はじめに

現在、Qiitaでは松尾・岩澤研究室協賛の「AI・データサイエンスを学ぶ上で良かった勉強法を共有しよう！」キャンペーンが開催されています。私にとって、松尾先生の書籍はAIの世界へ再び飛び込む大きなきっかけとなった特別な存在です。この機会に、私のこれまでの歩みと、実践して本当に効果のあった学習法をご紹介します。

「今から新しい技術を学ぶのは遅いのではないか」「実務でどう活かせばいいか分からない」と悩んでいる方の背中を少しでも押すことができれば幸いです。

1. AIエージェントの議論から、普通の開発者へ

私のAIとの出会いは、大学の研究室時代に遡ります。当時は「エキスパートシステム」の全盛期（第2次AIブーム）で、すでに「AIエージェント」についての議論が熱く交わされていました。しかし、大学を卒業して就職した私を待っていたのは、当時 AI に直結するものとして考えられていた「オブジェクト指向」開発でした。

Smalltalk、C++、Javaを駆使してシステムを構築する日々。当時としては最先端でしたが、現在の生成AIが社会を席巻しているような状況は、まったく想像できない時代でした。やがて、かつてのAIブームや初期のオブジェクト指向の熱狂も落ち着きを見せ、私も「普通の開発者」として日々の業務をこなすようになっていきました。

2. 50歳を過ぎて出会った「G検定」と、時代の転換点

そんな私のエンジニア人生が再び大きく動き出したのは、50歳を超えたころでした。書店で偶然目にしたのが、松尾豊先生が著書に関わられていた「G検定（ジェネラリスト検定）」の書籍でした。

「AIの資格ができるのか。もう一度、あの頃考えていたAIについて体系的に学び直してみたい」

そう直感した私は、一念発起して『ディープラーニングG検定公式テキスト』をボロボロになるまで徹底的に読み込み、猛勉強を重ねました。その結果、「2023#1」の試験で見事合格することができました。

不思議な巡り合わせですが、私がG検定の合格通知を受け取った2023年の春前後、メディアでは「ChatGPT」の名前が大々的に報道され始め、世の中が一夜にして生成AIブームへと塗り替えられていきました。体系的な基礎知識を身につけた瞬間に、最強の実践ツールが目の前に現れたのです。

3. マルチクラウド全資格制覇と実践開発

基礎知識を得た私の知的好奇心は加速しました。AIを動かすインフラを深く理解するため、主要クラウドの学習へ舵を切りました。結果として、以下の実績を達成しました。

AWS・Google Cloud：すべての資格（全資格）を取得

Azure・Oracle Cloud (OCI)： AI分野の関連試験にすべて合格

資格取得と並行して、「実際にAIで何かを作りたい」という強烈な欲求が湧き起こりました。まずは Google Colab を使い、Pythonでのプログラミングを開始。LLMのファインチューニングやマルチモーダルAIの実践検証を次々と行いました。そのアウトプットの場として開設したのが、私のQiitaアカウント（ @tech-nami ）です。

その後も、Google Cloud、AWS、OCIといった複数のクラウド環境上で、実際に手を動かして動作検証を行い、アプリケーションを構築していきました。その結果、Google Cloud Partner Top Engineer に選出されるなど、自分でも驚くほどの進展があり、社内での役割やキャリアも大きく変化しました。

4. 私の「AI・データサイエンス勉強法」

これまでの経験から、私が本当に役立つと確信している勉強法を2つに凝縮してお伝えします。

① 最初のステップとして「G検定」の教科書をやり込む

G検定の勉強を通じて得られる知識は、単なる試験対策に留まりません。ディープラーニングの歴史、数理的背景、そして近年の大規模言語モデルへと繋がる系譜を体系的に理解することで、その後に挑戦したAWS、Google Cloud、OCIなどの高度なAI資格試験の土台が驚くほどスムーズに形成されました。実践的な共通言語を学ぶという意味でも、最初のマイルストーンとして非常に強くお勧めします。

② 「わかってからやる」ではなく「わからなくても突き進む」

私のモットーは、準備万端になるのを待たずに飛び込むことです。今でも分からないことは山ほどあります。しかし、現代には最高のペアプログラマがいます。

最近の私のコード構築スタイルは、以下のような「AIとの反復学習」です。

Geminiに訊く ➔ 返答を元にChatGPTに訊く ➔ さらにGeminiにフィードバックする ➔ 交互に壁打ちしながらコードを書く

このプロンプトのリレーを行うことで、エラーの解決や最適な実装パターンの発見が劇的に早まります。ただし、重要なのは「AIの出力を丸呑みしないこと」です。自分なりに構造やロジックをしっかり咀嚼し、理解しながら進めることで、初めて自分の技術として血肉化されます。

5. おわりに：AIのある生活を、全力で楽しむ

私にとってモチベーションの源泉は？と聞かれれば、答えはシンプルです。「毎日がワクワクして仕方がないから」です。

AIの勉強と実践を始めてから、朝起きる瞬間に「今日はあのモデルを試してみよう」「次のブログやプレゼン資料にはこの知見を書こう！」というアイデアが次々と溢れてきて、毎日の生活が本当に楽しくなりました。年齢や過去のキャリアに関係なく、知的好奇心の赴くままに突き進めるのが、今のAI・データサイエンス分野の最大の魅力です。

みなさんもぜひ、AIとの共生生活を楽しみながら、一歩ずつ自分の世界を広げていってください！