大下講師

大下 健史

  • ディープラーニング講座

富山大学 理学部 卒業 (数学科)
北陸先端科学技術大学院大学 修了 (情報科学研究科)
ブレインズコンサルティング 最高数理責任者
データ分析・AI事業の立ち上げメンバ
需要予測システム開発、アパレルや製造業における各種PoC、AI系コンサルティング、アドバイザリに従事
現在はリサーチを中心に、データ分析、AIに関する案件にも幅広く携わる

データサイエンティスト・AI系エンジニアを目指したきっかけ

大学院のころ(15年以上前)に、数学の定理は機械的に発見できるよね?!という思い込みと、授業で人工知能系の講義があったことがAIに興味を持つきっかけになりました。
世の中がBigData, M2M の流れが終わるころに、数学を仕事にしたい(こっそりでも人間の脳を解明する研究をしたい)と考えていたところ現職の会社に出会ったのが大きなきっかけです。
そして、第3次AIブームが到来することになります。

初学者の方に教える際に工夫しているポイント

自分が学習したときに最終的にイメージがわくようなポイントだと思ったことを中心に伝えるようにしています。
いわゆる従来の学校で重視されていたり、学術的に重要なことでも、業務視点で不要だと考えたものは、ばっさりと切ります。
ばっさりと切ることについては、賛否はあるかと思います。
しかし、中級に満たない初学者には苦手意識を持つことなく、サクサクと理解できる楽しさを感じてもらえるように、大局的な視点で理論のつながりを含め、概観してもらうことに注力しています。
結局集合知に個人の知識は勝てないので、質問は、オープンにするように促しています。QAのOSS化みたいなイメージです。

AIの重要性について

企業にとっては、AIやデータをいかに収集し、活用するかがトップレベルの競争戦略というよりも、生き残り戦略にかかわる時代になりつつあります。
日本は、データ活用、AI活用が米・中と比較してかなり遅れているため、実感がないかもしれません。
2019年12月中旬頃の韓国のDX戦略に関するニュースでも世界3位を目指すと記載され、暗に日本は相手にしていないというニュアンスも受け取れるほど、アジアでもかなり遅れている印象を持っています。
受講者にとっては、AIにより変わりつつある(変えていこうという意志で動かされる)世界、業界、企業の中で、どういう役割を演じていくべきかが問われる時代になってきています。
つまり、AIをうまく活用する側か、AIを作る側か、AIに使われ管理される側になるか、この問いに対して自分なりの回答を持つべき時代になってきたといえるほど、AIの重要性が現実として高まってきていると言えます。

受講者へのコメント

AI技術は、どんどんコモディティ化が進んでいます。
一方で、どんどん新しい技術・モデルの研究・実用化も進んでいっています。
実用化方法として体系化される前に、新しい技術・モデルが研究開発され検証されている状況にあります。
また、昨今では、AutoML 技術も徐々に実用的になってきており、データサイエンティストやAIエンジニアのような人財の2極化が進むことが自然に予想されます。
つまり、顧客や事業部門の課題に対して、AutoML を活用していかに早く効率よく課題解決するかが求められる人財と、AutoML では解決できないモデル(説明性が高く精度も高いモデル、企業・ドメイン特化のモデルなど)を設計し実現する人財との2極化です。
それぞれの人財には一長一短があり、どちらも容易にはなれない人財です。
前者は企画力・調整力・課題解決力などのコンサルティングスキルやシステム構築スキルが要求され、後者はAIに関する幅広いリサーチ力、仮設検証力、深い設計・実装・構築力などのサイエンススキル、エンジニアリングスキルが求められます。
私見ですが、単純にツールやライブラリを使って楽しみたいだけのAIエンジニアは淘汰される運命にあると考えています。
あなたは、将来どちらの人財になりたいですか?

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