はじめに
AI Quest という取り組みにしばらくの間参加していたので所感。
AI Quest とは
経済産業省が AI 人材を育成するなどの目的で、Signate や BCG と協力して開催した 4 ヶ月程度のプログラム。「従来の講師が一方的にカリキュラムを教える形式の手法とは一線を画し」とあるように、基本的に講義をレクチャーされることはなく、自学自習もしくは参加者同士での交流によりデータ分析に関する知識を学ぶようになっている。参加者用に Slack のスペースが作られるのでそこで自由に交流をすることができる。
プログラムは Term 制で 前後半 2 つの期間に分かれており、各 Term では需要予測などあるテーマに絞って実際にデータ分析する場合にはどのような考えや技術が必要になるかを学ぶ。テーマは事前に希望を出すことができる。後半の Term では実際に企業と協業とした取り組みを行うことができるテーマも存在する。
通常のテーマでは AI 課題とプレゼン課題がメインの取り組みとなる。AI 課題は Kaggle や Signate のようなデータ分析コンペと同じと考えてよい。プレゼン課題は仮想の企業経営陣向けに AI 導入の資料を作り、参加者同士で資料の出来を採点する。どちらもリーダーボードなどで順位が公開され、この順位が主に AI Quest での成績となる。
どうだったのか
正直に言うと、あまり学びに活かせなかったというのが実際のところである。自分はデータ分析に関する知識はコンペ等を通した独学なため、少し体系だった知識も得たいと思って参加したが、上にあるように自学自習を基本としているため、そのような目的にはあまり沿わないプログラムではあった。ただ、AI Quest はコンペだけを行うわけではなく、データ分析に至るまでの取り組み、データ分析後の企業への導入の取り組みなども重視しているため、コンペをしているだけでは見落としがちなデータサイエンティストの実務面を学ぶことができたのはよかったと思う。エンジニアが常にプログラミングだけしていればいいわけではないのと同様、データサイエンティストもデータ分析だけしていればいいわけではないということは、わかってはいたがより具体的なフローとして理解できた。
自分はあまり学びに活かせなかったが、Slack などを見ているとためになったという人も多そうなので、AI Quest は向いている人、向いていない人がけっこう分かれると思う。以下は個人的な感触。
向いている人
- 実際にデータ分析で仕事をすることを考えているが、実務の経験がないか浅い人
- データ分析の技術面、導入面のどちらかは比較的知っているが、総合的に知りたい人
- AI・機械学習の仕組みを現場に導入したい人
- データ分析界隈の人脈を広げたい人
- 積極的に参加者同士のやり取りから学びを得ることができる人
向いていない人
- Kaggle などのコンペで好成績を取ることを目的にしている人
- データ分析の技術面だけ、導入面だけのどちらかにフォーカスして学びたい人
- 人との交流から学ぶより本や web からの情報で学ぶ方が性に合っている人
成績
「テーマ 1: 需要予測/在庫最適化」「テーマ 6: データマーケティング」を選択し、 AI 課題がそれぞれ 11 位/330 人、8 位/ 338 人 で AI 課題優秀者に選ばれることができた（上位 5%が優秀者対象）。プレゼン課題と総合課題はどちらも圏外だった。
