はじめに

みなさんこんにちは！

株式会社キカガクの倉田です！

▼ プロフィール

福井大学 大学院 工学研究科 修了
大学では機械システム全般を学び、AIについて研究していました。
テーマは画像認識とニューラルネットワーク。
現在はインターン生としてキカガクの業務に従事し、講義資料作成や講義支援、ブログ執筆などを行っています。
普段は古着屋めぐりやバイクに乗って旅してます！

今回はキカガクの IS を終えた今、新卒学生が何を感じたのかをお話します！

みなさんが就活を行う上での参考になれば幸いです！

本ブログでは、私の就活やキカガクでのインターンシップを通して、

大きく2つの内容をお伝えできればと考えています。

• なぜ AI エンジニアではなく、機械学習講師を選んだのか。
• キカガクの IS を経て、どんな成長を実感できているのか。

1 章 : なぜ AI エンジニアでなく、機械学習講師なのか

就活開始 : AI 専門職を目指した就活

私は現在、キカガクで機械学習講師として働いています。

ですが、元々はAIエンジニアを目指していたんです！

就活をやる上で自分が何をしたいのか考えることは最も重要です。

自分の場合は、日本の業務形態をAIを活用して革新することでした。

日本のようなリソースの少ない国では、いかにして AI に仕事を託し、効率化していくかが、確実に命運を握るはずです。

それなのに、現状日本の AI 活用というのは、欧米、中国に比べて周回遅れも甚だしいわけです。未だにペーパーと人海戦術に頼る業務形態は、あまりスマートだとは言えませんよね。

以上のような背景から、私は「AI の普及に貢献し、日本の競争力を向上させること」を人生の野望として据え、そのために絶対に AI を専門とした職業に就きたいと考えていました。

さて突然ですが、AI の専門職と言われて、皆さんはどんな職種を思い浮かべますか？

私の場合は「AI 専門職 ＝ AI エンジニア」でした。

自分は情報系の学科に在学しており、AIの研究も行っていました。プログラミングも得意ではありませんが、経験はあります。

自分が働くべき場所はここだ！という自信が当時はかなりがありました。

重大問題 : エンジニア職とのミスマッチ

AI を活用できる人材となるために、私は大手からベンチャーまで様々な企業の AI エンジニアの選考を受けました。

しかし、選考を通して様々な企業のエンジニアの方々と面談や面接を繰り返す中で、自分の中で嫌なズレを感じます。

そうです。

自分は、エンジニアには向いていないと気づいたのです！！（いまさら…）

このズレの正体は、エンジニア職と自分との”性質”のズレでした。

面接でお話していたエンジニアの方々に共通する性質と、自分の性質を比べてみるとこんな感じでした。

今考えると、ほとんど真逆ですね。。笑

ただ、自分のように「プログラミングはそこまで好きじゃなけれど、情報系出身だからエンジニアになろう。」という人は多いのではないでしょうか？

当時の自分も、このとき初めて「AI 専門職＋情報系出身 ＝ AI エンジニア」という固定観念で就活を行っていたことにようやく気づきました。

転換点 : AI を教えるということ

このエンジニアのミスマッチに気づいたことによって、私の就活はフリーズしてしまいました。

「やばい… エンジニアがダメなら残された道はあるのか？」

IT コンサルやデータサイエンティストなども考えましたが、必ずしも AI を専門にできるとは限りません。AI 活用を推進するために、AI の専門知識・スキルを付けたいと考えていた私にとっては、完全に梯子を外された気分でした。

ここで自分には、2つの道がありました。

• ミスマッチ感を飲み込んで AI エンジニアを目指す
• AI 専門職を諦めて、他のエンジニア職を目指す

そんな中で、現在の内定先であるキカガクから「機械学習講師」の選考オファーを頂きました。

「機械学習講師」という職業を初めて耳にした方も多いと思います。

自分もその一人です。

機械学習講師とは、「AIや機械学習といった先端技術の教育を通して、人や社会の活躍をサポートする職業」です。（機械学習講師についてより深く知りたい方は副社長の西沢が綴ったブログをご覧ください。）

具体的には法人研修・人材育成支援、eラーニングの作成、スクール事業の運営等が主な業務であり、

これらを通して、企業、個人問わずに AI や DX の活用支援を行う職種となります。

将来へ向けて : 機械学習講師なら自分の理想を体現できるのか？

さて、このような新しい道が拓けたわけですが、

そこに飛びつかずに一度、自分の適性や理想と志望職種を比較するというのは重要なことです。

ここで、先程のエンジニアとの比較と同様に、私の目標・特性と機械学習講師という職を比較してみましょう。

さて、一覧してみると自分の特性とよくマッチしている気がします。しかも単一のサービスを開発するより、教育者として開発者を育てていくほうが、結果的に私の野望「AI の普及に貢献し、日本の競争力を向上させること」につながると感じました。

加えて、業務を通して、AI・DX の知識のインプットができることや、受託開発等で開発経験も同時に積めるというのも、AI の知識、スキルを付けたい自分にはうってつけでした。

２章 : キカガクの インターンを終えて

以上のような流れを経て私は、キカガクのインターンへ参加しました。

ここで簡単に、キカガクのインターンについて説明しておきます！

キカガクのインターンでは、「機械学習講師としてセミナーに登壇できるだけの実力をつける」ことを目的としています。

この「実力」を細分化すると、インターンでつけるべき力は「機械学習の知識」と「受講生に伝える講師力」の2つになります。

この2つの能力を、知識のインプットや模擬授業練習を通して磨き、模擬セミナー形式の「登壇テスト」に合格することが最終目標です。

私はインターン開始から約3ヶ月で登壇テストに合格することができました。

ここではインターンを終えた今、感じたことを忖度なし、率直に皆さんに共有できればと思います。

インターン を終えて感じたこと

約3ヶ月のインターンは非常に濃密な期間でした。お伝えしたいことは山程ありますが、ビビットなものを抽出して簡単に述べておきます。

短期間での知識拡充

まず、インターンで最もダイレクトに感じたのは「AI 周りの知識拡充」です。

キカガクのインターンシップでは、講義動画や資料をもとにAIの基礎知識をインプットし、それを講師としてアウトプットしていきます。

このインプットとアウトプットのループによって、AIの知識やコーディング能力が飛躍的に向上した実感があります。

3ヶ月という短期間ながら、大学在学中の何十倍ものスピードで知識を吸収できました。

「伝える」ことの難しさと重要性

さて、機械学習講師は知識と実装力をつけておけばいいというわけではありません。受講生にわかりやすく「伝える」ことも同じくらい重要です。

これが最も自分が苦労した部分でした。学会やゼミなどの説明と違い、想定聴者は初学者です。事前知識がほとんどない相手にどのように知識を伝え、さらにその知識を活用したくなるよう意欲を促進するか。「伝わる」伝え方というのは本当に難しいなと感じました。

また、「伝える力」は講師だけでなく、様々な職種で活きてくる重要な力です。これを磨けるというのもインターン参加のメリットですね！

働きやすさ

キカガクのインターンは、他の企業と比較しても働きやすいと感じます！これは、環境面と時間面で自由度が高いためです。

まず環境面について述べると、インターンはフルリモートで参加できます。（実際私は福井県からリモートで参加していました。）バーチャルオフィス上でキカガクメンバーやインターン生とも気軽に交流できるので、コミュニケーションの面も問題ありませんでした。

また、業務時間中は給与は発生する上に、Mac, ipad, Applepencil 等の業務に必要なものは貸与されます。

次に時間面については、基本的に自身が提出したシフト表に沿って稼働時間が決定されます。つまり、ゼミやバイト等との両立がしやすく、最低2時間からの稼働が可能です。

インターンの段階からここまで環境が揃っているのは、キカガクが教育者のプロとなることを社員に望んでいるためです。教育者として成長し続けられる環境をしっかり整備することで、プロフェッショナルとして質の高い教育を提供することを期待しています！

自走するインターン

キカガクのインターンは基本的に「自走」を前提としています。自力で講義動画や資料を駆使して、より良い講義を目指していきます。

とはいえ、毎回メンター（OJT）がメンタリングを通して、進捗の確認や疑問点の解消に尽力してくれるので、安心して業務に集中できます！

また、縦のつながりだけでなく横のつながりも強いです！インターン生同士で質疑応答の練習や知識共有などを定期開催し、お互いに楽しみながら成長していけた実感があります。

お互い不安な部分や疑問点は都度共有し、仕事でもプライベートでも大切な仲間になったことは間違いないです！

（ちなみに入社会より先にインターン生で同期会をするのは秘密です笑）

キカガクメンバーの能力の高さ

インターン中はメンターや他の社員の方々と接する機会も多いです。そしてそのたびに、メンバーのレベルの高さに舌を巻きます！キカガクメンバーは講師であると同時に、AI 開発の経験もあり、理論〜活用まで幅広い知識を有しています。

自分が最もそれを感じたのは、受託開発の経験についてお聞きしたときでした。

顧客から提出されたデータをどのように分析し、どんな手法、工夫で開発したのか。

絶対に大学では聞けない現場の話で、面白いのと同時にとても勉強になり、改めてキカガクメンバーの能力の高さを実感しました。

キカガクメンバーの本業は講師ですが、同時にエンジニアレベルの開発スキルを持っています！

そういった高度なスキルを持つメンバーから直接インターンを見てもらい、フィードバックを貰えるというのが本当に良い環境だと思うし、爆速で成長できた背景にあると感じています！

まとめ

ということで、このブログでは以下の内容をお伝えしてきました。

• エンジニアのミスマッチ感
• 機械学習講師という転換点
• キカガクのインターンで感じたこと

いかがだったでしょうか？

皆さんと同じ立場にいた学生がキカガクで感じたことが伝われば嬉しいです！

もしいま就職活動に悩んでいる方は今一度自身が将来的に成し遂げたいことや性質を振り返る時間が必要だと思います。 私のブログを読んだことによって少しでも興味関心をいただけましたら是非インターン＆新卒採用に応募してみてください！ 皆様からのご応募お待ちしております。