本日はG’s Academy TokyoのGGA(Global Geek Audition)と呼ばれるイベントでした。

このイベントではWeb開発を6ヶ月間勉強してきた結果として、それぞれのプロダクトを作って発表する場です。
受講する方は、25〜40歳くらいであり、すでにビジネス経験が豊富な方が、エンジニアリング能力を身に着けて、技術によって課題を解決します。

私自身もこのG’s Academyのメンター(後半3ヶ月のWeb開発をメンタリング)と講師(集合形式の講義)の両方を兼任しており、今回はメンターとして受け持った2人が発表しました。
他にも個性豊かで優秀なメンターの方がおり、私自身のメンタリングを希望する方は「機械学習」をWeb開発に活かしたい人という特性でした。

メンタリングスタート(3ヶ月前)

以前Qiitaにも書いたように機械学習案件を納品することの難しさ(参考:機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて)を書いていたため、身をもってそのスキルセットの多さを感じていたのですが、プログラミング初心者の彼らを教える中で、本当に難しいなと感じました。

プログラミング初心者の彼らがWebサービスを作るために身につけたスキルセットを時系列順で紹介しましょう。

  • HTML, CSS, JavaScript
  • Ruby on RailsによるWebアプリの作り方(MVCモデルの理解やログイン周り、DBの知識(ラッパーを使える程度でOK))
  • Flask (Python) によるWeb APIの作り方
  • Dockerによる環境構築法 + Linuxの操作方法
  • Docker-composeによるコンテナ間の共有(RailsとFlask, DBをローカルのコンテナ間で紐付ける)
  • 機械学習の数学・プログラミングの勉強(Scikit-learnとChainer)
  • 画像処理や自然言語処理の勉強(OpenCVやMeCab)
  • さくらVPS上にサーバーを立て、Ubuntu上にSSHで接続する設定
  • GitHub経由でコードの共有およびDocker-composeで環境の立ち上げ

ざっくりとこんな感じの3ヶ月でした。
ふわっと一言で書いている機械学習の数学ですら大変なのですが、それ以上のスコープをもってしないとWebアプリの導入は実現しません。
なお、Pythonで書けるDjangoやFlaskでWebアプリ側を作っていない理由としては、彼らが将来的に起業を志望しており、PythonでWebアプリ側を書いてしまうとエンジニア採用のコストが高くなることを考慮した選択です。
Ruby on RailsでWebアプリを書けるエンジニアは若い層に多く、アプリ側はRails(Ruby)、解析側はFlask(Python)でWeb API化と役割を分けてもらいました。

彼らはそれ以外にも、クラウドソーシングを活用したアンケート調査や、画像処理用に手動で画像のラベル付けを行ったりと、企画をより良くするための泥臭いオペレーションも行っています。
もちろん、企画のブラッシュアップ時にはマネタイズ戦略を練るための市場調査や、アライアンス先の調査、データ収集元の洗い出しなど、かなり時間をかけて行っています。

こんな濃密な3ヶ月を過ごした彼らのプレゼンはとても素晴らしいものでした。お疲れ様でした!

これからもキカガクファミリーとして、活躍していきましょう!

株式会社キカガク
代表取締役社長
吉崎 亮介

宣伝

今回のメンタリングと同様に、企画からデプロイまでメンターとともに進めていける長期コースを開講します。

実務レベルで使用することができない…。
そのようなお悩みを解決するために
キカガク長期コースは誕生しました。

自走できるAI人材」へ一緒になりましょう!

▶ 詳細・無料説明会へのお申込みはこちら
自走できるAI人材になるための6ヶ月長期コース