はじめに
こんにちは、先進技術部門 機械学習チームの樋口です！
2024年4月に新卒（学部卒と同年代）として Fusic に入社し、機械学習チーム（MLチーム）に配属されて、はや一年が立ってしまいました。
機械学習に興味があって入社したこの身ですが、この一年の仕事を通していろいろ学ぶことがあり、成長し、変化したところもあったなあと思っています。
この記事では、1年間の実務と研修を振り返りながら、実際の業務の中で得た学びや気づき、そしてそこから見つけた課題とその改善の工夫について紹介します。これから機械学習に関わる方、同じように新卒で飛び込む方の参考になればうれしいです。
研修期間：基礎スキルの土台を築いた4〜7月
取り組んだこと
- Webアプリ開発（HTML/CSS/JS、Ruby on Rails）※研修
- AWS（Lambda, SQS）を用いた夢日記Bot開発
- 小動物の物体検出モデルをSageMakerで動かしてみる
- 画像分類用のアノテーション業務
- 教育機関でのPython講義補助
感想
初めてGitやレビュー文化に触れ、実践的な開発の流れを学べたことが新鮮でとても楽しかったです。特に他の人のレビューを見ることで、設計の観点やコードスタイルの違いに気づくことができ、知識が一気に広がった感覚がありました。
夢日記botについてですが、今日見た夢をつぶやくチャンネルを入社直後に作っていたので、そこにAIが夢占いをしてくれるBotを入れると、楽しいし、学びにもなるのでは？ということで開発しました。その開発では、サーバレス構成やAWSサービスを活用する面白さを体験。知らない技術に囲まれながらも、「わからないものはすぐ聞く」ができたことでスムーズに進められたと思います。
学びと反省
- 他人のコードレビューを観察するだけでも多くの学びがある
- わからないことは早めにチューターに相談すべき！
- 学んだことや詰まったことはすぐ記事化しておくと良い
初の実務案件：画像分類モデルとデータセットの改善に挑戦した8〜9月
取り組んだこと
- 画像分類モデルの改善・学習
- データアノテーションの手順設計
- Webアプリ（ミニゲーム）開発（React）
- 定例報告資料の作成・分析報告
学びと反省
Reactは初学で、技術理解が浅いまま案件に入り苦労しました。相談しやすい環境があったにもかかわらず、一人で悩みがちだったのが反省点。画像分類モデルの開発も、「早めに学習を回しておく」重要性を痛感しました。
また、報告資料作成に時間をかけすぎて、肝心のディスカッションの時間がゼロになることも。早期にプロットなどを共有し、認識合わせをしておく重要性を学びました。
実装リード案件：自己教師あり学習モデルに取り組んだ10月
取り組んだこと
- 自己教師あり学習モデルの実装
- フレームワークを使った学習・評価コードの構築
- 報告資料作成とディスカッション
学びと反省
案件に入った当初、自分が主実装者であるにもかかわらず、実装知識・進捗報告・相談の全てが不足しており、立ち上がりに失敗。特にリモートで作業していたこともあり、Helpを求めずに実装しようとしてしまい、1週間まったく進んでいない…という状況に。これは大きな反省です。
一方で、スケジュール感の意識や、報告資料の作成スキルなど、業務を通して身についたことも多くありました。また、「何を伝えたいか」「何が伝わったら相手は嬉しいか」を考えた資料作成の大切さも学びました。
セグメンテーションに積極的に取り組んだ11〜12月
取り組んだこと
- セグメンテーション関連の文献・ライブラリの調査
- セグメンテーション特有のデータの前処理／後処理実装
- 室内画像のセグメンテーションタスク
学びと反省
セグメンテーションは前処理、解像度の扱い、損失関数、後処理など、気をつけるポイントがとにかく多く、インプット中心になりがちでした。結果としてディスカッション、アウトプットが後回しになり、十分にフィードバックを得る前に次の案件！となってしまう場面がありました。
特に自分よりも知識経験の深い方々がいるチームなので、ディスカッションは積極的に行って行くべきでしたね！
大きな案件を頑張ってこなした1〜3月
取り組んだこと
- 多様なアーキテクチャ・モデルパターンの切り替えパイプラインの構築
- 画像分類やセグメンテーションなどのタスクの実装
- 可視化機能の実装と実験結果に基づくディスカッション
学びと反省
技術的には楽しく、多くの知見が得られましたが、「たくさんのモデル × たくさんのデータ」の比較実験を見越した設計ができていなかったことが課題に。
実験・学習・可視化・資料作成を毎週繰り返す形になり、ひとりでとても時間を使ってしまいました。そんなわけで、業務においては、開始前に「何をどこまでやるか」を細かいところまで全力で想像して設計することが重要だということを身に染みて学ぶことができたと思います。
この1年で得た成長のヒント
- わからないことはすぐに質問、チューターや先輩との対話を大切に！！
- 学んだことや工夫は小さくてもすぐにアウトプット（記事・メモ）にする！！
- 他人のプルリク・レビューは積極的に読むことで視野が広がる！！
- 実験は早めに、結果を見てディスカッションにつなげるのが大事！！
- 報告資料はまずプロットを共有して方向性確認！！
- 実装方法は案件の性質を見通して徹底的に議論する！！
おわりに
研修が終わり、ML案件が始まったのですが、結構、波乱な後半戦だったと思います。
後半は、案件以外のことまったくできず、半年たってしまったなという印象です。ただ、案件だけでも、たくさんの改善点が出てきて、これらをちゃんと守れているか？？を毎日意識するだけでも、次の年はスムーズな案件への取り組み方ができると思っています！！
MLチームの皆様には、ところどころフィードバックに答えられず申し訳ない気持ちがありますが、日々のサポートには本当に感謝しています。本当にありがとうございます！！！
次の一年は、まず毎日進捗報告することと、機械学習に関して新たな知識を取り入れていきながら、たくさんアウトプットして自己ブランディング＆成長したいところですので、どうぞよろしくお願いいたします！
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