文系事務職が AI・データ分析を学んだ結果！スタート前は不安だったけれど…？

こんにちは！キカガクの神部です！
今回は、2022 年 ５ 月に長期コースを卒業したコツリンさん（ハンドルネーム）にインタビューを実施しました。お仕事の関係上、実名やお顔の公開が難しかったのですが、長期コースでの経験はかなり赤裸々に答えててくださいました。

この記事では、受講する前にどんな不安があったのか、長期コースで難しかったところといった部分や、文系から見た数学への向き合い方、受講後に学習内容がどう役立っているかなどを伺いました。
本記事が、この分野の学習に悩んでいる方参考になれば幸いです。

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1. プログラミングの知識は多少あったけど本格的な開発はしたことがない

コツリンさん：
もともとプログラミングを Udemy などのオンラインで勉強していました。しかしながら、実際にソフトウェアやアプリを開発したことはなく、そのせいでプログラミングの知識はあるけど胸を張ってプログラミングができるというような状態ではなかったと言えます。

条件分岐とか繰り返し構文があるという程度でほんとに入り口位しかわからなかったです。また、企業でも IT に関する部署に所属しているため様々なベンダーと IT に関する打合せを行っており、こういったプログラミングの知識が役立っていることは事実ですが、本格的に学んでいないので多少なりともギャップは感じていました。

コツリンさん：
単に面白そうというのと国が補助してくれるから安く学習できるなぁとかで興味を持ちました。
それをきっかけに調べていたら、なんか難しそうだけどそれよりも面白そう！と思いが募り、手に職をつけていてもいいかなと思い、興味が湧いてAIの勉強をしようと受講の検討に入りました。
事前の自己紹介カードを作るときに、他の人たちは明確な理由があったのですが自分はなかなか思いつかず適当な理由考えてました。

2. 検討結果、決め手は卒業後も講座が見れることと他の講座も見れるということ

受講前は、特に受講に向けての葛藤や悩みがあると思います。コツリンさんはどのように考えていたのかということを振り返っていただきました。

コツリンさん：
正直なところ学習サポートとかわかりやすい授業とかなどはあてにしていませんでした。というのもどこのスクールでも受講生に最大限のサポートをしてくれているのでそこを決め手にするのは難しいと感じました。
最終的にキカガクを選んだのはいろいろありますが、特に決め手になったのは授業の講座が卒業後も継続して見れるということと他の講座もいろいろ見れるというところです。

AI といえば最先端の技術のためどんどん手法などがアップデートされると思ったのですが、卒業後にこういった情報にアプローチすることができないのは難しいと思っていました。

しかしながら、キカガクでは卒業後もアップデートされた講座を常に見ることができるということで卒業後も安心して自己研磨ができると考え選択しました。

また長期コース以外の IT に関する講座も無料で永遠に視聴できるということで「企業経営として大丈夫なの？」と不安になるくらいのサービス精神だともおもいましたが、このメリットを享受するしかないと思いました。

3. 開始前は不安しかなかった

コツリンさん：
やっぱり、AI というまだあまり一般的ではないしかも最新の技術を習得できるのかということは非常に不安でした。
特に第四次産業革命スキル習得講座に認定されているから安く学習できるとは思いましたが、それでも期間内に課題をクリアできるかなどといった不安は常につきまとっていましたね。

4. 一番の不安は課題のアプリを作れるかだった

コツリンさん：
アプリの作成が課題だと、どういったアプリを作ればいいのか想像がつかずに遠慮する人がいる可能性があります。
やっぱり第四次産業革命スキル習得講座の補助金をもらうために課題のアプリを作成しないといけないということで、次のことが不安でした。

最終的には、とりあえず AI のことがわからないのにどんなアプリを作るかなんてわからないし、アプリ作成では講師に聞きまくればいいやということで清水の舞台から飛び降りるつもりで何も考えずに受講しました。

コツリンさん：
あと、勉強してみないとわからない感覚かもしれませんが、AI はいろいろな分野に応用ができます。
そのため、AI のことを勉強したら自然とこういった AI アプリを作ってみたいというように考えるようになりました。

5. 受講期間中に仕事が忙しくなったが講師に相談して柔軟に対応

コツリンさん：
自分の場合は Twitter から特定の言葉を収集し、それに対してネガティブな内容かポジティブな内容かということを判定するアプリを作ってみました。
本当はもっといろいろなことをやってみたかったのですが、ちょうど仕事が急に忙しくなってしまったので講師の人たちと相談し軽量なアプリ開発にシフトしました。
こういった仕事等の状況を鑑みて講師たちが受講期間内に課題がクリアできるために、どういったアプリにするかという相談に乗ってくれたということも感謝です。

6. キカガクの教材＋調べる力

コツリンさん：
基本的にキカガクの教材は AI 学習に必要な情報のみに絞ってわかりやすく、場合によっては図解も交えて学習したのでそこまで難しいとは思いませんでしたが、それでも躓くポイントがあったのは事実です。
その場合は、とにかく同じ動画を何回も見たりしました。そうすると不思議なものでだんだんと理解できてきます。
理解できないにしても、自分がどこまで理解していてどこまで理解していないのかということが見えてきます。
自分がどこを理解できていないのかということを明らかにしたら、Youtube や Google 等で検索して理解してみました。

コツリンさん：
まず前提としてキカガクの教材はわかりやすいです。
でも正直こんなこと言っていいのかわかりませんが、人によって理解しづらいポイントがあると思います。
ただこれはキカガクに限らずどこのスクールでも一緒だと思っています。
どうしても人によって躓くポイントというのは違いますから完璧な教材はないと思っています。

そんな時は Google や Youtube で調べてみるなど、キカガクの長期コースの後半のテーマでもある自走力を身に着けて自分で調べる必要があると思いました。

一緒に学習する仲間にすでにプログラマーとして活躍している人たちもいたので思ったのですが、プログラマーだからといってプログラミングのことをなんでも知っているというわけではないです。

プログラマーでもわからないことはたくさんあるので、そのたびにいろいろ調べて解決しているということでこの自走力というのが大切なんだと感じました。
もちろん、講師や周りの学習仲間に聞けば絶対解決できるのですが、それは最終手段というようにしていました。

7. 多くの人と勉強することでいろいろなメリットがあった

コツリンさん：
二つほどあると思っています。
一つはとにかく最初のうちは毎週の授業に参加することだけを考えていました。
すると、受講者同士で横のつながりが生まれてきて自然と学習したいという気持ちになっていくというようになりました。

二つ目は各講座にあるテストにクリアしてみることです。
講義の後にあるテストはちょっとずつ難しくなっていきますが、このテストに合格するという成功体験を重ねることでもっと勉強したいという気になっていきました。

コツリンさん：
よくわからないのですが、独学で学習していた時よりも学習がスムーズにいきました。
調べてみると学習というのは一人で行うよりも複数人で行うと習得できるという研究結果が実際にあるようです。

これは教え合うことでひとつの学習項目をいろいろな視点でとらえられるようになり習得が進むと結論付けられています。
研究結果からわかるように、独学だと勉強できなかったけど複数人で勉強することで習得できるので、独学で挫折した人が多くの仲間と勉強することでなぜか習得できることになると言えます。

また、受講生でもすでにプログラミングに詳しい人もいれば全くの初心者の人もいましたが、プログラミング経験者が未経験の人に教えていたりしていて和気あいあいとしていたのが印象的でした。

またプログラミングに詳しいといっても、プログラミングにはいろいろなスキルがあります。
AI を学習する際にはそれぞれが持っている知識を教え合って勉強できたのがおもしろかったです。

コツリンさん：
いろいろな業種の人たちと交流できたので IT スキルという面以外でもいろいろなことを知れたということが面白かったです。AI に対してでも自分では想像がつかないような発想をする人が多くて AI はいろいろなことに応用できるのだなと思いました。
また、講師やチューターの人も非常に話しやすい人たちが多く、世間話なんかをして交流できたのは面白かったです。

8. 数学で難しい！と思った時の対処法

コツリンさん：
もともと数学は嫌いではなかったのですが、それでもやはり難しい部分もあったというのが正直なところです。
特に数学の部分は大学でも習うくらいの高度な数学なので、文系大学卒業の身としては数学の細かい部分は正直に言って理解できていません。
しかしながら AI はこういった数学の理解よりも、数学の公式を使うことでどういった結果が得られるのかを理解するということが重要なのだと感じました。

例えば微分なんて聞いただけで拒否反応を示す人もいるかもしれませんが、実際は公式とその公式を適用した意味だけ理解しておけば充分だったりしました。
微分の公式の意味は、数式を微分の公式に当てはまると、ある点における接線の傾きが分かる。
ただこれだけです。

実は私たちの生活の中で利用しているけどよくわからない技術って多いじゃないですか。
例えば電話がなぜ通話できるのかという原理は理解していなくてもみんな電話を使っているのと同じで、数学の知識を理解するのではなく、数学の知識を利用すれば AI の数学は大丈夫だと感じました。

しかも AI の場合はプログラミングを通してパソコンがやってくれるので、数式の構造が理解できていなくても何とかなります。
また、使っているうちに理解できてくるということもあるので、わからなかったら次のセクションに進み利用してみるという割り切りも重要だと思います。

9. 仕事との両立はどうだったか？

コツリンさん：
やはり AI　の学習に本腰を入れたいですが、そうはいっても仕事もおろそかにできないので、学習時間が確保できるような期間に学習できるようにするにはどうすればいいか相談しておきました。
実際の学習の時は、キカガクが提示する学習スケジュールにこだわらず、講座は先の内容であっても見ることができたので、進められるときに先のほうまで一気に学習しました。
学習できる時に先のセクションまで学習しておくことで、仕事が忙しくなって学習できなくなったとしても余裕をつくることができました。
そのおかげで、急な仕事で学習時間が確保できなくなっても焦ることなく学習することができたのが良かったです。

コツリンさん：
もちろん毎週のメンタリング日には、スケジュールに沿って章末問題の解説などを行ってくれるので、より理解が深まりますので参加したほうがいいとは思います。
ただ、その補講も録画していつでも見れるようにしてくれていたので、キカガクのスケジュールを軸に、自分なりの学習ペースで学習していくことが仕事と授業の両立だと思っています。

10. 世の中でAIがどんな風に使われているのかわかるようになった

コツリンさん：
AI を勉強してみると世の中で意外と身近な存在なんだなぁと感じるようになりました。
例えば Amazon のレコメンド商品で AI が使われているなぁとか Google の検索でも自然言語処理が使われているなぁとか考えてしまいます。

11. 今後の仕事の仕方を考えるきっかけになった

コツリンさん：
よく AI に仕事が奪われるから不安という人がいますが、そんなことはないという自信を持つようになりました。
むしろ、これから AI がエクセルのように活用されると思い、どうやって AI と共存しないといけないのかということを考えるようになりました。

すでに AI の根幹の技術などはクラウドなどでも提供されていることを考えれば、今後ますます AI は仕事に食い込んでくると思っています。
このとき AI のことを知っているかいないかで、AI に仕事を代替されるかそれとも共存する方法を模索することができるのかが決まると感じています。

コツリンさん：
AI といっても、結局は人間が「なんのデータ」を「どのように分析」させて「どれくらいの精度までチューニングするか」を決める必要がある、ということがキカガクの授業でわかるようになりました。
いくら AI が発達しても人間側がコントロールしないといけない部分があるということで、そのコントロールしないといけない部分が分かれば逆に AI でできないことがわかります。
共存するためには AI の構造をある程度知っておかないと、少し前のエクセルが使えない人間が取り残されたような時代になる可能性もあり得ると感じています。

12. DX 人材としても自信がついた

コツリンさん：
AI は IT 技術の一種なので IT のベンダーに任せてもいいかもしれないかもしれませんが、DX という観点で見ると実装レベルで AI を知っている人がいないといけないと断言できます。

DX はデータを活用して顧客にこれまでできなかったような新しいサービスを展開するという意味がありますが、このデータをどうやって活用するのかという点で考えると、実際にデータをどうやって分析しているのかがわからないとベンダーとの打合せが対等にできないです。

また、データの分析でビジネスモデルを変えようとしているのにベンダーに任せきりにしてしまうと、どんなデータで分析しないといけないのかデータはどんな形で収集しないといけないのかということがわからなくなってしまいます。

データの分析を IT 業者に任せきりだと、自社の業務が IT ベンダーの分析結果に左右されてしまうという事態になってしまいます。もちろん、ベンダーの力は活用しないといけないですが、自社で AI の実装方法や原理などを知っていれる人材がいないとすべてをベンダーの都合に合わせることになる、もしくはベンダーに無理をお願いしてしまい長期的視野で考えた場合に失敗すると思います。

実際 AI のエンジニアの人が分析のためにデータを成形しているという問題が発生していますが、これも最初から適切な形で収集できていれば必要のない作業です。
またこの問題は、経産省でも 2025 年の壁ということで指摘されているように今後大きな問題になっていくと思います。

DX は導入して終わりではなく、導入後の運用保守も行う必要がありますが、こういった自社の経営戦略と DX を描くには AI がどういったことをしているのか、 AI エンジニアがどういったことをするのかを理解していないといけません。
DX を進めるためには実装レベルで知っているかどうかで成功が大きく変わると感じました。

13. AI とは違うスキルを持っている人に勉強してもらいたい

コツリンさん：
AI とは違うスキルを持っている人に勉強してもらいたいです。
AI を勉強してみたらわかるのですが　AI　ってものすごく応用範囲が広いんだなと思いました。

上記は一部で、ビジネスだけでなく芸術分野にも AI を掛け合わせることができるので、AI と全く無縁なジャンルの人たちこそ AI を勉強してもらいたいです。
特に芸術に AI を掛け合わせると人間が思いつかないようなとんでもない発想のモノができてくるかもしれませんが、それも一つの面白さだと思っています。

14. 付随のコースで DX を体験

コツリンさん：
いろいろありますが印象的だったのは DX 体験コースですね。
実際に店舗の売り上げ予測を行う際に AI を活用することで、簡単に予測を行うことができるというところを実感できたのが面白かったです。
簡単というと言葉としては適当ですが、実際はもっと複雑で、人の代わりに予測をしてくれることで、予測をするという労働コストがこれだけ楽になるのかと感じられました。

今後 DX を推進しようとした場合に　DX　による効果がどのようなものなのかということを実際に知っているか知らないかで DX の成功に関して大きく変わると思います。同時に、AI の限界というのも感じました。
AI の予測がすべてではなく AI も失敗するので、そこをどう人間が補っていかないといけないのかということを考えさせられるいいきっかけになりました。

15. 長期コースは AI を本気で学びたい人向け

コツリンさん：
キカガクに限らず AI の知識習得は簡単ではないと思っていますが、本気で学びたいと思っていればいろいろな講師やほかの学習する仲間の人たちが手を差し伸べてくれます。
もちろん、これは本気で学びたいと思っている人だからこそ周りが手を差し伸べてくれているわけですので、本気で学びたいと思っている人に受けてもらいたいです。

またキカガクの長期コースでは AI の基本が勉強できますが、一緒に視聴できるコースでは自然言語処理や画像処理など応用的なことが学習できます。
こういった、応用まで学べる講座があることは非常に心強いです。
キカガクの講座は本気で学びたいと思う人には最高の環境なのだと感じています。

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