれのタスクに応じた手法を学ぶことができます。

これもE資格と同様、Jupyter notebookを用いて自分のローカル環境上で学習できるのが良いですね。他の講座だとコードの穴埋め形式が多いのですが、それだと自分で1からコードを書く演習が無いので、再現性が無くなってしまいます。

――領域特化コースを受けて、E資格講座で感じた実務とのギャップは埋まりましたか？

はい、概ねギャップは埋められていると感じています。E資格講座で基礎的な概念を学んで、領域特化コースで実務に即したタスクの解き方を学ぶ、という理想的な流れで勉強できています。

願わくば、取り扱うタスクのバリエーションを増やしていただけると、もっと多くの人が受けやすい講座になるのかなと思います。最新モデルを取り扱った講座なども受けてみたいですね。

 

※※AVILENの領域特化コースはこちら

まとめ

ディープラーニングの資格として注目のE資格だが、それだけでは実務とギャップが生じる場合がある。領域特化コースのような講座を受けるなど、より実務に即したスキルを磨くことで、AIエンジニアとしてさらに一段階上の人材になれるだろう。AIエンジニアを目指す方々は、ぜひこのような体験談を参考に、スキルアップを図っていってほしい。

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