【卒業生インタビュー】「自分の頭で考える授業」が仕事で必要な姿勢を作ってくれた

ディープロの卒業生の中から、すでに就職して活躍中の人をピックアップ。2019年1月に入校し、機械学習エンジニアコース（フルタイム）で学んだ江種壱騎さん。入校時は大学院生だったという江種さんがプログラミングスクールで機械学習を学ぼうと決意したきっかけやディープロを選んだ理由、就職活動について伺いました。

ディープロの卒業生の中から、すでに就職して活躍中の人をピックアップ。2019年1月に入校し、機械学習エンジニアコース（フルタイム）で学んだ江種壱騎さん。

入校時は大学院生だったという江種さん。プログラミングスクールで機械学習を学ぼうと決意したきっかけやディープロを選んだ理由、就職活動について伺いました。

ディープロ入校時は、アメリカの大学院生だった

ご入校前後の経歴を教えてください。

ディープロ入校当時は、まだ学生でした。大学院の休学期間にプログラミングを学ぼうと思い、スクールの門を叩きました。

当時アメリカの大学院でコンピュータサイエンスを学んでいましたが、勉強についていけなくなって一度休学することにしたんです。学部は数学専攻だったのでプログラミングの経験がほぼなく、初めての海外生活で英語力もギリギリのレベルだったことが原因だと思います。一時帰国をしていた休学期間を使ってディープロへ通学しました。

機械学習エンジニアコースで学び終えた後で大学院に復学し、無事に卒業しました。今の会社には2020年9月に入社して4ヶ月が経ったところです。データ系エンジニアとして入りましたが、今はサーバサイドエンジニアの仕事もしています。

機械学習エンジニアを目指したきっかけは何ですか？

IT業界の成長の勢いがすごかったことです。それで大学院でコンピュータサイエンスを勉強しようと思いました。特にデータ分析をビジネスに役立てたくて情報を集めている中で、機械学習に興味を持ちました。

「自立自走できるエンジニアになる」授業スタイルが、今の仕事に活きている

数あるプログラミングスクールの中から、なぜディープロを選びましたか？

週5回、4ヶ月かけてフルタイムでしっかり機械学習を学べるカリキュラムが決め手でした。他のスクールはもっと短期間だったり、1日だけのカリキュラムだったりする場合が多かったように覚えています。せっかく休学期間を使って学ぶので、時間をしっかり投資したいと考えていました。

インターネットでいくつかのスクールを調べて、校舎へ行ってお話を伺い、良さそうだと思って入校を決めました。

入校後はどのようなスケジュールで過ごしていましたか？

週5日、朝から夕方まで授業を受けた後に、21時頃まで仲間と課題に取り組んだり、勉強したりしていました。4ヶ月という限られた期間ではありましたが、ハードなスケジュールでしたね。

実家が広島なので、当時は埼玉の祖父母の家に泊まって通学していました。とにかく朝が眠かったことを覚えています（笑）。土日は校舎にはいかないものの、たまに課題をやることもありました。

ディープロの授業で印象に残っていることを教えてください。

質問しても細かく答えをもらえるわけではなく、基本的には自分で考える授業スタイルであることです。

機械学習エンジニアコースには「4ヶ月で自立自走できる機械学習エンジニアになる」というテーマがあります。授業でも1から10まで最初に説明を受けるわけではなく、概要説明だけを聞いて、まず自分でやってみるという流れです。

この考え方は仕事でとても役立っています。何も考えず人に聞いてばかりいたら、その人の時間を奪ってしまうことになりますから。自分の頭で考える意識付けを授業でしてもらったことは重要だったと感じています。

卒業課題ではどのようなテーマに取り組みましたか？

衛星画像を学習させて、地図の写真から建物を検出するというテーマです。当時、Google マップがゼンリンの地図を使うのを止めたことで品質が劣化したニュースが出ていました。それで興味を持ったんです。

僕はそのニュースを見て、Googleが持つ技術をふまえるとGoogle マップの品質を落とすことはないだろうと感じていました。別の記事では、Googleは機械学習などのテクノロジーを用いて地図を自動で作るのではないかと書かれていました。機械学習に深く関わっていて面白いと思い、このテーマに決めました。

卒業発表会にも登壇しました。内容を考える段階から何度もフィードバックをいただき、とても勉強になりました。

ビジネスが成長している分野で、入社直後からチャレンジできる会社を選んだ

入校されてから就職するまでで、一番大変だったことは何でしたか？

就活の準備です。ディープロで学んで大学院に復学し、卒業するまでに1〜2年の期間がありました。それでも、同じ職種を目指している他の人に比べるとプログラミングの経歴は短いです。そのため、知識量だけで勝負するのは難しいだろうと考えていました。

なので、就活でどんな話をしようか考えることが大変でしたね。エントリーシートの作成にはたくさん時間をかけられるのでまだいいのですが、問題は面接です。プログラミングの経歴が浅いだけに、分からないことを質問されるだろうとは思いました。

就活を終えてみると、ディープロのカリキュラムによって機械学習の基礎知識をしっかり身に付けていたこと、そのうえで面接の練習をしてもらったことが役立ったと思います。

就職先はどのような会社ですか？

スマホゲームや広告、フードデリバリーサービスをやっている300名ほどの会社です。

就活をしていた頃にデリバリーアプリの勢いがあったので魅力を感じました。もうひとつの魅力は裁量労働制であることです。名前も聞いたことがない会社でしたが、話を聞いてみると、しっかり働いている人に権限が与えられる仕組みがあるとわかりました。若い人でも最初からチームの中心になって働けることが決め手でした。

就活では、入社直後からチャレンジできる環境に身を置きたいと考えていました。自分の性格的にも、いくつか選択肢ががあったら一番チャレンジできることを選んできたように思います。

今の会社には機械学習エンジニアとして入社しましたが、担当している事業が今年始まったばかりで、今は人手が必要なデータ系の業務を全般的に担っています。

自分の成長を止めない。幅広い知識をつけて結果を出したい

スクールでは得られなかったものの、就職後に必要になると思うことはありますか？

卒業後も継続して学び続ける姿勢が必要だと思います。エンジニアはチームで開発を進めます。チーム内で言われたタスクをやるだけでは、自分の伸びしろがなくなってしまいます。

自分から提案したりアイデアを出したりすることを積極的にやっていかないと、ディープロを卒業した時点で成長が止まってしまうと思うんです。

今後のキャリアで、目指していることを教えてください。

今の役割でしっかり価値を出しつつ、いずれビジネスの戦略にも関わっていきたいです。ずっとエンジニア一本ということは考えていません。

自分の仕事を通して、ビジネスとして売上や利益があがることがまず大事です。そしてお客様の体験が良くなっていくことも大事だと思います。

そう考えると、データのことだけ理解していても成長しないと思うんです。エンジニアにもビジネス知識は必要です。周囲の人を見ていると、様々なドメインの知識があると重宝されています。自分のタスク以外でも周囲によい影響を与えている様子を見て、自分もそうなっていきたいと思っています。

後輩の皆さんにメッセージをお願いします。

Pythonや機械学習の暗記ばかりに集中してしまうと応用力がつきません。僕は基礎的な概要をまず押さえてから、他へ応用させていく意識で勉強していました。このような考え方を持っておくと、応用力がつくと思います。

がんばってください！