ド文系未経験がひとりで、AIを学んで作ってプロジェクト化した話
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ド文系未経験がひとりで、AIを学んで作ってプロジェクト化した話

en-japan デジタルプロダクト開発本部 | note [公式]

自分主体でAIをプロジェクト化したい!
実務の中でAIに関する知見を高めたい!
という考えをお持ちの皆様!

数年前からそこらかしこで、「AI(機械学習)」はホットなワードですよね。
一方で、なかなか最初の一歩が憚られるのもAI実装の難しいところ。

今回は主に
ゼロからAIを実務に取り入れるにはどうしたらいいの?
をテーマに、デジプロで私が取り組んだ内容をご紹介したいと思います。

書いている人:いけだこーた(プロダクト企画開発部)
2017年にエン・ジャパンに新卒入社、約3年エン転職の法人営業を経験。
その後2020年にデジプロに異動し、webディレクターの肩書きでengageとエン転職の企画運用に取り組んでいます。
お休みはデスクをDIYしたり、変わったお洋服を集めに東奔西走する毎日。
Twitter:@Chicolitable

「手元で作ったら話が進むよ」という上司の言葉

いけだの今のミッションは、主に求人作成サービスengageで企業に作成・発注頂いた求人を適切かつローコストに掲載すること。そのためのフロー運用と企画・改善策の立案実装などなど。

ぶっちゃけると、上半期まではPythonによる自動化施策をメインに進めていたものの、扱うものは求人。表記の揺れ、複雑化するカテゴリなどなどで実装時の場合分けでは柔軟な対応が間に合わず、、、、

そこでフとTwitterのタイムラインに流れ着いてきたのが「AIによる業務工数改善」の話(出どころそこかい)。今まで敬遠してはいたものの、本を複数買って読み進めると、、、、

AIヤバい。マジやりたい。
って状態に6時間でなりました。チョロい。
なんでマジやりたいという状態になったかというと、ポイントは3点。
①今まで複雑過ぎてできなかった自動化ができそう
②論文や企業の事例を見ると、意外と前例がある
③雰囲気、ツールは結構開放されてるっぽい、、、

速攻で色々調べてから、次の日上司に直談判。
すると、上司からこんな一言が。

AIを使っていい感じにできそう!というのであれば、いけださんが実際に作ってみたら、みんな可能性を感じて実務に反映できるかもよ!
とアドバイスをもらいました。
なるほど、では実際にやって証明しようではないか、、、

という訳で、体を張ってAIを作ってみることに。
考えたコンセプトは以下の点でした。

①AIについて、特にビジネスで導入する流れについて学ぶ
②出したいと思う成果を出すためのAIを、自分でつくってみる

上記のように進めることで、「現実的に取り入れることができそうだ!」と周囲の人に思ってもらい、案件化できるようにすすめてみました。

AIについて、知ってみよう

勘所はまったくなかったので、まずは勉強!
具体的な理解のためフレームワークや実例を探したところ、結構体系化されていたので本を中心にインプットしてみました。
おすすめは以下の3冊です!

1.「ディープラーニング活用の教科書 」
日本企業の10数例を中心に、具体的なビジネス活用のされ方がわかる本。
こうすれば社内で話が進められるよ!ということも言語化して書いてあるので、学習計画や実装計画を立てる参考にもなりました。

2.「仕事ではじめる機械学習 」
予備知識ありきですが、学習モデルの振り返りと検証、システムに載せる時の技術的なコスト感まで教えてくれる本。
「ディープラーニング活用の教科書」よりも具体的なロードマップが敷けるようになるので、実際に仕事に取り入れてみてからの道しるべになってくれました!

3.「マーケティングPython」

AIを使う用の言語にはPythonが一番ポピュラー(いけだ調べ)なんですが、初めての方がPythonを使ってデータを扱う時に、一番おすすめなのがこの本。
この本の中でもAIの基礎になる回帰分析を扱ったりするので、AIをPythonで扱う肌感も身につきます。


その他実例の情報収集のために、つくりたいAIの要素をキーワードにして論文を検索して、AIを使ってやりたい業務の実現可能性をみていきました。


「どう導入するか?」を軸にAIを手元でつくる

続きましては手元で、AIをつくってみる!
なんで自分でつくるの?というと、
タタキがないと、どれぐらい効力があるか他の人にはわからない」から。

じゃあ実際につくってみるの?でも複雑そう、、、、

と思ってしまうそこのアナタ。安心してください。
僕らが思いつくようなたいていのAIは、すでに誰かが開発しています

なので、既存のコードのマイナーチェンジでできないかを探すため、いろんなサービスからコードを探していきましょう!

Qiitaには様々なエンジニアの方の開発記録が豊富に載っています。
ゲームやキャラをテーマにした、楽しく開発を学べるコンテンツも多数。

Udemyには講師の方が丁寧に作り込んだコンテンツが入っていますね!
何度も見返してじっくり取り組めたり、講師の方が質問に答えてくださったりと、どっしり仕組みを知りながらやっていきた方におすすめ。


いけだは求人をつかって文書分類をしたので、勉強した講座はこれ!
8時間程度で、自然言語処理の概要と初歩的な実装方法がつかめました。


これらから自分のテーマに沿ったコードが見つかったら、マイナーチェンジして自分の手元で動かしてみましょう!

Google Colaboratoryならコードの管理がかんたんにできる他、自分のPCではなくGoogle社のGPUを使って処理ができるので、少々難しい処理でも安心して任せられます。

投資0円でも手元で機械学習モデルが回せる時代。
AIは既に先進的な技術ではなく、みんなが手元で扱うものになっているんだと実感しました。


手元でやってみて、上司に応援してもらおう

そんなこんなで超超ツギハギなデモ用ですが、コードができたので早速上司に持っていき、それをもとにガンガンプレゼン。

結果的にAI活用のPJTを案件化し、今はメインになって本格的にシステムに組み込む部分を任せて頂いています。

やってみたからこそ伝えられることや質問に答えられることも多かったので、やっぱりまずは手を動かすと、仕事に取り入れやすいなと実感できました!

未知に冒険できるのも、任せて自由にやらせてもらえるからこそ。

いろんなインプットをしてわかったことなんですが、AIのような新しい取り組みをやるにあたって、一番のネックは成果が出るか完全な未知なこと。
つまり投資した時間に対してどんなリターンがあるかわからないんですね。

だからこそ、自分に任せてもらえるか、自由にやらせてもらえるかはAIの実装において超重要な要因だったんだと実感しました。

振り返るとデジプロでは「任せる」というカルチャーがとても大事にされていて、ちゃんと理由と熱意があれば任せてもらえるという信頼感があるからこそ、今回ぼくも果敢にAIの実装にトライできたのかなと思います。(まだまだ道半ばですが!)

未知のことに取り組む職場は数あれど、未知のものを任せるデジプロのカルチャーだからこそ、0からの挑戦を繰り返して成長することができるのではないでしょうか。

ぜひ皆さんも、「新しいことをやりたい!」「自分主導でプロジェクトを推進したい!」と思ったときには、職場のカルチャーも重視でぜひ選んでみてはいかがでしょうか?


という訳で新しいことにガンガン前のめりに取り組める!
デジプロでは採用を強化しています!

任されるまでとことん考え抜く!超実践型インターン「edge」はこちらからどうぞ~!


インプットの仕方!みたいな話でYou Tube社内報でも取り入れていただきました!こちらもどうぞ~!


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