高度な設計書のレビューツールPoC
生成AI・機械学習エンジニア育成講座卒業（専門サービス業/コンサルタント）
どのようなお仕事をされているのでしょうか？
総合コンサルティング会社に勤めており、IT/Non-ITを問わず幅広い業務課題の改善に取り組んでいます。直近のプロジェクトでは、システム開発のPMOや各種構想設計を担当しています。
データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは何でしょうか？
もともとAI分野に専門性を深めたいと考えていましたが、自己学習だけでは技術的に深い部分まで到達するのに時間がかかっていました。データミックスでは、実務経験豊富な講師陣が現場感をもって指導してくださるため、効率的に知識を吸収できると考えました。
複数あるデータサイエンス教育サービスの中でデータミックスを選択されたのはなぜですか？
以前から別の講座でお世話になっており、講師陣が実務に即した具体的なテクニックを指導してくださることは理解していました。また、カリキュラムがLLMの仕組みの理解にとどまらず、LangChainやLangGraphといった最新の応用技術にまで踏み込んでいる点が、自分のやりたいことに合致していたため、生成AI/ML講座を受講しました。
データミックスのスクール形式への印象はいかがでしたか？
対面とオンラインのハイブリッド形式だったので、仕事と子育てを両立しながら参加することができました。柔軟なスタイルはとてもありがたかったです。
予習や復習も必要になったと思いますが、どのように時間を使われたのですか？
平日の授業は22時までありましたが、その後に数時間復習や宿題に取り組むことで理解を深めました。インテグレーションステップ以外はWeb参加を中心にし、隙間時間を最大限活用しました。
卒業課題ではどんなテーマに取り組みましたか？
「高度な設計書のレビューツールPoC」に挑戦しました。
卒業課題に取り組むモチベーションとして、「AIで人に価値を届けたい」という思いを持っていました。過去に受講した講座では、構造化データを用いた古典的な機械学習分析にとどまり、自分の成果が実際の業務価値につながらないことに課題を感じていました。今回は、生成AI/ML講座で学んだAIエージェントやクラウド技術を組み合わせてアプリ開発に踏み込み、クライアント業務を想定した業務改善の実装に挑戦しました。
7ヶ月間の受講を終えられて、どのような成果を感じましたか？
受講前は、Pythonでのデータ加工や簡単な機械学習モデル構築といった「データを扱う」レベルにとどまっていました。しかし修了後は、AIエージェント（LangGraph）、フロントエンド（Vue）、バックエンド（FastAPI）、クラウド（AWS）を組み合わせ、独自にアプリ開発を実現できるまでに成長しました。
スクールで学んだことは、実務でどのように活かされているのでしょうか？
AIを組み込んだアプリ開発のプロセスを体系的に理解できたので、今後は精度検証のスキルをさらに磨き、クライアントの課題に対して解像度の高い提案ができるようになりたいと考えています。
率直に、決して安くはない受講料と、多くの時間を投資して受講をする決意をされたきっかけやモチベーションは何だったのでしょうか？
AIの進化は目まぐるしく、業務改善に直結する技術も次々と登場しています。その流れに取り残されないため、コア技術を深く学び、将来の基盤を築きたいと考えたのが最大の理由です。
これからの受講を検討している人に一言お願いします。
自己学習だけでは理解が浅くなりがちですが、データミックスでは少人数制の強みを活かし、わからないところは講師にすぐ相談できます。効率的かつ実践的に学習を進めたい方には最適な環境だと思います。
