前回のおさらい
前回の記事では、AI時代への期待と不安について書きました。
AIの進化は私の想像を遥かに超える速度で進み、技術者として、
そして個人事業主として大きな危機感を抱くようになりました。
しかし、私はAIを恐れて距離を置くのではなく、AIを使う側になることを選びました。
そのためには、実際にAIに触れ、自分の手で試行錯誤しながら学ぶ必要がある。
そう考えた私は、AIを使って何かを作ることを決意しました。
では、何を作るのか。
今回は、その題材選びについて振り返ってみたいと思います。
AIを学ぶなら、何かを作るのが効率が良さそうだった
AIを学ぶ方法はたくさんあります。
本を読む。
動画を見る。
セミナーを受講する。
実際の仕事で使ってみる。
どれも有効な方法だと思います。
ただ、長年技術者として仕事をしてきた経験から言うと、
最も理解が深まるのは、自分で手を動かして何かを作ることでした。
もちろん、知識を得るだけなら本や動画でも十分です。
しかし、実際に作り始めると、思い通りにいかないことが次々に出てきます。
その問題を調べ、考え、試し、修正する。
そうした経験を繰り返すことで、本当の意味で理解が深まっていく。
私はこれまでの経験から、そう感じていました。
だから今回も、AIについて学ぶのであれば、何か一つ作ってみるのが近道だろうと考えました。
では何を作るのか
とはいえ、題材は何でも良いわけではありません。
単純に勉強になるだけのテーマでは、途中で飽きてしまう可能性があります。
また、せっかく時間を使うのであれば、
将来的に何らかの形で仕事や副業につながる可能性も持たせたいと思っていました。
前回の記事でも触れましたが、私はAI時代に対して大きな不安を抱いていました。
AIによって仕事を失ってしまう可能性をどうしても考えずにはいられませんでした。
だからこそ、この挑戦は単なる趣味の勉強ではなく、将来に向けた投資でもありました。
AIを学びながら、自分自身の武器にもなり得る。
そんなテーマを探していました。
題材に求めた条件
題材を探す中で、私の中にはいくつか条件がありました。
継続できること
どれだけ勉強になるテーマでも、数週間で飽きてしまっては意味がありません。
継続的に興味を持てる題材であることは重要でした。
結果が分かりやすいこと
成功したのか失敗したのか。
改善したのかしていないのか。
そうした結果ができるだけ明確に分かる方が、学習効率は高いと考えていました。
データが存在すること
AIや機械学習を活用する以上、データは欠かせません。
十分な量のデータが存在し、検証できることも重要な条件でした。
Pythonをちゃんと使えること
当時の私は、Pythonに全く触れたことがなかったわけではありません。
しかし、本格的に使った経験はありませんでした。
AIやデータ分析の世界では、Pythonは事実上の標準言語だと感じていました。
仕事でもPythonを見聞きすることが多く、幅を広げておきたかった。
せっかくなら、この機会にPythonも実践的に学びたいと考えていました。
競馬という題材
そうして考えた結果、私が選んだのが競馬でした。
もちろん、競馬が好きだったという理由もあります。
しかし、それ以上に、AIを学ぶ題材として非常に優秀に見えました。
競馬には膨大な過去データがあります。
毎週のように新しいレースが行われます。
そして結果も明確です。
予想が当たったのか外れたのか。
改善した結果が良かったのか悪かったのか。
比較的分かりやすく検証できます。
また、人間でも簡単には予測できない複雑さがあります。
馬の能力だけではなく、騎手、コース、天候、馬場状態など、多くの要素が絡み合います。
だからこそ、AI(LLM)がどのように考えてどのような回答を出すのか、
また、回答の内容をきちんと咀嚼することでAIを知り、
最終的には自分の成長にもつながるだけの価値があるように感じました。
まずはプランを考えた
競馬を題材にすると決めても、どのような予想を目指すかによって方向性は大きく変わります。
例えば、一発逆転を狙う高配当予想もあります。
的中すれば大きな利益になりますが、その分外れることも多くなります。
一方で、利益は小さくても、比較的安定した的中を目指す方法もあります。
私は後者を選びました。
なぜなら、私の目的は競馬で一攫千金を狙うことではなく、AIを学ぶことだったからです。
派手な成功よりも、継続的に運用を続け検証ができることを重視しました。
AIがどのような予想をするのか。
どこで失敗するのか。
どのように改善していくのか。
そうした試行錯誤を積み重ねるためには、まずはローリスク・ローリターン寄りの設計が良いと考えました。
何より、副業を目指すなら最初は低額でもいいからリスクを低く実現して安心につなげたい思いがありました。
そして、この方針についてもChatGPTとの対話を繰り返しながら決めていきました。
次回へ
こうして私は、AIを学ぶための題材として競馬AIを選びました。
しかし、本当の挑戦はここから始まります。
実際に開発を始めてみると、予想していたことも、予想していなかったことも、数多く起きました。
そして、AIと一緒に長期間開発を続ける中で、新しい課題が見えてきたこと。
次回は、実際にどのように競馬AI開発を始めたのか、その最初の試行錯誤について振り返ってみたいと思います。
