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FRONTEO 行動情報科学研究所の学生インターン、小林 篤矢さんにインタビューしました!

こんにちは。株式会社FRONTEO 行動情報科学研究所の門前です。
今回はFRONTEO行動情報科学研究所でインターンをしている学部生の小林 篤矢さんに、研究所でのインターンについてインタビューしました!

FRONTEOに来た理由を教えてください!

私の研究分野は脳波解析なんですが、個人的に興味があった自然言語処理を学ぶため、長期インターンの募集を探していたところ、WantedlyでFRONTEOを見つけました。

もともとニュースなどで人工知能KIBITの存在やFRONTEOが自然言語処理を得意としている事は知っていたので、商用に耐えうる精度を持つKIBITの関連技術を学べるのは大きいと思いました。

ただ、機械学習系エンジニアのバイトは全くの未経験だったので、一から一通り勉強し直したり、paizaのランク提出が必要だったので、Python3でランクSをとってみたり、KIBITと関連製品の事をWEBで調べたりしました。 ちなみに、KIBITのWikipediaを書いたのは僕です!コーポレートサイトから引用したりして、さくっと調べてまとめました。

実際にインターンを始めてみていかがでしたか?

自分は社会人経験がないので、他社と比べてというのは判らないのですが、研究員の方々が凄く優秀で、業務で使うコーディング以外の機械学習の統計的な部分なども親切にアドバイスを下さいます。 また、メンターの方に関しては、学生時代に研究していた分野が、自分と同じ脳機能計測だったので、業務とは関係ない研究についても相談に乗っていただいた事が、凄くありがたかったです。

また、研究所では、月イチでミートアップ飲み会があったり、 週一でENGLISHランチがあったりとかイベントも多くて、組織全体として凄く楽しそうな印象があります。 自分は週に2、3日しか来れないんですが、 ちゃんとメンバーとして扱っていただいているので、そういう、ありがたさみたいなものを感じながら業務をしています。 すんなりと自分を受け入れて下さった環境は、凄く嬉しかったですね。

インターンではどんなことをされているんですか?

最初はPythonでデータの可視化をしていました。 実際にKIBITが算出したスコアデータが大量にあって、 それがどういう分布をしているのか、ちゃんと精度は出ているのか、 というのを統計的な処理を行い確認して、可視化・資料作成の補助などを行っていました。
そのプロジェクトが終わったら、深層学習を用いて新たな自然言語処理のシステムを作る、研究に近いプロジェクトに参加させていただきました。
実際にarXivの論文を実装してみて、結果がどういう風になっているかを検証し、 データを読む部分、モデルを学習する部分などをそれぞれ作り、一通りの環境を整えてからパッケージングするところまでを行っています。

最近、面白そうな論文はありますか?

GoogleのBERTという言語表現モデルがあるのですが、一つのモデルの転移学習で様々なタスクに対しstate-of-the-artを達成したというのを聞いて驚きました。
言語、画像、音声など、モーダルを超えたタスクにおいても、一つの複雑なモデルで解けてしまうといった手法に未来を感じ、メチャクチャ破壊的だと思いました。
現状そのようなモデルをローカル環境で作るのは計算資源的にも、自分の知識的にも無理があるので、勉強します…。

将来的にはどんな事をやっていきたいんですか

今、興味があるのは自然言語処理の分野ですが、 自分が機械学習エンジニアを一生やっていけるとは思っていないですね。 そもそも自分が何をしていきたいかというのを全く決められていなくて、まだ学部生なので、まず自分の研究を決めて、ちゃんとやってみたいという思いがあります。 ただ、今は本当にやりたい研究がみつからないので色々な分野の幅を広げる段階だと思っています。

実際、プログラム実装のスキルや技術的領域のリテラシーがないと、 研究でも躓くところが沢山ありますし、技術的課題で自分のやりたい事が止まってしまうのが凄く嫌なので、今はスキルを身に着けようと、色々模索している最中です。

強いて言うなら今のAIブームが終わった後、データドリブンなシステムや意思決定のプロセスが今のネットと同じように当たり前になるので、自分は仕組みを使う側でなく、仕組みや新たな概念を創りだせる側になりたいと考えています。そのために、よりコアな技術や、サイエンティフィックな知見を深めていきたいですね。

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