ジャングルジム設置

 ジュニアの為に家にジャングルジムを設置したったわ。(´・ω・`)

って、もうこれ狂気やね。(；´・ω・`)

どこで寝れば良いのよん。広大なスペースのある田舎の一軒家ではなく、横浜のマンションなんやで。

まあ、ジュニアが家で暇しないように、と買ったったが。

子供ちゃれんじから毎月届く玩具も結構ゴージャスだし。

膨大な玩具が蓄積されつつある。

パパよりずっと贅沢な生活しとるな。(´・ω・`)

マインクラフトクリア

 やれやれ、ようやくマインクラフトをクリアしたぞ。記念写真をどぞ。(´・ω・`)

マインクラフトと言えば世界的に有名なゲーム、サンドボックス型と呼ばれるジャンルの代表格で、小学生の間でも人気だそうだ。

マインクラフトは特にゲームの目的は決まっておらず、好きに建築したり、ダンジョンに潜ったりと自由にプレイしてＯＫというものなのだが、一応、「エンダードラゴン」というラスボス相当のモンスターがいる。

無事にそれを倒して、ドラゴンの卵を持って帰って家に飾ったのが上の写真だ。

正直言って、マインクラフトはかなり難しいゲームだね。(´・ω・`)

もう、とにかくすぐ死ぬ死ぬ。

死んでもアイテムが失われるくらいしかペナルティは無くて、そのアイテムもまた探しに行けば手に入るんだけど。

でもアイテム探しには時間が掛かる。もの凄く時間を食うゲームなのよね。

１万時間でも飽きずにプレイ出来るってのが売りのゲームではあるんだけど、本腰を入れすぎるとマインクラフト以外何も出来なくなっちまうわな。(´・ω・`)

忙しい身の上、そんなに時間を費やすことは出来ないから、ちょっとズルいけど設定をピースフルにするとかイジって、定期的にバックアップを取って死んだらバックアップから切り戻すとか、適度に難易度を下げさせて貰った。(；´^ω^`)

それでも一応、ラスボスのエンダードラゴンだけはノーマルで倒したわ。

これで悔いは無い。

一応、クリア後でもやることは無限にあるし、行ったことないバイオームとかも沢山あるんだけど、時間が無い。

エンダードラゴンを倒したことを以て区切りとし、この辺で切り上げようと思う。

一応、セーブデータは残しておく。

もしかしたらジュニアが大きくなったら一緒にプレイするかもしれないし。
その時はパパが作った各種トラップ装置を使わせてあげよう。

良いゲームであった。(´・ω・`)

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^`)

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・`)

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・`)

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・`)