ＡＩ調査完了

 ここ2週間ほどＡＩ開発の技術調査を根詰めて行っていたが、本日、ようやく一段落のところまで辿り着いた。(´・ω・`)

２週間で辿り着いた技術要素としては、

• 採用するＡＩはAmazon Bedrock。話題のChat GTPではない。このチョイスは客先指定の都合
• Amazon Bedrockの中にも複数のＡＩが転がっているのだが、選んだのはClaude。言語解析を得意とするＡＩ。業務用途を考えるとコレっしょ。画像生成ＡＩが必要な業務じゃない
• 機械学習。サンプルとして客先の業務情報……は問題になるので、弊社の社内情報を使わせて貰った。Amazon S3にファイルを置いて、それをAIが読み込んでくれる
• AIとS3を連結し、エージェントを立てて、エージェントに通信することで回答を得られる
• フロントエンドはチャット。チャットの中で「ＡＩ。〇〇について教えて」と書き込むと、ＡＩが返事してくれる。チャットボットを常駐させているわけだな

これである程度の形になった。いや～、大変だったな。
しかし、２週間の技術調査であったが、多くの知見を得られた。

ＡＩ部分

まず、ＡＩと言っても基本的には既にある製品の利用方法を知っているかどうか、なのよ。

• 最初にこの画面のこのボタンをポチ
• 操作するこの開発者にはこの権限を付与
• 次にこのボタンをポチ
• ファイルをアップロード
• 同期
• リクエスト

みたいな感じで、手順を理解すれば定型的なものである。

最も肝心な部分であるＡＩの精度については、努力の余地が無いものであるように思ったな。

要は、ＡＩに食わせるファイルが充実しているかどうか。

この辺は技術力で効率化出来る部分ではなく、泥臭く人間的にナイスなドキュメントを入れていくだけの作業でしか無いんじゃないか？

「コツ」と言えるほどの職人芸の要素は殆ど無いように思う。ただ文章をS3にドカッと入れればその文章次第の結果になるだけ。

ＡＩ以外部分

苦戦したのが、意外にもフロントエンドだった。

ＡＩってのは、便利であることが重要だから、フロントエンドがゴミでは意味が無いのよ。
だからＡＩの提案をするときは、とっつきやすいフロントエンドとセットでなければ相手の心を掴めない。

今回、僕はそのフロントエンドを「チャットツールのボット」という形で構築したんだけど、これが結構腐ってて。(；´^ω^`)

ＡＩ本体の習得より、ボットの作り方の勉強の方が大変だったわ。

くだらん話ではあるが、こういうのは実際の経験が無いと気付かないところ。この辺が担当者の知見と言える部分か。

今後

実は、まだ僕の周りだと特に案件化しているわけではなく、ボンヤリと気になっている人がいるという程度の話ではあるが。

この技術調査を行った結果として、僕の近辺では僕が一番の有識者だ。何かあったら必ず僕に相談が来るだろう。

「技術相談役」というポジションを狙う僕としては良いチャンスだと思ってね。営業的なアピールも頑張っておかないと。

早く儲け話が来て貰いたいものじゃ。(´・ω・`)

AI勉強中

 まだ２人日ほどしか調査していないが、概ね調査の方向性は見えてきたか。(´・ω・`)

まず、最近言われているＡＩはかなりバズワード化してしまっており、文脈に応じて何を差しているのかを聞き分ける解釈能力が無ければスタート出来ない、というのは前置きとして。

さて、僕の記憶だと数年前であるが、AI業界には「アナコンダ」というPythonのライブラリがある。

機械学習の為のライブラリだが、これは難解で、機械学習やＡＩの中でもかなり奥深い部分まで精通していることが求められるものだった。
僕もちょっとだけ触ってみたけど、ちょっと勉強コストを割くにはハードルが高いものだった。

技術者なら肌感覚で分かるのよ。「この分野はまだ先駆者が整地してくれるのを待つ段階かな」と。(；´^ω^`)

あの段階だと、技術者の中でもGoogleに勤務していても通用する、みたいな超絶エリートでなければ結果に結びつけるのは不可能だった。
平凡な技術者が興味本位でチャレンジしたところで、何となくネット情報を頼りに触って「勉強になった」「楽しかった」で終わり。１円にもならん。

そこから時間が経ち、現在。

「何とかならんことも無いレベル」まで整地されてきた感は確かにある。

各種クラウドサービスで、最初からトレーニング済のＡＩが提供されており、勉強材料となるデータさえ投入して貰えれば、後は何とか……。
そういうレベル。

もっと、「そもそもの部分」から始めねばならなかったアナコンダ時代と比べると、かなりハードルが下がった。

しかし、それでも難しいな。

クラウドサービスもまだまだ洗練されていないね。

「こういうことやりたいんだ！！」ってのはハッキリしていても、あっちで権限を付与し、こっちでパラメータを設定し、エージェントを入れて、ナレッジベース……。

小難しい。

ネット情報も少なく、難解な公式ドキュメントを読み解かないとコンソール画面の操作も儘ならない。

まだまだ、「お手軽にＡＩを使う」みたいな段階には程遠いが、それでも地道に情報を調べていけるような技術者なら、現実的な工数でサービスを構築することも可能な程度に軟化はしているか。

「教えて貰わなきゃ無理な若手では無理だが、自力で未知領域も調査可能なリーダー格なら可能」くらいの難易度、というのが現在の感想。

ノリで適当にポチポチ触ってみて何となく感覚が慣れた感は出てきた。

次は長～い公式トレーニング動画を観るか。

長いんだよな～。知りたい所だけ教えてくれる手順書があると良いんだけど、そこまで業界が洗練されていない。

ＡＩって言うとクールなイメージあるけど、実際必要なのは泥臭い作業と根気強さって感じがする。

割とベテラン向けの仕事かもしれん。若手が気軽に手を出すにはメンタル面のハードルが高い。(´・ω・`)

ＡＩ参戦

 はへぇ～。どうやらこのウズマスもＡＩに参戦しなければならんようだ。知らんちゅ～の。(´×ω×`)

ハッキリ言ってどういう経緯でこうなっているのかもよく分からん。

ただ、弊社はＡＩ案件の受注を目指すことになった。
でもＡＩは全員が未経験者。これっぽっちも何も分からん。さあどうする？

で、僕が先行することになったんよ。(；´-ω-`)

状況は完全に白紙。「そのＡＩ案件ってどんな案件なの？」も分からん。要件不明、期日不明。

だからもう僕が勘で予習するしか無い。

ＡＩと言っても、まさか弊社がエロ画像生成ビジネスに参戦するとは考えられん。まあ、文章系だろう。問い合わせボット辺りなら関係あるかも？

それを踏まえると、お題としては自社ボットでも作るか。

機械学習のインプットとしては、弊社の社員就業規則をパクらせて貰う。
で、社員が就業規則について問い合わせすると、ボットが返事する。

Wordファイル形式、エクセルファイル形式で転がっている弊社の社員就業規則をAIに勉強させ、社員からの就業規則に関する問い合わせを自動で返信するＡＩボットを開発する。

これを目標として設定した。これが出来れば業務用ＡＩとしては概ね融通が利くんじゃないか？

まあ、何とかなるだろう。

ＡＩエンジンそのものを作るわけではなく、既存のＡＩサービスに読み込ませるような形で使うだけの話だ。

僕が匙を投げてしまうほど難しい話だったら、そもそも世の中に普及しないはず。
ちょっと勉強すれば出来るような話だから巷で活気づいているのだと思うのよね。

４１歳にもなると新しい課題も見当たらなくなってくるし、ここらでちょっと今まで積み上げてきたスキルとは全然違う謎分野に首突っ込むのも悪くないか。

２０歳に出来ることが４０歳に出来ないなんてことも無いだろう。

何も分からんが、とにかくやってみるか。(´・ω・`)

技術士試験の難しさ

 はぁ～、キッツいなぁ。(´・ω・`)

技術士試験。まあ、僕は情報工学部門だから他は知らんけど、とにかく技術士試験は難しいのだが、その難しさは勉強方法の難しさに尽きる。

と言うのも、基本的に世の中の試験ってのは過去問の延長なのよ。

去年と今年で全然違うなんてことは基本無いんだ。

明示されておらずとも出題には「範囲」というものがあって、受験者はその範囲を網羅的に勉強する。
その網羅率が100%の人は確実に合格し、穴がある人は運任せになる。
それが試験だ。

技術士試験はそこに反逆してきやがるからな。

近年の範囲と予測されるのは、ＡＩとか、ＤＸとか、機械学習とか。

馬鹿言ってんじゃないよ。
ＡＩや機械学習に従事する技術者なんてどんだけおる？
５０歳や６０歳の技術士をここに連れてきて論文書かせてみよ。一行も書けへんやろ。

って感じで、合格するには「最新」に対応していないと無理。
得意領域がズレていると厳しいのよ。
僕はクラウドとかが得意領域だったけど、それは数年前までの最新だな。今のＡＩブームには乗れてない。

オイ、ジジイ！！　お前が今試験を受けても絶対受からんぞ！！
デカい顔すんなよ！！

技術士模擬試験

本日は技術士の模擬試験中。(´・ω・`)

不合格に不合格を重ね、まさか４１歳にもなってまだ試験勉強している恥を晒すことになるとは思ってなかったわ。

試験の内容もどんどん最新化されていっており、特にＡＩ技術者でもない僕には厳しい試験問題。
ＡＩの台頭でＩＴ業界は激変期に入っており、そこに対応しないとちょっと突破出来ない感じか。

模擬試験も１回何万円と高額なもので。子供の世話とかも忙しいのに。

しんどいなぁ。(´・ω・`)