2025年にAIエンジニアとして初めて成果出した出来事についての振り返り

はじまり

はじまりは「無理やと思った」案件やった。

ワイが所属してる会社は、IT系の中小企業で、最近AI関連の案件も増えてきてる。

でも、ワイはまだ入社して半年。

Pythonは触れるけど、深層学習とかモデルのチューニングとか、正直よう分からんことだらけや。

そんなワイに、ある日上司が言うてきたんや。

「○○社から、商品レビューの感情分析の依頼が来てる。簡単なモデルでええから、ワイくん、ちょっとやってみるか？」

……え？ワイが？感情分析？それって、テキストから「ポジティブ」「ネガティブ」って判断するやつやろ？正直、心の中では「無理や…」って思った。

でも、口では「やらせてください！」って言うてもうてた。根性だけはあるからな。

試行錯誤の毎日

案件が始まってからの1週間は、ほんまに地獄やった。まず、データがめっちゃ汚い。

レビューの文章がバラバラで、絵文字やら顔文字やら、関西弁まで混じってる。

前処理だけで丸2日かかったわ。

次に、モデル選び。最初はscikit-learnのNaive Bayesでやってみたけど、精度がボロボロ。

「これ、ほんまに使えるんか？」って自分でも疑ったくらいや。

でも、諦めへんのがワイのええとこや。

夜遅くまで残って、BERTの事前学習モデルを使う方法を調べて、Colabで試してみた。

GPU使えるって、ほんまにありがたいな。少しずつ精度が上がってきて、「これはいけるかも…」って希望が見えてきたんや。

上司との壁と自分の挑戦

モデルがある程度できたところで、上司に報告したんやけど、「ちょっと精度が足りんな。実用には厳しいかもな」って言われてもうた。正直、めっちゃ悔しかった。

でも、ワイはそこで諦めへんかった。

上司に「もう少し時間ください。改善できると思います」って言うて、週末も家でずっとコード書いてた。

ハイパーパラメータの調整、データのクリーニング、Stopwordsの見直し、TF-IDFの再設計…やれること全部やった。

そして、精度が80%超えたとき、ワイはガッツポーズしたで。「これなら、実用レベルや！」って自信持って言えた。

成果発表の日

社内のミーティングで、ワイが作ったモデルの説明をして、実際にレビューを入力して判定するデモも見せた。

「このレビューは『ネガティブ』ですね。理由は『返品したい』という表現が含まれているからです」

「このレビューは『ポジティブ』です。『最高』『また買いたい』というキーワードが強く影響してます」

みんなが「おぉ〜」って言うてくれて、上司も「よう頑張ったな。これ、クライアントに提案できるレベルや」って言うてくれた。

ワイ、泣きそうやった。ほんまに、努力が報われた瞬間やった。

今回の経験で学んだこと

「できるかどうか」より「やるかどうか」が大事

試行錯誤はしんどいけど、必ず成長につながる

上司とのコミュニケーションも技術の一部

成果は数字だけやなくて、使いやすさや説明力も含まれる

そして何より、「ワイにもできた」っていう自信がついたことが、一番の収穫やと思う。

今後の目標

今回の成果は、まだまだ小さい一歩かもしれへん。でも、ワイにとっては「AIエンジニアとしての第一歩」や。

これからもっと難しい案件も来るやろうけど、ワイは逃げへん。根性で乗り越えて、いつか「AIで社会を変える」って言えるようなエンジニアになりたいんや。

ほな、今日はこのへんで。明日からまた新しい挑戦が始まるけど、ワイは前向きに、全力で頑張るで！