こんにちは。マーケティングプラットフォーム本部 開発部の吉田です。
エンジニア向けのIT勉強会のプラットフォームであるconnpassを通じて、8/21（火）に機械学習工学研究会（MLSE）が主催する勉強会、「現場を交えた勉強会＃１」が開催されました！
今年入社したばかりのエンジニア（業務経験2ケ月の新人）が、本勉強会の様子や参加して思ったことをご紹介します。
当日は、当社エンジニアの柳原も機械学習を取り入れたシステムに関わる現場の声を代表し、登壇者の一人として参加しました。
機械学習工学研究会の取り組みと、本勉強会の概要を紹介いたします。（当ブログを閲覧してくださっている方々が、少しでも勉強会に興味を持って頂ければ幸いです！）
■機械学習工学研究会とは
機械学習工学研究会（MLSE）の主な活動内容は、‘’研究者とエンジニアそれぞれの立場から、機械学習システムに対する問題提起や研究報告、エンジニアリング・プラクティスについて情報を交換しあい、議論する場を提供すること -- 引用：機械学習工学研究会』‘’です。
日頃から connpass などのサービスを通じて、勉強会・ワークショップを開催しております。
今回の勉強会の趣旨は、日々業務の中で機械学習システムに関わっているエンジニアを集めて、みんなで議論することで、学術領域と現場との交流・促進することです。
■現場のエンジニアならではのセッション
本勉強会は、当社の太田（MLSE運営委員）による開演挨拶後、当社エンジニアを含む3名の方が各セッションで登壇し、 sli.do に集めた質問内容から議論する形式で進めてきました。
登壇者だけでなくイベント参加者も質問内容を通じて議論に参加し、なかには、各セッション担当者が現場で取り組んできた中での失敗談などの会場限定の話もありました。
各セッションの発表資料は、「現場を交えた勉強会＃１」に公開されております。
当社エンジニアの柳原は、前職のSIer時代と当社のプロダクト（Conomi（コノミ）やRtoaster（アールトースター） ）の開発経験を交えて、発表しました。
SIer 時代の業務システムの開発と、ブレインパッドでプロダクト開発に機械学習を導入した経験を例に対比して、
- 従来からの業務システム開発と異なり、機械学習を取り入れたシステム開発には、ビジネス、サービスへの新しい価値創造が求められること
- 機械学習システムでは、仕様（ロジック）決めが難しく、システムを支える技術のサイクル・業界のトレンドは移り変わりが早いこと
- あらゆる境界線が曖昧（上記項目の影響）で、品質の担保や、計画の見積もりに難しさがあること
- 多様なツール・クラウドの普及をふまえ、これらの活用、適切な開発手法（例では、アジャイル・スクラム開発の柔軟さ）を選定し、開発することが重要であること
について発表しました。時代の変化、機械学習システム開発の課題感・難しさ等を学術寄りの内容ではなく、現場ならではのエンジニアの目線・経験を元に話をしていました。
詳細については、下記資料をご覧ください。
感想
前置きに書いた通り、新卒入社の社会人経験の少ないエンジニア目線で感想を書いていますが、私が感じたことは、データ分析基盤の重要性でした。
登壇者は、データを扱える環境整備の取り組みを、各社の事例として挙げていました。機械学習システムを取り扱っていく上では、データを扱う環境、整備されたデータが必要であると実感できました。
最近巷では、機械学習や環境づくりで、AutoML、k8s 等が話題で、他にも数多くのクラウドサービス、OSSが登場しています。今後、こうしたツールたちを上手く活用して、データ分析基盤を作って、機械学習システムを取り入れたサービスを作り上げていきたいです。
最後に。当社では、開発エンジニアを積極的に募集しています！ぜひ、新卒採用・キャリア採用ともに皆さまのご応募をお待ちしています！
www.brainpad.co.jp
