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ManabiDX 2022に参加したはなし

吉澤和香奈

これはQiita x Code Polaris共催 Advent Calendar 2022の23日目の記事です。

ごきげんよう🌸
スタートアップでコーポレートエンジニアをしている@bboobbaaです！

今年の9月から11月の前半までの、マナビDX Quest PBL02 不良個所自動検出のセッションに参加してきました！

何をやるの？

マナビDX Quest ではアサインされたセッションに合わせて、課題提出を行います。

課題のテーマはDX推進ですが、中身としてはビジネススキル・データサイエンスやAIなどの広範囲の知見が求められます。

期間として数週間にわたる課題を順調に提出すると、終了証がもらえます。

募集期間と参加条件と申込方法は？

募集期間は9月頃で、簡単なエクセルやスプレッドシートの課題提出があります。

難易度はスプレッドシートの扱いができれば難しくないです。
コードで解いても良いような記載もあります。

開会式

開催期間の提出物や動き方について説明がありました。

後半はZoomのブレイクアウトルームで自己紹介タイムがありました。

ビジネス課題

課題はビジネス課題から、既存業務をAIでリプレイスできないかという流れです。問題点の洗い出しから業務改善プラニングを行いパワポにすれば課題として完了です。

デジタル課題

私の課題PBL02では画像検出を機械学習が必要でした。
yolo7がおすすめとSlackで見たので使ってみたのですが、初見のライブラリでとても時間がかかりました。容量に限界があるのでGoogle Drive、学習時間がかかりすぎるのでColaboに課金したのですが、1回の検証の待ち時間に2日かかるなどしました。提出期限がきてしまったので、適当なデータで提出してしまいました。

機械学習エンジニアは待ち時間は何をしているのか気になりました。

プレゼン課題

精度がイマイチということもあって資料は結構適当に作ってしまったけど一応卒業はできました。

結局Amazon Rekognition構成で作り直したなど試行錯誤の大変さがあると思いました。

また、課題提出はAIなど技術検証結果のプレゼン資料となるので、パワポ作成力が重要そうです。


協業

課題の第一タームを終えた後に、メンバーとチームを組んで企業さんとの協業プログラムに申し込むことができました

私はチームを組んでいただいたのですが、プログラムに当選しなかったので協業タームはスキップになりました。

特典

SIGNATEのデータサイエンスやAIの講座で学習できるのは良い点です。

修了証明

Gold修了証のバッチが貰えました。

来年参加する？

ちょっとわからないです。
理由は課題のボリュームです。

期間の割に課題のボリュームはかなりの量があります。
社会人として仕事をしながら、課題時間の捻出は大変だと感じました。
仕事を二つ抱えているような感じになりました😂

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