AI/ML 分科会 Meetup #1「私と AI/ML」が開催!!
AI/ML分科会運営リードの秋元です。先日のブログでお知らせしましたが、Jagu’e’rでは2023年のトレンドである Artificial Intelligence (人工知能) および Machine Learning (機械学習) 領域に特化した分科会を新たに立ち上げました。
【AI/ML 分科会新設のお知らせ】AIや機械学習をテーマとした分科会が始動! – Japan Google Cloud Usergroup for Enterprise
本ブログでは、AI/ML 分科会における記念すべき第一回イベントの模様をお届けします。2023年5月17日に開催された第一回イベントでは、Jagu’e’r AI/ML分科会が目指すところを分科会立ち上げメンバーのパネルディスカッションでお伝えしたのち、AI/ML分科会にご参加いただいたメンバー有志から「私とAI/ML」をテーマとしたLTをお届けしました。当日ご参加できなかった方も、ぜひこのブログを手掛かりにイベントの盛り上がりを想像いただけますと幸いです。
(秋元 良太 / アクセンチュア株式会社)
Jagu’e’r と AI/ML 分科会のご紹介(5分)
最初に AI/ML 分科会運営リードの秋元から、Jagu’e’rと本分科会のご紹介をさせていただきました。初めてJagu’e’rのイベントへ参加される方もいらっしゃいましたが、Jagu’e’rはNDA前提なので安心ですね! 気軽に発信いただけます!
AI/ML分科会の紹介では、データの高度利用に注力していくことをお伝えしました。データサイエンティストでなくとも、この分科会では歓迎です! むしろ、みんなで一緒に勉強していきましょう!!
この分科会が設立された背景や目指す姿は以下のブログにまとまっています。ご興味・ご関心の方は、ぜひ合わせてご確認ください!
【AI/ML 分科会新設のお知らせ】AIや機械学習をテーマとした分科会が始動! – Japan Google Cloud Usergroup for Enterprise
(秋元 良太 / アクセンチュア株式会社)
AI/ML 分科会創設記念パネルディスカッション(20分)
AI/ML分科会の紹介に続いて、創設記念パネルディスカッションが行われました。
パネリストとして、運営リードをされているG-genの又吉さんとアクセンチュアの秋元さん、モデレーターとしてGooglerのTakeさんこと清水さんが登壇されました。
1つ目のテーマは「AI/ML分科会を立ち上げた背景は?」でした。
運営リードであり分科会の創設者であるお二人にその背景を語っていただきました!
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時代のことを考えると、今あるものの延長に全てのものがあるとは思っていない。
Generative AIが良い例で、今まで無かったような新しいものが生まれてくると思う。
そしてそのトリガーは、今まで捉えられていなかったものを数値やデータとして捉えることにあり、私達はトリガーをひく側になりたい。(秋元)
そのために、必ずしもデータサイエンティストになる必要は無いものの、データサイエンスという、皆さんの今の本業に+αとなる武器を一緒に学んでいきたい、そういう場を作りたいと思っている。(秋元)
新しい領域について、先に引っ張る側とあとから追いつく側では圧倒的な違いがあり、先に引っ張る側はもちろんリスクが有り難しいが楽しい。
秋元さんがそういうのが好きなのだなというのがとても伝わってくる。(Take)
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AI/MLの変化の目まぐるしさを、特にここ最近はひしひしと感じますよね。その中でトリガーをひく側に、引っ張る側になるというのはとても楽しそうですよね!
続いて又吉さんにも語っていただきました。
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前職から一転してエンジニアとなり、新しいことに挑戦している中、この分科会を立ち上げた理由はなんでしょうか?(Take)
リスキリングという言葉があるように、今は自分のロールとは関係のない分野について学んでいけるよう、会社がサポートする流れとなっている。
そんな中で、AI/MLやデータ系はどんなロールの方にも役に立つ知識だと考えている。
なので、今のロールに関係なく、みんなで高めあっていける場にしたい。(又吉)
あと、Professional Machine Learning Engineerを落としたことが悔しく、リベンジしたいと思っていたタイミングと今回の話が重なったっというのもあった。
そのため、資格の勉強会も企画していきたい。(又吉)
落ちた経験をみんなに共有し、それを糧に共に学び合い合格につなげていく。
こういうった活動は分科会の大きなメリットの1つだと思う。(Take)
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このあともディスカッションの中で何度も登場する「共に学び合っていく」という考え方はとても良いなと感じますね!
特にAI/MLは難しく、1人だと限界を感じることも多いと思うので尚更分科会の強みが活かされる場だと思いますね。
さて、続いてのテーマは「AI/ML分科会でやりたいことは?」でした。
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自分自身はAI/ML初心者ですが、モデルを1から作ってみたいと考えている。
今はAutoMLやBigQuery MLといったローコードなサービスからスタートしている。
が、ゆくゆくはしっかりフレームワークを構築していくようなこともしていきたい。
そのために勉強会やLTを通してステップアップしていきたい。(又吉)
チャレンジングだけどやりがいがあるなと感じた。
ファインチューニングで済むモデルは手軽だが、基礎を理解してないとブラックボックで終わってしまう。
そのブラックボックスを学んでいくのは良いことだと思う。(Take)
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Google Cloudには様々なAI/ML系サービスがあって、中には全くコードを書かなくて良いものもありますよね。
もちろんそういうサービスは便利なのですが、学んでいく以上はその中身についても理解していきたいという気持ち、とてもわかります!
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Meetupの裏、ワイガヤ部屋(※)でProfessional Machine Learning Engineer取得講座をしたいという話が上がり、実施することに決めた。
こんな感じにみんなで色々作っていきたい。(秋元)
※Jagu’e’rのSlackチャンネルの1つで、Meetup時に感想を書ける場となっています
自分も現時点ではプロフェッショナルではなく、これからなりたいと思っており、育成系のコンテンツをやっていきたい。(秋元)
またブログに、本分科会ではどういうものを扱うのかをまとめている。
又吉さんが言っていたリスキリングについてはブログにも書いており、例えばブラックボックスの中身をちゃんと説明できる力はビジネス的にも重要になる。
そういったビジネス系のアジェンダをやっていかないといけない。(秋元)
一方で専門家も揃っているため、がっつりデータサイエンスの話もしたい。
ビジネス・技術がいかに融合していくかが大切で、そのためには学ぶ姿勢が必要である。(秋元)
秋元さんの話を聞いて、この分科会は贅沢だなと思った。
すごい人が集まってくるため、互いのスキルを共有し高め合っていけたらなと感じた。(Take)
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AI/MLをビジネスとして使いこなすために、様々なスキルを持った人が集まり模索していく。
まさに分科会ならではの素晴らしい環境だなと思いますね!
最後のテーマは「AI/ML分科会に参加して欲しい人・欲しくない人(向いてないと思う人)とは?」でした。
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これからやっていくぞという人も、既にデータサイエンティストとしてゴリゴリやってる人も、基本的には誰でもウェルカムです。
分科会を自身の発表の場や知識の共有の場として使ってもらいたい。(又吉)
欲しくない人というか、強いて言うなら、否定は良くない。
AI/MLは正解がない領域であるし、たとえ間違っていたとしてもみんなで正解を模索していけたらと考えている。(又吉)
全分科会に共通していえることで、分科会に入ったからには自分たちで雰囲気を作っていく。
そのため心理的安全性は担保されてないといけない。
間違えていたらみんなで修正したら良く、発言していくことが大切。(Take)
言いたいことは全部又吉さんが言ってしまった(笑)
追加するのなら、参加して欲しい人は前向きに変わることを楽しめる人、失敗を恐れない人。
そのために温かい場にしていきたい。(秋元)
合わないと思う人は、自分の知見をひけらかそうとする人で、やはりみんなでみんなを育て合う場にしたい。
そのために、他人への思いやりは大事にしたいと思っている。
Jagu’e’rの皆さんは大丈夫だと思っています!(秋元)
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ディスカッション全体を通して、やはり「共に学び合っていく」ことが重要なのだなと感じました!
これからのAI/ML分科会がより楽しみになる、そんなパネルディスカッションでした!
(株式会社G-gen / 堂原竜希)
LT1: 堂原 竜希さん(5分)
自己紹介 LT 1 本目は G-gen の堂原さんです。
堂原さんは Google Cloud と AWS の資格を全部持ってるツワモノです。新卒からクラウドエンジニアとしてキャリアをスタートさせ、今年の 4 月から G-gen に転職し Google Cloud の構築案件をガッツリ担当しているそうです。
そんな堂原さんと機械学習の出会いは・・・
大学院での研究です。
データセンターの消費電力を削減するモデルを学生時代に作ってたとかバケモノですよね!
その他にも、「スポーツ選手の姿勢推定」や「ニューラルネットワークを用いた IDS/IPS」で機械学習に触れてきたみたいです。。(いや、凄すぎ!!w)
就職活動では、クラウドエンジニアか、ML エンジニアで迷っていたが、当時 Compute Engine も EC2 も立てたことなかったので、どうせなら全く知らないことやろうと決めてクラウドエンジニを選んだみたいです。
就職後は、一旦機械学習とは疎遠になってしまったが、、、
そう、Generative AI の到来で再熱しているみたいです!!
今後は Google Cloud の機械学習サービスを触ってみて、ゆくゆくは仕事に活かしていきたいと決意を新たにしていました。実はイベント後に、早速、AI/ML分科会で Professional Machine Learning Engineer 対策講座をいただきました! これからもご活躍を楽しみにしています!!
(株式会社G-gen / 又吉佑樹)
LT2: 安田 国裕さん(5分)
自己紹介LT2本目はブレインパッドの安田さんです。
安田さんはブレインパッドさんで、お客様に対してデータ活用のDXにAI/MLを利用したシステムを導入する中で分析したモデルをシステムに組み込むという仕事(アナリティクスエンジニア)を担当されているそうです。(下図の表下段)
安田さんが携わった仕事を紹介していただきました。
一つは工場のラインで異常のデータが少ない中で、異常を検知するために教師なしの学習でモデルを作ってシステム化するというものだそうです。
工場という特性上、システム自体はクラウドを利用することが困難ということでしたが、モデルの継続的な改善などには、Vertex Training や Vertex Pipeline を利用しているとのこと。
なるほど、お客様の特性上、システムとしてクラウド利用が制限される中でも、モデルの作成というところにはクラウドを間接的に利用するということができるのですね。
もう一つは購買のセグメント分類のシステムだそうで、こちらはMLOpsまで考慮されたシステムになっているそうです。
ひとつ目のシステムはシステム的にはつながっていないのかも知れませんが、ある意味ふたつ目と同じようにMLOpsとも言えるかも知れませんね。
現在は大規模な製造計画策定システムを担当されていて、数理計画のアルゴリズムを組み込んだシステムを担当されているそうで、多くのテーブルデータを制約条件として、複数の目的関数を最適化するシステム構築に取り組まれているそうです。
ブレインパッドさんと言えばAI/MLを駆使したデータ活用のプロフェッショナルがそろった会社ですので今後のAI/ML分科会での安田さんの活躍に期待大です!
(関口 貴生 / 株式会社エヌデーデー)
LT3: 鈴木 章太郎さん(5分)
自己紹介 LT 3人目、クラウドテクノロジーの専門家として活躍する鈴木さんに、ご自身のキャリアパスについてご紹介頂きました。
鈴木さんはシステムインテグレーターとしてキャリアをスタートし、その後Microsoftに13年間、テクニカルエバンジェリストとしてMicrosoftの様々な製品に関与し、特にVisual Studioの技術啓蒙活動に深く関わられました。現在はヴイエムウェアでマルチクラウドやクラウドネイティブに関する仕事をしていらっしゃいます。
テクノロジーの進化と共にご自身も進化していくという強い信念を感じられます・・・!
AIとMLの領域でも活動されており、MicrosoftでのAzure Machine Learningの普及活動や、Cognitive Services APIを使用した開発方法の紹介などを行ってきました。また、認定トレーナーとして、AIやMLに関する講座も開いていらっしゃいます。
現在はヴイエムウェア株式会社にて、クラウド技術を駆使して業務を進めることに重点を置かれています。社外のコミュニティ活動も積極的に行っており、様々なイベントで話をする機会を得られています。特に、Azure Open AI サービスに関するトークが人気を博し、多くのページビューを獲得したそうです。
今後もテクノロジーの最前線でご活躍される予定ですが、特に GitHub Copilot といったコーディングアシスタントとして機能するAIの開発に注目されています。
鈴木さんの話を聞くと、通過してきたテクノロジーの歴史が生き生きと浮かび上がりますね。常に学び、進化し、そして次の挑戦に備える技術者としての理想ともいえる姿がここにありました。
(Mario(岡安 優) with AI / 株式会社unerry)
LT4: 秀島 裕介さん(5分)
LTの最後はギリア株式会社の秀島さんです。
もともとはWeb Appのフルスタックエンジニアだったのが、ベンチャーでサーバ周りの何でも屋をやられている中で、AIと出会われたそうです。
その「AIとの出会い」とは!
学生時代は全然ダメだったとのことですが、ベンチャー勤務時代に社長から突然「君は今日から深層学習の人だ」と言われて深層学習の人になられるのですから、人生は面白いです。
AIと出会った後にいろいろやられています。
Chainer meetupでTensorflowの話しをしてバズられ、転職先で「テンソルがフローしない人ですよね!」といきなり声をかけられるという面白いネタまで持たれています。
ChainerでLSTMを使ってナンバーズの予測をするプログラムを作られ、初日で24100円的中されるも、その後一月当たらないというのはAIあるあるっぽいです。
AIを搭載したサービスを作る部署を導くお仕事をされており、AIについて考えられていることを伝えていただきました。
・AIは今までのソフトウェア開発のパラダイムが通用しない
・ふるまいの手順化ができないものは従来のソフトウェアでは取り扱えない
・AIは従来ソフトウェアで扱えなかったものを扱うことができる
・ソフトウェア開発というより物理を扱うような、歩留まりをどう高めていくかに近い
・開発手法も違う、それをお客様に理解してもらわないとお互い不幸になるので、どうデリバリーするか
日々AIを社会に届けられている、秀島さんの素敵なLTでした。
(CTCシステムマネジメント株式会社 / 古林 信吾)
グループ歓談 (20分 ディスカッション + 10分 発表)
LT発表をいただいたあとはグループに分かれてディスカッションを実施しました。ディスカッションのテーマは「私とAI/ML」についての自己紹介と、「AI/ML分科会を通して学びたいこと」の二点です。
全5部屋に分かれてディスカッションをしましたが、そのうち議論が盛り上がっていそうな2チームにはディスカッション終了後に発表いただきました! グループ歓談の様子を、臨場感抜群の写真とともにお伝えします。
みなさんお帰りなさい(又吉さん)
それぞれの部屋からみなさんお帰りなさい
▲ハートフルなボイスの又吉さんの進行で進みます。
メモシートの情報がすごいことに!!
▲ハートフルボイスだけどリード力がすごい又吉さん
ハートフルボイスから独断発言!!
では、独断と偏見でグループ4とグループ5の発表をお願いします。
メモの書き込みが多くて盛り上がっているようなのでよろしくお願いします。
ではグループ4お願いします。
グループ4のメモは多い
▲グループ4のメモの様子、他グループに比べて盛り上がっている
※ブログ公開にあたり参加者情報は匿名化させていただきました
グループ4:G-gen 片岩さんより
▲ニコニコ明るくご指名される、片岩さん
しゃべりたそうな人が多いよね….(G-gen:片岩さん)
(グループ4はかなり盛り上がっていた様子ですね)
みんな喋りたい様子なので、、、、、
、、、
では、
永島さんはいかがですか?
グループ4:ギリア 永島さんより
▲盛り上がっているグループだけに、レスポンスのはやいギリア:永島さん
なんか…..予感したんだよねぇ….
(と言いながらレスは速い!!)
はい!!では
みんなで色々と話が出たのですが
いろいろやってみたい!!
結局のところは
どこから始めればいいのか?
AIってなんだろう
ハンズオンなど色々とやってみたい!!
と言ったところでした。
テンポよくグループ5へ
▲グループ5のメモも盛り上がっている
グループ5:久保玉井さんより
▲盛り上がりのメモをまとめに入るサーバーワークス:まいじゅんさん
では、まとめると(レスポンス爆速)
サーバーワークスのまいじゅんです。
では、まとめますと
AI気になるよね、
気にならない人はいないよね
知見を深めたい
負担にならないように学び合いたいっ
ところで!!
▲いい感じにまとまったはずですが、実は……..
なんですが、!!?
グループ名にもありますが、伊藤さんの一言がまとめでした
自分たちの好きなことを言える場を作ろう!!
“俺は海賊王になりたい!!”
以上です.
AI/ML分科会をハートフルにまとめる(又吉さん)
▲ハートフルボイスで、さらりとまとめる又吉さん(なんか楽しさが溢れている)
まとめ、AI/ML分科会では…(G-gen:又吉さん)
この分科会は、仲間意識を持ちつつ
ゆるーくやっていきたいとの思いです。
「あっきー」開いたタブの海で迷子になる
又吉さん:
では、あっきーへ返します
あっきー
あっきー
あれ…………..…………..
………………..
帰ってきたあっきー
▲いろんなグループの中に入って、めちゃくちゃ忙しかった秋元さん(あっきーありがとう!!)
あっきーありがとう
皆さんのグループに色々入って、話題をうまく回されていました。
忙しい+タブもめちゃくちゃ開いている=全体のファシリテーターですね
(あっきーありがとう)
あっきー:
すみません
タブを開きすぎて迷子になっていました
お待たせしました
記念撮影のお決まりポーズ
▲集合写真の練習です、モデルは、アクセンチュア:秋元さん
ジャガーポーズの見本
では
集合写真の前に
皆さんジャガーポーズというのがあってですね
手をこんな感じで
皆さんこんな感じです
手をですね
(猫の手?)
(そして、「ジャガー!!」と叫ぶ)
いいですか?
「ジャガー!!」といった感じです
はい、じゃがー!!
(乾 栄一郎 / サットワンLLC)
ブログ締めの言葉
集合写真の撮影も終わり、あっという間の2時間でした。
集合写真に映る皆さんの素敵な笑顔から、満足度の高さが感じられますね!
実際にイベント終了後のアンケートでは、通常のJagu’e’rイベントと比較して、圧倒的にアンケートの回答率が高く(60%以上)、また「イベントに刺激を受けたのでLT登壇してみたい」という方が10人も現れました。皆さんの高い関心と圧倒的なパワーをお借りしながら、みんなでAI/ML分科会を盛り上げていきたいと思います!
さて、次回イベントは「Generative AI &Auto ML」をテーマとして 6/16(金)にハイブリッド開催…! ということで、実はこちらもイベント開催報告ブログを準備中です。
その後、Meetup #3 は9月上旬には「私のAI/ML学習法」「AI/ML人材育成の育成」をテーマとしたイベントを開催予定です、お楽しみに!!
(秋元 良太 / アクセンチュア株式会社、Mario(岡安 優)/ 株式会社unerry)
【編集後記】Bard によるブログ執筆
実は、このブログ Bard で書こうとしたのです。Bard といえば、いま巷で話題の Generative AI ですね。
せっかく AI/ML 分科会なので、これはブログ執筆までお願いするしかない、と試してみました。しかし、実は意外に上手くいかなかったのです。
Bard と格闘した日々の様子は、第二回 Meetup にて LTで発表しています。その時の発表資料はこちらです!
Bardと書いてみた! AI/ML 分科会 Meetup #1 開催報告ブログ – Speaker Deck
第二回 Meetup のブログも近々公開ですので、お楽しみに!
(秋元 良太 / アクセンチュア株式会社)