理想のキャリアへの切符はつかんだ。未経験からのキャリアアップ戦略

Aidemy Premium Planを受講後、大手自動車部品メーカーの生産技術職への転職を実現された成瀬さん。プログラミングは未経験、「独学で始めたけれど挫折した」と語る彼に、AIをキャリアアップに繋げるまでのロードマップを伺います。

コロナ禍をきっかけに、今後ますますAIやプログラミングの重要性が高まると感じたそうです。プログラミング未経験からAIを学び、「機電一体」を体現するというゴールの目前までたどり着いた成瀬さんの経験や考えからは、学べることが多いでしょう。

※成瀬さんが受講した講座はAidemy Premium Planの「AIアプリ開発講座」です。Aidemy Premium Planの特徴は下記の通りです。

  • 完全オンライン完結型のAIプログラミングスクール
  • 10万人以上の受講実績のある洗練された教材を採用
  • 24時間以内のチャットサポート保証で独学よりはるかに効率的
  • チューターと目標を一緒に達成

無料オンライン相談会も実施しております。受講や学習に迷っている方はぜひご利用ください。
Aidemy Premium Plan

今が転換点だと思った。「機電一体」のキャリアを実現するために

ーーまずはAidemy Premium Plan受講のきっかけをお聞きしたいです!受講前は機械設計の業務に携わっていらっしゃったということですが、具体的にはどういった業務をされていたのでしょうか。

自動車に使われているモーターの設計です。機械系の大学を卒業し、新卒で入社してから6年勤めました。

受講のきっかけは、まずAIに興味を持って、自分でも学んでみたいと思ったことですね。一度独学で勉強したんですが挫折していて、スクールで勉強しようと調べていたらアイデミーさんを見つけて、お話を聞く中でここが良いと思って受講を決めました。

ーーAIに興味を持ったきっかけはなんだったのでしょうか?

当時所属していた会社で、半導体やソフトウェアの方にも力を入れていこうという動きがあるのを社内報で知って、漠然と「ソフトウェアがますます重要になっていくんだろうなあ」と感じていたんです。

自動車は電動化や自動運転の技術が進んできていて、機械自体の設計だけでなく機械をどうやって動かすかといった、ソフトウェアの部分の重要性が増してきている実感がありました。

そんな中、僕がこの先40年くらい働くとして、このまま機械設計の仕事だけを続けて、技術者としての価値がどれだけ残るのかなと。本当に漠然とですが、なんとなく考え始めたのはそれがきっかけですね。

「機電一体」という言い方があるんですが、物作りのハード面とプログラミングのソフト面、両方とも理解できるような人間になりたいなと思い始めました。でも業務の中で、ソフトウェアの部分まで学ぶのは難しいので、業務外で少しずつでも勉強しなければいけないと思っていました。

ーーなるほど。その漠然とした危機感から「授業料を払ってでもAIプログラミングの勉強をしよう」と思われるまでにはどんな経緯があったのでしょうか? 自己投資として安くはない金額ですよね。

大きなきっかけはコロナ禍です。

コロナ禍になって、良くも悪くもテレワークやWeb飲み会など、何にでも電子的なツールを使うシーンが増えてきました。そういったツールに使われている技術力もどんどん高くなってきていることを肌で感じたんです。

今が変化点というか、大きくブレイクスルーし始める点なんだろうなと思いました。

当時所属していた会社はコロナ禍の影響で残業禁止となり、私自身、平日に時間ができたのも影響しています。そこでまず書籍で勉強しながら少しずつでもプログラミングやAIの知識を身につけていこうと思って、独学で勉強を始めていました。

ーーでは、最初からプログラミングスクールを利用しようと思っていたわけではなかったんですね。

そうですね。プログラミングスクールを検討したのは、独学で挫折したからでした。

なるべく最近出版された書籍を選んで学習していたとしても、Python自体のバージョンやライブラリのバージョンが上がっていて、書籍に載っている通りにコードを書いてもエラーが起こってしまって。エラーの理由を調べてもよく分からなくて、時間がすごく無駄だなという気がしていたんですよね。

お金もかけていないし、こんなものなんだろうとは思いつつ、独学だと時間だけ消費して何も得られないんじゃないかなとも思いました。

それならプロにちゃんと教えてもらえる環境で学習したいなと思って探してみた中で、Aidemy Premium Planを見つけたという経緯です。

ーーいろいろなスクールを比較検討した結果、最終的にAidemy Premium Planを選んでいただいたと思うのですが、決め手はなんでしたか?

AIを使うためにPythonの勉強を始めていたので、できれば「Pythonを使ってAIを学べるスクール」を探していました。

今の経験を捨ててAIエンジニアやデータサイエンティストにキャリアチェンジするというよりは、機械設計の経験を活かした仕事に繋げたいという思いがありました。

例えば、画像認識のような自分の今のキャリアに取り込みやすい技術が学べるスクールを探していました。製造業では、画像認識は汎用性のある技術だからです。他にデータ分析も必要になることがあるので、どちらも学べるスクールを考えていましたね。

Aidemy Premium Planの内容を見ると、画像認識もデータ分析も学ぶことができ、専門実践教育訓練給付金の対象講座にもなっていて、僕の希望の9割くらいは満たしていたので「ここだな!」と思いました。

忙しくても1日30分。実直に理想を追った6ヶ月

ーーAidemy Premium Planを実際に受講されて大変だったことありましたか?

eラーニングなので学習時間や進め方など、自由にできたのはよかったんですが、仕事が忙しくなった時が結構大変でした。学習時間をどうやって確保するか苦心しましたね。

ーーその点、ご自身で工夫されていたことはありますか?

少なくとも1日30分は必ず学習することにしていました。どうしてもできない日は仕方ないですが、たとえ忙しくて帰りが夜遅くなったとしても、ちょっと携帯をいじる時間があるならば勉強しよう、と思うようにしていました。

ーーその工夫は受講開始時から行っていたんですか?

受講の途中から始めました。受講期間中に残業が解禁されたこともあって、また少し仕事が忙しくなって帰りが遅くなることが増えたんです。残業が禁止されている間は時間を確保できていたのであまり気にせず学習できていたんですが、忙しくなったときに「時間の使い方を考えなきゃな」と思うようになったのがきっかけです。

ーーでは、Aidemy Premium Planを受講して良かったなと思うポイントはありましたか?

いくつかありますが、1つは教材がしっかりしていたところです。

教材にはライブラリのアップデートなどが反映されていたのだろうと思うので、独学の時に味わったような「書籍に載っている通りにコードを書いたのにうまくいかない」、といった歯痒い思いはありませんでした。

あとはチューターの方に直接質問して答えを聞けるなど、ちょっとつまずいた時に相談できる相手がいる環境は、勉強する上でとても良かったです。

ーー最終課題のオリジナルのポートフォリオに関して、自動車の車種を画像認識を使って識別するという成果物を作られましたが、このテーマにされたのはなぜですか?

自動車関連の仕事をしていたことや、自動車が好きだったこともあり、元々自動車をテーマにして画像認識で何かを作ろうと思っていました。

最初に考えていたアプリのアイデアは、車の写真がバッと何枚か出てきて、その中から好きなものを選ぶと「あなたにオススメの車はこれです」と表示されるようなものでした。ただ、相談してみると、結構ハードルが高いという意見をいただいたので、まずファーストステップとして、2車種をきちんと識別できるアプリを作ることにしたんです。そこから車種を増やしたり、車の一部だけが写っている画像でも識別できるようにしたりと、少しずつアップデートしていくつもりで、まずは簡単な車種の判定アプリを作りました。

ーー苦労された点や工夫された点はありますか?

ベースとなる画像認識のAIから、パラメーターを調整して精度を上げていく方針で進めたのですが、上げたつもりがどんどん下がっててしまうなどしたので、どこをどう調整すればいいのか模索しました。

チューターさんに相談すると、「プロでもうまくいかないことは結構あるし、思った通りの結果が出ないことは度々で、やり方にもよるけれど、なるべく回数をこなして良いところを探していくしかないですね」とアドバイスをいただいたので、なかば割り切って進めていました。

ーー思いのほか大変そうですね。

当時使っていたパソコンの動作が重たくて、一度条件を変えてプログラムを走らせると結果が出るまで何十分もかかってしまうという感じだったので、条件の調整も数多くはできなかったんですが、結果的にちゃんと車種の識別はできるようになったので良かったです。

「機電一体」への切符はつかんだ。今までの経験を捨てないキャリア戦略

ーー最後は転職について伺います。今回が初めてのご転職とのことですが、きっかけは何だったんでしょうか。

前職がとてもキャリア形成の難しい会社だったことです。以前は、社内FAや社内応募をきっかけに部署異動して自分のキャリアを築ける制度があったのですが、今はなくなってしまったんです。

このままでは自分が望むキャリアではなく、会社からの辞令という形でしかキャリアが積まれていかないですし、それが自分が望むものではありませんでした。かと言って会社が変わるのを待ってもいつ変わるかも分からないし、そのときには定年を迎えていましたというのも嫌なので、自分で環境を変えるしかないかなと思って転職を考えました。

ーーそう考えるようになったのは、いつ頃からですか。

2年前くらいだと思います。当時は「転職というキャリアのステップアップの仕方もあるんだなぁ」という程度で意識し始めていたと思います。

改めて転職について考えたときに、インターネットで「年収上げるなら転職だ」といった広告が目に入ってくるようになって、ちゃんと自分で転職先を選んで、しっかり目的を持って転職すれば良い方向に転がって行くものなのかな、と思うようになりました。

ーーご転職先は株式会社アイシンと伺いました。ご転職先を決められた理由をお聞きできますか?

1つは企業の大きさです。前職も大企業でしたので、転職後に「前の会社の方が良かったな……」と感じにくいと思いました。

2つ目は職種ですね。生産ラインを作っていく生産技術職という職種で、検査工程なども見ることになります。画像認識を活用した不良品検知なども行うので、いきなりは無理だとしても、僕が望んでいた「AIを使うようなプロジェクト」に携わるチャンスはあるなと思いました。

配属された部署には、スマートファクトリー化や検査工程の自動化を担当しているチームもあり、そういったチームの方とも関わるので、前の会社と比べてAIの技術に触れたり、話を聞いたりする機会は間違いなくあると思っています。

ーー相談会に参加いただいた際は「キャリアアップのために機械学習スキルを身につけて、機械学習エンジニアの仕事にも携わっていきたい」というコメントをいただいていました。その希望も叶えられそうですね!

まだ実際に携わっているわけではありませんが、きっかけはしっかり掴めたかなとは思っています。
機械設計という経験を今まで積んできたので、それに機械学習や画像認識などの技術を組み合わせてキャリアアップしていきたいです。

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