Quest体験レポートTweet文系学部卒、プログラミング未経験。初心者向けの技術書は挫折。縁あってAI業界で働きはじめ、「AI技術についてもっと知りたい」という思いはありつつも、何から手を付けたらいいか分からず焦っている......。Quest」体験版をレポート。感じたことを率直に綴っていく。Questとは?Gymに挑戦:7〜8分の動画を見てタスクを解いていくpandas道場に入門してQuestでデータ分析に挑戦してみる、はずだったのだが結論:AIって何?な人は「AI入門」の章だけでも学んだ方がいい関連記事:プログラミング初心者が画像認識まで実践。Quest(シグネイトクエスト)は、AI開発者向けコンペを開催するSIGNATEが運営するAI人材育成オンライン講座。Quest」にも採用された。2019年11月現在、法人向けサービスのみ提供されており、サービスローンチ時、Ledge.aiでも取り上げている。Questは開発未経験者や「ビジネスサイド」の人材も対象にしているとのこと。多くのビジネスマンが該当するだろう。いった職種が受講対象となりますでしょうか?プログラミング未経験の文系出身者でも受講できるようなカリキュラムでしょうか?これからの時代、AIリテラシーは全社員に必須の能力です。ITエンジニアやデータ系人材のみならず、営業、経理や総務まで幅広い職種の方が対象となります。プログラミングやPython初心者からAIモデル開発経験者まで、ご自身のレベルに合わせて受講できる教育プログラムをご用意しております。Questは基礎トレーニングのGymと、さまざまな業界の課題解決を疑似体験できるQuestの2コースで構成されている。筆者はまさに「AIやPythonを始めて学ばれる方」なので、今回はGymを選択。Gymのラインナップはまるで大学の教養科目群Gymは以下の7カテゴリ・計13講座からなり、履修順番は自由。自分の興味あるトピックから選べる構成になっている。「Python入門」「クラスタリング分析」というように、プログラミングや分析手法の講座が充実しているオンラインスクールが多い中、プロジェクトマネジメントや関連法律にも触れており、一風変わっているなという印象を受けた。Gymに挑戦:7〜8分の動画を見てタスクを解いていく1講座の基本的な流れは、解説動画を見る→動画内容をもとに出題されるタスクを解く、というもの。所要時間2〜3時間のものが多く、最長で8時間。履修順の入れ替えやタスクの回答順変更、中断も自由だ。動画を見ずにタスクだけ解くことも可能。タスクでは設問文を見る、回答する、コーディング、書いたコードの実行がブラウザ上の一画面で実行できる。オンラインプログラミングスクールではおなじみの機能だが、ツールを使えるようになるまでの学習コストが抑えられるのは嬉しいところだ。最初に始めたのは、AIに関わる基本的な知識をインプットできる「AI入門」。Soon表記があった。AI入門のミッションは計7つ、所要時間は2時間とのこと。カリキュラムは以下のとおり。機械学習との関係AIの事例AIクラウドサービスについてデータサイエンティストについてデータについてまとめ最初のミッション「AIの仕組み・歴史」で研究者によって異なるとしたうえで、AIの定義を「人間の知的行為をAIで模倣させたソフトウェア」と述べていた点に好感が持てた。AIという言葉の定義は本当にさまざまで、認識のずれによってはコミュニケーションに支障が出てしまうこともある。「広い意味を持つ言葉」だと知っておくだけで、行き違いは防げるはずだ。違いや、データを独自で作る場合の注意点といった、AIビジネス初心者が勘違いしがちな内容を網羅している。「自社のデータを生かして何かAIを作りたい」という(体感値)よく聞かれる質問の答えも、この講座を学べば分かるはず。次に取りかかったのが、機械学習・ディープラーニングに向くプログラミング言語Pythonの入門講座。「データ分析に使うPythonの基本文法を覚える」という目的でカリキュラムが組まれており、Pythonでの四則演算からデータ構造の選択、内包表記に至るまで11のミッションをこなしていく。ライブラリファイルの入出力この講座で印象的だったのは、ていねいな用語解説。「プログラムにおけるイコールとは、等しいでなく代入という意味ですので注意しましょう」「関数名はクラス名にできません」「変数にはint型とstr型があり......」といった基礎知識を噛み砕いて解説してくれるのはありがたい。伊達に”プログラミング初心者向け”を謳っていないぞ......。各ミッションの説明文に「データ分析で使うであろうシチュエーション」が明記されているのもいいなと感じた。目的が分からないまま「関数△△を説明します」「この記法はよく使われますので覚えておきましょう」と言われるのはなかなか辛い。ミッションの順番通りこなし、HelloPythonから四則演算、if文やfor文/While文などプログラミングの基本、Pythonでよく使われる関数やラムダ式の記法までひととおり学ぶことできた。pandas道場に入門してQuestでデータ分析に挑戦してみる、はずだったのだがPython入門を終え、いよいよ「pandas道場」に突入。これで私もデータサイエンティストに......と思った矢先、急に難解になり面食らってしまった。ここからは概要のみ述べる。pandas道場pandasはPythonでのデータ分析・解析で多く用いられている、オープンソースのデータ分析ライブラリ。LibraryGymによると「pandasはデータ分析の過程において作業の大半を占める、データの前処理や探索的分析を柔軟かつ効率的に行うための高機能なデータ構造と各種ツールを提供しています。講座カリキュラムはこちら。pandasの為のNumpy入門Seriesの基本DataFrameの基本データの読み込みと書き出しデータのクリーニングデータの結合と形状変換データのグループ化と集約データの可視化この講座には動画がないので、「Python入門」で習った関数や記法などを活かしながら、ひたすらコードを書いてタスクをこなしていく。この数日間何度か見た問題画面に目を向けると、見慣れない文言が並んでいた。配列の生成、型、オブジェクト......残念ながらひとつひとつ理解していくのが難しく、今回はここで手を止めることにした。「プログラムにおけるイコールは、等しいでなく代入だよ」と教えてくれたPython入門はどこに行ってしまったんだろう。初学者向けといえど、ある程度の予備知識やついていくための覚悟は必要ということか。モデル開発やデータサイエンスのいろはが体験できるQuestQuestも概要のみ述べる。「AI開発実践」として位置づけられているQuestは、AI予測モデルを作り、課題解決に使うという一連の流れを体験できる。内容は「実践向け」とあるように、未経験者はGymの「Python入門」と「pandas道場」を終えてからのほうが良いだろう。開発経験者は、この2つをおさえていればQuestから取りかかって問題なさそうだと感じた。おすすめされていたクエストは「自動車環境性能の改善」。自動車メーカーが、近年の排出ガス規制で燃費性能の改善を求められる中、「過去の自動車データから、走行前に燃費を予測できる機械学習モデルを作成する」という一連の流れを学習する。他にも食品ロスの削減、スポーツのチケット価格の最適化、健康経営のための疾患リスク予測などさまざまな業界の課題が用意されている。Missionが与えられる。Questは「AIを使ったモデル開発やデータサイエンス手法を学び、AI人材を目指す」という目標と、目標到達までの道筋が明確になっている。個人的には、倍速再生機能があるとより使いやすいと思った。タスクの問題を解きながら動画をサッと見返したいときもあるので、等速再生しかできないのはちょっと残念。流し見をせず「じっくり見る」動画だからあえて倍速機能を付けない、という意図があるのかもしれない。個人向けプランの提供も望まれる。このコンテンツで学べるなら、コンピュータサイエンスや統計学といった分野に興味を持つきっかけになると思うので、この点は惜しい。個人でも手が届くようになれば、データサイエンティストなど「AI人材」の輩出に一役買えるのではなかろうか。いずれも今後に期待というところか。なんとなくでも理解しておくと、AIを活用するための発想が広がるAIは「よくわからない」ものかもしれない。「なんとなく」でも分かると、見える景色が違ってくる。冷蔵庫の仕組みが分からなくても「食品などを低温で保管する道具」だと知っていれば、無闇に温かい物を入れようとはしないだろう。AI技術も同じく、概念を知っていれば「AIなら何でもできるよね!」という突飛な発想は避けられるし、「AIは人類を脅かす」といった身も蓋もない陰謀論に怯えることもないはず。Questは、最低でも「なんとなく」、きちんと取り組めばそれ以上の解を返してくれる講座だ。AI技術をもっと知るために学ぶべきことは多くあるものの、到達までのひとつの道が見えた気がした。雑誌記者、IT企業のオウンドメディア運営・記事制作を経てレッジに参画。新しいものに目がなく、テクノロジーの進化による人々の行動様式・価値観の変化を探っていくのが好き。