大学院でのAI研究について【9月までの振り返り】
こんにちは、IT系大学院生のYukiです。
研究が始まって約２ヶ月が経ちました。
一年で完了させる研究なのでまだまだ序盤に見えますが、次フェーズに向けて今のうちに完了させなければならない事が多くSlackでは毎夜議論が飛び交っています。
最近、メンバーのドメイン知識が深くなってきたお陰で、質問や提案がクリティカルなものが多くなってきました。非常に楽しいです。
AI Agentsは面白い内容なのでメンバー募集には困りませんでしたが、中には基礎知識からの習得が必要なメンバーもいました。
最初は「何をすればいいかわからない」と困惑していた彼らが、今では自分と同じ方向を向いて作業できるようになったことがただひたすらに嬉しい。
お世辞とわかっていてもニッコリ。
友人が属する他の研究チームの惨状と比較すると、幸運なことに現在のメンバー全員のモチベーションは非常に高く安心しています。２ヶ月かかりましたが、研究のコンセプトやゴールはメンバー全員クリアになっており、踏み込んだ議論ができるようになってきています。
当面の目標はメンバーの技術力とグループ開発力の底上げです。優れたアルゴリズム提案をするメンバーでも、Google Colabを普段使いしているせいでVScodeなどのコーディング用の基礎ツールの使用経験がなかったり、Githubの使い方を知らなかったりします。
当初は興味と情熱、向上心重視でメンバーを決め、「意欲があれば基礎的なツールの使い方、システムデザインやソフトウェア開発方法を教えられるはず。だってみんなCS院生だもの」と思っていましたが、
文学部出身？コードは書いたことあるかい！？DBは知ってる！？と思うような行動をしたり、
社会人経験があるはずのメンバーですら「提出物の即時レビュー要求」「Googleや提供資料で調べればわかることを条件反射で質問する」などが頻発しており、
それぞれ決して大きいトラブルではないけれど、地味に時間と気力を浪費しています。
自分的に簡単な作業を依頼しても、巡り巡って指示や質問回答で自分の仕事が数倍に増える場面が多く、安易にお願いができません。
コーディングを希望するメンバーに対し、
「1週間でLLMをコールできるようにしてくれ。API keyはこれで、ひとまずターミナルでHelloと打ったら返答が返ってくるだけでいい。」というタスクに対し「貴方の指示が大まかでわからないのでもう少し詳細なインストラクションが必要だ。まず何から始めればいい？」
という返事がくるレベル感のメンバーが半数。
大学院の課題で扱うブロックチェーンやIoTの攻撃検知モデルの構築やをやってる方が余程難しいはずなのですがね。
でも昔を思い出せば、日本で仕事していた時も同じような悩みを抱えていた。多分、もっと酷い時もあったはずだ。
技術懸念があるだけで、メンバー全員にやる気とポテンシャルがあり、人間関係トラブルも全くない。気軽に質問や提案ができる環境でもあり、何より全員楽しんでいる。
それを思えば、チーム運営、”かなり”うまくいっているんじゃない？
時間と体力は使いますが、最近は自分の理解も深まり成長も感じるので充実しています。
みんなやる気も基礎力も非常に高いので、しばらくは面倒くさがらずに根気強く向き合っていこう。チームと一緒に成長して、良い研究成果が出せるといいな。
Yuki