インタビュー

2019年12月06日

メンター鈴木達哉さんインタビュー「目的地への到達の仕方を知ってほしい。ひとりひとりの考えを尊重したメンタリングを」

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誰しもが機械学習のエンジニアとしてスタートを切れる学びを

DIVE INTO CODEにジョインしたきっかけを教えてください。

私がDIVE INTO CODEに入社したのは、2017年の7月でした。当時大学4年生でした。機械学習の研究室に所属していて、機械学習を通して何かをしたいと思っていた時に、研究室の先輩のつながりで「こういう仕事があるよ」と誘ってもらったのがきっかけです。学ぶだけじゃなく、何かしら社会に活かしていきたいという気持ちがあったので、大学4年生と学生ではありましたがジョインしました。「学んでいるのだから早く活かしたい!」という気持ちもありましたね。

DIVE INTO CODEの第一印象はいかがでしたか?

当時はまだスクールができたばかりの頃でした。「これからまだまだいろいろと整備していかないといけない」と思いました。

そんな中で、ご自身はスクールを良くするために何がしたいと思いましたか?

当時はAIブームになったばかりの頃でした。機械学習を学びに来られる方というのはとても感度が高く、意欲的な方が多いです。「この方々が活躍できるような学びができる場にしていければいいんじゃないか」と思いました。そうすれば、きっとおもしろいことになっていくと感じました。だから、そのためにコミットしたいと思いましたね。

具体的には、どんなことをされたのでしょう?

「いい学びができる場にしなければ」と思いながらも、当時はまだ枠組みも作られていなかったんです。大きい枠組みも、小さい枠組みも何もない。ゴールとして「機械学習のエンジニアを輩出する」ということだけはありましたが、何を教えていいのかは定まっていませんでした。そこを整えていったのが最初の1年間です。とにかく自分が分かる範囲のものには手を出してみて、自分自身に落とし込んで、スクールの期間を考えながら優先順位を立てました。「誰しもが、機械学習のエンジニアになる」というスクールのゴールに辿り着くまでのギャップを埋めていくために、学ぶ要素を選定していきました。

ところで鈴木さんはどうして機械学習のエンジニアになられたのでしょう。

私ははじめから「機械学習を学ぼう」としていたわけではないんですよ。まず「画像を扱いたい」と思っていました。単純に趣味です。写真が好きだったというところが出発点です。けれど、そういったものに対して最近はいろいろとアプリケーションで実現できることが増えていると知り、自分でもいろいろとやってみたくなって機械学習の領域に入りました。

好きなことを辿っていったら、辿り着いたんですね。

Image from Gyazo

はい、今では「画像に限らず、その他の分野でもなんでも来い!」という感じです。

未経験から始めて、ご自身も何か壁のようなものにぶつかった時期はありましたか?

そうですね、興味がきっかけになったということもあり、これまであまり苦労はなかったです。だから「やりたいことがあればできる」という感覚は受講生にも伝えていきたいと思っています。一方で、本当にやりたいことがないのに「機械学習」という言葉だけで学んでいる状態ですと、どうしても途中で飽きてしまったり、苦しくなってしまったりすると思います。だから、「機械学習でこういったことをやっていきたい」という気持ちを持ってほしいですし、そういう気持ちがあれば難しいことがあってもやり切れるんじゃないかと思っています。

実際の受講生はどうでしょう?

目標を持って来られる方がかなり多いので、それをメンターが引き出せれば自然にどんどん学ばれていきますね。次第に、メンターと受講生、互いにどちらも学び合うような形になります。

「引き出す」とは実際どんなふうに?

私は直接受講生の方と話すことを大事にしています。とにかく話します。
受講生の皆さんの中にどのような興味や関心があるのか、その人となりを理解しようと努めています。

特に機械学習を学ぶとなると、1番ハードルになりやすいことって数学ではないかと思うんです。そのあたりはいかがでしょう?

Image from Gyazo

多くの方によく聞かれる質問ですね!
数学は機械学習を学ぶ上で基礎になる分野ではあります。でも、数学を理由に挑戦を躊躇されている方には、「それほど数学は必要ない」と、ちょっと強い表現になりますが伝えたいです。 というのも、もちろん研究者を目指すレベルであれば数学の全体的な理解は必要なのですが、そうでなければあくまで扱う立場です。「数学の中でも自分にとって必要な部分に関してだけ理解していればいい」という考えです。

なるほど。

私たちの強みは、数学をあまりやったことがないという方々と多く接してきた中で、「これくらいのことをやりたいのであれば、このくらいのことを理解していればいい」ということが大体見えている点です。もちろん、興味があったらどんどん深く突き詰めていって欲しいです。機械学習をある程度学んだ上で、あらためて数学など基礎的な分野に向き合うこともおすすめしています。常に皆さんに伝えていきたいことは、「簡単にできることではないけれど、全部を知らないと始められないわけではないよ」ということ。それは数学に限らず、すべてに対して言えることだと思います。

どのように取り組んで、目的地に辿り着くのかを知ってほしい

枠組みがしっかりしていなかったというところから、「カリキュラムが整った」というのは、これで良いと思える瞬間があったということですね。

最初の1年くらいは大枠が定まらず、本当にいろいろな状態がありました。その時その時で「きっと良い」と思うものを取り入れ、行き過ぎたと思ったら引き返すことを繰り返しました。その後、自分が素直に「自分もこれで学べたらいいな」「身近な人に教えてあげたいな」と思えるものになりました。機械学習エンジニアコースのゴールは、「機械学習エンジニアの世界にひとりで入っていけるようになること」です。このカリキュラムで学んだ方がエンジニアとして自走できるようになっている姿を見ると、「これで良かったんだな」と思えます。けれど、現状に満足せず、改善し続けていくつもりです。

鈴木さんはどんな指導が得意ですか?

Image from Gyazo

絶対に相手の考え方を尊重するようにはしています。プログラミングであれ、機械学習であれ、正解がある分野ではありませんので。その人が最初に考えたアプローチの核を大切にして、それに沿いながら、その人がやりたいところに到達できるように導くこと大切にしています。「とにかく自分でやってもらいたい」という思いが強くあります。

自分で、ですか。

はい。4ヶ月後には自分は隣にはいない。でも「どのように取り組んでいくのか」「どうしたらやっていけるのか」ということは、今のうちにDIVE INTO CODEで知ってもらいたいと思います。機械学習は進歩が早い分野なので、ある答えを知ってもすぐに古い情報になってしまうことも多いでしょう。だからこそ、目的地に辿り着くためのやり方というものを、受講生の皆さんには身につけてもらいたいと思います。学ぶ中でどうしても手が止まってしまうことはあると思います。そこからまた手を動かし始めるためのきっかけを、ここで作ってあげたいと思います。

鈴木さんは、本当に機械学習がお好きなのですね。どんな理由があって、機械学習をたくさんの人に知ってほしいと思うのですか?

これからはひとりひとりがプログラミングを学ぶことによって、世の中に大きな影響を与えられるものを作れるようになっていくと思います。それを支えてあげることで、世の中のあり方がどんどんおもしろくなっていけばいいかな…と。今は簡単にすごいものが作れる時代になってきました。私自身のプログラムにも当てはまる話だと思います。私は時間が空いていると自然とプログラムを組んでいるくらい、プログラミングが好きなんです。

受講生にとって、どんな存在でありたいですか?

「いなくてもいいが、後で思い返してみると、彼の言っていたことが自分の行動のあちこちに入っている」みたいな存在になりたいですね。自分にとってもそういう存在はいます。何か困った時にその方々に教わったことを思い出すかと言うと、そうでもないのですが(笑)「彼らだったらこういう時どうするんだろう?」と考えたりしています。

鈴木さん、ありがとうございました!

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