NAGOYA AI Blog

人工知能(AI)関連の気になるあれこれをN2iがお届けします

今年流行りの手持ち扇風機は来年も流行るか?AI企業のキャリアトライアルで高校生が考えた

高校生キャリアトライアルレポート④:キャリアトライアルでの貴重な体験

 

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8月下旬の3日間、名古屋市では数少ないAIベンチャーの株式会社N2iで、学校からのキャリアトライアルという形で職業体験をさせてもらいました。

体験前、私はAIについては身近ではあるものの、何となくしか分かっていませんでしたが、今回の様々な体験を通して、AIについてたくさんの知識を身につけることができました。

 

例えば、AIに携わるエンジニアという仕事の中には、大きく分けて

  • データサイエンティスト 

  • 機械学習エンジニア

の二つの職業があることを知り、それぞれの相違点と共通点を学びました。

 

これについては、インターネットで調べてもなかなか出てこないような情報だそうで、得した気分になりました!(笑)*

 

そして、ワークショップでは、身近な疑問や課題をテーマに、

  • AIシステムの初期設計の段階で実際に行われる作業を「分類」あるいは「回帰」の手法を用いて解決策を導き出す

という作業を体験しました。

 

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(課題の例)

 

2チームに分かれてそれぞれ別の課題に対して作業をしましたが、どちらのチームも全く違った視点から問題解決へのアプローチで作業をし、発表を聞いてとても勉強になりました。

今年流行りの手持ち扇風機は来年も流行るか? 

私たちのチームは「今一番流行っている手持ち扇風機は、一年後に流行っているのか?」という課題を取り上げました。

 

今まで爆発的にヒットした商品や食べ物と手持ち扇風機を次の9つの観点から点数付けをして比較をし、1年後に流行っている確率を大まかなものですが計算しました。

  1. 値段
  2. 年齢層
  3. 性別
  4. デザイン性
  5. 種類の多さ
  6. 大きさ
  7. 周りへ及ぼす影響
  8. 安全性
  9. 期間

なんと38%という予想外に低い数値が割り出されて自分たちも驚きました。(笑)

 

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私たちAチームは回帰という方法で数値を予測することを中心に作業を進めましたが、Bチームは分類という方法で作業を進め、一度に二つの方法を学習することができてよかったなと思います。 

AIの特徴について 

さらに私たちは、AIの特徴についても学習しました。

AIは、専門家によって定義が多義に渡り、ビジネスの観点からだと「データを読み込み、自動判断するもの」と定義されるそうです。

 

AIには、主に次の5つの特徴があります。

  1. 疲労がない
  2. 複製ができる
  3. データがない限り何もできない
  4. フィードバックが速い
  5. 人間の6~8割の能力をもち、一部の分野では人間の能力をはるかに越すものもある

また、AIにできることとできないことがあるということも、 分かりやすい例のおかげでより深く理解することができました!

  • AIにできること:分類・回帰 
  • AIにできないこと:データなしでなにかを一から作り上げること、目的を自ら決めること

N2iのAIについて

N2iが特に力を入れている分野は、動画画像の解析(例:顔認証や商品査定)、フルオートメーションで会話が動くチャットボット、自然言語処理というものだそうです。

どれも今の我々の生活には欠かせないものになりつつある分野ばかりで感動しました。

 

他にも、

  • 広報の仕事について
  • 広告と広報の違い
  • スタートアップの広報について

などについても教えていただきました。

キャリアトライアルを経て

これらのことから、AI事業はエンジニアだけでなく、デザイナー、セールス、コーポレート、広報、財務、法務など、様々な仕事一つ一つが重要な役割を担っていることを実感しました。

 

体験前のイメージとはもちろん、今後のAI社会についての考え方やものの見方もがらっと変わりました。

AIについてもっと興味が湧きましたし、さらに深く理解することでより世界のAI文化に貢献することができるのかなと思いました。

 

今、私たちの生活には欠かせない存在であるAIによって日本、そして世界の伝統を守りつつ、文化の発展に寄与できるように身近なものに興味を持ち、様々なことに目を向ける姿勢を忘れないようにしたいです。

 

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【広報追記】

  • 本ブログは、インターンシップ参加者のレポートを元にしています。タイトルや構成、言い回しなど、文意が変わらない程度に広報で編集を入れています。
  • インターネットで検索してもヒットしないかもしれませんが、過去にこのようなブログを書いています。これからデータサイエンティストあるいは機械学習エンジニアを目指す方、よかったらご覧ください。

 

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