データサイエンティストのお仕事紹介！　　　　〜AIプラットフォームをつくる〜

データサイエンティストの仕事を紹介する記事です。
株式会社コグラフのデータアナリティクス事業部では様々なお客様との仕事があります。
今回は "AIプラットフォーム作成案件ではどんな仕事をするのか" について書きます。

・AIプラットフォームとは

AIをプログラミングを使わず、Webブラウザ等の画面を通して実行できる環境です。自分でプログラムを書いて実行するよりも時間が短縮できます。エクセルなどのデータをアップロードして、前処理やモデルを選んで実行すれば数クリックで分析結果が出てくるというタイプが多いです。
　分析実行：ユーザー →　Excel　→ ブラウザ → プラットフォーム
　結果取得：ユーザー ← 分析結果 ← ブラウザ ←プラットフォーム
様々なプラットフォームが作られて増えていく中で、データサイエンティストがお仕事で関わる機会もさらに増えていきそうです。

AIプラットフォーム使用例：Amazon SageMaker
たけのこの里が好きな G くんのために、きのこの山を分別する装置を作ってあげた。

https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202203/kinoko-takenoko-model-creation/?sc_icampaign=builders-flash_kinoko-takenoko-model-creation&sc_ichannel=ha&sc_icontent=awssm-10537&sc_iplace=2up&trk=ha_builders-flash_kinoko-takenoko-model-creation_awssm-10537_2up&awsf.filter-name=*all

・AIプラットフォームの構成

AIプラットフォームの多くは、Webアプリケーションです。
ブラウザからアクセスして分析の内容を決めて、サーバーで分析した内容を受け取るという流れです。
リクエスト：ブラウザ　→　Webサーバー(表示)　→　Appサーバー(分析)　
レスポンス：ブラウザ　←　Webサーバー(表示)　←　Appサーバー(分析)

画像:https://www.setgetweb.com/p/WAS70/Set_a_Web_server_and_
an_appserver_on_separate_machines1740.html

・データサイエンティストの仕事

画像: Rawpixel Ltd.

データサイエンティストの仕事は主にAppサーバーの作成になります。
Appサーバーは実際に分析を実行する場所で、分析用のPythonファイルが入っています。
Appサーバーの作成工程としては、機能のPoCや実装、不具合修正、機能テストなどの工程を担当分けして作業します。また、チーム構成としてはWebサーバーを作成するWebエンジニアや、顧客から要望を受ける営業さんもチーム員です。

・Appコンテナの開発環境

画像：https://kacfg.com/aws-ec2-docker/

Appコンテナの開発には、AWSやDockerが使われることが多いです。
機械学習の本体としてのPythonファイル作成以外にも、開発にあたって求められる知識は多く、Webエンジニアとして開発環境の知識が深い方にとっては、データサイエンティストにキャリアアップする足がかりにもなるかと思います。

・まとめ

AIプラットフォームはAI民主化のための注目トレンド。
数年後には、AIの中心的存在になっているかもしれません。

【必見】AIプラットフォームを徹底比較！Google、Microsoftからスタートアップまで厳選13選！ - AI Market

Webアプリケーションになることが多いので、Webエンジニアの方が経験を活かしながら、データサイエンティストへキャリアアップする足がかりにもなりそうです！

コグラフではデータサイエンティストを目指して一緒に働く仲間を随時募集中。ぜひお声がけください！！

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