データサイエンスを学ぼうと思ったきっかけは何ですか？
実務で生成AIに関する知見やエンジニアリング力の必要性を痛感しながらも、独学の学びに限界を感じ、データミックスの生成AI・機械学習エンジニア育成講座を受講いたしました。書籍や無料サイトでの学習は断片的で、「自分にできるのか」「実際に使えるものを作れるのか」といった不安がありました。多くの講座が「短期間でAIエンジニアに！」と謳う中、本講座（生成AI・機械学習エンジニア育成講座）での経験から、データミックスは技術習得だけでなくビジネスの課題に対して「どうやって技術で解決するか」を重視しており、ここなら約9ヶ月のカリキュラムで実務に直結する力が身につくと感じました。更に、異業種から集まる受講生同士で対面型・ライブ型の授業を通じて切磋琢磨できることも知っていたので、「自分だけじゃない」と安心できたのも大きかったです。少人数クラスでの質問しやすい環境、Slackでいつでも疑問を解消できるサポート体制も心強く、「ここなら自分にもAIに挑戦できる！」と背中を押されて受講を決意しました。
9ヶ月間の受講を終えて、どのような成果を感じていますか？（自身の成長を実感したエピソードがあれば教えてください）
講座で一番の学びは、生成AIや機械学習の原理に立ち返りながら、実装と運用のスキルを身に付けられたことです。表面的なツールの動かし方に終始せず、原理を理解することで応用力の土台を築くカリキュラム設計がとても効いていました。理論を学んだあとに手を動かす課題が毎回あり、つまずきとも正面から向き合えました。正直、求められる理論の理解と手を動かす課題も私にとってはストレッチで焦りましたが、講師やその他のみなさんからもヒントを得て、なんとか一定の理論の理解の元、生成AIに関する様々な成果物を実装することができるようになりました。テキスト生成AIを自力で動かし、モデルが文章を紡ぎ出した瞬間は「本当にできた！」と感動しました。また、モデルを組む際には「裏で何がどうなっているかをイメージして仮説を立てる」という感覚も身に付き、ブラックボックスに見えていたAIを論理的に捉えられるようになったのも大きな成長です。最終段階では自らテーマを設定し、設計からアルゴリズムの改善・実務適用までを行うプロジェクトを経験し、未知の技術にも前向きに挑める「自ら学び実行する力」が身につきました。
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ますか？または今後、どのように活かしていきたいと考えていますか？
講座修了後の今では、習得した知見やスキルを武器に職場で様々なプロジェクトで生成AIを取り入れリードしています。受講前は独自にAI活用を試しても知識不足で成果につなげられませんでしたが、今の自分の変化に自分でも驚いています。例えば、生成AIを活用して一定の品質で特徴量を収集し、カテゴリ変数にしたり、embeddingしてベクトル化し、設定したターゲット変数を推定するモデルのプロトタイプを1週間で開発し、簡単にチャットボットアプリにしたりしています。チャットボットは今まで作れませんでしたし、サンプルデータを集めて分析する分析作業の工数も約６～７割削減できたと思います。なによりも行き詰っていた新たな機械学習のモデル構築も生成AIやチャットボットの活用で、新たな道が開けたことは大きな成果だと考えております。まだ着手して間もないためプロトタイプ止まりのモデルが多く、実務で利用できるレベルに至っているものは少ない状況ですが、社内では新たなモデル構築の相談で真っ先に頼られる存在となり、チームからの信頼も厚いです。講座で学んだ「ビジネス視点で機械学習の適用機会を判断する」姿勢が、業務効率化だけでなく新たな提案を生み出す原動力になっています。受講を迷われている方がいらっしゃいましたら、明日の自分を高めるエッセンスと考え、まずは一歩踏み出してみて欲しいです。
