AIエンジニアの経験談苦労

事前に学習データが入手できるか否かが曖昧な状態でプロジェクトが始まり、実際はほぼ何も無い状態で成果を出さなくてはならないことがある。

このとき、自分たちで手探りでデータを整備しなくてはならなくなったり、あるいは目当てのデータでないもので何かしら落とし所見つけなければならなかったりと、無理をすることになるケースが多い。

理解が進めば、こういったことはあまり起きない将来が来ると信じている。

問題の構造がわからずに、「とりあえずこのデータをAI使って解決できるか見てみよう」というようなお題があった場合、そのまま取り組むと成果が期待できることは（経験上）稀である。したがって、問題の構造を理解し、「そもそもAIで解くべき問題なのか？システム化で対応すべきものではないのか？」といったアプローチを整理し、「本質的に実現可能な技術課題なのか？」を検討し、AIを活用すべき部分を見極めて取り組む必要がある。

これはデータの前処理やモデル作...

成よりも前にやるべき作業であり、大変な作業ではあるものの、成果を出すためにはMustであるため、しんどいなあと思いながらも取り組んでいる。