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AI開発企業でムズムズ。機械学習エンジニアになれずリアルに焦る件

AI開発企業でムズムズ。機械学習エンジニアになれずリアルに焦る件

思い通りにならないことへの焦りは誰しも一度は経験したことがあるもので、「◯◯がしたいのにできない」、「◯◯になりたいのになれない」などなど人それぞれにいろんな体験があるものです。

今みなさんがご覧になっているこのAIZINEの編集員である僕にももちろんそんな体験があって、例えば僕はAI(機械学習)エンジニアになりたくてAI開発会社に入ったら1ヶ月半でクビになったことがありました(マジでゲッソリしました)。

けれどAI(機械学習)エンジニアになることを諦めきれずに微力ながらコツコツと毎日努力を続けてきた結果、幸いなことにクビになったAI開発会社へのまさかの転籍が決まって戻ってきました。そこまではまだ良かったのですが、全てがトントン拍子にうまくいくはずはありません。

◯◯になりたいのになれない、◯◯したいのにできない、という誰もがよく体験しがちなもどかしい状況に今まさに僕が陥っているので、今後を考える意味とこれまでの振り返りを兼ねて今回の記事を書くことにしました。

やりたいことができなくてムズムズする日々

やりたいことができなくてムズムズする日々

AI(機械学習)エンジニアになりたいんだったら、AI開発会社に戻って来れて「よかったね!おめでとう!」と普通に考えてそう思われがちですが、なかなか現実は思うようにはいかないものなんです。。

というのは、機械学習エンジニアとしての枠を狙ってAI開発会社に戻ってきた僕が今担当しているのは、晴れてエンジニアとしての業務・・・ではありません。メインの業務は営業用の企画書作成やサイトの更新、営業用ツールの制作作業、AIZINEの執筆などなど。。。

プログラミングや機械学習に関係が非常に深いデータ分析をやりたいといっても、給料を頂いている以上、僕は会社から求められていることをやる必要があります。そんな状況から、もどかしさを感じて毎日ムズムズしている訳です。

もちろん、僕のスキル不足が原因でこんな状況になっている訳ですけど。。業務中にエンジニア業務、データ分析業務をしている仲間がいる一方で、僕がそうしたことに携われるのは業務時間外。頑張っても一日4時間程度の勉強になってしまいますし、もちろん毎日そんなに頑張れるような意思の強さは僕になく、中途半端でどっちつかずの自分に嫌気がさすことも多々あります。

人それぞれ努力の基準は違うと思いますが、自分なりにできる範囲で引き続き努力を重ねていきたいです。

データ分析をしたいなら代わりを採用しなさい

先日、社長と和泉さんとの面談があって業務の話をしたのですが、この人たち↓

社長と和泉さん

(過去の僕の左遷はこの人たちが決めたので、やっぱり彼らとの面談は左遷のデジャブが蘇ってきてどうしても体が強張ります)

会社としての意見はこうで、、、

「土屋のパフォーマンスが上がるところは文書や資料作成だと思うから、会社としては土屋にはそこをやってほしい。もしプログラミングやデータ分析をしたいなら、代わりに自分の業務をやってくれる&優秀な人材を採用してきたら考えてもいいよ」

というのが会社の意見でした。

・・・まじか、、そうなるのか・・・・°°・(;ω;)・°°・。これを聞いて結構ハードルが高い。。と思ったのは僕だけでしょうか。。。

けれど、冷静に考えてみれば「現在の業務から外れる」→「今やってる業務の代替策を準備する」というのは当然のことでしょう。

つっちー
つっちー

悔しいですけどAI(機械学習)エンジニアへの道はまだまだ遠そうです。。

自分に適した教材、題材を探し続けることは絶対に大事

自分に適した教材、題材を探し続けることは絶対に大事

AI(機械学習)エンジニアとしてやっていくにはAIに関する知識はもちろん、数学や統計学、データ分析、プログラミングスキル、最新の論文(英語)から情報をキャッチアップしてくる力などのスキル、知識が必要と言われています。

ですので、出勤前後の時間や土日を使っては日々コツコツと勉強を続けている訳なんですが、そんな中で、もっと早く知ってれば・・・なんて非効率なことしてたんだって落ち込んだり、これはわかりやすい!と思う(個人的に)サービスや情報に出会う場面もあるんですよね。

例えば統計学をめちゃわかりやすく解説してくれている「ヨビノリたくみさんによる動画 」、データサイエンスの基本をわかりやすく学べるオンラインサービス「DataCamp」、データ分析の基本的な流れを丁寧に解説してくれているKaggleのNotebooks(例えばこちら)などなど。

僕自身、教材を変えることで苦手意識を持っていたものを突然好きになったり、もっと学びたいと思ったりとそんな経験がよくあります。なので学びを続けながらも、自分のモチベーションが上がる、自分に適した教材や題材を探し続けていくことは大事であることは間違いありません。

つっちー
つっちー

頑張ってみたけど学びを止めてしまった・・・なんていう事態になることも防ぐことができます。

できるようにする環境づくり作戦が効果的だった

日々学びを続けていると、平日は中々時間を取りづらい反面、休日はまとまった勉強時間を確保しやすいので貴重に思えてきます。きっと同じような体験をしたことがある方は少なくないでしょう。そこで「今年のお盆連休中に頑張ればかなり実力上がるんじゃね!?」と一人興奮していたのですが、最大の敵はやはりいつも自分。。

休みだと気が抜けたり、まだまだたくさん時間あるから大丈夫、とか言って途端にやらなくなるのはよくあるパターンな訳で、心当たりがある方はきっと多いこととと思います。

家にいてはYouTubeやAmazonPrime、マンガにポテトチップス・・・などという超強力な誘惑にやられてノックアウトされること必須なので、SSLT作戦を決行!(Staying in Starbucks for a long time)

スタバで作業

これは効果的面でしたが、その代償に流石にお尻が痛くなったのと「あの人毎日コーヒー一杯だけ頼んで長時間いる嫌な人だ」と店員さんに思われている(だろう)という恐怖感に襲われました。これもみなさんよくやりがちな作戦かもしれません。

つっちー
つっちー

いずれにせよ、学びを続けられる環境や自分のルールを作ることが大事だと改めて実感しました。

自信がなくて「怖い」はGOのサインかもしれない

自信がなくて「怖い」はGOのサインかもしれない

自分のやりたいことをしたいと思って努力を続けてきても、いざチャンスがくると「自信がなくて怖い」という経験したことのある人は以外に多いのかもしれません。僕も機械学習エンジニアとしてがっつり業務やデータ分析をやりたいと思って進んできた訳ですがそんな状況に陥りました。

「もし時間が空いたらデータ分析もやっていいよ」と大変ありがたい言葉を会社からもらったのですが、いざとなると「土屋さんは向いてない」とか「全然ダメだ」と昔のようにまた言われるんじゃないかとか、周りに迷惑をかけるんじゃないか、という不安と恐怖が湧いてきました。

けれど当然のことながら、何事もできないことをできないうちからやっていかないとできるようになりません。また「怖いはGOサイン」ということも書籍や身の回りの尊敬する人たちからよく聞くので、思い切って一歩踏み出してこれからデータ分析の業務に少しずつチャレンジしていきたいです。

必要とされる力を身につけながらアピールしていきたい

必要とされる力を身につけながらアピールしていきたい

やりたい仕事が自分に回ってこない一つの原因として、スキルが不足が挙げられます。

十分な実力があるならば、これお願いと声がかかりますから。なので他人から必要とされ、役に立てる実力までスキルを高めるためにコツコツと学びを積み重ねていく、そうした時間を業務時間外に確保しつつ、「僕これだけできるようになりましたよ!ドヤッ!」ということを小出しにアピールして仕事を自分から取りにいくことが大事なんじゃないかなと思っています。

つっちー
つっちー

そこで自分の現在の担当業務で責任を果たしながら、時間を作っては日々データ分析などにチャレンジして機械学習エンジニアになれるようスキルを高めていきたいです。

まとめ

さて今回は機械学習エンジニアになりたいけれど、現実は中々思うようにはいかない!というもどかしさに焦点を当てながら色々と感じることについて整理してきました。

会社に求められていることと自分のやりたいことが違うという場面は、きっと多くの方が体験していることだと思います。そんな時には、業務時間内のムズムズをバネに業務時間外で学び続けられる環境を作りスキルを高めて、あとは会社に相談しながら自分の力をチラ見せしていくというのが一つの方法かもしれません

いずれにせよ、「困ったなあ」で終わらせずにどうすればやりたい仕事をさせてもらえるようになるのかを考えて、日々自分の時間を使っていく、ことが大事なんじゃないかなあと思います。そして将来的にチャンスがやってきたとき、仮に怖くても飛び込んでいくことで新たな道が開けると信じて進んでいきたいですね!

つっちー
つっちー

AI(人工知能)って「なにそれ美味しいの?」ってレベルだった僕が、AIエンジニアを目指してステップを踏んだり踏まれたりしている記事を書いてます。よかったら読んでみてください(ほぼ実話)。

「歩く負債」と言われた僕がゼロからAIエンジニアになる為のステップを実践してみた!
みんなのAI(人工知能)用語集

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  1. 通りがかり より:

    ❌定員さん
    ⭕️店員さん

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