(大政孝充氏:後編)初期から参加していたTeam AIの勉強会。そこで感じた「開かれたAI業界」の空気【AI people:vol.6】

インタビュー

【AI people】は、機械学習や人工知能領域で活躍・奮闘する方々をゲストに迎えてお話を伺っていく、インタビュー企画です。

 

株式会社ウェブファーマーの代表取締役を務める大政孝充氏へのインタビュー(前編はこちら)。後編ではTeamAIの感想とともに、エンジニアを目指す方々に対するアドバイスをいただきました。

 

オープンなAI業界の延長にTeam AIがあった

 

ー 大政さんは、Team AIの勉強会にお越しいただいたこともあるんですよね。

 

大政 はい、全部で3、4回お邪魔しました。最初に行ったときはまだ吉野家でやってる時期でした

 

ー それはかなり初期の頃の! 社内でも伝説として語り継がれていますよ(笑)。今は主に、渋谷のオフィスで勉強会を開いていますが、当初はオフィスもなくて恵比寿の吉野家でやっていたと(笑)。

 

大政 伝説ですよね(笑)。いやー、すごいなと思いましたよ。吉野家の奥のほうでエンジニアが席を陣取って勉強会をしているんですよ。よく店側が文句を言わないなと思ってたんですけど(笑)。
その時代に1、2回参加させてもらって、最新の論文を読んだり、同じような取り組みをしているエンジニアの方とお会いして人脈も広がったり。

あ、カフェで開催していたこともありましたね。それもやっぱり、カフェの奥を陣取ってみんなで黙々と勉強してる感じで。バイタリティがあるというか、どこでもスペースにしてしまうというところに面白さを感じました。

 

 

ー 勉強会がきっかけで、Team AI careerから案件のご紹介もさせていただいたんですよね。どうでしたか。

 

大政 研究機関でAIの研究はしていたものの、常駐でのお仕事は当初は若干不安もありました。でもやってみると本当に面白かったです。
僕は他の同じような人材紹介会社を知らないので他社との比較はできないんですが、個人的にはTeam AIってすごく「開かれている」という印象を持ちましたね。誰でも登録できて、個人のスキルや方向性に見合った案件を紹介してくれるイメージを持っています。

AIって業界そのものが割と開かれているイメージがあるんですよね。日本のAI業界はあまりそうとは言えないかもしれませんが、海外では本当に研究成果をどんどんアーカイブにあげているような状態で。それを世界中で共有して、どんどん開発して……という業界なので、そういった意味で、Team AIはその延長線上にあって、業界の雰囲気を踏襲してるなぁと感じるんです。それはすごくいいと思いますね。

 

一人でやっていた時代を経て、今あえて企業を大きくしたいと考える理由

 

ー 大政さんは、企業の代表者として、あるいはエンジニアとして次はどのようなことを目標としているのでしょうか。

 

大政 今は会社の規模を大きくしていくことを考えています。開発案件を増やしつつ、人数も増やしていきたいと。クライアントからの要望に、より応えていける体制にしたいと考えています。
その先は何か一つ、特化した自社サービスを作りたいですね。ですからまずはいろんな小さな案件を受けつつ、技術力を磨いて、その先になんか面白いもの一つ、作り上げていこうじゃないか、というのが私の目標です。

 

ー これは私の個人的な興味なんですが……、デイトレやってたときって、1人でやってるわけじゃないですか。

 

大政 そうですね。

 

ー それが今こうやって、会社を大きくしていきたい、メンバーも増やしていきたい、と発想が変わられたきっかけは何かあったんでしょうか。単純に、ビジネスモデルとして大きくしていくことが重要だとお考えになったのか、大政さんの中で何か変わったことがあったのか。

 

大政 そうですね。デイトレも10年もやってると、正直飽きてくるというのはありまして(笑)。いろいろ試してみたんですけど、小さく少しずつ儲ける戦略しか見つけられなかったんです。もしも1年で5倍、10倍稼げるような戦略を見つけられたらそれでどんどん稼いで、あとは悠々自適に生活できたのかもしれないですけど、そんなにうまくいかないですよね。

あと、デイトレの業界にも数年前から人工知能が入ってきてまして。デイトレをやっていくにしても、人工知能を身に付けないと勝てないだろうとは思っていたんです。僕が使っていたのはアナログな手法で、プログラムは使うんですが「あるパターンになったら買いを入れて、あるパターンになったら買い注文を落として……」みたいな、シンプルなもの。それじゃあいずれ勝てなくなるだろうと実感したんですよね。

 

 

今、技術力には割と自信がありまして、実装力では恐らくどこにも負けてないんじゃないかなと思っているんです。アーカイブに載ってくるようなモデルは、早ければ数日、遅くても数週間で大体実装できる。特に画像系で、何か面白い課題があって、それを解決したいっていうご依頼があれば、リソースさえ確保できれば期待にお応えできるんじゃないかなと思ってます。
なので、エンジニアを増やして開発体制を整えていきたいな、と。

 

基本を学ぶことで、現場で抜きんでるスキルを身につけることができる

 

ー 今後AIエンジニアとしてスキルアップしたい人やキャリアチェンジを目指して勉強をしていきたい、という方々が多くいる一方で、何から手をつけたらいいかわからず足踏みしている人も多いように感じます。アドバイスをいただけますか。

 

大政 やっぱりPythonですよね。まずはこの『ゼロから作るDeep Learning』から手をつけるのが良いのではないでしょうか。一通り読みましたが、これは本当によくできていて、基本的なロジックをプログラムを作りながら学べると思います。

 

 

ただ私の個人的な感覚でいうと、ディープラーニングを使っているエンジニアが全員この本に書いてある内容を理解しているのかというとそんなこともなくて。入力と出力の部分のプログラミングだけ理解してなんとなく使ってる、みたいな方がまだまだ多いと思うんです。だからこそしっかり学んでおけば抜きん出ることができる。おそらくこの本は、自分で咀嚼して、作りながらちゃんと読むと1カ月から2カ月かかると思うんです。でもそれをやっておくと、いざ現場に出たときにかなり力を発揮することができるんじゃないかなと思います。

 

ー ありがとうございました。またぜひ、TeamAIからもお仕事をご紹介させてくださいね。

 

 

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