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ずっと「数式」を避けてきた。けど、もう向き合わないといけない気がする。
そう感じているAI活用ご担当の方も多いのではないでしょうか。
こんにちは。AINOW編集部のくぼちです。
今回は、2日間でAIに必要な「数学」と「プログラミング」の土台をつくる「機械学習・人工知能『脱ブラックボックス』セミナー」を運営するキカガクの吉﨑さんにお話を伺いました。
吉﨑 亮介さん
京都大学大学院にて機械学習による製造業のプロセス改善に従事。修士２回生で化学工学界で世界最高峰の国際学会ADCHEMにて最優秀若手研究賞を受賞。大学院時代は研究だけでなく、音声解析ベンチャーでの長期インターンや、複数のハッカソンにも参加し、最優秀賞を獲得。2017年1月に、株式会社キカガク設立。
「そっ閉じ」していた参考書が読めるように
くぼち
まず、「脱ブラックボックスセミナー」を受けると、何ができるようになるのでしょうか。
吉﨑さん
2日間のセミナーで数式が登場するAIの参考書を自分で読めるようになる状態を目指します。AIを支える主要技術である「機械学習」を数式レベルから理解し、プログラミングができる土台をつくります。
くぼち
機械学習技術の実装は、ライブラリ活用で中身を仕組みを知らなくても可能かと思います。それでも、機械学習の中身を理解するために「数学」から学ぶ必要性はどこにあるとお考えでしょうか。
吉﨑さん
ライブラリで実装するだけなら数学は必要ないと思います。ただし、なぜ動くかわからないシステムをビジネスに導入できるでしょうか。おそらく、多くの方は「No」と答えるのではないでしょうか？
吉﨑さん
セミナーの受講生は「人に説明できない」「調整できない」ことに課題を感じていたようです。遊び半分でライブラリを使った実装はできても、本格的なシステム導入は中の仕組みが理解できていないと難しいとのこと。じつは、仕組みを知るのには「数学」が一番手っ取り早いのですが、参考書で見ると意味が理解できなくて挫折する方が多い…。そこで「脱ブラックボックスセミナー」をはじめました。
くぼち
どのような人が受講しているのですか？
吉﨑さん
ビジネスサイドだと、機械学習を活用して問題をいかに解決するかを学びたい経営者、自社のAIサービスを説明できるようになりたい営業・マーケティング担当者。エンジニアサイドだと、やはり、ライブラリを使って実装したけど、中身が理解できず調整ができないと言って受講される方が多いです。業界も製造・web系・金融から、士業までさまざまです。
くぼち
いろんな立場の人が受講しているんですね！
吉﨑さん
目的はそれぞれですが、共通点は自分で学ぼうと参考書・レファレンスを手に取ったけど数式を目にして閉じてしまった経験があるという点でしょうか。
くぼち
その気持ち、わかります。ぼくも数式のハードルを超えられずに諦めてしまった参考書がたくさん…。高校数学や線形代数の教科書を開いても、何をどこまで勉強したらいいのか…。それに数式だけだと、味気ないですし…
吉﨑さん
そもそも数学の教科書には、その数式が何を意味するかが書かれていませんからね。微分なら微分を全般的に説明するものがほとんど。じつは、機械学習の理解に必要な微分って、その中の一部だったりするんですが。独学で初学者だとわからないですよね。
吉﨑さん
だから、キカガクのセミナーでは「必要最小限」の知識をお伝えすることにこだわっています。ノートは、ご覧のとおり数式ばかり。だけど、数式に登場する数値を「家賃」や「製造量」のようにビジネスケースでの意味と紐づけて、何にどう役立つ数式なのかをお伝えしています。文系の方も多いですが、最後までみんなついていけていますよ。
くぼち
なるほどー！パッと見怖いのですが、そのように説明されるとイキイキした数値に見えます。大人って、学びが何にどのように繋がるのか理解すると急に吸収の度合いが高まりますよね（笑）
吉﨑さん
じつは「参考書を閉じないための数学の力」を身につけるのはそんなに難しくありません。一度、心理的なハードルを取り除き「案外いけそう」と思えればさらに深い内容まで学び進められるようになります。数学に苦手意識があった受講生から修了後に発展的な内容を学びたいというお声を多数いただいています！
機械学習のビジネス応用をスムーズに
くぼち
これまで300名以上が「脱ブラックボックスセミナー」を受講されたとのことですが、効果はいかがでしたか？
吉﨑さん
効果を実感していただけており、アンケートで測定している満足度は95%です。そして、多くの受講者さんから自社のAI活用やビジネス展開の行き詰まりを打開できたという報告を受けています。なかには「大きめの予算も引き出せた！」という声も（笑）
くぼち
それはすごい！なんで数学のハードルがなくなるとプロジェクトが好転するんでしょう？
吉﨑さん
自分自身で理解して説明できるようになることで各方面の関係者を巻き込めるようになります。また、ビジネス課題の中での機械学習の使いどころを理解し、それぞれの難易度を適切に捉えられるとプロジェクトが順調に進んでいきます。
くぼち
使い所も、難易度も、適切につかめていないままプロジェクトが進む失敗事例をよく耳にしますもんね・・・。
機械学習を活用する社会を実現したい
くぼち
吉﨑さんは、大学院ではどのような研究をなさっていたのですか？
吉﨑さん
製造業で機械学習を活かす研究をしていました。応用寄りですね。その中で、最先端の手法を用いることではなく適切に課題設定を行い、使い古された手法でもよいので応用を加速することが何より大事だと感じました。
くぼち
そもそも活用できていないところが多いですものね。
吉﨑さん
せっかく凄い技術なのに、まだまだ活用できていない企業が多いんです。先端の研究も面白く重要ですが、私は現場での活用を加速させたいと思い起業しました。実現には、まず課題設定と活用ができる人を増やす必要があると思い「脱ブラックボックスセミナー」を展開しました。今後は、コンサルティング・データ解析・アプリケーションへの組込み支援にも力を入れていきます。
編集後記
数学のセミナーが好評とのことで、いよいよビジネスでのAI・機械学習活用は、「使ってみる」から「中身を理解する」という段階に移行できたのだと感じました。
わたしも数式が怖くてそっと閉じてしまった本が沢山あるので、セミナーを受講し、土台を身につけようと思います。
取材・編集：くぼち（AINOW編集部）
