aws-recipe-user はじめに
こんにちは、Bogartです。
2017年8月24日にK&Rビルにて行われた、みんなのAIキャリアカレッジに参加してきました!
[イベントURL]
https://edgeai.connpass.com/event/53776/
このイベントはAIやデータサイエンスといったキャリアに興味・関心がある方向けの勉強会です。
弊社からは大柳が自社プロダクトである「ナレコムAI」の開発秘話からAI開発に携わる技術者としての考え方などをお話させて頂きました！
私自身も目から鱗な部分もあり、非常に有意意義な勉強会でした！
この記事ではそんなイベント当日の内容をご報告いたします。
イベントのアジェンダ
Talk 1:「20人のベンチャーがAIプロダクトを世に出してみて分かったこと」
株式会社ナレッジコミュニケーション ビジネス・デベロップメント部 部長 大柳 友洋
Talk 2:「情報が与える影響を考えよう！～マーケティングの高度化のために～」
エコノミックインデックス株式会社 Elmer J. Brody 様
パネルディスカッション 「データサイエンティスト、データ解析コンサルの働き方について」
懇親会
実際の会場の様子
会場は30名以上のAIに関心のあるエンジニアの方に来場頂き、昨今のAI技術への関心の高さを再確認できました。
「20人のベンチャーがAIプロダクトを世に出してみて分かったこと」弊社大柳
機械学習モデル最適化プロダクトである「ナレコムAI」の開発を通し、ビジネスとして機械学習・AIをどう活用するかを大柳から直接語って頂きました。大柳のオンプレミスエンジニアからクラウド・AIエンジニアへ転身を決めたキッカケなど、AI時代のエンジニアの1つのモデルケースとしても参考になったのではないでしょうか。
[slideshare id=79140487&doc=ai-170825024756]
「情報が与える影響を考えよう！～マーケティングの高度化のために～」Elmer J. Brody様
非常に日本語がお上手なElmer J. Brody様が会長を務めるエコノミックインデックス株式会様は、消費者動向を予測するモデル作成を得意とし、データ分析で持続的な成長を支えるための考え方をお話して下さいました。
お話された内容のメモ書きを以下にまとめます。
■データ分析で持続的に成長するために重要な要素
モデルの進化 = データの変化に合わせるモデルを作ること
モデルの深化 = 潜在構造を踏まえたモデルを作ること
■潜在構造とは？
例えば参照価格(値頃感)など、世の中の情報が与える影響のようなもの。
観測が容易ではなく動的に変化し、メカニズムが対象毎に異なる構造。
■なぜ潜在構造が大切なのか
潜在構造を加味して初めて汎化性能のあるモデルを作ることが出来る。
それにより予測モデルが論理的な説明が出来る情報となる
■セミナーでお話された事例
以下の実際のケースで広告効果がお客様の関心にどう影響したかをお話頂きました。
・自動車メーカーのWEB流入数
・解約者数予測
・CM時にアクセス数に影響を与えた要素
パネルディスカッション
弊社大柳とElmer J. Brody様がAIとシステム開発の違いやPythonをどのように使っているかなど、現場での話をさせて頂きました。聞いている立場としては先ずは手を動かす、実際のお客様に沿って柔軟な発想が出来ることが重要であると感じました。
■AIとシステム開発の違いについて
大柳: 大きな違いはないが「なにが出来るか試す」ことの重要性が高い
J様: PoCの考えからは重要になってくる、モデルを作成した後の評価も重要
→要件定義の前段階が重要
■スキルチェンジという文脈でのシステム開発とAIエンジニアの違い
大柳:ゼロから要件定義前のヒアリング能力が重要、ビジネス思考が必要
J様: 自社にSierから働いている人は1人いる、やはりコミュニケーションスキルは重要。対話スキルが重要
:なにを学習したらどういうアウトプットか想像するためにシステムの話以外の広範囲な知識が必要
→ビジネスとして活用する立場とアルゴリズム構築等技術に特化する立場に二極化する
■Python AI領域で仕事をしていくうえでpythonは重要になるのか
大柳: ナレコムAIも含め社内での運用スクリプトも含めpythonを使っている
J様: 構築段階ではRも使うがシステムに組み込む段階でpythonがメインになる
■ Pythonとの付き合い方
大柳: こだわりがあるわけではないが道具として便利だから使っている
J様: RがPythonに取って変わることはやはり使い分けになる
■必要なスキルと学習法
大柳: 入門書は大量にあるのでとにかく読む。ツールや情報はあるのでとにかく手を動かす、その繰り返し
J様: コンバージョン数解析など問題に対する柔軟なアプローチや引き出しがあるか、その素養があるか
: 抽象的な命題に対してどう対応できるか、数学的な厳密さではなく、現実的な施策が思いつくかが大事
まとめ
ナレコムではAIやクラウドといった新しい技術をお客様に提供していく環境があります！
セミナーに参加出来なかったという方も関心がありましたらお問い合わせ頂ければ幸いです！
[弊社採用ページ]
http://www.knowledgecommunication.jp/recruit/
今後もこういったセミナーに参加していきますので逐次レポートをしていきます！
次回もお楽しみに！
