中村謙太の技術発信
日本最大級のエンジニアコミュニティQiitaプロダクト開発部部長の清野俊文です。
この番組では、日本で活躍するエンジニアをゲストに迎え、
キャリアやモチベーションの話を深掘りしながら、エンジニアの皆さんに役立つ話題を発信していきます。
今回は特別編です。Qiitaでのアウトプットをきっかけに、技術評論者から丸ごと学べる異常検知の実践知を出版された中村謙太さんをゲストにお迎えしました。
よろしくお願いします。
本当にQiitaでのアウトプットをきっかけにというところで、Qiitaも本当にすごいありがたいなと思っているんですが、
ぜひどういう経緯で今回出版されることになったのかだったりとか、今までのキャリアみたいなところもいろいろお伺いできたらなと思っておりますので、よろしくお願いします。
中村さんとお送りする今回のテーマは、異常検知の実践著者・中村謙太さんに聞く日本での技術発信の価値です。
ではですね、まず最初にお伺いしたいなと思っているのが、最初にまず自己紹介も兼ねて、今されていることについてお伺いしてもよろしいでしょうか。
今ですが、メーカーですね、製造業で機械学習エンジニアとしてデータを活用する仕事というものをしています。
具体的には機械の故障検知ですとか、あとは顧客データの分析ですね、あとは自動店関係のAI開発ですね、というものを現在はやっております。よろしくお願いいたします。
ありがとうございます。イメージでいうといわゆるウェブ系という感じではない?
そうですね、完全に機械学習エンジニアで、ウェブ系もAPI使ったりですとかそういうところはいじったりしているんですけれども、メインではないですね。
ありがとうございます。ではですね、今のお話のところからベースに、もうちょっと最初キャリアのところをお伺いしてから、アウトプットのところのお話もお伺いしていきたいなと思っております。
はい、お願いいたします。
ちなみに最初、今機械学習エンジニアとしてお仕事されていると思うんですけど、最初にプログラミングを始めたきっかけって何だったんですか?
そうですね、もともとは機械学習ではなくて、私大学は機械工学科で、もうプログラムとは全く縁がない、ソフトウェアというよりはハードウェアですね、の方をやっていたんですけれども、
そこから就職して仕事を始めて、そこで検査装置の開発というものを担当することになって、そこから画像処理のプログラムですね、というところは仕事で少しずつされるようになって、
ただそこもあまり本格的というところではなかったんですけれども、ただ最初転職ですね、転職をきっかけにデータ分析ですとか、機械学習モデルの開発をするようなところに行ったところをきっかけに本格的にプログラムを仕事にするようになって、
そこからプライベートでも結構プログラミング好きなのでやったりですとか、本格的にやるということを未だに続けているというような状況です。
プログラミングの魅力
ありがとうございます。そうなんですね。じゃあ最初プログラミングとかではなくて、本当に工学系をやっていて、その流れで製造系のメーカーさんに最初入社されたという感じなんですね。
そうですね。まさにその流れですね。
そうなんですか。
結構レールに乗ってというような形で。
最初の頃はプログラミングはされていなかったと思うんですけど、どういうことをされていたんですか。
最初は検査装置の開発なので、カメラで何か検査対象の製品を撮ってというところなので、カメラのセッティングですとかレンズの工学系の設計ですとか、
結構そのハードウェアで画像処理に必要なハードウェアみたいなところを多めにやっていましたね。
プラスでカメラで撮った製品ですね。画像処理してそれが合格か不合格かを決めないといけないので、そこで画像処理のプログラミングをやるというところがプログラミングを始めた最初の触りかなと思います。
そうなんですね。ありがとうございます。
僕は全然工学をやっていない人間なので印象なんですけど、結構工学といわゆるソフトウェアのプログラミングって、
分野としてまた毛色が違うんじゃないかなって思うんですけど、そこでそのプログラミングも自分の領域としてお仕事としてやり始めた理由というか、
そこは自分の専門外だからってならなかった理由って何かあるんですか?
そうですね。やってみたら意外とハマってしまったというところが一番大きいかなと思っていて、
もともと私メカが結構好きで、そこで機械工学が行ったというところもあったんですけれども、
あまりソフトウェアに対してもともと興味もなくて、結構ソフトウェアの授業も大学の頃は本腰を入れて受けていなかったりしたんですけれども、
ただ実際仕事でプログラム画像処理に触るようになってから、
結構自分で作ったものをパソコンで書いたものが結構ものになって、
画面でUIで映ったりですとか、あるいはロボットが動いたりですとか、
結構自分が作ったものが実際に動くというところが結構早く実現できるので、
フィードバックの速さみたいなところにすごく楽しさを感じてハマっていったというところが大きいかなと思います。
そうなんですね。ありがとうございます。
ちなみにその当時ってご自身で一人でやってたのか、
そういう機械学習エンジニアみたいな方は他にいらっしゃったのかというとどういう感じですか。
いらっしゃってはしたんですけれども、最初結構教えていただいてお世話になったりしたんですけれども、
ただ結構だんだんハマってくると一人でどんどんのめり込んでいって、
自分の世界に入っていったみたいなところもあるかなと思います。
そうなんですね。じゃあ基本的に独学で。
そうですね。基本的には大体私が持っている知識独学かなと思っていて、
結構ソフトウェア、プログラミングを含めたソフトウェアのいいところとして、
結構独学がすごくしやすいなというところが思ったところで、
結構機械だったりですと各企業さんですね、
ノウハウをすごく企業秘密なのであまり社外に出さないみたいなところがあるんですけれども、
結構ソフトウェア、特にウェブ系のところはすごく情報発信というところに対して、
利企業さんでも外部にオープンソースでライブラリー提供したりですとか、
発信するみたいな文化がすごくあるので、
その情報を一般の人でも手に入れてすごく勉強しやすいという環境があるので、
勉強しやすいと言いますかね、自分で独学しやすいというところも結構のめり込んでいった、
一つの理由かなと思います。
そうなんですね。ありがとうございます。
いわゆるプログラミングの中でも機械学習系ってちょっとまた毛色が違うなって僕は印象があって、
いわゆるウェブプログラミングとかアプリ開発とかだと、
開発したものが動くものができて、自分で触れても嬉しいし、
他の人に使ってもらうと面白いって言ってもらえて嬉しいみたいなのがあったりすると思うんですけど、
機械学習ってまたちょっと推論とか画像処理とかって、
それ自体の技術はすごいなとは思いつつ、
それを自分で触ってて楽しいのベクトルが、
ものづくりとは若干違うんじゃないかって印象があるんですけど、
そこら辺の面白さってどういうところですか?
結構似てる部分もあるかなと思っていて、
ウェブ系ですと何か自分で作ったJavaScriptですとか、
リアクトですとかで作ったようなウェブアプリですね、
が実際画面として動くというところがあると思うんですけれども、
例えばAIですとか機械学習の画像処理系のAIですと、
何か動物、猫が映っていたら猫というところに視覚を検出して映るみたいなところで、
結構自分が作ったアルゴリズムが視覚的に何々を検出できたみたいなところで、
すぐフィードバックとして見ることができるので、
結構そこは見た目ですぐ分かれているところは似てるかなとは思いますね。
そうなんですね。ありがとうございます。
確かにそうか。
僕はコンピュータサイエンスを大学からずっとやってたんですけど、
そういう機械学習とかももちろんやってて、
文字認識できてうれしいみたいなことをやってたので思い出しました。
よくあるデータセットみたいなのをカビルとかで回して、動いたみたいな。
そういう意味ですと、結構検出できたことがうれしいというには、
検出して、例えばPythonですと、可視化のためのJupyter Notebookという仕組みがあるんですけれども、
そこで検出した機械学習の結果を可視化したグラフですとか、
あるいはさっき言いましたように、猫のところに視覚の枠が付くみたいなところで、
結構視覚的に見れたところにすごい達成感みたいなのを感じるので、
そこは私も視覚的に見れないと達成感感じづらいというところは結構あるかなとは思いますね。
なるほど。ありがとうございます。
ここまでのお話だと、本当にプログラミングが実際やってみたら面白くて、
そこからのめり込んでいったというお話だと思うんですけど、
きっかけとしてはお仕事の中で、そこをやる人が出てきてという感じだったかなと今思っています。
お話を聞いている限り。
もともと工学もやってたわけじゃないですか。
工学の方は大学でも勉強していて、ある程度専門知識もあるという中で、
プログラミング独学で始めて、それでお金を稼いでいくって、
ある意味で結構チャレンジングなんじゃないかなというお話を聞いていて感じたんですけど、
そこら辺のある意味でもキャリアチェンジというか、ちょっとジョブチェンジっぽいことをしているというところの葛藤とか不安とかだったりしましたか。
葛藤、不安。そうですね。
葛藤、ただ今やっている仕事、最初に始めた時はその仕事でソフトウェア、プログラミングが必要だったというところがあって、
必要に駆られて始めたというところがあったので、これをやっていて意味があるのかなみたいなところもあんまりなかったですし、
あとはやっていてすごく楽しいという気持ちが自分の中で生まれてきたので、
そこは特に続けていくことに対して不安とかはなかったかなとは思いますね。
ありがとうございます。
結構まさに楽しいというところが原動力になっていたかなと思います。
そうなんですね。じゃあ本当にプログラミングがお好きなんですね。
機械学習と数学の関連
そうですね。好きですね。
ありがとうございます。逆に最初に工学をやっていたから、
プログラミングのところでここら辺、いわゆるコンピューターサイエンスしかやっていない人よりも結構ここら辺は得意だなとあたりしますか。
結構工学ではないかもしれないんですけど、結構数学をやっぱり工学部ですと色々とやったりして、
例えば機械工学科ですと結構微分計算ですが行列計算みたいなところをがっつり学部の頃にやったりしたんですけれども、
結構その時の知識が機械学習の理論を理解するみたいなところで役立つみたいなところがあったので、
その工学というよりは数学は結構役に立ったかなと思いますね。
なるほど。確かに。
いわゆるコンピューターサイエンスでやる数学って解析みたいな、具体的なデータを扱うというよりも情報数学みたいな、
例えばオートマトンとかすごい概念的な数学を。
論理的なところみたいなのがあった。結構それも割と好きというか、結構論理立てて、何て言いますかね、
数字3つを組み立てていくみたいなところが好きだったので、結構そこも私にフィットしたかなとは思います。
そうなんですね。僕はいろいろやった結果、やっぱり動くものを作るの楽しいなと。
でも私も結局は最後はそうですね。やっぱり数字として結果が出てくるよりも、
ちゃんと可視化して機械学習の判定結果みたいなところですね。
グラフだとか猫のところに四角つくみたいなところですね。
そういうところがあって、やっぱり喜び3倍増みたいな感じになるところがあるので、
そこは結構近いところがあるかなと思いますね。
アウトプットの重要性
なるほど。ありがとうございます。
ちなみに今は本当に100%機械学習系のお仕事だけをされているんですか?
そうですね。今はほぼ100%機械学習系のことをやっていて、
ただつい3ヶ月前まで実はアメリカの方に駐在員として行っていて、
そうなんですね。
その時は結構スタートアップ、現地のスタートアップですね。
と一緒にロボットの開発みたいなことを、作業用のロボットの開発みたいなことをやっていて、
その時は結構現地の方と打ち合わせしたりですとか、
あるいは設計みたいなところですね。
どういうネットワーク構成でロボットを動かすかみたいなところですね。
そういうところも結構やっていたので、
結構そこの3ヶ月前のタイミング、アメリカにいた3年間ですね。
結構毛並みの違うことをやっていたかなというふうに思います。
そうなんですね。じゃあ完全に工学を辞めたというよりも、
どっちも軸としては持ちながらやられてはいる。
ロボットといいますかね、ハードウェアのところもある程度関わりは今もありますね。
そうなんですね。ありがとうございます。
ちょっとお話戻っちゃうんですけど、さっきお話の中でソフト系って、
いろいろナレッジがインターネットにあって学びやすいみたいなのが動画されていたというお話があったじゃないですか。
中村さん自身も今回いろいろアウトプットをしていたからこそ、
魔法の出版にもつながっているというお話かなと思ってまして、
そのご自身もアウトプットを始めた理由とかきっかけとかってありますか。
きっかけとしては2つあるかなと思っていまして、
1つ目がコロナのパンデミックの時ですね。
私結構アウトドア系の趣味がたくさんあったんですけども、それが全部できなくなってしまって、
時間がたくさんできたからどうしようみたいな形になってしまって、
その時にたまたまラズベリーパイという小型のLinuxのコンピューターですね。
そういうものをたまたま買って、それで電子工作みたいな形で
PythonでプログラミングしてIoT家電を動かすみたいなことをやって、
それを日記の感覚で聞いたさんに投稿させていただいて、
やっていくうちにだんだん書くというところにはまってきて、
それを継続的にやっていたというところが1つ目で、
もう1つのきっかけがその次の年に転職をしたんですけれども、
その転職のタイミングでまとまったお休みですね。
一休暇というところで1ヶ月強くらいお休みいただいて、
結構そのタイミング時間がたくさんあるんで、思いっきりいい記事を書こうというところで時間をかけて
書いた記事が結構バズって、
人間誰しもバズりたいみたいな気持ちあると思いますけども、
その快感みたいなところが忘れられなくなって、
結構いい記事を書いて反響をいただいてみたいなところに
ハマったというところが2つ目かなと考えています。
出版の経緯
そうなんですね。ちなみに最初のハマったと、
後半のハマったが今あったかなと思って、
最初のアウトプットハマったって何がハマったんですか?
単純に先ほどのお話、ウェブで動いて楽しいみたいなところに
かなり近いかなと思っていまして、
自分が作ったプログラムで家電が遠隔で動くみたいなところが
物理的なアウトプットがあるというところですね。
フィードバックがあるというところがすごく楽しいなというところにハマったのが1つ目で、
あとはその時の発信をKITさんに投稿させていただいて、
日記をある意味書くみたいな感覚で投稿していたんですが、
それを見直すのも結構楽しいなというところがあったので、
結構その2つがハマった1つかなと思います。
結構アウトプットっていうこと自体が習慣に最初、
何かしら作るアウトプットを記事として、
ログとしてまとめるみたいなのが1個習慣じゃないですけど、
それ自体が固いなってたって感じなんですね。
そうですね。投稿頻度は多分その頃が一番高くて、
バズってそこにハマったところからクオリティを重視するようになって投稿頻度が落ちたけれども、
結構長いものを投稿するみたいな結構なってたかなと思いますね。
前半後半でアウトプットするときの
気にしていることとか、モチベーションじゃないですけど、
出したときのどういう反応をもらいたいなみたいな感情で変わりました。
そうですね。まず最初の頃はそもそも反応を目的にしていなかったので、
あんまりこだわりもなくて、
本当にあったことを書き継がれるというところで、
あえて1つ言うなら後で自分が見たときに見やすいようにまとめるというところは結構意識していたかなと思いますね。
やっぱり人間なんで忘れていってしまうので、
2回同じことがあったときに早くキャッチアップしようとすると、
きれいにまとめていく方がキャッチアップしやすいのでというところは1つ意識していて、
後半バズリーを意識するようになってからは、
結構ボリュームというものをすごく意識していて、
ちょこんと書くだけだと結構情報量として少なくて、
夜中的なアウトプットの量的にはあまり大きくないなと思ってしまうので、
結構関連する知識とかも網羅的に
その分野に関しては
結構いろんなところを広くカバーできているみたいなところを意識して、
ボリュームというところをかなり意識するようになったかなと思います。
あともう1つ、今回書籍を出させていただいて、書籍を書くなってからは
結構正確性みたいなところですね、その情報を取ってきたときに
ソースが本当に信頼できるのかみたいなところをかなり意識するようになったかなと思うので、
そこで2段階というか3段階、結構意識の変化があったかなと思います。
今ちょうど本のアウトプットのお話もあったので、
ちょっとそこら辺もお伺いしたいなと思うんですけど、そもそもなんですけど、
一旦おさらいとして、今回出版をすることになった経緯みたいなところをお伺いしてもいいですか。
そうですね、経緯としては、
私がバズりを意識するようになってから何個かバズった
記事があって、それがおそらく出版社様か、
もしかしたらキターさんのほうですね、目に留まったのかなと
思うんですけれども、そこからお声掛けいただいて、それをきっかけに
本書きませんかというところはお話が来たので、もう2つ返事で
ぜひお願いしますというところでやらせていただいたというところがきっかけかなと
思います。ありがとうございます。
そうですね、キータもこういう感じで、
キータの中で活躍されている方に新しい出口じゃないですけど、
新しい形でのアウトプットみたいなところの機会はやっぱりいろいろ
儲けていきたいなというところはありまして、今までイベントでの登壇とかも
もちろんやってたんですけど、こういう本の出版みたいなところも技術評論者さんと
ちょっといい人いないですかみたいな話もちょうどあったので、
キータの中でいろいろ梅戸市を見て、こんな方いますよみたいなのをやってたりしたんですけど、
おそらくそういう話も含め、今回中村さんに
本の出版いただくみたいなところも経緯としてはあるかなと
非常にありがたいです。キータとしても非常にありがたいと思っております。
ちなみに今、ぜひやらせてくださいみたいな感じで
やり始めたってお話あったかなと思うんですけど、
大変じゃないかなとかそういうのってなかったですか?
そうですね、大変じゃないかなというのもあったりはしたんですけど、
発信してバズるところがすごくいいなと思い始めてから、
結構本を書きたいなというところも元々思っていたところがあって、
そのきっかけとして、キータさんではないんですけれども、
個人のブログで発信されている方がコメント欄で
その出版社の方から声がかかって、そこから本を出版に至ったみたいな例を何度か見ているので、
うまくいけばこういうパターンもあるのかなと思っていたら、
思ったよりも非常に早いタイミングで
声をかけいただいて、すごくラッキーだったなというところもあったと思うので、
もともと書きたいという気持ちがあったので、
あまり不安というよりは最初から結構覚悟があったかなと思います。
異常検知の導入
ありがとうございます。
ちなみに実際に書きますってなったときの内容決めってどういう感じで進めたんですか?
そうですね。内容決めが結構白紙の状態から始まって、
何書きますかね、みたいなところから編集の方とお話させていただいて、
結構自分の過去の経歴洗いといいますかね、
やってきたことみたいなところを洗っていくと、
当時の前職ですね、
異常検知を結構仕事で扱うことが多かったので、
結構この経験、知識の部分と現場での知見みたいなところですね、
生かせるところがあるかなと思ったので、
実践と知識両方が揃っているような分野がそこだったから、
今回この異常検知の分野で本を書かせていただくことになったというところが
あったかなと思います。
読者層のターゲティング
ありがとうございます。内容としては異常検知について、今までのご経験を基にしたところと、
理論的なところを含めて書かれていらっしゃるということですね。
そうですね。
ここから若干本の宣伝的なところも含めていろいろ深掘りしていきたいなと思うんですけど、
ちなみに今回書かれた本ってどういう方に読んでいただいたんですか。
そうですね。結構機械学習ですとかを
がっつりやっている人にももちろん見ていただきたいんですけれども、
まさに私が今働いている製造業ですとか、
あるいはセキュリティですとか、医療ですとか、
結構今まで機械学習に対してガツガツ言っているような業界じゃなかったような方に
見ていただきたいなと思っていまして、
やっぱり結構Kiitaさんで発信をしていても感じるんですけれども、
結構日本のソフトウェアの発信といいますか、情報の
情報がすごい入ってくる密度ですね。やっぱりそのウェブ系ですとか、
ソフトウェアがっつりやっているところが一番情報を手に入れやすくて、
結構やっぱりメーカーですとか、
結構日本の大きな昔からの企業さんってすごく情報が閉じてしまうような傾向が
あったりして、外部の情報があまり手に入れられないみたいなところがあったりするので、
結構そういう方に情報が届きやすいような構成で
今回本を書かせていただいたかなと思うので、そういう業界ですね。
技術的な側面と今後の展望
いわゆる事業会社さんと言われているようなところの
エンジニアの方に見ていただきたいなというところが一番思いとしては強いかなと思います。
ありがとうございます。
僕も全然内容を読まずに、すいません、まだ読んでないんですが、
印象で言うと、結構いわゆる事業会社、ソフトウェア系を作っている会社とかって、
なかなかその異常見知りみたいなところって、
若干の取っ付けにくさとか、すごい内容が専門的なんじゃないかという印象があるんですけど、
そこら辺が基礎知識がなくても、
内容として読みやすいものになってくるんじゃないですかね。
内容がわからなくても、こういうことがわかるようになるよとか、
もしそういうのもあればお伺いしたいなと。
今回の本のコンセプトとしては、異常見知りをするためには、
まず技術がありますというところと、あとはその技術を
実際の現場ですね、業務のところに適応しようとすると、
こういう問題が起こるので、その問題には対処しますというところで、
手法の紹介とトラブルシューティング集みたいなところですね。
2つを面に描いているかなと思っていて、
異常見知りとはそもそも何なのかみたいなところの紹介記事みたいなところを、
今から作って、これでもわかる異常見知りみたいな記事を
キータさんに投稿させていただいて、
そこを特化解にするみたいなところをやっていった方がいいのかなと思いましたね。
実際の内容としては専門的なところが
本の内容としては専門性が
強いかなと思うので、そこに対して特化解の
かなり処方的な部分のところの記事を
1回作ってみようと思います。ありがとうございます。
そうですね。本ってそれ自体を読んで
何かしらスキルを身につけるっていうのもあれば、それをきっかけに
いろいろインプットをする呼び水的な意味合いも
そういう本の価値っていろいろあるなと僕はいつも思っているので。
だいたい読んでわからないときって、わからないものを自分で調べたりするじゃないですか。
それでいろいろ学んでいけるみたいなのもあるかなと思うので、
そういう意味でいうと、いろんないわゆる事業会社の方とか
僕もちょっと読んでみたいなと思いましたし、読んでいただけるといいかな
って思いましたし、わからなかったらキータに書いていただく
記事を読んでいただければと思います。
これもわかる異常見知りをキータさんにぜひ投稿させていただこうと思います。
関係をいただいている部分として、Pythonのプログラミングですね
サンプルコードみたいなものをすごくたくさん作って、それをGitHubに
投稿させていただいているんですけれども、それが結構スターもたくさん
いただいていて、結構実装の知識を身につけたい方には
かなり刺さる本かなとは思いますね。
今まで異常見知りの本が、Rですね、Pythonではなくて
Rで書かれているような本が非常に主流になっていまして、
ただRは結構まさにウェブ系の連携だとか
データベースだとかの連携をしようとすると、Pythonと比べると
データベースですとかクラウドの連携のところですね。実際にそのシステムとして
搭載しようとしたときの機能がどうしても少なくなってしまうというところがあるので
結構実際のシステムを載せようとしたときに、Pythonで書きたいというところの
需要にはかなり応えられるかなとは思いますね。
それはかなり大きいですね。だいたいそういう数値解析とか
条件値とか、そういう系ってRとかで書かれていることが結構多いかなと
そうですね。統計とか。
結構昔Rよく使っていたんですけれども、やっぱりどうしてもウェブのAPIを作ろうとか
そういうところになったりすると、かなり機能が不足しているなと思ったので
そこはPythonのほうが非常に、実際のシステムを載せようとすると
扱いやすいので、そこはかなり意識して書かせて
Pythonでの実装というところは書かせていただいたかなと
思います。ぜひいろんな方に読んでいただきたいですね。
そうですね。本当にいろんな方に。私がこういう方に刺さると思っている方
じゃない方にもしかしたら、今回のGitHubのリポジトリが
すごい反響が大きかったのも、結構私の想定外というか
結構思っていないところでバズったりするんだなというところがあったので、もしかすると
私が全然思っていない方にすごく本の内容が刺さって
お役立ていただける可能性もあるかなというので、そのために
いろんな方に読んでいただきたいなというふうに思いますね。
ありがとうございます。今回こういう形で本当に異常見地
というところで本が書かれて、いろいろ今、世に
出版されているところかなと思うんですけど、実際に書いてみてどうでした?
そうですね。書いてみて意識として変わったところが
結構たくさんあるなと思っていました。まず最初に
先ほど言わせていただいたように、結構内容の正確性みたいなところがすごく
重視するようになったかなと思いますし、あと結構
社会に対するアウトプットみたいなところの意識がすごく
強くなったかなと思っていまして、結構本って
世の中に広く流通するものなので、そこに対して結構社会に
良い影響を与えたいみたいな気持ちは当然出てきますし、あとは結構
調べていると、英語の
参考文献の幅広さといいますかね、内容の濃さに比べてやっぱり
その情報がすごく少ないなと思ったので、結構このままだと日本の
機械学習だとか、データ分析の業界まずいぞみたいな
気持ちも結構生まれてきたところがあったので、結構日本語で良質な発信をしていきたいな
という気持ちはすごく強くなったかなと思います。
英語の情報量の多さが本当にすごいなというところが
調べていてかなり実感したところがあります。ありがとうございます。
今までも5本出版された方ゲストで
ご参加いただいたことあるんですけど、だいたい書いたことある方
もう1回書きたいっていう方が多くて、そこで
僕の印象だとやっぱり本を書くのってすごい大変だと思うので、書いて
ある意味で思いつき症候群じゃないですけど、アウトプットを
辞めたり辞めたくなったりしないのかなって思うんですけど、だいたい
皆さん逆にモチベーション上がって今2作目考えてるみたいな方が多いので
やっぱその書くことによって見えるものとか、そういうのがすごい変わるんだろうな
っていうのは改めて聞きました。そうですね、かなり思った以上に意識の変化
みたいなところはあったかなと思いますね。そうなんですね。結局やっぱり
社会に対してすごく自分がアウトプットできてる感覚みたいなところが
マズローの5段階欲求みたいなのが
あったりすると思うんですけど、その一番上の欲求みたいなところがすごく
満たされるようなところになるかなとは思いますね。
ありがとうございます。もし次何か本を
出版するってなったらどういうトピックで書きたいとかありますか?
基本的には機械学習、今までずっとやってきた
機械学習ですとか、あとはロボット関係も少し
今まで結構ここ数年仕事でもやってきたので
ロボット関係もすごく興味はあるかなと思いますね。結構ロボット関係
仕事で調べているとあんまり本がなくて
インターネットのロスって言われているような
ロボット向けのOSのライブラリーがあるんですけれども
そこも結構公式ドキュメント、英語のドキュメントですね
から情報収集しないといけないみたいなところが非常に強くて
技術発信の価値
本が一冊、あるにはあるんですけれども数がすごく少ないので
日本語の本が増えることによって結構最初に得かれる人ですね
というところはかなりやりやすくなるかなと思うので
ロボット関係のところは各対象として興味があるかなと思っています。
ありがとうございます。そこもすごい面白そうなトピックなので
やっぱりちゃんと調べたらあるかもしれないですけど
やっぱり日本の本で出版することの価値って
目に留まりやすくなるっていうところかなと思っていて
勉強しようと思って勉強するのではなくて目に留まるから手に取ってみるみたいな
そういうのが新しい知識の発見とかインプットとか
新しい世界の扉を叩くきっかけになったりするかなと思うので
そういうきっかけづくりってところを中村さんがしていただけるのは
日本をこれから盛り上げていく上でもすごい大事なんじゃないかなって
そうですね。日本を盛り上げていきたいですね
出版と共有の重要性
ぜひ2作目も僕はとても期待しています
中村さん今日はありがとうございました。ありがとうございました。
ぜひ皆さんに本を読んでいただきたいですね。そうですね
ということで今回は中村さんと特別会をお送りしてきました
本当にKiitaをきっかけに出版をされる方って結構いらっしゃって
お話聞くたびに本当にありがたいなと思ってはいるんですが
そういうきっかけづくりってところをKiitaもこれからもいろいろやっていきたいなと思ってますし
Kiitaにこういうことやってもらいたいみたいなのもしあれば
ぜひそういうところもリクエストいただけると非常にありがたいなと思っているので
ぜひ引き続き中村さんよろしくお願いします。ありがとうございます
さてこの番組では感想や次回ゲストへの質問、リクエストなどお待ちしております
番組詳細欄のリンクよりお気軽にご投稿ください
XではハッシュタグKiitaFMをつけてポストしてください
表記は番組名と一緒でQFMが大文字、残りは小文字です
そしてApple PodcastやSpotifyのPodcastでレビューもできますので
こちらにも感想を書いてもらえると嬉しいです
Kiita株式会社はエンジニアを最高に幸せにするというミッションのもと
エンジニアに関する知識を記録、共有するためのサービスKiita
社内向け情報共有サービスKiitaチームを運営しています
ぜひカタカナでKiitaと検索してチェックしてみてください
来週も火曜日の朝6時に最新話が更新されます
番組のフォローをして最新話もお聞きください
お相手はKiitaプロダクト開発部部長の清野俊文と
まるごと学べる異常見知の実践地、著者の中村健太でした
