いま興味を持っている事について話します

ハッカーズチャンプルーアンカンファレンス（https://hackers-champloo.org/2019unconf/program.html）で話した内容です。
自分がいま興味を持っている事（スクラム/英語/機械学習/Unity）について話しました。

Transcript

1. いま興味を持っている 事について話します 2019 Nov 02 ハッカーズチャンプルーアンカンファレンス 山田 周平 @yamakin00
2. 自己紹介 山田 周平(@yamakin00) ちゅらデータで機械学習エンジニア（見習い）やってます 以前はUnityでソーシャルゲームをつくってました 2017年5月に東京から沖縄にやってきました Okinawa.unity(@okinawaunity)を主催してます スクラムマスターもやったりしてます 最近英語の勉強をはじめました
3. 今日はどういうつもりで話をするのか？ • 最初はUnityと機械学習の話をしようと思っていた • スクラムと英語学習にも興味があるけどまだLTとかで話したことがなかった • じゃあ全部話せばいいか • 特にスクラムや英語については他の人とあまり話したことがなかった • せっかくなのでいろんな人と話をしてみたい
4. 今日話す内容 • スクラム ◦ 会社でスクラムをやってみた ◦ スクラムをスモールスタートするのが良さそう（ゆるスクラム） ◦ 認定スクラムマスター研修・試験を受けようかなと思っている • 英語 ◦ 英語上達完全マップ (http://mutuno.o.oo7.jp/)はいいぞ • 機械学習 ◦ データ分析の会社はどんな仕事をしているのか ? ◦ データ分析の会社のエンジニアにはどんなスキルが求められるのか ? • Unity ◦ Okinawa.unity(https://okinawa-unity.connpass.com/)というコミュニティを運営している話 ◦ Unityと機械学習について
5. スクラム • 会社でスクラムをやってみた • スクラムをスモールスタートするのが良さそう（ゆるスクラム） • 認定スクラムマスター研修・試験を受けようかなと思っている
6. 1分でわかるスクラム • ソフトウェア開発のやり方 • 期間（1週間から2週間）を決めて ◦ 期間内にやることを最初に全部書き出す ◦ 毎日進捗確認する ◦ 最後に振り返り（反省会）をする ◦ ↑を繰り返す • チームで意思決定者を1人だけ決める
7. 会社でスクラムをやってみた • 前の会社と今の会社でスクラムをやってみた • 期間は通算で2年くらい（スクラム自体は6年前くらいから知ってた） • チームの人数は20人くらいだったり、5人くらいだったり、3人くらいだったりいろいろ • メンバーについても企画やデザイナーがいたり、エンジニアだけのチームだったり いろいろ
8. 会社でスクラムをやってみた 良かった点 • 進捗がやばいかどうかがわかりやすい • 振り返り会で問題点とかを話せるのがいい • 作業の見積もりと実際の進捗がわかるので見積もり精度を気にするようになる 大変だった点 • 全員スクラムを知らない状態でいきなりやると大変 • エンジニアはついてこれることが多いけどデザイナーがつらい • プロダクトオーナーもつらい
9. スクラムをスモールスタートする（ゆるスクラム） • いきなり全部のスクラムイベントをやるのは大変 • 特にスクラム未経験者ばかりだとつらい • プロジェクトによってはスクラムがフィットしにくい • 全部のスクラムイベントをやらずに一部だけやる • 慣れたらスクラムイベントを増やしていく • という方法を思いついた
10. スクラムをスモールスタートする（ゆるスクラム） • 具体的にはこんな感じでやるとよさそう • まずはデイリースクラム（朝会）だけやる • チーム全員じゃなくてエンジニアだけでもいい（自分1人だけでもいい） • スプリントを1週間にして月曜日にスプリントプランニング、金曜日に振り返り（KPT） をやる • 慣れてきたら見積もりをして見積もりとの誤差を認識する • 慣れてきたらチーム全体に広げる • プロダクトオーナーを決めてプロダクトバックログを決める • スプリントレビューを始める
11. スクラムをスモールスタートする（ゆるスクラム） • 他にもこんなのもよさそう • スクラムをやっているチームがあるならちょっと参加させてもらってどんな感じで やっているか体験する • スクラムマスターを外部から連れてくる
12. 認定スクラムマスター研修・試験を受けようかなと思っている話 • これまでは本を見ながらスクラムについて学んできた • スクラムには認定スクラムマスターという資格があり、研修がある • 研修を受けてみたい • スクラム（アジャイル）のコミュニティにも参加してみたい
13. おすすめ本 • スクラム実践入門　成果を生み出すアジャイルな開発プロセス　 ◦ 貝瀬岳志，原田勝信，和島史典，栗林健太郎，柴田博志，家永英治　著 ◦ 2015年　技術評論社 • カイゼン・ジャーニー たった1人からはじめて、「越境」するチームをつくるま で ◦ 市谷聡啓, 新井剛 著 ◦ 2018年　翔泳社
14. スクラムまとめ • 会社でスクラムをやってみた • スクラムをスモールスタートするのが良さそう（ゆるスクラム） • 認定スクラムマスター研修・試験を受けようかなと思っている
15. 英語 • 英語上達完全マップ(http://mutuno.o.oo7.jp/)はいいぞ ◦ なにをどのくらいやればいいかのロードマップがある ◦ 筋トレとかマラソンみたいな感じ ◦ 習慣化しやすい ◦ ロードマップがあるとモチベーションを保ちやすい
16. 個人的に思っている英語の利点 • 日本以外の国でも働けるようになる ◦ リスクヘッジ ◦ 一番イケてる（景気が良い）国（都市）で働ける • 日本で働く場合はスキルの幅が広がる ◦ スキルは山なりがいいと思う ◦ 山なり：何か1つ得意なものがあって、それ以外でいくつか得意なものがある状態
17. 英語学習で困ったこと • 英語の勉強方法はたくさんあるけど、どれをどのくらいやればいいのかわからない • 今までにやった勉強 ◦ 英会話（リアル、Skype） ◦ TOEIC ◦ 単語帳 ◦ ポッドキャスト（リスニング）
18. 英語上達完全マップのいいところ • なにをどのくらいやればいいかのロードマップがある ◦ 筋トレとかマラソンみたいな感じ ◦ 習慣化しやすい • 英語上達完全マップのトレーニングメニュー ◦ 音読パッケージ ◦ 瞬間英作文 ◦ 文法 ◦ 精読 ◦ 多読 ◦ ボキャビル（語彙増強） ◦ リスニング ◦ 会話
19. 英語上達完全マップのトレーニングメニュー • 瞬間英作文 ◦ 簡単な（中学英語レベル）日本語文を見てすぐ英語が出てくるようにトレーニングする ◦ 例）これは彼女の自転車ですか ?　→　Is this her bicycle? ◦ 徐々に難易度を上げていく • 音読パッケージ ◦ 音読、リピーティング、シャドーイングをおこなう ◦ リピーティング ◦ シャドーイング http://mutuno.o.oo7.jp/05_training/0 5_training01.html
20. 英語まとめ • 英語上達完全マップ(http://mutuno.o.oo7.jp/)はいいぞ ◦ なにをどのくらいやればいいかのロードマップがある ◦ 筋トレとかマラソンみたいな感じ ◦ 習慣化しやすい ◦ ロードマップがあるとモチベーションを保ちやすい
21. 機械学習 • データ分析の会社はどんな仕事をしているのか? ◦ 例）画像を使った不良品検知 ◦ 例）Webサイトにやってきた人の分析 • データ分析の会社のエンジニアにはどんなスキルが求められるのか? ◦ データ分析ができないと絶対ダメというわけではない ◦ インフラ構築とかアプリ開発の仕事もいっぱいあるのでむしろそっちが必要
22. データ分析の会社はどんな仕事をしているのか? • 例）画像を使った不良品検知 • お客様はプラスチック部品を製造するメーカー • 工場で製造する製品の不良品検知を従来は人がやっていたがそれを自動化 したい • カメラで写真を撮って不良品（割れているやつとか）を検知したい • 不良品画像を学習させて不良品かどうかを判断するモデルを作成した
23. データ分析の会社はどんな仕事をしているのか? 画像引用：https://ledge.ai/isp-glupe/
24. データ分析の会社はどんな仕事をしているのか? • 例）Webサイトにやってきた人の分析 • お客様はショッピングサイトを運営している会社 • Webサイトにログインして買い物した人を分析してメールを送ったりおすすめ商品を 表示したりしたい • ダッシュボードでリアルタイムに統計データ（今日の売上とか今売れている商品と か）を表示する • おすすめ商品を推薦するモデル作成 • 他のWebサイトと連携して分析
25. データ分析の会社のエンジニアにはどんなスキルが求められるのか? • エンジニアの仕事は大きく分けて3つに分類できる • データサイエンティスト ◦ 分析メイン ◦ データ分析やモデル作成をおこなう ◦ コンサルタントに近い場合もある • 機械学習エンジニア ◦ ソフトウェア開発メイン ◦ ソフトウェアに機械学習の機能（ AI）を組み込む仕事が多い ◦ 自分でモデルを作ってそれをソフトウェアに組み込むとかもある • データエンジニア ◦ インフラメイン ◦ データをどうやって集めてどうやって貯めてどうやって活用するかを決める ◦ DBとかの知識が必要
26. データ分析の会社のエンジニアにはどんなスキルが求められるのか? 画像引用：データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編　技術評論社
27. データ分析の会社のエンジニアにはどんなスキルが求められるのか? • それぞれの呼び方は会社によって違ったりする ◦ ちゅらデータは全部データサイエンティストと呼んでいる ◦ ので誤解されやすいので呼び方を変えようという話がでている • 会社によってははっきりと職種が分かれていない場合もある ◦ ちゅらデータもはっきり分かれていなくてデータ分析からアプリ開発からインフラまで 1人のエンジニ アがやっていたりする ◦ もちろん個人によって得意な分野が異なる ◦ 全部できないといけないわけではないがいろいろやってほしい • なので必ずしもデータ分析ができないといけないわけではない ◦ むしろデータエンジニアはインフラの知識が重要だったりする
28. データ分析の会社のエンジニアにはどんなスキルが求められるのか? • 3つの職種は既存の職種にデータサイエンスのスキルが加わったものとみなすこと もできる • データサイエンティスト ◦ ビジネスコンサルタント /アナリスト ＋ データサイエンスのスキル • 機械学習エンジニア ◦ アプリケーションエンジニア + データサイエンスのスキル • データエンジニア ◦ インフラエンジニア + データサイエンスのスキル
29. ちゅらデータ Tech Meetup #1を開催します！ • 11/16（土）15:30 〜 17:30 • 「ちゅらデータ Tech Meetupとは、ちゅらデータのメンバーが普段どんな仕事をして いるのか、どんな技術を使っているのか等をさらけ出し、謎に包まれたちゅらデータ の生態を知ってもらうためのイベントです。」原文ママ • 詳細はこちら ◦ https://churadata.connpass.com/event/151620/ • ちゅらデータではクレイジーな仲間を募集しています！ ◦ https://churadata.okinawa/recruit • 正社員だけでなくインターン / アルバイト（主に学生向け）も募集中です！
30. 機械学習まとめ • データ分析の会社はどんな仕事をしているのか? ◦ 例）画像を使った不良品検知 ◦ 例）Webサイトにやってきた人の分析 • データ分析の会社のエンジニアにはどんなスキルが求められるのか? ◦ データ分析ができないと絶対ダメというわけではない ◦ インフラ構築とかアプリ開発の仕事もいっぱいあるのでむしろそっちが必要 • ちゅらデータ Tech Meetup来てね！
31. Unity • Okinawa.unity(https://okinawa-unity.connpass.com/)というコミュニティを運営し ている話 ◦ 多くのUnityユーザと知り合いになれた ◦ 今後は初心者のフォローをがんばりたい ◦ 勉強会の参加者も増やしたい • Unityと機械学習について ◦ 公式が強化学習用フレームワークを提供している ◦ シミュレーションを利用した強化学習に適している ◦ 例）ロボットのシミュレーション環境を作りたい時
32. Okinawa.unityを運営してよかったこと • 多くのUnityユーザと知り合えた ◦ エンジニアコミュニティが狭いので知り合いになりやすい • Unityエンジニア以外にも学生やデザイナーなど • 沖縄にはUnityエンジニアは多くない ◦ Unityを使って開発している会社が少ない • Unityを学んでいる学生が多い ◦ 琉球大学（工学部知能情報コース、 IGDA琉球大学（琉ゲ部）） ◦ 沖縄国際大学（産業情報学部産業情報学科、沖国 VR(OKIU-VR)） ◦ 国際電子ビジネス専門学校（ゲームプログラムコース） ◦ 総合学園ヒューマンアカデミー（ゲームプログラマーコース）など
33. もっとがんばりたいこと • 初心者のフォロー ◦ 教材をしっかり準備する ◦ 講師が講義形式でハンズオンをする • 勉強会の参加者を増やす
34. Unity ML-Agentsとは • Unityが公開している機械学習用のフレームワーク • TensorFlow（Googleが中心となって開発しているオープンソースの機械学習ライブ ラリ）とUnityとの連携をサポートしてくれる • 最初のリリースは2017年9月（Beta 0.1）現在はBeta 0.10.1 • Unity ML-Agentsを対象としたコンテストも開催されている
35. どんなことができるのか? https://www.youtube.com/watch?v=VqB5xClweb4
36. 機械学習にもいろいろある（超ざっくり説明） • 分類 ◦ データを入力するとデータの属性や種類を出力する ◦ 迷惑メールフィルタなど • 回帰 ◦ データを入力すると数値を出力する ◦ 株価の予測など • クラスタリング ◦ 似たパターンのデータ同士をまとめる ◦ オンラインショッピングのユーザの分類など • 強化学習 ◦ ある環境において報酬が最大になるようにエージェントを動かせるようになる ◦ 将棋や囲碁、車の自動運転、ロボットのシミュレーション
37. Unityで強化学習を行う強み • シミュレーションを利用した強化学習に適している ◦ 例）ロボットのシミュレーション環境を作りたい時 • 公式が強化学習用フレームワークを提供している • Unityと機械学習の2つの分野にまたがっている ◦ 1つの分野だけよりエンジニアとして深みが出る
38. Unityまとめ • Okinawa.unity(https://okinawa-unity.connpass.com/)というコミュニティを運営し ている話 ◦ 多くのUnityユーザと知り合いになれた ◦ 今後は初心者のフォローをがんばりたい ◦ 勉強会の参加者も増やしたい • Unityと機械学習について ◦ 公式が強化学習用フレームワークを提供している ◦ シミュレーションを利用した強化学習に適している ◦ 例）ロボットのシミュレーション環境を作りたい時
39. 今日話したこと • スクラム ◦ 会社でスクラムをやってみた ◦ スクラムをスモールスタートするのが良さそう（ゆるスクラム） ◦ 認定スクラムマスター研修・試験を受けようかなと思っている • 英語 ◦ 英語上達完全マップ (http://mutuno.o.oo7.jp/)はいいぞ • 機械学習 ◦ データ分析の会社はどんな仕事をしているのか ? ◦ データ分析の会社のエンジニアにはどんなスキルが求められるのか ? • Unity ◦ Okinawa.unity(https://okinawa-unity.connpass.com/)というコミュニティを運営している話 ◦ Unityと機械学習について