機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどのAIを使った業種を調査するにあたって、必ずと言っていいほど目にする「Kaggle（カグル）」。
中には「Kaggleはやっても意味ない」という声もあり、実際AIを使った業種に活かせるのか気になりますよね。
この記事では、AIを使った業種を目指すのに本当にKaggleは意味がないのかを解説いたします。
また、実際にKaggleが活用できる業種や企業の実例も紹介いたします。
Kaggle（カグル）とは？
Kaggleは、企業や政府など組織とAIを取り扱っている機械学習やデータサイエンスに携わっているエンジニアのプラットフォームです。
近年、AIを使った技術の需要が高まり、私たちの身近にも多く取り入れられています。このことから、AI技術を企業でも導入する傾向が強くなり、AIを取り扱える人材の需要が高まっています。
Kaggleを通して、AI技術を必要とした企業がコンペ形式でエンジニアに課題解決を依頼します。AIの知識や技術、プログラミングの経験を積みたいエンジニアが会員となり、課題解決となるモデルを構築していきます。
kaggleはモデルの精度を競い合うコンペ形式のサービス
Kaggleのコンペは、機械学習に特化しているものとなります。企業がデータ分析に関する課題をKaggleに投稿し、エンジニアが投稿された課題に対して解決が可能なモデルを構築していきます。
提出された分析モデルから、計算された予測値と実際の値から計算されたスコアが出ます。そのスコアで順位付けされ、精度が高いほど上位に掲載されます。
ランキングで1位になった場合は、分析モデルやソリューションを企業が買い取ってくれます。
コンペによっては、上位に掲載された場合も賞金を獲得できるので、賞金稼ぎとして提出しているケースもあるんですよ！
また、kaggleに似たコンペとして「SIGNATE」もあります。SIGNATEもAI開発コンペティションサイトで、学生限定コンペや練習問題など初心者にもおすすめです。
他には、専門性の高いデータ分析コンペも存在します。例えば、音声認識のデータ分析コンペが挙げられます。機械学習のコンペは多種多様なので、挑戦してみてはいかがでしょうか。
実際にKaggleって意味ない？
結論から言うと、機械学習エンジニアやデータサイエンティストとしての腕を磨くには大変意味のあるサービスと言えます。
具体的に、Kaggleが意味のあるものである理由を3つ解説いたします。
①無料で参加できるので初心者のハードルが低い
1つ目は、参加費が無料なことです。
初心者がコンペに参加するとなると、当然上級者と比較して思うような成績が残せないことがほとんどでしょう。
高額な参加費を取られるにも関わらず、結果が残せないコンペが続くとなると応募すること自体ハードルが高くなってしまいます。
しかし、Kaggleは無料でサービスの利用が可能なため、気軽に参加をすることができます。もちろん参加資格もないため、未経験や初心者の腕試しとしてもコンペに投稿が可能です。
初心者が実践で機械学習に触れることができるため、かなり意味のあるサービスと言えます。
②上級データサイエンティストのコードが見れる
2つ目は、上級データサイエンティストのコードを見れることです。
コンペで参加者が投稿する際に、他の機械学習エンジニアやデータサイエンティストが分析モデルを構築したコードが公開されます。
このコードは誰でも見ることができるため、実際に上位スコアのコードを見ながら書いてみたり、自分なりに工夫してアレンジしたりと学習することができます。
また、最新技術にも触れることができるため、情報のインプットにも適しているでしょう。
実際に上級データサイエンティストの技術に触れて、学習することができるので、スキルを上げるという面でも意味があります。
③他のデータサイエンティストと交流ができる
3つ目は、他のデータサイエンティストと交流ができることです。
独学で機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指すには、取り入れられる知識やアイデアも限られてしまいます。
また、いざ学習に行き詰まった時にモチベーションが下がってしまう可能性も0ではありません。
Kaggleでは「Discussions」と呼ばれる、コードに関する質問やバグの解決、アイデアの共有ができる機能があります。
その機能を使うと、他のデータサイエンティストとの交流ができるため新しい知識や最新のモデリング情報のキャッチアップが可能です。
Kaggleに参加しているユーザーは全世界に100万人以上いると言われているため、世界中のエンジニアと交流ができます！
kaggleが活用できる業種
kaggleはAIを使った職種を目指すにあたって、意味のあるものだということが分かったと思います。
ここからは、kaggleが実際に業務に活かすことができる業種を2つ紹介いたします。
kaggleを活用して転職を考えている方は、以下の記事も参考にしてみてください。
データサイエンティスト
1つ目が、データサイエンティストです。
kaggle会員の中でもデータサイエンティストは多く、コンペで実践的な業務に近いことも行うことから、好成績を残せた場合はすぐに活躍できる可能性があるでしょう。
データサイエンティストは、クライアントのビジネス課題や問題をヒアリングし、AIデータを使って解決策を提案していく業務です。
簡単に言うと、AIを使ったコンサルタント業務のようなものです。
データサイエンティストは、AIデータを活用できるプログラミングなどの技術やデータを解釈するための統計や数学的な知識が必要となってくるため、kaggleで出場経験を積んでおくとよいでしょう。
データサイエンティストの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
データサイエンティストになるための資格は、以下の記事で詳しく解説しています。
機械学習エンジニア
2つ目は、機械学習エンジニアです。
機械学習エンジニアは、機械学習を使ってシステムやアルゴリズムを実装する業務です。データサイエンティストと比較して、より高度で専門的な知識が必要となってきます。
データサイエンスに関するスキルだけではなくアプリ開発やWeb開発スキルも求められます。
高いプログラミング能力だけでなく、機械学習や深層学習の知識も身に付けつつ学習を進めていきましょう。
kaggleで実践を積んで、好成績を残せた場合は転職を有利に進めることができるため、ぜひ積極的にチャレンジしていきましょう！
機械学習エンジニアの仕事については、以下の記事で詳しく解説しています。
Kaggleを通した人材募集をしている企業
Kaggleは世界的にも有名なサービスということもあり、国内の企業でもKaggleを通した人材募集が積極的に行われています。
例えば、DeNAではAI技術のサービス応用力強化のため、2018年4月から「Kaggle社内ランク制度」を実施しています。
Kaggleの社内ランクによって業務時間をKaggleの学習時間に充てることが可能になる制度となっています。SSは業務時間の100％、Sは50％、Aは30％、Bは20％、Kaggleに充てられます。
Kaggle社内ランク制度を導入することで、データサイエンス⼈材の積極的な採⽤と、データサイエンス⼈材のキャリア形成の支援を目的としています。
他の会社では、NvidiaがKaggleを通した最新技術のキャッチアップを行う人材を募集しています。
一日中、Kaggleをやっていることができるうえ、高い給料を稼げることも可能なため、Kaggleが好きな方にとっては素晴らしい職種ですね！
kaggleを活かした業務をしたいならエスタイルへ！
エスタイルでは、kaggleを活かせるデータサイエンティストや機械学習エンジニアを募集しています！
未経験も大歓迎なため、kaggleの出場経験がある方や成績を残した方はぜひチャレンジすることができます。
もちろん、入社後は研修もあるため、更にAIを使った業務の理解を深めて実践への力をつけることができます。
20代のメンバーが多いので、活気があってメンバー間の仲も良いですよ！
皆さまからのご応募お待ちしております！
▼エスタイルの業務や環境が知りたい人はこちらも参考にしてみてください！
AIエンジニアの基本的な情報や身に付けるべきスキルは、以下の記事で詳しく解説しています。
