メンター鈴木達哉さんインタビュー「目的地への到達の仕方を知ってほしい。#機械学習メンター鈴木達哉さんインタビュー「目的地への到達の仕方を知ってほしい。CODEにジョインしたきっかけを教えてください。CODEに入社したのは、2017年の7月でした。当時大学4年生でした。機械学習の研究室に所属していて、機械学習を通して何かをしたいと思っていた時に、研究室の先輩のつながりで「こういう仕事があるよ」と誘ってもらったのがきっかけです。学ぶだけじゃなく、何かしら社会に活かしていきたいという気持ちがあったので、大学4年生と学生ではありましたがジョインしました。「学んでいるのだから早く活かしたい!」という気持ちもありましたね。CODEの第一印象はいかがでしたか?当時はまだスクールができたばかりの頃でした。「これからまだまだいろいろと整備していかないといけない」と思いました。そんな中で、ご自身はスクールを良くするために何がしたいと思いましたか?当時はAIブームになったばかりの頃でした。機械学習を学びに来られる方というのはとても感度が高く、意欲的な方が多いです。「この方々が活躍できるような学びができる場にしていければいいんじゃないか」と思いました。すれば、きっとおもしろいことになっていくと感じました。そのためにコミットしたいと思いましたね。具体的には、どんなことをされたのでしょう?「いい学びができる場にしなければ」と思いながらも、当時はまだ枠組みも作られていなかったんです。大きい枠組みも、小さい枠組みも何もない。ゴールとして「機械学習のエンジニアを輩出する」ということだけはありましたが、何を教えていいのかは定まっていませんでした。そこを整えていったのが最初の1年間です。自分が分かる範囲のものには手を出してみて、自分自身に落とし込んで、スクールの期間を考えながら優先順位を立てました。「誰しもが、機械学習のエンジニアになる」というスクールのゴールに辿り着くまでのギャップを埋めていくために、学ぶ要素を選定していきました。ところで鈴木さんはどうして機械学習のエンジニアになられたのでしょう。私ははじめから「機械学習を学ぼう」としていたわけではないんですよ。「画像を扱いたい」と思っていました。写真が好きだったというところが出発点です。いったものに対して最近はいろいろとアプリケーションで実現できることが増えていると知り、自分でもいろいろとやってみたくなって機械学習の領域に入りました。好きなことを辿っていったら、辿り着いたんですね。はい、今では「画像に限らず、その他の分野でもなんでも来い!」という感じです。未経験から始めて、ご自身も何か壁のようなものにぶつかった時期はありましたか?そうですね、興味がきっかけになったということもあり、これまであまり苦労はなかったです。「やりたいことがあればできる」という感覚は受講生にも伝えていきたいと思っています。一方で、本当にやりたいことがないのに「機械学習」という言葉だけで学んでいる状態ですと、どうしても途中で飽きてしまったり、苦しくなってしまったりすると思います。「機械学習でこういったことをやっていきたい」という気持ちを持ってほしいですし、そういう気持ちがあれば難しいことがあってもやり切れるんじゃないかと思っています。実際の受講生はどうでしょう?目標を持って来られる方がかなり多いので、それをメンターが引き出せれば自然にどんどん学ばれていきますね。次第に、メンターと受講生、互いにどちらも学び合うような形になります。「引き出す」とは実際どんなふうに?私は直接受講生の方と話すことを大事にしています。受講生の皆さんの中にどのような興味や関心があるのか、その人となりを理解しようと努めています。機械学習を学ぶとなると、1番ハードルになりやすいことって数学ではないかと思うんです。そのあたりはいかがでしょう?多くの方によく聞かれる質問ですね!数学は機械学習を学ぶ上で基礎になる分野ではあります。数学を理由に挑戦を躊躇されている方には、「それほど数学は必要ない」と、ちょっと強い表現になりますが伝えたいです。いうのも、もちろん研究者を目指すレベルであれば数学の全体的な理解は必要なのですが、そうでなければあくまで扱う立場です。「数学の中でも自分にとって必要な部分に関してだけ理解していればいい」という考えです。私たちの強みは、数学をあまりやったことがないという方々と多く接してきた中で、「これくらいのことをやりたいのであれば、このくらいのことを理解していればいい」ということが大体見えている点です。興味があったらどんどん深く突き詰めていって欲しいです。機械学習をある程度学んだ上で、あらためて数学など基礎的な分野に向き合うこともおすすめしています。常に皆さんに伝えていきたいことは、「簡単にできることではないけれど、全部を知らないと始められないわけではないよ」ということ。それは数学に限らず、すべてに対して言えることだと思います。どのように取り組んで、目的地に辿り着くのかを知ってほしい枠組みがしっかりしていなかったというところから、「カリキュラムが整った」というのは、これで良いと思える瞬間があったということですね。最初の1年くらいは大枠が定まらず、本当にいろいろな状態がありました。その時その時で「きっと良い」と思うものを取り入れ、行き過ぎたと思ったら引き返すことを繰り返しました。その後、自分が素直に「自分もこれで学べたらいいな」「身近な人に教えてあげたいな」と思えるものになりました。機械学習エンジニアコースのゴールは、「機械学習エンジニアの世界にひとりで入っていけるようになること」です。このカリキュラムで学んだ方がエンジニアとして自走できるようになっている姿を見ると、「これで良かったんだな」と思えます。現状に満足せず、改善し続けていくつもりです。鈴木さんはどんな指導が得意ですか?絶対に相手の考え方を尊重するようにはしています。プログラミングであれ、機械学習であれ、正解がある分野ではありませんので。その人が最初に考えたアプローチの核を大切にして、それに沿いながら、その人がやりたいところに到達できるように導くこと大切にしています。「とにかく自分でやってもらいたい」という思いが強くあります。