こんにちは、新米AIエンジニアのtakeです。
SIer（システムインテグレータ）で、製造業を相手にDXを支援しています。
未経験からAIやデータサイエンスを独学し、AIエンジニアに転職した経験を発信しています。
今回は、未経験からAIエンジニアへ転職して1年間で得た経験・スキルについて紹介します。
未経験から転職した後の私の実体験を紹介することで、これから同じく未経験転職を目指す方々の参考となれば幸いです。
1年間で得た経験・スキルは、大きく以下の3つです。
- データ分析基盤の構築（データベースの設計・操作）
- 画像AIの導入効果検証
- WEBアプリケーション開発
順番に説明していきますね。
※他にもありますが細々するためこの３つに絞って紹介します。
１．データ分析基盤の構築（データベースの設計・操作）
1つ目は、「データ分析基盤の構築（データベースの設計・操作）」です。
データベースの設計経験や、SQLを用いたデータベースの操作スキルを得ました。
入社前はエクセルでデータを扱ったことしかなく、データベースって何？SQLって何？って状態でした。
今後、データサイエンティストを目指す方々も、データベースの知識や経験、SQLのスキルは必須ですね。
今後データ量は増える一方ですし、エクセルでは到底扱えないボリュームになります。
仕事としては、データ分析基盤の構築という形で企業を支援する仕事が多かったです。
データを使って業務の効率化等の変革をしたい企業は本当に多いのですが、
そもそもデータ基盤が整っていない（手動で集めている、データの形式が統一されていないなど）ことが大半で、
データを自動収集・蓄積するところから支援するパターンが非常に多かったです。
個人的にはその先のAI・機械学習を使った提案などがやりたかったのですが、全くそんな次元にない日本企業が多いのが実情です。
お客様の設備や環境、使い方に合わせて、データベースの設計や収集方法を提案しました。
具体的には、
・ETLツールを使ってデータを自動収集・蓄積したり、
・生データのままではなく、前処理を挟んだり、
・オンプレ上のデータベースサーバをクラウドに移行したり、
本当にいろいろ経験できました。
これから転職を目指す方も、可能なら転職前に軽く勉強しておいて損はありません。
ご参考まで、私が活用したおススメの書籍やUdemy講座は以下です。
書籍「おうちで学べるデータベースのきほん」
かなり噛み砕いて説明してくれるので、素人の私にも理解できました。
Udemy講座「はじめてのSQL ・データ分析入門 -データベースのデータをビジネスパーソンが現場で活用するためのSQL初心者向コース」
ハンズオンが豊富なので、手を動かしながら動きを身につけることができます。
ご紹介のUdemy講座はこちら
２．画像AIの導入効果検証
2つ目は画像AIの導入効果検証です。
具体的な案件としては、現状目視で実施されているキズの分類を画像AIに置き換えることができないか、導入効果を検証するものでした。いわゆるPoCです。
私が入社した会社には、自社製の画像AIがあったので、それを使って導入効果検証を行いました。
分類精度向上のためにやったこととしては、画像AIモデルそのものの変更ではなく、モデルに入力する画像の前処理を検討しました。
画像を扱うのは初めてだったので、周りのメンバーにもアドバイスを頂きながら非常に勉強になりました。
下記はやったことの一部分ですが
・キズの箇所だけをトリムする
・トリム後の画像サイズを統一する
・キズの箇所を拡大・強調する
・学習画像枚数を稼ぐために画像を上下反転させてデータを増強する
などなど、OpenCVという画像処理を手軽に扱えるライブラリを使っていろいろ試しました。
他にも勉強になったのが、お客様が現在使用中の設備が古く、画像を出力する機能がなかったため、
急遽「キャプチャ→画像保存→次の画像選択」を自動で繰り返すプログラムを自作して学習画像の収集効率化も図ったことが挙げられます。
こういった工夫からも多くの学びを得られました。基本的なことでしょうが、ITは偉大です。
他にも、お客様に依頼したラベル付けに結構誤りがあったり。。。
顧客作業であるラベル付けの進捗が悪かったので、納期フォローするのが大変だったり。AI以外のところでの苦労も多かったです。
画像を扱う上でOpenCVは大変便利なライブラリのため学んで損はありません。
「【Pythonで学ぶ】OpenCVでの画像処理入門」
ご紹介のUdemy講座はこちら
３．WEBアプリケーションの開発
3つ目は「WEBアプリケーション開発」です。
WEBアプリ？データサイエンス、AIに関係ないじゃんと思うかもしれませんが、関係あるんです。
先ほど２番目で紹介の自社製の画像AIですが、WEB上で動くアプリケーションとして顧客に提供しておりました。
他社でも同様の形式（WEB）でサービスを提供していることが多いんです。
当然ながら私自身、WEBに関する知識・経験が全くなかったので一から勉強しました。
DjangoというpythonベースのWEBフレームワークで書かれていたのですが、
結構クセがあり、尚且つ学習ソースもあまり充実していなかったので習得にかなり苦戦しました。
それでも、既存のソースコードを元に新しい機能を追加したり、仕様を変更したりできるようになりました。
WEBアプリの開発スキルは今後も需要は高いと思うので、やって損はないと思います。
ただデータサイエンスだけでも大変なのに、WEBもとなると非常に大変なので興味関心が高ければで良いと思います。
全部を欲張って身に着けようと意気込んで挫折しても意味がありませんので。
「【徹底的に解説！】Djangoの基礎をマスターして、3つのアプリを作ろう！」
現時点でこのUdemy講座がベストと考えます。ハンズオンでアプリを作ることで動きを理解しやすかったです。
いくつか書籍でも勉強しましたが、眠くなる一方で全く駄目でした。
ご紹介のUdemy講座はこちら
最後に
以上が未経験からAIエンジニアに転職し一年間で身に付けたスキル・経験です。
なりたいイメージと合致していたでしょうか？
私自身、AIエンジニアなんだからAI・機械学習をバリバリ使うんでしょ？と思っていましたが、支援先の日本企業はもっと前段階に問題があるというのが実情でした。
少しでも参考となる情報がありましたら幸いです。
最後まで読んでくださりありがとうございます。他に聞きたいことがございましたらお気軽にコメントお願いします。
それでは、今日はこの辺で。