経済系大学院生の機械学習エンジニア : 長期インターンシップ(2週間目)

1. はじめに

　機械学習エンジニアとしてお仕事をさせていただきはじめてはや２週間となりました。現在大学の授業を受けたり、BTYDモデル周りの研究をしていたり、経済産業省が主催されている AIQuest に参加したり、と...。結構忙し目でてんてこ舞いの日常なのですが、なんとか頑張っている形です。そんな中での今週のインターンシップで感じたことについてまた書いていこうと思っています。

2. 今週感じたこと、学んだこと

　今週感じたのは、データサイエンティストとして高い付加価値をもたらしていくことに必要なことです。そのことについて以下で詳しく述べさせていただきます。
　以前お話させていただいたように、私は現在配車の自動化に関するお仕事をさせていただいております。このお仕事はそもそも、前任の方が既にある程度考えられていて、それでもうまくいかなかったお仕事でした。したがって、少し機械学習や統計学の技術に詳しいからと言って、それだけで解決できるような簡単な問題ではありませんでした。だからこそ、私にわざわざ任せる必要があった業務でもあるわけです。
　テーブルデータに対しては勾配ブースティング決定木で大体うまくいくとか、そういった知識はデータサイエンティストとしてやっていくような人は必ず持ち合わせています。なぜなら、インターネットの普及によって、どんどん既存の知識へのアクセスは容易になってきているからです。つまり、ほとんどマニュアル化された王道のパターンを知っていることは当たり前になりつつあり、それ自体で大きな付加価値を提供できるデータサイエンティストになることは非常に難しいということです。
　敢えて他の人でなく自分に任される仕事があるのだとすれば、それは王道パターンでは解決できない仕事だということです。だからこそ、データサイエンティストとして高い付加価値を出していく上で大事なことはきっと、「先人が解き方を既に出している問に答える力」ではなく、「解き方が確立されていない問いに答えを与える力」なのだなぁという風に感じました。

3. 終わりに

　私は現在まだ実用的な配車自動化アルゴリズムを実装するには至っておらず、せっかく雇って頂いている会社様に申し訳ない気持ちになりながら、全力で格闘している状況になります。絶対に付加価値をもたらし、チャンスを与えてくれた会社様に恩返しをするため、これからも全力で戦って参ります。私がこうやってもがき苦しんでいる姿が、誰かの勇気になりますことを心より祈っております。
　そして、ここまで読んでくださり本当に有難うございました😄