00:02
はい、皆さんこんばんは。 はんなりポッドキャストの時間となりました。
今日は第12回の収録を行っています。
いつものとおり、このポッドキャストのホスト、2人いるんですけども、
ホストの紹介から始めさせていただきたいと思います。
まずは、今お話をさせていただいております、私がカイセンと申します。
専門領域はデータ分析でして、データ分析の仕事をやっております。
東京にいます。
あとは最近のニュースとしては、特にない。
ないんか。
ないんか。
頑張って考えたけどなかったです。
よろしくでもやってます。
よろしくお願いします。
はい、小川と申します。僕もカイセンさんと一緒にデータ分析の仕事をしています。
最近は本が出た。
8月中旬に日経BPより、なんていう台語忘れたけど本が出ました。
Python データ分析なんとかなんとかです。
今日も日経クロステックっていうIT向けの媒体があるんですけど、そこにデータ分析とはみたいな記事を書いて、それが流れたという感じになっています。
今はそれの2回目を10月12日に出るらしいんですけど、それを書こうとしていたり、
他のビジネスを始めようとしていたり、
データ分析の受託があったり、
人やとはダメだなぁ。
でも疲れた。
感じでやっております。よろしくです。
説明のためにちゃんと本の概要を言っておくと、
Python データ分析ハンズオンセミナーという本をやります。
ありがとうございます。
皆さんよろしくお願いします。
お願いします。買ってください。
本の名前ね、長いと覚えられないですね。
前の本のほうが長かったですよね。
前の本のほうが長かった。
あれはインタラクティブデータビジュアライゼーション入門。
一つの単語の塊なんで覚えやすかったんですけど。
今回いろいろ要素が入っていて。
タイトルって著者が考えるんじゃないので、
今回の日経クロスティックの記事とかもそうなんですけど、
03:01
タイトルつけていただくんですよね。
だからあんま覚えてない。
怖い。失敗状態怖い。
いやお任せ。
いろいろ言う方もおられそうなんですけど、
僕もプロにお任せって感じの男ら、
もう自分は入らないタイプなんで。
逆に覚えてない。
覚えてません。
ごめんなさい。
頑張って書いてますよ、でも。
中身はちゃんと覚えてます。
タイトルだけです。
そんなことはね。
大丈夫ですか、吉沢さん。
ごめんなさい長くなった。
はい、ありがとうございました。
ありがとうございました。
はい、それでは、
お二人ともお話に入ってきていただいている
ゲストを紹介させていただきたいと思います。
ゲストの方なんですけど、
私先にちょっと話させていただきますと、
このポッドキャストの第1回で
出会ったっていう 実は背景があります
なので 先に言っちゃうのもあれですけど
広島に住まいてる方で クラウドエンジニアのお仕事をされてる方が
今日のゲストになっております ということで なかなかお話し
我々がお話ししてもあれなんで ゲストを呼んでみましょうか
じゃあ 今日のゲストの 影康さんでーす
はい こんにちは 影康と申します
よろしくお願いします
私 AWSのパートナー企業で 働かせてもらってる
イキオクラウドエンジニアで
そうですね ちょっとその場 私も最近のことにすると
イキオ 9月の16日に四国に行ってですね
JawsUG Amazonウェブサービスの ユーザーグループの
四国クラウドの返路で お邪魔させてもらって
5分LT枠もらったので ちょっとお喋りさせていただこうと思ってます
それがですね 松山であるんですよ
行ったことがないんですけども
多分 フェリーで行くのが 広島からだとフェリーなんだろうなと思って
今 やってるんですけども
行きも帰りも何とも時間帯が微妙なので
どうせ行くんなら ちょっと楽しんで帰りたいんですけども
なかなか難しいコントロールにも 導成されてるというところでございます
3年中も衝撃的にね いきなり父親がいないということになりますからね
そういうのを作らないといけないとか
なるほど なるほど
松山はね 道後温泉とか
そうなんですよ
温泉入ると ちょっと高いとかって噂もあるけど
なんかいいかもしれない
06:00
そうですね
多分ね 杭か宇品かから フェリーで行くのが早いと思うんですよね
フェリーかな フェリーですね
そうそうそうそう
微妙に日帰りができない時間帯ですね
あ そうか 日帰りはできないんだけどもね
ちょっと考えを出してみて 難しいんだけどね
いや 泊まりだとゆっくりできるけど 日帰りだとね 確かに
温泉まで行けないな
あんまりがっつり
がっつり風呂入ってきたら それはそれでどうよって話になっちゃうので
いや でもね 少し休まなきゃいけないときは 泊まるだけですよ
行ったらやっぱりちょっと楽しみたいですよね
そうですね
入りましょう 入りましょう
一回しようかな よろしくお願いします
はい よろしくお願いします
えーとですね それで今日 今ご紹介させていただいた金康さんなんですけども
私 ちょっとお話を伺った限りでは もともと情報系のことを大学で学ばれたり
コンピューターと親しくされてたということを伺いました
なので 今日のお話を通して 金康さんがどのようなキャリアを
どのように考えながら歩まれてきたのかも 知れるといいなとは思っております
あとは 今 先ほどもご紹介していただきましたけど
金康さんはクラウドエンジニアというお仕事なんですけども
クラウドっていうのも なんていうのかな
そんなに昔からクラウドエンジニアっていう仕事が あったとはなかったと思うんですけども
その前にはどういうお仕事をされてたのかとかも
もし可能であればちょっと伺えるといいのかな とかとも思っております
今回は多分 クラウド関連の話題とか
金康さんの詳しいクラウド関連の話とか
あとは私とかお母さんがいるデータサイエンスの分野の ちょっと話題になるんじゃないかなと思います
という回ですね
ということで まずはもう早速なんですけど
クラウド関連の話題からちょっと入ってみましょうか
で…
はい えっとですね
これは誰の質問か ちょっと忘れちゃったけど
多分私かな
クラウドエンジニアから見た機械学習 データ分析の難しさとか面白さを
ちょっと教えてほしいなとかって思ってるんですけど
金康さん どうですか? 最近 確か機械学習とかデータ分析とかの分野にも
関心を持たれてるということだと お伺いしたんですけども
どんな感覚を持たれてます?
一言で言うと クラウドが出たことによって 身近にはなったんですけども
すごく可能性があるけども 縁が遠かったものが すごく身近に感じられるようになった
自分たちでも何か使えるんじゃないかという 可能性は感じるんですけども
議論を分かってないので いまいち活用方法を思いつかなくて
09:02
口惜しく思ってるというところですね
なるほど なるほど なるほど
そこでまさに何というか 議論すべきこととしてはあれですよね
エンジニアの人はどこまで機械学習とか 統計の理論を知っておくといいんだろうかっていうことが
多分 そういう何とか疑問を持っている エンジニアの方ってたくさんいらっしゃると思うんですよね
例えば これまでエヴェンジニアに やってきたんだけど
最近 AIとか機械学習とかって言われてて AIとか機械学習を使ったアプリケーションを
作るようになったとか そういう何というか立場の方って
結構いらっしゃるんじゃないかなと 思うんですけど
そうですね
で それに関して 先にちょっと私がお話をさせていただくと
何というか まずやっぱり 機械学習や統計の理論に関して言えば
一応 私 過去にそれなりに深く勉強したことは あるんですけども
私の あくまで私の個人的な立場ですけども 個人的な立場からすると
機械学習とか統計の理論っていうのは 深く知ることにはまじでキリがないんです
広くてめちゃくちゃ深いんで
なので ほどほどっていうのが じゃあどれくらいなのよって言われたら
ちょっと困っちゃうんですけど でも 本当に入門症レベルでも
例えば他のところに ウェブアプリケーションを作るところに詳しいとか
ウェブに詳しいとか それだけで何というか それだったら
機械学習とか統計の理論は そこまで深く知らなくても
私は結構 それがちょっと入門知ってるだけでも 結構武器になるんじゃないかなっていうふうに
感覚はありますけどね
そうですね AWSの認定にマシンラーニングというのがあるので
ちょっとだけ その辺の知識をかじってはいたんですけども
もう1歩踏み込んだほうがいいのかなと思ったりとか
でも お客さんが今時だと 結構勉強熱心な方いらっしゃるんですよ
なので そこは何か無理にその辺まで 我々が手を伸ばさなくてもいいのかなと思えば
ちょっとここ数日は思ってました
そういった部分で活用方法は こういうことがしたいっていうのは
むしろお客さんのほうに学ぶぐらいの気持ちでも いいのかなと思ったりとか
その辺を我々が全部知ってるっていうのも ちょっとおこがましい話なのかなと思ったのが
つい ここ数日の話ですかね と思ってました
なるほど おかあさんとかどうですか どういうお考えをお持ちですか
うん
んふふふ
いや カイセンさんと同様かと思います
で まあ 同様っていうのは同じ
まあ 入門を知れば良い 入門を知っといたほうがいいという面もあり
で 入門以上を知ろうとすると時間がかかるので
まあ 統計と機械学習とかディープラーニングの本を 1冊ずつぐらいチャチャッと見て
12:02
でもチャチャッと多分統計とか見れないですよね
ふふふ
わあ
入門書とかチャチャッと見れないような
なんか理系で結構数学とかやってる人だったら チャチャッと見れるんだろう
で 結局なんかよくありがちなのが
結局もう機械学習とかできずに 統計の勉強を普通にしている人になる
というパターンがあると思うので
まあ ちょっと勉強してアプリケーション作って 分からないところはまた調べるみたいな
なんかちょっとアジャイル風な感じで やられるといいのかな
カイセンさんがおっしゃったように
多分カイセンさんの書いてる本でも めっちゃ結構ボリューミーだと思うので
ふんふんふん
うーん
なるほど
統計の考え方さえわかりゃ
まあ 世の中確率的なんだなみたいな感じと
あとなんかこう
なんていうんでしょう
まあなんかファクターがいっぱいあって
それがガチャガチャになって
モデルが作れるみたいなことがわかる
感覚的にわかればいい
だいたい機械学習もそんな感じやなみたいな
のである程度は進めるような気はしています
逆に何か回帰分析とかわかってないと
ダメなのかなという気はしております
回帰分析とか言葉としてはだと思えたんですけども
実際の動きとかはまだ思えてはないので
そうかそうか
やっぱそれぐらいは知っておくべきだね
意識的に何かこうなっていて
で それのパラメーターが動いて何か調整されるみたいな
感覚 なんかマルチファクターモデルとかになると
そういう感覚 それがいっぱいあってこう
っていう すいません
なんか雑にしちゃった
いや 大丈夫大丈夫
なんで うん
なんか開泉さんがおっしゃってる通りかなと思います
で やりながら学ぶっていうのがいいのかな
そんなにね なんか
モデルとか作るのはめっちゃ簡単じゃないですか
言ったら
そうですね
で そう お二人の話を聞いてて思って
ずっとちょっとずつ試しながらっていうのが一つ方法あるとして
やっちゃいけないことやってないかっていうのが目的になりました
素人だから
ちょっとかじった人だったら
ちょっと知ってる人だったら
それやっちゃいけないよっていうのやってる可能性が
今あるなと思ってて
そこをなんか最低限やりながら覚えるにしても
覚えておくって有効なのかなとちょっと思いましたね
なんか統計学で言ったら
鼻きこ切っちゃダメよみたいなのがあるじゃないですか
どっかのテレビ番組で見たことありますけども
なんかそうなるとなんか難しくなってきたりしますよね
いきなり
あ そうなんですか
やっちゃダメよ
なんかこう似たようなパラメーターあんまり入れたら
15:02
いかんとかみたいな
ハサシとかになりだすと
急になんかハードル上がるような気もするし
どうしようね その辺
その辺 この統計学入門とかにありますかね
えーとですね
あ そうそう
えっと私がデータ採用者協力集の理論を勉強しようと思ったら
何か手につけたらいいかっていうのが
先ほど言いましたけど
個人的には東京大学出版会の統計学入門っていうほうが
いいかなと私は思ってるんですよね
まあもちろんいいとこ悪いとこあるんですよ
いいところは高校生レベルの数学が分かれば読めます
これ それぐらい高校生の組み合わせというか
組み合わせとか多分勉強したと思うんですけど
数 何か分かんない
はいはいはい
ありましたね
場合の数とか
ああいうところから統計学に持っていく
本当になんか丁寧に持っていくんで
めちゃめちゃ読みやすいんです
まあ読みやすいとか分かりやすいには分かりやすいんですよね
ただ一方で
まあ割とその学術出版会が出てる分
まあ大して面白くはないかもしれないです
なるほど
エンターテイメント的な面白さはないと思うんです
授業に使われるっぽい
そうそうそう
授業に使われるっぽいいかにもな本ではあって
そういう意味では
でもちょっと読んでみるべきですね
ぜひね 読んでみていただけると
割と入門いいですよ
回帰分析も書かれてますし
回帰分析まで結構長い助走テーマ
そこもすごい良いんですよね
なるほど
この辺って無理やり覚えたんですよ
AWSの認定とかにも
回帰分析とするとしたらどの選択肢を選ぶべきですか
みたいなとか教師ありとか教師なしとか
さらっと出てくるんですよね
無理やり覚えたんですね
やっぱちゃんと勉強しなくちゃいけないなと
入門だけでも思いとかはいけないなって
やっぱ思いますね これ
なるほど
僕もそう思います
そうですね
まあでも入門読んだだけでも
結構変わってくると思うので
たぶん全く知らないのと入門書を読んだ後だと
だいぶ違うんだと思うので
まあ入門書もそんなに簡単ではなかったりしますし
絶対そうですよね
なので先ほどもちょっと紹介したんですけど
陶芸役入門っていう本もおすすめではあります
私実際読んでるんですよ
結構なんか陶芸ってなんだかんだで
わかってないなと思った時にこれ読んで
めちゃめちゃわかりやすいなと思って
そうなので私はおすすめできます
そうですね
あと今はちょっとエンリニアから見た
機械学習とか陶芸の話だったんですけど
18:00
逆にたぶんこれは金谷さんからの質問かな
たぶんそうだと思うんですけど
例えばデータサイエンティストとか
データアナリストとか
そういうデータサイエンス寄りの人たちは
どこまでクラウドやインフラを知っておくというのか
これ私の質問かな
まあいいやっていう問題もあると思うんですよね
それ実際私も知りたいわけですけども
なんでそういうことを知りたいかっていうと
結構最近私はデータ分析の中でも
わりとデータアナリスト寄りのことをやることが多いんですけども
役割を
でもデータサイエンティストとかデータアナリストにも
データエンジニアリング的なスキルが
何か求められつつあるように感じてるんですよね
例えばクラウドの知識なんて本当
クラウドの知識って本当に
わりともう必須になってきてますよね
クエリのことをある程度知ってる必要があるとか
ビュークエリだけじゃなくても何だっけ
まあいろいろデータブロックとかもあるのかな
ちょっとあんまり私も詳しくないんですけど
GCPのサービスがあったりとか
AWSだとあんまりちょっと私は詳しくないんですけど
詳しくないんですけど
何だっけな
わかんない忘れちゃった
Azureとかでも多分そういうAI系の
何だろう
サービスあると思うんですけど
PageMakerとかRedshiftあなたにですね
なるほどそうなんですね
ありがとうございます
全然わかったね
恥ずかしながら
でも私はわりとちょっとしたアプリケーションを作って
それのデプロイのために使うみたいな
クラウド
それが結構多いんですよ
GCPだったらGoogle App Engineだったりとか
クラウドランとか
そういうのとかは使うんだけど
だからAIとか機械学習サービスとかも
何か使ってみたいなとは思ってるんですけど
何か私にとっては結構ハードル高いんですよね
ビュークは
実はハードル高いんですよ
ハードルちょっと高いよねって言っていただかないと
私の仕事がなくなるので
そうですね
クラウドの魅力って本来はそうですね
クラウド使ったらすごくなるとは私は思ってないんですけども
やりたいことが早くできる
性能もお金さえ払えばさっと調達できる
やめたければすぐやめられるみたいなところが魅力だと思ってます
なので機械学習のやつ設備整えようと大変なんですけども
やろうと思ったらクラウドだったらサクッとできますよっていうところを
まず覚えていただければと思うと
あとはデータを分析のためにデータを食べるのが得意であって
実際こっちの方の話 私よく聞きますね
データを食べるのとデータのクレンジング
エッセンスデータの保管とか
データの変換とか整理を
データをどんどんどんどん流すところに同時に加工しながら綺麗にしてて
データ分析で準備をしますよみたいな話をよく聞きます
21:00
実際損失が高いし
そういうところに力が今のところは一番はっきりしてて
その割っていうのはちょっとまだなかなか私は聞いたことがないというところですね
なるほど でも今おっしゃったのはまさにデータエンジニアとの人たちとかが結構よくやってますよね
その何だっけ データパイプライン構築っていうのが
そうですね
そうですね そういうところですね
あれ 私もちょっと知りたいのは
どれくらいクリーニングとか結構綺麗にできるんだろうなとか
私 クリーニングやってると
クリーニング手作業 手作業っていうかプログラミング書きながらですけど
クラウド使わずにやってると
なんていうか結構いろんなタイプのクリーニングやらなきゃいけなくて
それを自動でやれるんだったらすごいけど
どの程度できるんだろうなっていう疑問があって
結局どれくさい作業だと思いますね
AパターンがあったらまずA用の変換プログラム1個作って
B Cが増えたらポコポコ増やしていくような感じですね
やっぱり普通に
じゃあ新しいルールが 新しいルールっていうか
新しいデータの間違いというか汚さがあれば
新しいルールを1つ使いこななきゃいけないわけですね
そうですね 作り方次第では結局
小っちゃいのをポコポコ追加できるみたいなのも
そういう作り方でいいところだと思いますね
最近そういう面だと
Recruitがアナリティクスエンジニアっていう業種を作って
全社的なデータ管理みたいな感じの部門を作っているみたいなことが書かれていました
これ面白いなと思って話しておいた
話は話しました
アナリティクスエンジニアって時々聞きますよね
そうなんですね 最近出てきたっぽくて
でもなんか今日もちょっと話していたら
他のところにデータをもらいにいくのが難しかったりする
大きい組織がっていうのもあったりして
だからそこに行ったら出てくるみたいな感じにしているっぽいですね
Recruitさんとかも
そうですね 逆にそういう話も聞きますね
被災者に行けないものをマスクするっていうのも
必要だったりしますね
部署によって見える見えないところの制御できる機能も
Recruitであるけども
クラウドだったらそういうのを踏まえたサービスがあるから
ちょっと安心だよねみたいなところがありますね
なるほど
データ分析職にもいろんな動きがあるなと
その業界にいて
その中で求められるスキルの一つとして
クラウドは外せないと思います
ただどこまでやればいいのっていう
私の不安というか
最近はマルチクラウドでスノーフレークを使って
24:01
どうのこうのみたいな
スノーフレークさんの話最近よく聞きますね
聞きますよね
そんな頑張らないといけないのか
ね
いろいろあるんやな
データを貯める 加工する 古いのをしてるとか
その辺が得意で
機械学習のいろんなものそういうのは大変なんだけども
一応簡単にできますよっていうのが無理であって
最後にいっぱいあるので
だから一応私たち専門家がご飯食べられているんです
覚えていただければいいのかなと思います
なるほど
データの管理部分みたいなのが強いっていう感じなんですか
金康さんたちは
今のところ基盤って言ってますけども
分析のための土台を作るのが得意みたいな感じですね
なるほど
そこがここ1、2年、3年ぐらい
仕事多いですよね
そうですね
なんか機械学習って言ってた企業も
全部データ基盤を作る会社に変わったみたいなトレンドが
3年ぐらい続いてたような気がするんですけど
何でも
LLM使うのも結局データ大事ですねみたいな感じなので
綺麗に作りましょうっていうのが
今後も主流になるのかなと僕も
その先は勝手にデータを取る仕組みをどうやってやるかとか
そういう話になっていくんでしょうね
例えばこのPhotogestとかも
Photogestボコンで置いとったら綺麗に
こうしてLLMに投げれるような仕組みとか
そういう話になっていくんじゃないかなという風に思います
なるほど
自動化みたいな感じですよね
そうですね
それは当たるかどうか分からないからやっぱり
自前の設備でやるのがしんどいですねという風に
じゃあやっぱり話になっちゃうのかなと思いますね
そうですね
自前でやるコスト考えたらクラウドの方が安いし
そうですね
管理ができないですもんね
そうですね
うちとかも
この話は突き詰めていけば
極めていけば当然自分で自前で用意する方が安くなる
そこまでいったらそれはもう役目が終わったと見えるかもしれない
それは自分で仕方ないましょうという感じ
そうですね
規模によるっていうか
そうですね
めちゃくちゃでかくないと多分あんまり
それか自社でそういうスキルを売りにするかかと
最近思ってるんですね
逆になんか大きい会社がクラウドに頼りすぎるのも
いまいち安定しないのかなと思ったりも
気持ちはわかりますね
この握られてる感じが
27:01
そうですよね
楽ですもんね
アプリポチってやったら
動いてくれて
すげーなクラウドって思って
なんかVPSとか当ててる場合ちゃうわ
昔ちょっとでも使ってることで助かったなと思うけど
あそこが落ちてるんだったらもうしょうがないじゃないですかって
言ったことがあって
最近そうですよね
もういいじゃないですかね
なるほどなるほど
そうかなんか
そうねやっぱりもうクラウドは
必須でありでも一方で
そこにね全てを握られるのは怖いって思う
あれはなんとも言えない存在になってる
社会インフラみたいになってますよね
一緒ですね
ちょっと話をですね
もうどうしというか話の話題をちょっと変えてしまうかもしれないんですけども
今回ちょっと金康さんと
ゲストにお話をするということで
AWSのAmazonフォーキャストっていうサービスについて話したいなということを
金康さんの方から伺いまして
これですね私ちょっと使ってみたかったんですけど
なかなかバタバタしててですね
使ってないんであんまり話すことができないんですけど
時系列分析をやる
ができるサービスっぽいですよね
間違ってます?
時系列予測でありほぼ販売予測ですね
販売予測
今年までの売上げデータやって来年はどうなるかみたいな予測するための
確かそれに特化したやつだったはずです
販売予測って書いてありますね
別に販売予測ってわけではなくて
時系列の予測です
多分時系列データなのかなと思ったんですけど
分かんないけど当てないかもしれない
分かりません
ちょっと触りたかったんですけど
触ってちょっと議論したかったんですけど
金康さんはなんでこういうことに興味があるんですか
まず私たちはそういうのを扱っている事業者だったりもあるということであって
これの制度っていうのはちょっと信頼を置いてるんですよ
そこに疑いを持ってないんですけど
やっぱり使われる方から言うと
もう一歩なんですよね
もう一つなんでこうなるのかっていうのは
だいたい合ってるんだろうなって思うんだけど
あと一押しが欲しいっていうところなんですよ
で僕もそこにちゃんと説明がしたいなっていう思いがあって
そうなるのは分かるんだけども
30:00
なんでそうなるかみたいなのが
もう一歩踏み込んだところが知りたいなって思ってたんですよね
それがちょっとまた私も勉強できてないんですけども
クラウドサービスとして金康さんは
ちょっと使えるなとは思ってるんだけど
でも理論的な背景っていうのはちょっと不安
まず私は信じてるんです
全面的に信じてるんですけども
最後の一押しをするための何かが欲しい
なるほど
小川さんどうですか
今画面に色々開いていただけ
これ何なんですか
ちょっと読んでるだけですね
ええ感じでできるぞ
私もそういう理解ですね
時系図解析のなんだっけ
ライブラリとかいろんなもので量を作ってるかとかは
まだないな
どっかにあると思いますけど
ちょっとアマゾンの
どこに何が書いてるか分かりにくいっていうのが売りなので
Googleもそうですけど
そうそうそうそういうのありますね
ビッグテックの時にだいたい読みづらいので
そうなんですよね
だからどこを見ればいいか
故にエンジニアブログなど需要があったりとか
そうですよね
だから本とかもそういう役目なんやなと思って
だからドキュメント読むより本買ってちょいちょいと読んだほうが
分かりやすいっていうのがよくありますよね
最適なアルゴリズムでやってくれるぞって言ってますね
お前らがやるよりも正しいぞっていう
でもそりゃそうやろうなっていう感じ
でもこんなのがあるんですね
そうなんですよ
今ちょっと小川さんから話題が出たかなと思ったんですけど
クラウドとか例えばAWSについて学ぶ際に
本を読んだ方がいいっていう話が出たじゃないですか
例えば本を読むのもいいと思うし
あるいは資格を学ぶのもいいのかなって思うわけです
金谷さん確かAWSの資格をたくさん持ってらっしゃる
そうですね
伺ってるんですけども
これAWSの資格 AWS認定って呼ぶんですか
ちょっと私も分かってますけど
あってますあってます
AWS認定です
取ってみてどんな感じでした
どんどんどんな感じでしたっていうのもあるんですけど
そうですね取った結果としては原則ついてるんですけども
そこではなくて取る過程で
もともとはですね1個取ってみた後に
ちょっとお仕事でもう少し知識を欲しいなっていう経験をしまして
33:00
それでやってみたら
一番認知のやつはソニーショーアーキテクトプロフェッショナルってやつがあって
それが取れたんですよやってみたら
案外うまくいって
それまでの知識が保ってうまくいきましたってなって
どうなんだろうと思って
これいけるとこまでいってみようかって思ったのと
あれ全部取ったら会社の名前と私の名前が
Amazonさんのホームページに出るんですよ
それってやっぱ価値があることだよねと思って
会社とか姫山にありますから
そういった意味でまず始めましたと
やってみたんですよ
そしたらね結構楽しかったんですよ
確かにあれって完全に独立した試験なのではないんですよね
一つ目二つ目三つ目だとしたら
一つ目と二つ目の分野ってちょっとずつ被ってるんですよ
とか一つ目二つ目三つ目だったら
一つ目のやつを別の機器で見たのが
3番目の試験だったりするんですけども
12個あるんですけども
一つ一つやってると
自分のAWSと理解が深まっていく感じが実感できたんですよ
そこがちょっと楽しくて
途中で辞めるのが嫌になって
それで途中で辞めるのが嫌だなと思っても
いけるとこまで行こうって言って頑張ってたんですよね
これで全部行かれたんですか
行きましたね行けましたね
12巻
10個ぐらいだったら
8か910ぐらいまで行ったらもう意地ですよね
ここまで行ったらここで辞めるのが違うだろうと思って
意地でやってましたね
すごいですね
じゃあもう金康さんにとっては
資格試験のモチベーションは
もう純粋楽しいみたいなところが
途中までは楽しかったですけどもやっぱり
楽しかったですね
12個持ってるっていう数字のインパクトも欲しかったですし
すげーな
例えばAWSにあんまり詳しくない人が
初めに取ろうとしたらいい資格とかもあるんですか
あります入門用のクラウドプラテクショナーとか
ソリューションはアソシエイトとかあったりしますけど
その辺は最初に入るのがまだいいと思います
ただ進めていくとセキュリティスペシャリストとか
コードのネットワークみたいな試験があると
この辺はちょっと辛くなってきますね
ネットワークは辛かったですね
私は元々はデータベースエンジニアで
インフラとかあんまり得意じゃなかったんですよ
無理矢理勉強して動いたんですけども
私750点で合格しましたから
ちょうど
すごいですね
ちょっと難しいですね
36:00
試験制度がちょうど変わるときで
入門書がどこにもない状態で
問題紙がどこにもない状態だけども
無理矢理勉強してるかったんですけども
1回落ちましたね
1回落ちたときは
試験制度
試験とバージョンが変わってるのを気づいてなくて
準備したところとは違うところで
えっと思って
めっちゃショックですね
めっちゃショックです
めちゃめちゃ悔しくて
見事に外したところだけ外れて不合格だったから
とても悔しくて
それで叩き込み直して合格したっていう
いやーでもすごいですね
全部取るっていうのが
なんか関係ないとこめっちゃ難しいじゃないですか
でもあの
考え方変えると頭に入ってくるんですよ
で
サップオンAWSかな
一番最後に受けたのが
サップ社のあれですね
私サップ触ったこと一切ないんですよ
最初わからないんですけども
あれってよくよく見たら
別にサップの知識を知れっていうのは
Amazonが言うとちょっとおかしいじゃないですか
あれで問われるのって
サップをAWSで受かすにはどうしたらいいかって話したんですよ
なるほど別にサップのことじゃないんですね
じゃなくてサップをAWSで受かすにはどうしたらいいかとか
普通のサーバーで動いて今まで動いたサップを
AWSに持ってくるにはどうしたらいいかって話になってくるんですよ
そうなってくると普通にいわゆるオンプレミスから
クラウドにどうやって持っていくかっていう話になってくるので
そうするとこれだったらちゃんと学ぶ価値があるし
頭に入りやすいっていう風に思い始めたら
だんだんと頭に入ってきましたね
最初知らないからサップの勉強してたけど
その勉強方法ダメでしたね
あーなるほどなるほど
ちゃんとテストに合った勉強方法というか
AWSに合わせた勉強ができるっていうことなんですね
そうですね
別のサップで動かすみたいな
何を問われてるかとか
それを何をさせたいのかみたいなのを理解すると
頭に入りやすいですね
なるほど
いやでもこれ12巻やりたい人多いじゃないですか
多分目指す人は
多くは挫折すると思うんですけど
でもね
Xツイッターっていうツイッターなんですけど
やってるとやっぱり私だったらAWS会話の人と
よく繋がったりするんですけども
そこだけ見てたらめちゃめちゃビット撮ってる気がして
世の中の人みんな撮ってるようなサイコロのチームですね
いやそれは
もう周りの人だからだと思いますね
39:09
でもね環境は大事ですよね
自分が周りに当たり前のように撮ってれば
自分もそれ頑張って当たり前のように撮らなきゃって
そうですね
確かにね
AWSはちょっといやらしい話なんですけども
最後の理由はそれですね
前の環境だって私
それだけ撮っても私しかいなかったから
そこで唯一無理の価値を
私自分につけたかったくらいですね
いや確かにどこで価値をつけるかね
いろいろありますもんね
それで今AWSで
それ全部撮ってたらもうすごい価値ですもんね多分
やりますかパイセンさん
実はねGCPの一個だけ撮ったんですよ
一番簡単なやつ
クラウド
これもう忘れたな名前
忘れた
面白かったですでも確かに
なんかGoogleのクラウドについての考え方とか
DXとかも入ってるんですよ
その一番簡単なやつ
その考え方とかね
そうなんかっていう気づきがあって
日本で言われてるDXとかと違って
なんかもっとビジネスチックなんですよね
なんかうまく言えないんですけど
開発者の方はどちらかというと
最近はGoogleクラウドの方が人気になって
私は聞いたことあります
データ系だったら
ビッグクエリーすごいいいらしいですね
そうですね
ビッグクエリーがもうみんな使いたいっていう話
なんかスノーフェイクとかにも似たような機能があるのかな
確かフォローしてたような気がしますね
そうですよね
でもまあ
どうしようかなと思って
私どちらかというと
2通りは2通りなんですけども
AWSとマイクロソフトのAzureの方が
昔考えてたんですけど
でもAzureの方がいいっていう話も聞きます
なんか全然話変わるんですけど
最近Teams使ってるところが多いっていう話になって
なぜかっていうと
中国Teamsしか使えないっていう話
そうなんですか
実はGoogle使えないじゃないですか
Googleしか使えないんですよ
マイクロソフトはずっとあるんですよね
なぜか
その辺と付き合うには
Teamsがないと
某大手コンサルティング会社は
Teams使ってるって聞きましたね
42:00
中国にでかいなんかがあるからみたいな
Azureもそのつながりで
いいのかもしれないですよね
という気はしています
Azureっていうか
マイクロソフトさんはやっぱり歴史が長いせいか
その地域のビジネスにしっかり目指してる感が
感じるんですよ
そうですよね
Azureの試験をちょっとだけ受けたんですけども
なんかAWSと比べたら
日本の消臭感に沿ったような問題文だったのを
ちょっと感じたんですよね
うまく言えないです
できてるんですかね
いわゆる原価承託の話とか
あのあたりの言い回しが
AWSのちょっと直訳っぽかったけども
Azureの試験はきれいに翻訳してあるし
それっぽい文章で
その辺が優しい
やっぱり日本のことよくわかってる感を
少し感じたかなと思いましたね
面白いですね
いろいろカラーがあって
あとやっぱりマイクロソフトは
オフィス系とかもそうなんですけども
自宅でずっとやってるから
問題文自体がすごいグラフィカルなんです
普通に選択肢ではなくて
正解のアイコンをクリックしてくださいと
ドラッグ&ドロップしてくださいと言ってきて
さすがマイクロソフトだ
そこだけはすごい感心しましたね
でもアレスもね
マイクロソフト好きな人
さっき出てきたオフィスとか好きな人も
ビジネスサイド多いし
そうですね
クラウドも
じゃあマイクロソフトでみたいになるかもしれないですね
っていう話を僕も最近していて
オフィス365をすごい押してくる方がいらっしゃって
どうだったらいいかと思ってますね
そうですね
難しいなと思いつつ
でもAzureね、高いんですよね
高いんですよねとか言ったらケチケチしてる
そこは確かオフィス365買ったら
毎日付けてくるからみたいな
アリミサリー
確かに
それが私どれくらいのものかまだわかってないんですけど
強いなって感じ
そうか
なるほど
盛り上がりますね
盛り上がるんですけど
本筋に戻ろうかなと思っているところであります
すいませんね
クラウドの話題で
最後の質問なんですけど
これ確か岡田さんからだったかな
クラウドを用いて有機的なアプリケーション作りのアイデアが知りたい
これどんな感じのお考えをお持ちなんですか?
最近食べ物屋さんでスマホから何か注文できるみたいな
45:02
あるご存知ですか?
多いですよね
QRコード読んだら自分の席の中になって
ああいうなんてクラウドとKubernetesとかうまく活用してるのかな
勝手に妄想してるんですけど
合ってるのかどうかちょっとわかんないですけど
なんかああいう風な
うまい
みんなもうコンピューター持ってるじゃないですか
それを使って
なんかうまいことなんかやるっていうような
いらんようになったらすぐ消すとかみたいな
アプリケーションの作り方って面白いのかなって思って
必要だったら立ち上がって
必要なくなったら消すみたいな
あれは多分初期はいわゆるサーバレスを使う感じだと思うんですけど
サーバーをポコッと1個応援して
どんどんリクエスト受け付けるじゃなくて
リクエストが来れば来るほど立ち上がるタイプになって
後ろ側のデータベースも普通のMoracleとかではなくて
NoSQLってやつでとにかく突っ込むのに特化したやつですね
それでやってコンテナは必ず必要なんじゃないかなとは思うんですけど
すごい人気になったらサーバレスで本当にいいのかって話になったりするんだと思うんですけど
今コンテナは必ず必要ないんですけどねっておっしゃったじゃないですか
コンテナが必ず必要になるのってどういう場面ですか
コンテナはどちらかというと開発が楽になるという印象なんですね
ローカルで
ローカルと本当に動くものが一緒になるとか
あとは流れの中にポコッと込み込むのだったら
コンテナの方が塊になってる方が
データの加工とかの流れのパイプみたいになって
それに込み込むとかだと楽だったりするんですよね
でもそれは別にサーバレスでもいい話なので
つまりサーバレスだとそこにコンテナみたいな
コンテナっていうかプログラムが置かれてて
それがボンボンコピーされて立ち上がるみたいな
そうですね
デュアルコードをやってデータをつけて
別にコンテナじゃなくてもいい
途中で間に何か挟むときに
何か挟むんだったらサーバレスで関数をつけておけばいい
なるほど
表示機能じゃなかった場合は
自分で何か特殊なライブラリとか入れようと思ったら
ひと工夫入れたりですか
昔だったらそこはサーバーが必要だったんですけども
コンテナ作ってこのコンテナで塊になってるから
これを使ってくださいっていうときに
効力を発揮したりするんですよね
そういう感じなのかなと思ってたら
48:01
サーバレスだけでそこに何か
ちっちゃいのをいっぱい立ててるみたいな感じ
そうですね
サーバレスって結局中身コンテナみたいなもので
塊があって
サーバレスって実はサーバーありますからね
普通にサーバーあってコンテナの中で起動して
やってて管理しなくていいだけであって
そこのサーバレスの中身のコンテナが
クラウドが自前で用意してるものなのか
私が作ったものなのか
オリジナルものなのかって違いだだけなんですよ
こういうアプリケーション面白いなと思って
有機的っていうか
人の代わりになるみたいな感じじゃないですか
これでLLMが喋ってしまったら
もう完璧な接客になるかもとか
そうですね
パッと今時なので
安易な考えてしまうと
レビューをマイルドにしてくれるとか
口コミがあるじゃないですか
受け取ったら切り捨てることもあるでしょうか
LLMにも返してちょっとマイルドな
気を振り直して
編集さんに見せるとか
そんな機能があったりとかね
ちょっと思ったりもしますけども
なんかこういう感じで
クラウド活用したらめっちゃ面白いんやな
っていう事例なのかなと思いまして
そうですね
なんかこういうアイデアがあると
すごいことができるんだなっていう
そうですね
感想なんですね
その辺のコメントとか合わせて
また使いこなしては
感情分析するサービス
感情エモーションのサービスとかあったりとか
あと雑に投げるとか
キーワード抽出したりしてくれる
違う違う
感情分析とチューナーの抽出があるから
そこでなんか
思いのよるランキング作ってくれたりとか
そういうことができたりもするかなと
ちょっと思ったりもしますね
なるほどなるほどなるほど
クラウドの可能性は測り知れないという
なんか一言でまとめていいのかどうか
でも旧来のアプリケーションとは
なんか違うものができるんだなっていう気が
メリットがすごいわかったかなと思ったんです
そうなんですね
っていう話でした
クラウド自体が全体的に
ちっちゃいものの塊で作ってるんですよ
ピタゴラスイッチですよね
それが私の好きなところでもあるんですけども
ピタゴラスイッチで作ってるってことは
ピタゴラスイッチって別にどんどん拡張できるんですよ
クラウドである程度作っとって
51:00
クラウドをルールに乗っかってると
いろんな拡張が
今はまだ見えてない拡張につなげられる可能性が
作っておくるっていう観点もあると思うんですよね
そうっすよね
だからなんかクラウド資格とか
勉強するのも大事なんやなっていう風にも
今思いました
確かにいっぱいサービスあるし
いっぱいある
その連携だけでも面白いサービスになりそうですよね
おっしゃる通り
そうですね
つなげるってすごい良いことだと思ってて
私ここ数年だとマネーフォワードがすごい関心したんですよ
もちろんものすごい成功してるサービスだと思うんですけども
あそこの一番すごいところって
誤解を恐れずに言いますと結局あれ家計簿じゃないですか
でもあらゆる講座とあらゆるショップと
あらゆるカードとつなげまくった結果
ありしたりのサービスなんだけども消化させなくって
つなげまくって新たな価値を生み出したみたいな
サービスだと思って
つなげるってやっぱりクラウドにとって
とても価値があることなんだなっていう風に思ったりもします
最近のサービスでもそんな感じがして
スラックって結構APIで何でもつなげるじゃないですか
あれめっちゃいいなと思って
だからAPIとかでつなぐっていうのもそうだし
クラウドでサービス同士をつなぐとか
なんかいろいろ面白いなと
そうなんですよ
そこ面白いって思っていただける人が増えたっていうところが
クラウドが今後広がったところなのかなと思ってるんですけど
なるほど
わかる人はわかるかなと思うんですけども
エダムイスで権限回りって
アイアムロールアイアムポリシーって言うんですけども
ちょっとした配慮する人が書いてあるんですよね
あれでも昔の日本のシステムだったら
あんな権限管理の画面ってありえなかったと思うんですよ
私はマルバスとかのマトリックスで
ごっつい権限管理とか作ったことがありますけども
ああいうお客さんに権限管理したら
仮にはちゃんとした画面に用意しなくちゃいけないっていうのは
考え方だと思ったんですけども
エダムイスをやってなくて
使う側もその辺乗り越えられるでしょっていうのを
ある種信じてるという感じがして
ちょっとプログラムを抜き出しにしてるんですよ
それが受け入れられて今こういうことになってるんですけども
そういうのを結局難しいことをしたら
多少のプログラムを受け入れてくる人が多かったというところに
クラウドさん入った理由ってちょっとあるのかなと思ったりもしますし
よくそれを踏み切ったなって当時思ってましたね
あれだけで専門職にできそうな感じですよね
アヤモノカールさん
54:01
難しい 初めて難しいですよね
これよくお客さんやろうと思うなって思ってて
これをお客さんが主体的にやろうとしてる人がいるっていう事実で
何か変わるんだなって感じたことがありますね
あれって専門家とかいないんですか ちなみに
いないですね
デカくなったりしても
主体としては結構最小の権限じゃなくて
結構ゆるめてるやつでやって
やってられないからそこそこの権限で回してみなさいと思いますよ
僕も言っちゃいますけど
ちょっとゆるめないと
すぐ何かできへんみたいな感じになるじゃん
ああああみたいな感じになる
ああそうかこれかみたいな感じになる
またロール増やすのってのは指導でやったら思いますよね
そうですよね でも最小限でやらないと危ないっていうのもあるし
男は黙ってLinuxで言うなななななとかやったらダメなんですね
やったことあります すみません
あります 若干ですけどあります
すみません ごめんなさい
面白いな
面白いですね クラウドの話題めっちゃ盛り上がりましたね
ありがとうございます やっぱりクラウドエンジニアの方って
私の周りに鍛冶屋さん専門者さんいないかもしれないぐらい
私自身もそんなに詳しくないので
やっぱりお話聞いてみたいなと思ってて
今回めっちゃ勉強になったし
勉強になりましたね
ありがたいですね
私がクラウドエンジニアになった理由の話って一応用意したんですけど
どうしますか
3つぐらい理由があるんですよ
まず一つ目が
面接用のお話なんですけど
10年ぐらい前に私
ベンチャー企業さん 立ち上がったばっかりのベンチャー企業さんと
一緒にお仕事させてもらう機会がありまして
頑張って初期の立ち上げができたんですよ
その後 ビジネスの成長に伴う改造についていけなくなったんですよ
つくりが古かったせいで
それでソフト面とインフラ面の
なんとか耐えるようなやつを模索しようっていう
自分の中で思って 周りもそうだったんですけど
勉強してた上でAでもSかなみたいな
これがいいらしいよみたいな話だって
普通にサーバー周りを見る人がいなかったから
それをきっかけにして勉強してきて
まず一つ目の理由が
二つ目はあんまりこれ言わないんですけど
すごい仕事に悩んでた時期があるんです
それでちょっとバカなことを思いまして
ブログのアプリレートで飯を食おうとか
独自のウェブサービス立ち上げて
ここで稼ごうみたいなことを思ってた時期があるんですよ
誰しもあると思いますね
57:02
ブログを本気でやろうとしてたら
ドメイン ジャバスクリプト
タイトルシートとか
検索の最適化
あれを本気で勉強して本気でやってた時期があるんですよ
SEOとかも
頑張ってやってたけど
バズったのは私の記事じゃなくて
奥さんが書いた記事
奥さんが書いたこういうのみたいな記事がバズる
それちょっとショックですね
俺が真剣にやったのにこのノリで書いた記事がバズってると思って
ショックだったことがあります
あとは自前でウェブサービス作ろうとしてた時期があって
やっぱりそんなお金かけれないですから
なんとか安く仕上げようと思ってたんですよ
いろんな無料サービスをやって
そんなことしてると一人で作るわけですから
当然サーバー立てたりするとやってられないので
いろんなものをひっつけ貼っつけ
安いものをくっつけやってたんですよね
やっぱ少ないですけど
きっちりなったんですよ一応は
その辺で気づいたんですけど
あれ俺なんか
いろんなものを組み合わせて
組み上げる力があるんじゃないかみたいなこと
いろんなことがあったんですけど
ゼロから1というか
なんとか組み上げるみたいな方が
俺好きなのかなって思ったんですよね
その次に
サーバーエンジニアがいないという時期になって
僕のブログで得た知識とか
ドメインの知識とか
一人でウェブサービスの
しょうもないシステムだったとしても
ひっつけ貼っつけて組み上げるだけで
生きてきたんですよ
その辺でAのベストと言わせて
ピタゴラスイッチ的にいろんなものをひっつけ貼っつけて
マッシュアップって言うんですけども
既存のものを組み合わせて何か作るっていうのが
自分には向いてるっぽいって気づいて
その次にコータっていうのがありますね
アピュレートで食おうと思ってたっていうのが
一番なかったんですけど
いやいいと思います正直
そうかでも
その経験が生きたっていうことですよね
あとなんかそうなんですよ
昔データベースエンジニアだったんですけども
プロフェッショナルになりたかったんですよ
ひとつのことを調べる人になりたくて
今みたいな広く浅くの人は実は目指す方向じゃなかったんですよ
どうにも今がなくて悩んでたんですけども、ここ数年で、なんか昔言われたことを思い出して、世の中に完成しないシステム。
1:00:08
おったけど使われないシステムっていくらでもあるよって言われたことを思い出して、部活動でもちゃんと完成して、間隔に何も動いてるってやっぱ価値あるのかなと思って、
どんな形でも完成するとか 広く浅くって それはそれで需要があるんだってようやく気づいて
クラウドエンジニアにちょっと魅力を感じたっていうのが 最後の経緯ですかね ことになっています
うーん いや いい話だな
そうですね そうなんですよ あるんですよ 悩んでた時期っていうのは トラブルが多かった時期があって
自分でも言い聞かせてはいたんですけども トラブルが起きるって使ってもらってることだよね
言うことだからねって思って 本当そういうことかなとちょっと思ったりもしました
うーん いや そう思います なんか
やっぱ動かないとね 動き出さないと 何とも評価もしてもらえないし
僕もなんかプロフェッショナル 歳いくと
歳いくとって言ったらすみません 失礼なんですけど
僕も一個のことを極めるよりも 全般的にいろいろできたほうが
伸びるのかもしらんなーって この歳になって思うようになってきました
いや すごい感想みたいな
そうそうそう
あと僕の場合 会社の経営もやってるんですけど
会社の経営とかやりだすと プロフェッショナルというよりは
本当にもう安便なくできるほうが いいのかなーっていうところと
あとは発想ぐらいなのかもしらんし
いろいろ知ってたほうがいい
さっきおっしゃってたように いろいろ組み合わせて
結局 スマホとかでもめっちゃ新しいものでもなく
ただいろいろ組み合わせただけだ みたいな話もあったりして
そうですね
経験とか
切り口を変えるって好きですね
なんか見る方向を変えるだけで
多分全然違うようになるようなことっていうのが大半なので
そうですね
そういったものを言うと ここ数年ですごい関心したのが
マイクロCMSっていうサイト
うん ありますね
あれは私 すごい関心して
あれはブログの裏側の機能だけをサービスにしたものなんです
でも それって本来それだけで商売って成り立たないはずじゃないですか
完成形じゃないわけですから
でもその一部分だけ引き取ってサービスにした
そしてそれがサービスとして受け入れられるのを見極めた上で
それをサービスに出したことがすごいなと思ってて
1:03:02
切り出してそれに新たな価値を見出したってのがすごいなと思いましたね
大切なことで
確かにね でもなんか多くの人が使ってますよね
そうですね
びっくりするぐらい
それもまたプログラミングみたいなのが
市民権を受けたところの証だろうかなとかありますよね
それであとは自分たちに何とかするよっていう人が多いっていう証ですからね
そうですね
両方ノーコードでっていう人もいますけど
フロントもノーコードでマイクロCMSも使ってみたいな
なんかいろいろできるし便利なんやなっていうのが聞いてて思いました 最近
フロントもウェブサイト作ってる会社の人とかに
そうですね スタジオとかに入って
そうですね そうですね
まさしくなんかいっぱいあるんですよね
フロントのやつもスタジオ以外にも
そうです こんな感じですね
だいたいフロントもバックもクラウドも一応私話で言ってますけども
そこがなんか君の力なんだよってことにして
え そうなのって感じだったんですよ ある時期まで
データベース極めたいみたいな感じだった
そうなんですけど
いや 自分でそんだけやられてたっていうのがすごいですね
普通の人だったらもうそんなことやらずに遊びに行くかってなりそうなとこですけど
悔しかったかもしれないですね
ひたすらことできたけどこのまま終わるのはなんか嫌だったから
何か作りたいなーと思ってたのかもしれないですね
いや そうですよね 僕も最近アプリ作って当てたいなと思って
当てたいですよね アプリ作りたいって気持ちは1年2回ぐらい出ますよね
いや そうなんですよ
僕はもうなんかビジネスモデルを書いて
何かのアプリを作りたいっていう気持ちが
1年2回ぐらい出ますよね
いや そうなんですよ
僕はもうなんかビジネスモデルを書いて
何かのコンペとかに出して
やるぞって思ってます
僕も機械学習のやつで
どうしても何かLLMを使って何か作りたくて
Google Meetとかの動画を
勝手にチャットGPTとかに投げて
ブログの下書きとか作ってくれないかなって
分かんないんで
裏側ばっかり作ってて
いや フロントもやらなきゃいけないなと思ってますけど
どうしても裏側ばっかり作って
僕もなんか最近そういうのを作りたいし
モバイルがやっぱり必要やなと思って
Flutterとか始めてますけどね
1:06:00
あー Flutter 人気ですね
最近人気あるし
なんかちょうどこなれてきたとこなのかなと思ってやってるんですけど
あんまよくわかんない
でもおもろいなと思う
ふんふんふんふんふんふん
盛り上がってきたところで
これね なんて言ってもね
まだね 前半ですからね
あ ごめんごめん
盛り上がりまくっちゃってるんだけど
いや 全然いいと思うんですけど
落ちないのか 大丈夫ですか 亀谷さん
大丈夫ですね
前後編に分けます?
前後編 あ それもあるかもしれない
分けてもいいな
ここから一応後半ということで
これまではクラウドのお話をしたんですけども
今度は私たちの領域かな
データサイエンス関連の話題についてちょっとお話を
していこうかなと思っております
えっと 亀谷さんからの質問なんですけども
データサイエンティスト寄りの人で
仕事や学問を通じて喜びを感じたことに
どんなことがありますかという質問がありましたと
これ ちょっとなんか私からはじめに
ちょっと答えさせていただきますと
これ結構ね いろんなところで話してるんですけど
私は割と分からないことが分かることが喜びなので
学んでる部分があるんですよね
なので 特にデータ分析って
まずデータを受け取る段階では
あんまりよく分かんないわけですよ まだ状況が
今までよく分かんないのはあったけど
だけどデータを分析した後では
そこから何かストーリーが生まれるんですよね
それが楽しいっていうのがあるのが
まず1点かなと思いますね
分かんなかったことがストーリーとして分かるように
もちろんそれがあっても別ですよ ストーリーがあっているかどうか分からないけど
でもこれがそれらしいストーリーっていうものを自分で作り上げて
周りの人に説得していくみたいな
こういうストーリーだと思いますよとか
だからこのストーリーだったら
例えばこの先のストーリーはおそらくこうなるんじゃないかな
っていう予測の話をしたりとか
そういうことを結構お客さんにするのは
私はストーリーテラーみたいな気分になる
楽しいですよね
そういうのが1つあるわけですね
私の1つ目のやりやりがいというか
喜びを感じることで
もう1つは結構わりとこれは仕事としては
データサイエンスやってて
データサイエンスに限らないと思うんですけど
私の場合はやっぱり
お客さんが喜んでくれると嬉しいなっていうのが
これあるんですよね
これかっこつけてるわけではなくて
やっぱりやってて思うんですけど
例えば特にお客さんの近いところで
お客さんが喜ぶ姿を見れるのが
結構やっぱり嬉しいなと思ってますね
例えば自分がやったことで
多分世の中に仕事って大かりすっかり
1:09:02
なんか自分のやったことが社会を良くしたりとか
誰かの役割をしてると思うんですよ
だけどそれでも距離も結構あるじゃないですか
自分のやったことの結果が
すごく遠いところに出る場合もあるし
近いところに出る場合もあるし
それはどっちが良いとか悪いとかはないと思うんですけど
どちらかというとやっぱり
近いところで喜ぶ姿を見たいなっていうのがあって
なので前職とかもそうだったんですけど
カスタマー・フェイシング・ロールっていうのは
日本語で何だっけ
顧客対応か
顧客対応をするようなデータ分析職っていうのは
やっぱりやりがいを感じますね
家庭と検証とか
洞察とかが好きな感じなんですね
そうですね 洞察好きですね
洞察も好きだし
そこからストーリーを紡ぎ出すことが
私は割と好きなところかなっていうのは思ってますね
ストーリーを配ることも含めて
例えば前職だったらレポーティングとかもやってましたし
お客さんにデータ分析の結果はこういうことが言えますよって
見取り図みたいなものを作るんですけど
それをもとに一緒になって話し合って
じゃあこれからどうしていきましょうか
みたいなことを考えるっていうのはとても楽しかったですね
皆さん立派ですね
逆に汚いことを出せますけども
私が分からないことが分かるっていう前に
他人が勝つんですよ
他人が分からないことが分かる
僕が感じる
いやらしい考えを持った人
なるほどなるほど
でもそういうのもしかしたらあるかも
多少はありますけどね
人がね 服がついてたとえばもう分かんないやって
手を挙げてるところで
自分が分かる優越感っていうのもあるかもしれないけど
でも私の場合はそれで分かったら
割と共有したいというかもしれない
あー素晴らしい
分かりました じゃあ共有しますって
私のストーリーはこれですみたいな
やるのが結構楽しい
それでなんか
おーそうなのかとかっていう反応が
いや俺はそう思わないとか
いろんな反応があるわけですけど
それが結構楽しかったです
うん
なんか一緒にその
なんだろうな
一緒に物語を作ったりとか
物語の先の
ここまでやっと私が作ったんだけど
この先のストーリーはみんなで考えましょう
みたいなことも
それはなんかデータ分析
データ分析職にももちろんいろいろあると思いますけど
私はデータ分析の中でもそういう
ところに結構やりがいを感じてますね
あーそうなんだ
そうなんですよ
でもこれは例えば私の場合であって
今から小川さんに振りますけど
小川さんはまた別だと思う
どうですか
えーとですね
まあ僕も似たような感じかなとは思うんですけど
まあ課題が解決するようなモデルとかが作れたら
1:12:02
嬉しい
とは思います
うん
だからまあ
そうですね
で
まあちょっと話変わるかもしれないですけど
あと
最近の
LLMとかですよね
でトランスフォーマーとかの
学習の仕方とかっていうのを知って
言ったら単語抜いて
やっていく
学習していくみたいな方法なんですけど
それを知ってなんかこう
人間の考え方とかっていうのが
考え方とか成長する姿
子供がなんか学習していくときも
似たような感じなんやなとかっていうのはちょっと
喜びみたい
なんかこう
おー
っていうのがありました
こう
こういう風に成長していくのが人間の頭脳とかっていうのは
だからなんか子供が逆にこういう風にしたら
もうちょっといいのではとか
っていう風に最近
思ったりしたり
子供に
なんか結局こう
言ったら
学習した
データで人は物を言ってるわけじゃないですか
会津さんは勉強したこととか本を読んだこと
に基づいて僕が問いかけた言葉に対して検索してしゃべってみたいな
そういう仕組みなんかも知らんなあっていう風に思うと
なんかこう
いろいろ勉強しなあかんなあと思ったり
やっぱなんかこうすごいめっちゃいいこと言う人と話していたりすると
どういう本読んでるんですかみたいな話聞いてみたくなったり
逆にこう人間的な分厚さをどう作るかみたいなことに興味を持ち始めたっていう
今日この頃が
ちょっと嬉しいみたいな
自動化とか
AIの発達によって人間は薄っぺらくなっていくのでもあるかもしれないなと思いつつ
でもなんか学習の仕方がわかったり
人間がどういうふうに考察しているかなんかわからないけど言葉を紡ぎ出すのかみたいな原理みたいなのがちょっと見えるような気がして
もうちょっと
アダム・スミスでも読んでみるみたいな
うーん感じになる
とかっていうのがちょっとなんか
道筋から質問の糸とは離れている可能性は高いですが
最近そういうことがおもしろい喜びというよりはおもしろいなあと思って
成長そのものを楽しまれてる感じがします
1:15:01
なんかそういうのが楽しめ
そうかと思って
AIしょぼいなと思ってたらすごくなったけど、結局、人間が成長するのもそういうことか、みたいな感じになってですね。
いろいろ頑張らなあかんな、ってなった。
面白いなと思って、逆にGPTに近づいていける可能性はもしかしてあるのでは?みたいな。
やっぱり人って違うことに価値があるんですね。自分との考え方の違いはすごい感じるんですよ。
そうですね。やっぱり人によって違いますよね。仕事のやりがいとかもね。でもそれでいいんですよね、きっとね。
僕がすごい短く言うと、どうしたらいいのかわからんって言ったときに、どうしたどうしたって一緒に考えましょう、みたいなところによく感じるんですよ。
それで、どうしたらいいのかわからないんだけども、金谷さんが言ってくれて前に進みましたとか、それを言ってほしくてがあるんですけどもね。
そのためにはいろんな知識を持ってて、いろんな手札を持ってこないといけないから勉強することもあるんですけども。
チャットGPっていうのは、これから何をしたらいいの?みたいなところを一緒に考えて、こうしたらいいんだよとか、こういうところが不安なんだけども、
それがこんなふうに使えば大丈夫ですよって言ってあげたいですねって思いがあるんですよ。
でもそこにはやっぱりチャットGPの進化自体を楽しむっていうのは今まで僕にはなかったので、
そこに喜びを感じてらっしゃる人やっぱりいるんだと思って。
そういう見方もあるんだなと思ってて。
すごい面白いなと思ってます。
使い方も発想も違うことができそうだなと今は結構みんな小手先な使い方を試してる感はするんですけど、
やっぱりさっきおっしゃってたみたいな、
イメージは全然作れてないんですけど、どういうふうにいろいろなものを組み合わせて面白くするかとか、
理由部分が、ラングチェーンとかでもちょっとそういうのがいろいろ試されてる感はするんですけども、
いろいろなものを組み合わせて面白くするかとか、
ラングチェーンって何ですか?
ラングチェーンっていうね、LLMをいろいろ使える、
こういうふうに使えるみたいな感じのエージェント的に動かすみたいなライブラリーがございます。
これ、
これのドキュメントじゃないな、
ブログとか読んでたらどういうことをやろうとしているか、
みんながどういうことをやろうと試みているかみたいなのがあってですね、
めっちゃ面白いんで、ここを読んでおかれるといいかもしれないです。
こういうモデルとか、
ランクチェーンとか、
ランクチェーンとか、
これを聞かれてる方も後でランクチェーンってググるんだと思います。
1:18:00
はい。
チャットCPTに関しては、僕も使ってるんですけども、
3つ4つ、
3つ4つ、
1つ1つ、
1つ1つ、
1つ1つ、
1つ1つ、
1つ1つ、
1つ1つ、
1つ1つ、
1つ1つ、
3つ4つ、
1つ4つの仕事をいっぺんやろうとすると、どれかが抜けるような感覚があるんですよ。
folkoredo
APAを使って何か作っていらっしゃる人とかって言ってたと思うんですけども、
あれ会話時に残すのが台へらしいですね。
APAを使うとしても、
一個仕事をしてもらって、帰ってきて、その残しておいて、
それをベースにして次の練習
やっていかないといけないっていうので
基本的にやるときは私は、
そういう作り方しかできないんだなーっていうのがあって。
そうですね、それがメモリーとかっていうやつだったりするんで。
やっぱりそういうところなんですね。
そうですね、そのあたりはもう全部これで作られていて、
まあこれの実は雑なんで、実際自分で作るときは自分でやったりした方がいいかもしれないですけど、
なんかその現在あるアイデアみたいなのはここに。
へー。
ほんど。で、毎日デプロイしてるんで。
すごい。
バージョンは何なんでしょうね。っていうぐらいすごいんで。
これ見ておかれるとすごい。
なんかブログだけでも読まれたらいいと思います。
ありがとうございます。
僕もそれぐらいにしてます、今。
なるほど。
まあでも、でもっていうかデモじゃないな。
ラングチェーンっていうかLLMっていうのも最近出てきた話ではありますけど、
データサイエンスとかデータサイエンティストっていう職業も実は最近出てきた仕事でありまして、
金康さんからの質問、次の質問として、
データサイエンティストという職業は昔なかったと記憶してます。
なかったですよね。
そういう中でデータ分析を勉強することに不安はありませんでしたか?ってご質問いただいてるんですけども、
金康さんはITの道に進むことをかなり反対されていたと。
反対されてましたね。
反対されてましたね。
私が、Windowsとかの辺が黎明期かなって生きてましたけど、学生の頃。
私の両親がですね、建築事務所を営んでたんですよ。
CADを使ってまして、私はそれでお仕事をしてたことがありますと。
CADは建築士の人がプログラムを学んで作ったものだったんですよ。
1:21:01
だから両親の持論としては、まず普通のビジネスモデルがあって、
その下にぶら下がるっていうのがITなんで、
ITそのものにあんまり価値はないという考え方だったんですよね。
普通の会社の一部としてはITもあるかもしれないけども、
ITだけで成り立つ事業っていうのは想像がつかなかったらしくて、当時は。
それでちょっとその専門職になるのをすごい反対されてましたね。
それね、多いみたいですよね。ちょっと上の方々は。
やっぱりプログラマーっておっしゃる通りビジネスの下について、
ビジネスの人の言うことを聞いて何かやるみたいな存在だったらしくて。
逆に今給料高いって言ったらびっくりするみたいな。
なるほど。
私の方でさせてもらうと、
私は割とITの道に進むつもりでは実はなかった人間で、
大学に入るまでは数学がすごい好きで、
数学者とか数学を使う仕事が好きだったんですよね。
なんですけど、大学に入って1年生の時にプログラミングの講義があったんですよ。
それでプログラミングの講義、C言語でいろんなものがあったんですけど、
さっぱりわからないわけですよ。初めてやったんで、なんじゃこりゃと思って。
しかもユニックス端末でエックスイマックスでC言語で書くみたいな。
それ分かりづらい。
分からへんがなって思ってたの。
でも当時は20代の時かな。20代とかはプライドが高かったんで、
分からないのが気に食わなかったんですよね。
しかもコンピューターに計算とかをさせてみると、自分より早くて正確なわけですよ。
やべえこいつ!と思って。
そこですか。
そこですよ。そこですよ。だって、じいさんとかめっちゃ自信あったんですよ。
早くて正確で難しい計算をやっちゃうよって思ってたんですけど、
これコンピューターのほうがすげえんじゃねえかなって思って。
そこからこのプログラミングに少し興味を持ち始めてきて、
夏休みにプログラミングとかコンピューターの本とかを読み漁って、
プログラミングっていうのができるんだったらこんなことできるの?まじかよ。
それで夏休みにジャパンの本を読んでみたいと。オブジェクト思考っていうのがあるんだ。
そうなんとかを大学、学部生のときとかかな、結構勉強し始めたのが、
実は私のITの世界にきっかけだったんですけど。
でも確かに金谷さんのおっしゃる通り、
あるいは私の世代もやっぱり当時はプログラマーとかもそんなに高い位置というか、
1:24:04
やっぱり割と労働環境が悪かったりとか、
たくさん聞いてましたし、実際そうだったと思いますし。
そんなに花形の職業でもなかったですよね。
今だってプログラマーがあれですよ。子供になりたい仕事1位とかになるんですよ。
らしいですね。オブジェクトもすごい前打ち妻ですけどね。
あれなんなんでしょうね。
YouTuberより上なんですかね。
たぶんYouTuberより上だと思いますよ。
すごいんですけどね。
マジかよって感じだけど。
話の続きをさせてもらうのと、
金谷さんはデータ分析の話に話を戻すと、
私の場合はさっきお話しした通り、
実はITとかコンピューターサイエンスよりもスルー化が好きだったんで、
統計とかも統計に限らずだけど、解析とかでもいいんだけど、
わりと数学が関わる分野をやりたいなーっていう気持ちがあったんですよね。
プログラミングとかも使えて、数学の知識も役立つとなると、
自然とデータ分析に。
正直理論計算企画とかにはまってたんですけど、
理論計算はあまりに面白いんだけど、
これは仕事にはなんねえなとかって思って。
もうちょっとデータ分析のほうがなりそうかなとか、
ちょっと横島の思いは確かに私にもありました。
なので、データ分析やり始めたのは学部生のときはやってないかな。
一応学部生のときとか、データマイニングっていうのは無理やりありましたけど、
あんまり気に出してなくて、知ってはいたけど。
大学院に入って、さて自分で何でも研究してもいいですよってなったときに、
じゃあデータを分析して実証研究ってなんだろうな。
仮説を立ててそれに対してデータ分析をすることで、
その仮説が正しいかどうかっていうのを理解していくみたいな、
それを実証分析って言うんですけど、
そういう実証分析をやりたいなと思って、
実際に大学院でデータ分析をする研究を行ったっていうのが、
私の実はバックグラウンドなんですよね。
不安がなかったかって言われると、
さっき言ったとおりちょっとはありましたけど、
そもそも大学院を就業できるかの不安のほうがあまりに大きくて、
自分のことで正直頭が回らなかったっていうのが、私の当時のあれですね。
そうなんですよ。
そこまで冷静にね、よしこの研究をやったら仕事があるとか、
もう考えられない。大変だったんですよ。
自分でテーマを選べとか、自分でテーマを考えろとか、
1:27:01
データもいろんな、どうやって取っておけばいいのか、
オープンデータをいろいろ触ってみたいとか、
でも当時はオープンデータがあった。
今でこそ多少はありますけど、
当時だから2000年代の終わりぐらい?
2007年、2008年、2009年とかそれぐらいかな。
とかはやっぱりまだ全然なくてね、どうしたもんかと思って、
山瀬先生に相談してデータを提供していただいたりとか、
そういうので何とか論文を書けたんですけども。
でも実際にデータ分析をやってたからって、
今だったらデータ分析、データサイエンスやってたら、
その後すぐに会社にデータサイエンスの講問とか、
そういう形で新卒で入れたのかもしれないけど、
当時はやっぱりなかったですね。そういう仕事は特になかったので。
大学院終了後になかなか、
あったのかもしれないけど、
私の目にはちょっと残念ながら入ってなかったなっていうのが正直なところですね。
三学連携とかでやってた時代かもしれませんね。
直接雇用ではなくて。
何らかの形はね、たぶんあったんだと思いますけどね。
確かにおっしゃる通り。
学校の中、研究施設の中にあれだったかもしれませんね。
当時はね、周りに機械学習の人とかもいたけど、
そうなんですか。
機械学習の人もやっぱりいたんですよ、周りに。
人工知能学会とかで。
人工知能学会とかに関わりがある分野だったんで、
そういうところに顔を出してると、
機械学習も当時はまだ小さかったですけど、
人もそんなに多くなかったですけど、今ほどは。
でもいたんですけど、
やっぱりその人たちもそんなに機械学習で、
お金稼いでますっていう雰囲気はあんまりなかったなと思いますけどね。
でも一方で、
小川さんの世界がもうちょっと違うものも見えたのではないかということで、
次は小川さんに振ってみようかと思うんですけど、
小川さんの世界はどういうふうに見えてました?
僕はデータサイエンティストって今のデータサイエンティストでもなく、
普通に分析してるだけなんですけど、
データ分析という文脈でいくと、
金融系はそういうところであったかなというふうに思います。
統計とコンピューターを使って仕事をするっていうところで、
リスク管理とかのいろいろなところで統計とか使われていて、
人手では計算できないのでコンピューターを使うという感じだったところがありました。
2000年より前くらいから。
僕がやってたのはそんなに難しいことはやってなかったので、
逆に今から考えると、
もうちょっとそういうところに近づけたらよかったかなとも思ったりはしているんですけど、
1:30:04
逆にそれよりは、
今は社会の分析みたいな感じの方に流れようとしているんですけど、
そういうところにどう使うかみたいなところで、
いろいろできるっていうのは楽しいかなというふうに思うという感じです。
なので、データサイエンティストっていう職はなかったけど、
それに似た、
金融業界では、
ロケットなんとかっていって、
NASAがクビになった人たちが金融の会社に入って、
そういうややこしい数学を使って稼ぐみたいなことが流行ってたんですね。
それは聞いたことありますね、その話は。
書籍で見たのかな。
そうですね、たぶん。
ロケットなんとか。
でもなんかそんな感じでした。
確かにね、金融の方向に、例えば理論物理で稼ぐ。
思ったこと違いますね。
ポケモンが出てきたね。
今日たまたま日経クロスティックに書いた記事でも、
実はデータ分析の失敗したデータも大事だっていう話をしていた人の話として、
ディーショーっていうヘッジファンドを作ったんで有名で、
なんかスーパーコンピューターも作ってて有名みたいな人がいるんですね。
その人の話を載せたりしたんですけど、
デビック・イー・ショーやったかな。
これかな。ちょっと違うな。
そんな人がいたりします。
だからなんかとんでもない数学使い、
クォンツとか言われるような人たちですね。
そんな人たちが結構いろいろなことをやっていて、
そういう人たちの名言もいろいろ出ているんで面白いというところがあります。
なるほどね。
クォンツの存在とか、たとえば2000年代か90年代かわからないけど、
ブラック・ショルズの方程式があったりとか、
そういう本も読んでたんで、
クォンツという仕事があったりとか、ヘッジファンドでそういう数学がめちゃくちゃ使われてるとか、
そういうことは知ってはいたんですけど、
なんでかはよくわかんないんだけど、金融の世界に私はあまり相性が良くない。
データを分析するのでも、金融データを分析するのか、
1:33:04
私とか大川さんは割と多いのかな、知恵データとか位置データを分析するのかって、
やっぱりちょっと違うって言ったら違うじゃないですか。
役立て方とかも違うだろうし、作られるストーリーとかも違うかなと思って、
なかなか金融に興味を持てなかったんですよね。私がですけどね、あくまで。
結局仕事になるっていうのはマネタイズっていう面が重要になってくるかなと思っていて、
最近社会課題の解決サービスみたいなのを作りたいなと思ってるんですけど、
やっぱりマネタイズっていうところができるような攻め方を考えないといけないなと思ってます。
だからその時代で数学を使ってマネタイズできるところっていうのは、逆にそこしかなかった。
今やったら地理データとかっていうのが、2000年ってたぶんそんなに使われてないですよね。
だから逆に今チャンスなのかなっていう気はしないでもない。
位置データの分析の話とかあんま出てこないですもんね。
出てこないですよね。
そうなんですか。
あんまりモバイルが出まくってない。
でも可能性感じますよね。
どうなるかもちろんわからないけど。
未来はね、わからないんでね。
わからない。
未来はわからんのでね。
うまいことデータサイエンティストっていう仕事をGAFAたちが作ったっていう感じかなと思っております。
でもデータ分析っていろんなところで、マーケティングとかでは昔から多分使われてると思いますし、
それが気に入るかどうかっていうところは、改善さんがおっしゃるようにあるかなと思います。
金融とか意味ねえじゃんって言ったら意味ないし。
そうなんですか。
意味ないこともないと思うんですけど、逆に立ってると思いますよ、お金が巡るっていう面で。
マーケティングとかも、その商品を知らせるっていう面では逆に当たってると思うんですけど、
一方でちょっとリアっていう人もいるかもしれないし、
好きな仕事をするためには何でもいいっていう人もいるかもしれないし、
いろいろあると。今後もいろいろ新しい仕事が出てくるかもしれないですけど、
そういうのがあるかもしれないなあと思いました。
またちょっと方向が変わってしまった。
マネタイズって難しいですよね。やっぱりお金にならないアイデアしか出てこないですね。
そうなんですよね。僕最近ベンチャーキャピタルの人がやってる勉強会とかに行ってるんですけど、
1:36:03
やっぱり社会課題とマネタイズっていうのを近づけられる人が少ないみたいな。
それをどうするかっていうところをうまく選ばないという部分で、
いろんな人がチャレンジしてるのかなと。
マネタイズできないで解決するって簡単じゃないですか。
自分が働きに行って気を切るか何かするみたいな。
私今広島に住んでますけど、広島ってここで水害が結構あるじゃないですか。
そうだね、規模が結構大きい。
だから水があるからそのまま水ができるようにしてこういうふうに調整できるような、
そのまま水ができるようにするっていうのは珍しいなと思うんですけど。
それをネットで分かって、
いろんな人がそうやって動画を作る。
こういうのを考えるとアイデアは出てくるけど、かなり繋がらないんですよね。
いや、そうですよね。
だから僕、ちょっと最近、社会課題の解決のアイデアがさっき言ってた感じで出てきたんですけど、
なんか業界をどう選ぶとか、めっちゃ関係あるんやなと思って。
それとデジタル化とデータとどううまいこと結びつけるかみたいなのがね。
ちょっとパコッとハマった感じがしていて。
ギャッギャ言ってるんですけど。
どうなるか、2年後くらいに期待してください。
でもマネタイズね、考えだすと面白いなと思って。
マネタイズ大事ですよね。
大事ですよね。
なるけど、確かにそうですよね。
そうだよな。
マネタイズができないと結局仕事も生まれないですもんね、業界とか。
そうなんですよね。
僕とかはあんまりお金に興味ないんで、やっちゃうタイプなんですけど。
それじゃあ人がついてこないっていうのが最近よくわかる。
人はお給料払ってついてくるっていう。
それプラス楽しいみたいな感じなので。
マネタイズはすげえ大事やなって思うように、ここ1年変わりました、考え方が。
なるほどなるほどなるほど。
そんな感じで、データサイエンティスト的な仕事について我々の仕事感が現れたわけですけど。
キラッと思いましたけども、なぜ高校のときにCGVにやられたっていうのが。
大学でした。
大学でしたっけ。
1:39:00
学校ってちょっと大事だなって思ったことがあって、
私この道に入ってて、実は中学生のときに理科の先生がお風呂のマイコンですよね、
当時貸してくれたときにやってて、それで教えてもらったんですけども。
すごいいなくなったんですよ、私の学校。
それでも理科の学校先生が教えて、魅力を教えてくれたんですけども。
だからそこから何の根拠なく絶対ITに来ると思ってました。
高校になったら逆に、それのITのこと知らない人ばっかりで、
SEって何なのって言われたことがあって、進路資料の先生から言われて、
もしかしたら中学校の先生ってすごい人だったのかもしれないって実は今思っていますね。
教えてくれる人ってすごい重要なんだなと思ってて、
でもそういう人がいるから絶対そういう時代きっと来るんだろうなって、
何の根拠なく信じてた自分でいました。
金谷さん、逆に自分のお子さんとかにそういうことされたりします?
もうちょっと今、教えようとは思わないですけど、
ちょっと思ってたら全力で応援しようとは思ってますね。
やってみてほしいなと思うんですけども、
僕と父親が育ったように、僕の知らない世界に行ってしまってもいいかなと思ってますね。
どうせ10年後20年後のことはわからないから、
どんな世代が来ても生きていけるような強さを身につけてほしいと。
確かにね。
それだけは望むけども、同じ職業でなくてもいいかなと思います。
うんうんうんうんうん。なるほど。なるほどでありますね。
僕も父親の仕事を続けてないからあんまり強く言えないんですけど。
でもそうね、まあいいか。
いや、私も今父親のことがちょっと頭に入りましたけども、
長い話になりそうなんでやめておきましょう。また今度。
ちょっと話をですね、比較的に進めたいんですけども。
すいません。
あとは、これも金谷さんからの質問なんですけども、
現状のクラウドの機械学習データ分析サービスに対して物足りなさを感じることはありますか?ってことなんですけども、
これに対して私の答えとしては、さっきちょっと話題に上がりましたけど、
IoTとかやっぱり難しいなとかっていうのが感じていますっていうのがまず1点ですかね。
あとはもう1点は、結構これね、仕事に応募してると多いんですけど、
データ分析職でPythonとSQLの知識も問われたりとかするんですよね。
私あまりSQL得意じゃないんですけど、SQLを語らなければいけないことっていうのも何か
1:42:02
ちょくちょくあって、でも何か、例えばビッグクエリとかなんですけども、
ビッグクエリも例えばPythonから使おうと思ったら、今は今の段階では確かSQLのクエリを書かなきゃ多分いけないんだと思うんですけど、
全部Pythonで済ませたいなっていう気持ちがあったりとかして、
そういうところが物足りないっていうか、そうなってくれると嬉しいなとかっていうので思ってます。
で、この2点目の何だっけ、SQLを書かずにPythonで済ますっていうのは何だっけ、
ビッグクエリに対してはどうやら、この後そういう世界になるらしいとかって、何だっけ、何とかしたいですけど、ビッグクエリにしたいとかっていうのを何か使って
何かライブラリーを保せばある程度緩和されるはずです。それでも知識は最低限の知識はいるんですけどね。
ちなみにこのお話ってちょっと僕、根が深いところから出まして、
おそらく今の対応の権利を持っている人ってSQLが好きな人の世代なんですよ。
なるほど。
一定年齢以上のエンジニアってSQLを探すとすごい元気になるんですよね。
元気になる。
SQLのチューニングを探すとしたら目を輝かせるんですよ、皆さん。
そうそう。
ちょうど僕ぐらいの年齢、もっと上かもしれないですけども、データベースですごい生きてた時代の人とかはどうか、我が青春ですから。
なるほどね。
SQLこそITの基本だよみたいな気持ちがあるんだと思うんですよ。
なるほどな。
僕は今となってよくないって思うんですけどね。
SQLで一発で長いのも書かなきゃいけない。
分かんない、私あんまり詳しくないんだけど。
一発でこういう検索の仕方が早くて一発で取れるんですよとか言っているのがすごい好きな人いらっしゃいますね。
一発勝負があんまり好きじゃないんで、Pythonだったらもっとコマコマと書けるんで、一つずつデータを変換していってとかってことが、
例えばテーブルのジョインとかも、ジョインしました、まずしましたと。
みんなアグリゲートします、分けて書けるんでいいんだけど、
SQLジョインしてアグリゲートして、いっぱい書いてあってあれ分かんない。
分かります。
すごい行数あるやつね。
何回するんですか?
どうかの界隈から怒られそうですけど、私は3回に分けて取ればいいんじゃないのかって思いますし。
Python代わって合体させても問題ないと思うけど。
長い複雑なクエリを書けないと言われすんだよな。
複雑なクエリ書けないですね。シンプルなやつしか書けない。
シンプルなやつ取ってきてね。あとPythonで処理したらいいやん。
1:45:02
データベースサーバーの二角に抜けなくない?と思いますね、私は。
どっちがいいんでしょうね、シンプルにちょろちょろと。
特にもしPythonサーバレスを覚えてたら、サーバレスの方に負荷分散するから良くないと思った気がします。
そういう問題なさっていうか、
ビッグクエリのせいでSQLの知識が問われてるとか、なんか嫌だなって。
でもさっき言ったように変わるかもしれないし。
Pythonで済ませる方法を考えましょう。
そうですよね。それでいいか。SQLで求められても、「うっす!」って感じで。
でもLLMが書くの得意らしいじゃないですか、SQLとか。
やりますよ、結構。私は結構やりますよ。
Pythonの一発目のコードがこんなことしたいので書いてくださいってバッって書いて、それをベースにして綺麗にしたりとか、結構しますね。
僕も結構ややこしい構造とか、多次元なデータ構造とかは、
ChatGPTに10個ぐらい例を出してもらって説明してもらって、
こういう風に作るんか、みたいな。
よくやるのは、縦から横の変換をしてくださいとか、
脱に書いたのを綺麗にしてくださいとか、
ヘースの名前とか書いて、
でもよくないな、ちゃんと名前つけないといけないなと思ったときに、
ヘースの名前綺麗にしてくれへん?とか言ってあげたりとか。
あいつはいいやつ。いいやつや。
なるほどなるほど。
でもね、生成AIの話、広島関連で申し訳ないんですけど、
ロープセミナー広島っていうのがですね、開かれてるんです。
すごいですね、綺麗につなげましたね。
生成AIをね、今年は。
私の知り合いの方が、何月だっけ?
11月ですね。
おい嘘ついてたよね。
何月だっけ?忘れちゃった。
何だろうな。配信がなさそうだからな。
買えれたら買えるけど買えなさそうなんだよ。
11月ですね。
11月です。
あ、そうですね。11月11日ってなってますね。
それがね、生成AIとの付き合い方っていうテーマなんで、
その中身を知り合いなんですけど。
そうそうそうそう。
いろんな方が。
たぶん動画配信されると思いますけどね。
1:48:00
当日配信はたぶんないと思いますけど、後から見れるんじゃないかなと思います。
チャンネルはあるみたいですね。
チャンネルあります。そこのチャンネルに私の去年の登壇する動画が置いてあります。
ご覧になってくださいな。
そうそうそう。
そうなんすよね。
そうね。
だいぶいろいろ話したんで、
何だろうな。
あんまり関係のない話題を最後の方にやってみたいなと思ってるんですけど、
これも金谷さんからいただいた話題なんですけど。
これほとんど私、ネタ枠です、これ。
ネタ枠大事ですよ。
どんな音楽を聴いていると仕事や勉強がはかどりますか?っていう質問なんですけども。
これに関しては、私が答えさせていただきますと、
結構いろんな音楽、時と場合によって変わってくるんですけど、
でもよく聞くのは、ドローンとかアンビエントっていう分野の音楽を聞いてます。
ドローンっていうのは環境音なのかな。
例えば、うーんみたいな、なんかよくわかんない。
ドローンっていうのがあるんですけど。
あとアンビエントとかは、アンビエントはもうちょっと聞きやすいかな、そういうのより。
何だろうな、わかんないけど。
例えようがないんですけど。
歌詞とかがなくて、ノリノリな感じじゃなくて、割と一定な。
ああ、わかりますわかります。
みたいな感じですかね。そういうのを聞いたりとかしますね。
今日もね、作業中はホワイトノイズ聞いてました。
へー。
ホワイトノイズも結構いいんで、集中できるんで。
今日結構ハイハイっていうか集中できた。ホワイトノイズ聞いてたら。
金康さんとかどうなんですか?どんな音楽聴かれてるんですか?
私はですね、午前中とかはジャズ聴いてたりするんですよ。
YouTubeでスターバックスとかで検索したりとかして。
カフェミュージックのジャンルで聴いたりとかして。
で、あとはですね、これどうしようと思った時とかはアニメの曲とかやってたりするんですけども。
よく聴くのがガンダムのサンタさんみたいにしてますね。
戦闘のときは緊迫したBGMとかしてテンション上げたりとか。
あと今から打ち合わせっていうときは、半沢直樹のBGMを聴いたりしますね。
半沢直樹のオープニングの時に流れる曲があるじゃないですか。
あれで僕乗り切ったことがあって。
自分の中であれ聴いたらこんなん打ち合わせがうまくいくみたいな。
別に倍返しとかするつもりは一切ないですけどね。
1:51:05
倍返しだっていう状況ね。
10倍返しはしないですけど、自分を震え立たせるときに聴いてたことがあって。
今でもたまに使いますね。
やっぱりシチュエーションによって変わるんですね。聴く曲が。
僕ずっと集中するタイプじゃないので、結構パパパパ変えるんですよ。
ホリエーモンが言うパドーショーみたいな感じで、いろんなことを。
広く浅くでもらって、行動も広く浅くが好きなみたいな人なので。
なるほどなるほど。
小川さんどうなんですか。どんな感じなのか聞かれるんですか。
僕ね、最近流行りの歌しか聴いてないですね。
流行りの歌、例えば。
流行りの歌、アド。
アド、前からおっしゃってた。
アド、今週末ライブ行ってきます。
おお、いいですね。めっちゃいいじゃないですか。
子供が顔を見たいっていうアド。
広島は夜遊びが来るっていうアドを歌ってますよ。
いいですね。
うち夜遊びずっとかかってる。
いろいろ聞いてますよ。いろいろ。
こないだまで水曜日のカンパイアで話しましたよね。
水曜日のカンパイア、ミス・グリーン・アップル。
あーなるほどなるほど。
そうそう、なんか流行ってるらしいですね。
BTSのジョン・ググのソロ。
普通にダンスミュージックも聴いてますね。
そうなんですか。
ちょっと古いな。
いろいろある。
雑にYouTubeが流れます。ずっと流れます。
ずっと流れてるんですね。
流れてないな。
ずっと流れてない。
僕、ヘッドホンで聞いてるのがちょっと悩みなんですよ。
家族がいるんですよね。私は自宅で仕事してるので。
流しても別にいいんですよ。誰も何も言い出してないんですけども。
ガンダムの曲とか流したらちょっと恥ずかしいと思う。
気にしないでいきましょう。
イヤホンで聞くじゃないですか。
イヤホンで聞くのがずっと良くないよねって思って。
そうですよね。分かります。
僕だから普通にスピーカーで流してます。
カフェの音楽を流して仕事をしてたら、奥さんに優雅やなとか言われて、
いやそんなつもりじゃないんだけど。
僕も一回ピアノのクラシックを聴いてたら、
カッコつけてんなって嫁に言われる。
一人で聴いてるのにカッコつけるとかあるのよ。
1:54:01
ちょっと恥ずかしいなと思って、そこまで言われてもなって思いましたよね。
確かに。
どうやって聞くかが悩みだ。
恥ずかしがらずに鳴らしましょう。
好きな曲すら恥ずかしがらずに。
もっと自信ないんだと思うんですよね。
でも分かりますよね。
気持ちは分かります。
一人で住んでるから自信がないといけない。
電車とか乗っても、俺の聴いてる曲をお手漏れしてないよねとか思ったりするときもあります。
小さい。
それは分かります。
皆さんそれぞれいろんな音楽を聴きながら仕事をしているということで、
これが最後の質問になるんですけども、ゲストの方への、人生の夢とか目標ってありますか?っていう質問をさせていただきたいなと思うんですけども。
これに関してどうでしょう? 金谷さん、何かありますか?
人生で見ると、今今は、そうですね、人類にまでエンジニアでいることがとりあえず夢ですね。
これは、私の祖父がそうだったんですよ。
ちょい今、若干そうですけども。
亡くなる1週間ぐらいまでお仕事されてる・・・
えー、すごい。
もう1週間ぐらいまでお仕事されたんですけども、
そこにはいろいろな人がいるんですよ。
お、お!
そうですよね。
そうですよね。
若干そうですけども、亡くなる1週間ぐらいまでお仕事されてるんです。
もともと祖父が戦争に行ってて、ロシアの捕虜になったんですよ。
そこから元帰ってきて、広島に帰ってきて役所勤めをされて定年退職した後、
すごい年下の地元のポチカク調査士だったかなっていう、法律系のお仕事をされてる方の弟子で、
そこに退職してから新たな分野で技術職みたいなことをされてて、
本当に亡くなる直前まで頑張ってたみたいな人なんですけども、そういう生き方が憧れがあるんですよね。
父親も私は建築士で、技術系で生き続けることが、私と仲の柱みたいなところがあるので、それをまず続けることがとりあえず夢ですね。
なるほど、なるほど、すごい。
じゃあ、クラウドの勉強をずっと続けるみたいな。
そうですね、ただクラウドがずっと続くかどうかわからないですけど、次の何かがあればね。
次の何か。
1:57:02
あとは、子供にも育ててもらえるものを何かひとつ作れればね、死ぬままに。
父さんが作ったものだよって。
いやー、すごい面白いですよね。
嬉しいですよね。
僕も実はちょっとそういうのも考えてます。
思ってますよね。
面接で言ったのかな。実現性を一体排除したら何が作りたいですかって質問が急に振られて、
なにその質問って思ったんですけど、とっさに出したのが、デジタルタトゥーを消すシステムを作りたいって言ったのかな。
SNSで間違うこともあるでしょうから、仕組み的にはすっごい難しいのがわかるんですよ。
そういうの間違いを消してあげて、なかったことにしてあげるっていうシステムもあっていいんじゃないかなって、それもいいと思いますよって言ってたんで。
そういう間違ってもいい社会みたいなことに役立てるのか、なんか作りたいなって今ふと思いました。
めっちゃいいですね、それ確かに。間違いが認められないし、息苦しいみたいなのは、可能性を潰す感じがありますよね。
悪いことは悪いんですけども、広める必要はないんじゃないかと思います。
そういう部分も興味深いですね。またそういう部分も話したいですね。
そうですね。ぜひともいろいろ伺いたいところですね。
もうなんかめっちゃ盛り上がって、結構経ったのかな?1時間?よくわかんない。2時間か。2時間やってるのか。
もうわかんなくなっちゃってますけど、本人は。
そろそろ終わりにしたいなと思っております。
毎回まとめを雑に大傘に振るっていうのをやってるんですけど、振ってみてもいいです?
どんな企画がございました?今日は。
今の時代のクラウドと機械学習という話題で、いろいろと話したという感じになったと思います。
クラウドも結局、機械学習もどういうデータにつなぐ、パーツパーツをどう組み合わせるかで面白いものができる可能性が高いなというのが
今回話してて思えたところ。
で、そういうのを使ってどうやりたいことを実現するかで、マネタイズとかっていうのも考えるっていうのは必要っていうところでですね。
2:00:02
どうするか。最後の問題とかどうしたら解決できるのかとかっていうのを。
でももしかしたら、いろんなエージェントを組み合わせればできるのかもしれないし。
逆にもう、オチヤヨイツさんとかが言ってるけど、
曲を作っても人は聴くキャパがないから、AIに聴かせるみたいになるかもしれないし。
こういうので逆に解決できるのかもしれない。間違ってもいい社会?
もう間違うAIがいっぱいいたら、間違ったことを書いてるだけやったら、探せなかったりするかもしらんし。
そうか。消すことはできないけど、埋もれさせることはできるかもしれないね。
そうかなと今ちょっと思ったんですけど、それはそれで迷惑かもしらんなと思ったり。
でもそういういろいろな可能性が考えられるのかなと思った。というのがまとめていいか。
大丈夫です。それでいいと思います。
でも本当に小川さんと一緒で、金康さんのおっしゃってたピタブラスイッチみたいにものを組み合わせていくっていうのは、プログラミングもそういうものを感じますよね。
そうなんですよね、結局。
モジュールに分けるみたいな。
それがクラウドじゃなくても、クラウドでもそういうプログラミングというか、ソフトウェアエンジニアリングの考え方に基づいてるんだなというのを知って、私はもうちょっとクラウドをやってみたいなという気持ちになりました。
そうですね。
ということで、本日はどれくらい収録したのかわかんないけど、長い時間ありがとうございました。
ありがとうございました。
次回はまだ企画はしていないんですけども、続けることは大事ということで、小川さんも多分いろいろ落ち着いたと思うので、また何らかの形で続けていきたいと思ってますので楽しみにしていてください。
ということで、今日のポッドキャストの収録は終わりにしたいと思います。
皆さんありがとうございました。
ありがとうございました。
失礼します。
失礼します。
