リスキリング

前回は開業したてのK-ArenaでSam Smithを見てきたとお話ししました。今日は東京ドームでColdplay。とても楽しみです。娘が一番行きたがっているのはEd Sheeranとお話ししましたが、来年1月末のライブの抽選に無事当選し、さらに楽しみが増えました。

と、遊んでいる話ばかりだと、相変わらずリセット期間中なの、と言われてしまいそうです。10月から再起動したはずなのですが。ということで、多少は真面目な話も。

いくつになっても学べる

10月からは再起動して、今後何をやるのかを考える期間とお話ししました。ただ、実はそれだけではなく、学ぶ期間にもしたいと考えています。この歳で学ぶというと、最近流行り(?)のリスキリングということになるのでしょうか。

ただ、流行りだからという気はありません。一念発起して約25年振りにコーディングを再開したのが2017年のこと。最初はRubyから始め、その後Pythonに移行しましたが、この時もまあまあな学びが必要でした。何せ25年振りぐらいのことで、この間に開発言語から開発環境からものすごく変わりましたから。

自分ができることの中でやりたいことを探す(下手をすれば妥協する)のではなく、自分のやりたいことを探して、それをできるようにすればいい。そう考えれば、人はいくつになっても学ぶことがあると思います。

AIを学ぶ

ということで、今はAI(特にDeep Learning)について学んでいます。ただ、実はAIを学ぶのは初めてではありません。昨年の夏のことですが、娘の学校のプロジェクトでAIを活用しようということで、同級生のお父さん(Y先生、本職はフリーランスのエンジニア)が娘たち向けにAIの勉強会を開催してくれることになりました。私も(Teaching Assitantのフリをして、笑)これ幸いと勉強会に参加することにしました。

勉強会は昨年の夏から始まり、平均すれば毎週1回2時間といったペースで続きました。勉強会でY先生が拘っていたのが、原理をしっかりと理解すること。今どきはTensorFlowやPyTorchといったライブラリを使えば、すぐにAIを実装することは可能です。でもそうなると、ブラックボックスで終わってしまう。勉強会では、Preferred Networksが開発したライブラリChainerのチュートリアルを利用して、最初は微分や線形代数、確率といった領域からスタートしました。微分はともかく、行列は苦手なんだよな、と昔のことを思い起こしながらついていくのがやっと。

この勉強会は結構な時間をかけながら、scikit-learnでの重回帰分析から、TensorFlowを使っての機械学習で様々な最適化アルゴリズムを試し、最終的にはOpenAIのGymでの強化学習を実践するところまでを学びました。もっとも、原理からスタートして、今どきのAIをざっとカバーしたというところで、身についたとはとても言えません。まあ、説明を聞きながらサンプルコードをちょっといじるぐらいでは、身にはつきませんよね。これを自分の物にするには、自分なりに試行錯誤しないといけないと思っていました。

今回、弥生の社長を退任し、それなりに自由な時間ができるということで、この機会にやろうと思っていたのが、本腰を入れてAIを勉強し、ある程度自分のものにすることでした。

G検定

しかし、よししっかり勉強するぞと思ったものの、なかなか手を付けることはできていませんでした。AIと一口に言っても、非常に幅広い領域で、どこからどのように勉強していくか。一方で、様々な誘惑もあり(笑)。

一つのきっかけとなったのは、副会長を務めるソフトウェア協会での議論でした。ソフトウェア協会では、人材育成なども手掛けるのですが、今の時代に求められる人材であり、スキルはどんなものだろう、そしてそのスキルを可視化するためにはどんな資格があるんだろうという話の中で、G検定の話が出てきました。

ご存知の方もいらっしゃるかと思いますが、G検定(JDLA Deep Learning for General)は一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する試験で、「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する」ものです。

ソフトウェア協会でG検定の話が出た瞬間に、私は心の中で決めました。よしG検定を取ってみようと(ただ、その時点では難易度が見えていなかったので、その場で公言はしませんでした、笑)。

その後テキストと問題集を買って勉強を始めましたが、正直なところ、G検定は私が求めているものではなかったと感じています(え!?)。G検定で求められるのは、ディープラーニングの基礎知識です。G検定を取得していれば、ディープラーニングをどのように活用していくかを考えることができる。でも、ディープラーニングのフレームワークの開発はできません。

もちろん私がやりたいのはフレームワークの開発ではありません。ただ、その仕組みであり中身をしっかりわかっていなければ、フレームワークの良し悪し(というよりはやろうとしていることに適しているかどうか)を評価することはできませんし、現実的なプロジェクトにおいて、どのように改善することができるのかも判断がつきません。

E資格

ということでもう少し調べてみると、あるじゃないですか、E資格(JDLA Deep Learning for Engineer)というものが。E資格はディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定するもの。求められるのは実装する能力や知識ですから、このタイミングで私が達成したいのはこのレベルです。

ということで、ここで宣言します。次回のE資格の試験は来年2月中旬にありますが、そこでのE資格認定を目指すと。

ただ、ただ…。率直に言って、これはかなり無謀な挑戦です。話が長くなるので、またの機会に譲りますが、E資格は相当ハードルが高い。毎日絶望しながら、涙を流しながら勉強しているというのが現状です。今は全体の半ば程度の勉強が進んできた段階ですが、正直今の段階では受かる気が全くしません、泣。

それでも、これだけまとまった時間があるのは、人生においてもうそんなにあるわけではありません(次回は完全引退する時でしょう)。やりたいのは資格を取ることではなく、その先で何かできるのか、可能性を広げること。無謀な挑戦だからこそ、やる価値があると思っています。

ひとまずは

G検定は自分が求めているものではない、と書きましたが、それでもAIを主に知識的観点から学ぶ上では有効です。それにG検定も受からない人がE資格を取れるわけがありません。

ということで、今週の金曜日、G検定を受験します。E資格の勉強をしていることがG検定の勉強にもなるので、何とかなるとは思いますが、さてどうなることか。まともな試験を受けるのは実に久し振り(15年前に弥生のインストラクター資格を取って以来)なので、結構ドキドキです。