• 2024年6月29日土曜日
ウズマスターの日々
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技術士合格チャンス

 7月15日に迫った技術士二次試験に向けて勉強中。(´・ω・`)

と言ってももう何度も受けてるから、今更新しく過去問を紐解くような部分は少ない。午後1のキーワード学習を思い出すのがメインである。

しかし、今年は合格のチャンスが来ているかもしれん。

と言うのも、IT業界の話題は今や生成AI。猫も杓子も生成AIだ。

しかし、話題の沸騰性と比べて、現実的に生成AIの仕事は無い。殆どのケースでは生成AIの「可能性に関心がある」って程度で、現実的にビジネスにはならんのよ。

例を挙げてみよう。画像生成AI。Twitterとでもよく流れて来る、綺麗な画像を作ってくれるアレだ。
あの技術を背景としたサービスを、例えばNTTデータみたいな大企業が業務用システムとしてソリューション展開する。


……無いっしょ?(;´^ω^`)


「面白いものを作ってみました」程度ならその辺のベンチャー企業とかが手を出したりすることもあるかもしれんが、業務システムと結びつけてビジネス展開する例は極小。

殆どのエンジニアは生成AIの業務に従事しておらず、特に技術士試験の受験者=大企業社員も同然だから、なおさらこの手の水物の技術には疎い。


しかし、僕に限ってはそうではないのよ。
何故なら、僕が生成AIの技術調査担当だったから。(´^ω^`)


実際、サンプルまで作った。

恐らく、今年の試験にもAI関連の問題は出るだろう。そして、受験生の殆どは(生成AIの仕事なんてやってないから)机上勉強で知識を身に着けてそれを頼りに回答する。

僕は机上勉強ではなく、小規模ながら実際にシステムを構築した。開発経験がある。
この差は大きい。

まあ一応ね、技術士試験ってのは机上論で執筆出来るような問題しか出ないから、机上の勉強でも合格出来ないことは無いだろう、理屈上は。
でも現実として、ネット調査しただけで現場経験無しのテーマを論文で書くなんて出来ないのよ。頭に入らんもん。全然分からんよ、アレ。


が、今年の僕は違うぞ。(´^ω^`)


サンプル開発を経たことで、やっと概ね趣旨を理解した。


( ゚Д゚)「最近生成AIがブームよね。誰か詳しい人おらんかしら? ちらっ」
(´・ω・`)「はいはい。じゃあ僕が勉強してやりますから暫く待ってて下さい」


わざわざ元々の仕事があるのに、追加で「生成AIの技術調査」なんちゅ~よく分からん仕事に自ら首突っ込んだのは、一度で良いから経験を得るため。

「これはチャンスだ!!」という直感があったから、強引にGOしたのよ。

「経験無し」と「一度だけ経験あり」は全然違う。
去年の僕は「経験無し」だから何ともならんかったけど、今年の僕は「経験者」だ。


まあ、本当に生成AI業務に従事している人とは経験の量が足元にも及ばんだろうけど、そういう人は殆どがベンチャー企業で勤務のはずで、そういう人が技術士試験を受けるわけ無い。

技術士試験は、NTTデータとか、日本の大企業に勤める中高年がライバルとなる試験。

その範囲であれば、僕はかなり優位に立っているはずだ。日本の大企業に勤める中高年は生成AIの仕事なんてやらないから。経験があるのは僕だけ。


チャンス到来と思って頑張りたい。

生成AIからの出題、頼むで~。(´^ω^`)

  • 2024年6月27日木曜日
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単金300万

僕っていつの間にか単金300万になっとったんやな。(´・ω・`)

単金300万と言うと大企業のコンサルというイメージだが、社員数10人未満の零細企業でもコレになるとは意外。

カラクリとしては、複数の現場を掛け持ち

1つの現場で毎月160時間拘束で働いた結果として売上300万というわけではなく、あっちこっちで必要な時だけ参戦という形になっているのよ。

「こっちの会社では50時間。売り上げは100万円」みたいな感じ。

この現場は仕事が50時間分しか無いんだけど、これを無理に160時間拘束にすると単金120万円になってしまう。
仕事が無いのに300万円も払えないからね。

でも、「50時間だけで良い」という条件だと、100万円なら出してくれるわけだな。無理に160時間拘束するより20万円もお得だし、クライアントにとってもリーズナブルってわけよ。

これだけだと僕の時間は110時間余っている計算になるから、現場をもう一つ掛け持ちする。
掛け持ちが上手くハマれば、理論上は月々の売上300万円になるってわけだ。

実際には時間が埋まらないこともあり、200~300万で売上が変動しているような状況だから聞こえる印象ほどお金持ちでは無いんだけどね。(;´^ω^`)


しかし、僕も偉い人ポジションになれたものじゃな。(´・ω・`)


担当としては、例えば「新技術の調査」とか、確かにそう簡単に誰でも出来るようなものではない職域だから単金なりの技術的裏付けはあるんだけど、そういうことは若い頃から元々やっているからね。

同じような仕事やってるのに若い頃は月収23万、今は単金300万か。

転職とかフリーランスとか色々転がった結果やな。
人間、どうなるか分からんものじゃ。(´・ω・`)

  • 2024年6月24日月曜日
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ジエンド突入

時間の合間、合間でコツコツとプレイを進めて、やっとマインクラフトのラスボス「エンダードラゴン」が待ち構えるジエンドに突入した。(´・ω・`)

が、これはキツそうだな~。

ここまではコツコツと建設作業でアイテム集めすることで辿り着けたんだけど、ラスボス戦は戦闘力が必要な感じ。

キツいのが、ジエンドに突入したら勝つか死ぬかでしか帰れないということ。だからこれまでみたいに戦ってダメージを受けたら撤退、という安全プレイは出来なくて、豊富に取り揃えた装備とアイテムで一気に屠る必要がある。

それを考えるとまだまだ装備が貧弱。鉄装備ではね。

暫くはアイテム集めに精を出して、装備の強化に成功したらバックアップを取った上でチャレンジするかのう。(´・ω・`)

  • 2024年6月19日水曜日
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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・`)

  • 2024年6月7日金曜日
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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・`)

  • 2024年6月6日木曜日
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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・`)

  • 2024年6月2日日曜日
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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!!