ChatGPTの登場で人工知能（AI）への関心が高まり、一般の人にとってもAIは身近な存在になってきました。この機会にエンジニアとして、AIについて知識を深めたい、AIスキルを磨きたいと思っている方も多いのではないでしょうか。
今回はエンジニアとして成長したい人はもちろん、AIに関する基礎知識を身に付けたい、本格的にAIを学びたい、AIを開発したい方に向けて、昨年AMBLで新人賞を獲得したAIエンジニアのホープ 渡部 健太さんが自身の経験から学習や業務に役に立った書籍５冊を紹介します。
全エンジニア必読です！
| 渡部 健太さん 大学卒業後、2021年4月に新卒としてAMBLに入社。入社後、AI開発事業部に配属。データ分析・画像解析・数理最適化・Androidアプリ開発など多数の案件に参画。 |
ーー今日はありがとうございます。渡部さんはAI未経験でAMBLに入社されたんですよね？
はい、そうです。自己学習をしないと到底業務についていけなかったので、積極的に自己学習を重ねてきました。
その中でも、PyTorchを使って様々なタスクに対するAIモデルの作り方を学ぶのにとても役に立ったのが、前回のインタビューでも紹介した「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」ですね。この本が基礎知識の土台になっています。AI未経験でも分かりやすい内容なので、AIに関する基礎知識を身に付けたい方は、まずこの本からスタートするのがいいのではないでしょうか。
ーー実はこの書籍、前回のインタビューでも大きな反響がありました！
ありがとうございます！今回は、それ以外に紹介したい書籍を自宅から４冊持ってきました。
ーーどれも結構ボリュームがありますね…！その中からまず紹介いただくのはアーキテクチャの本ですね。
はい、この「Clean Architecture」はソフトウェアのコードを書くときのエッセンスが学べる本です。キレイなコードの書き方はもちろん、コードの拡張性や最適性、可読性などコードの原則が明確に記されていて非常に勉強になりました。ここに書かれている原則を押さえている人といない人だとコードを書くスピードが10倍くらい変わってくるので、エンジニアとして働く方にはぜひ読んでほしいです。
ーー「設計の原則」「コンポーネントの原則」「アーキテクチャ」など各章立ても非常に分かりやすくなっています。
そうですね、各原則に沿って学べるので分かりやすいですし、僕にとってのソフトウェアコードの教科書です。勉強でもそうですが、基礎を怠ってしまうと後から勉強し直すのは大変なのでエンジニアになりたい人やエンジニアになり立ての人は躓く前に読むことをおススメします。ただ、あくまでエッセンスなので（原則に沿ったコードを）実現するためには別途勉強する必要はあります。
ーーそれを受けての3冊目はPythonの書籍ですね。
はい、2冊目からの流れで「Pythonではじめるバイオインフォマティクス」を紹介したいと思います。内容としてはPythonのコードを書くとき、バグなどが一目で分かりやすい可読性が高いコードを書くことに焦点を当てた本です。なにも考えずにコードを書くと、最終的にどこにバグがあるか分からなかったり、他の人が見てもどこにバグがあるか分からないことがよくあるのですが、それを防ぐことができる可読性が高くきれいなコードを書くコツが記されています。（可読性の高いコードを書くための）課題に対するPythonの書き方が何種類も紹介されていて実用性が高いです。
ーーこの本を読んでどんな部分がエンジニアとしてプラスになりましたか？
先ほどもお話しした通り、何パターンも具体的な可読性の高いコード例が掲載されていて、すぐ実践できるので技術面でかなり成長できました。また、書籍を読む⇔実践を繰り返すことで可読性が高いコードを言語化できるようになりましたし、テスト駆動開発と可読性の高さを両方学べるのも個人的には良かったです。
ーーありがとうございます。4冊目はデータ分析の書籍ですね。AIエンジニアらしいセレクトです。
入社して1番最初に買った思い出の一冊「Kaggleで勝つデータ分析の技術」です。この本は機械学習の入門書として超おススメです！0→1で機械学習のモデルを作るところ、例えば特徴量の作りかた、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、実践的な暗黙知やポイントが詳しく紹介されています。実際、AIのモデルを使っていくと精度を上げることが重要なのですが、まず最初に試すべきことや取り組み方など初歩的な部分を分かりやすく解説しています。なによりこの本も実践形式なので、実務でのモデル構築にとても役立ちましたね。
ーーこの本はどなたに紹介されたのでしょう？
今でも一緒に切磋琢磨しているAIエンジニアの同期が薦めてくれました。LightGBMなどこの本の内容を一通り試してみることから始めて、AIモデルの解釈などベースとなる知識や考え方はこの本から学びました。データサイエンティストやデータアナリストになりたい方におススメの一冊です。
ーー最後は数理最適化の書籍ですね。なかなか歯ごたえのありそうな内容です…！
確かに数理最適化に興味がない人が読むとそう感じるかもしれませんね（笑）。5冊目に紹介させていただく「しっかり学ぶ数理最適化 モデルからアルゴリズムまで」は、数理最適化のアルゴリズムではなく、モデリングや定式化にフォーカスした内容になっています。機械学習の進め方や損失関数など（機械学習の）中身の理解にもつながりますし、数学的な知見の獲得にはうってつけの本です。
ーー付箋がいっぱい付いてますね！いつ頃購入されたんですか？
この書籍は入社してからさまざまな案件に携わっていくなかで、取引先の方から最適化のモデリングやアルゴリズムを製作するなら読んだ方がいいよと紹介されて購入しました。付箋は社内の勉強会でもこの本を使用していたのでその時に付けたものですね。内容は少し難しいかもしれませんが、AIモデルの開発をされている方なら基礎的な項目も多いので自己学習として必ず役立つと思います。
ーー渡部さん、ありがとうございました！エンジニアとして更なる活躍を期待しています！
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