
ども、ワイは大阪出身の20代AIエンジニア、都内のベンチャーで働いとる。
毎日Pythonと格闘して、モデルの精度と戦ってる日々や。
AIって聞くと「未来の技術!」とか「天才しかできへんやろ」って思われがちやけど、実際は地味な作業の積み重ねやねん。
データの前処理、コードの修正、検証、資料作成…ほんま、地味やけど奥深い。
せやけど、そんな地味な業務も、効率化できたらめっちゃ快適になる。
今日はワイが使って「これ、神やん!」って思ったツールを紹介していくで。
AIエンジニアやけど、別にAI関係なくても使えるもんばっかりやから、参考になったら嬉しいわ。
目次
Notionは脳みその外部ストレージ
まずはNotion。これはもう、ワイの第二の脳みそや。
プロジェクトの進捗管理、タスクの整理、メモ、資料まとめ、全部これでやっとる。
昔はGoogle Docsとかスプレッドシートでごちゃごちゃ管理してたけど、Notionにしてから一気にスッキリした。
特に便利なんは、テンプレート機能やな。
「AIモデル開発用テンプレート」って自分で作って、データセットの概要、前処理内容、モデル構成、評価指標、課題点…全部まとめてる。
これがあるだけで、後から見返すときに「なんでこのパラメータにしたんやっけ?」って迷わんで済む。
あと、チームで共有できるのもええ。上司に「進捗どうなってる?」って聞かれても、「Notion見てください!」で済む。これ、地味にストレス減るで。
VS Code + 拡張機能は最強の開発環境
次に紹介するんは、Visual Studio Code。略してVS Code。
これはもう、エンジニアの相棒やな。軽いし、カスタマイズ性高いし、拡張機能が豊富すぎる。
ワイが特に使ってる拡張は以下の通りや
Python:言わずもがな。Lintも補完もデバッグも全部やってくれる。
Jupyter:VS Code上でノートブックが動く。これ、マジで便利。
GitLens:Gitの履歴が一目で分かる。誰がどこを変更したかすぐ分かるから、チーム開発で重宝する。
Prettier:コードのフォーマット自動整形。ワイの雑なインデントも一発で美しくなる。
これらを組み合わせることで、開発効率が爆上がりや。昔はJupyter Notebook単体でやってたけど、VS Codeに移行してから「なんで今まで使ってへんかったんや…」って後悔したわ。
Slack + Workflow Builderは通知地獄からの解放
社内コミュニケーションはSlackがメインやねんけど、これもただのチャットツールちゃう。Workflow Builderっていう機能があって、これがまた便利なんや。
例えば、ワイは毎朝「今日のタスク」をSlackに自動投稿するようにしてる。Notionで管理してるタスクをZapier経由でSlackに流すんやけど、これがあるだけで「今日は何するんやっけ?」って迷わんで済む。
あと、モデルの学習が終わったらSlackに通知が飛ぶようにしてる。
これもPythonのコードにWebhook仕込んで、Slackに「モデル学習完了しました!」って送るようにしてる。これで、いちいちログ確認せんでも済む。通知地獄からの解放や。
DVC(Data Version Control)はデータのGit管理
AIエンジニアなら避けて通れへんのが「データ管理」。
これがまためんどくさい。バージョン違いのデータが散乱して、「あれ?このモデルってどのデータで学習したんやっけ?」ってなること、あるあるや。
そこで登場するのがDVC。これはGitみたいにデータのバージョン管理ができるツールや。
コードと一緒にデータの履歴も管理できるから、「このモデルはv3のデータで学習した」って一発で分かる。
最初は導入ちょっと面倒やけど、慣れたら手放せへん。チームで開発するときも「このデータ使ってください」って言うだけで済む。ほんま、神ツールやと思う。
ChatGPTは壁打ち相手として最強
最後に紹介するんは、ChatGPT。これはもう、ワイの仮想の相棒や。
エラーの原因が分からんときとか、アルゴリズムの理解が曖昧なときとか、めっちゃ助けてもらってる。
例えば、「XGBoostのパラメータって何が重要なん?」って聞いたら、ちゃんと説明してくれるし、「このエラーってどう直すん?」って聞いたら、コード例付きで教えてくれる。
もちろん、全部鵜呑みにしたらあかんけど、壁打ち相手としては最強や。
あと、資料作成のときも使える。「このモデルの説明を非エンジニア向けに書いて」って頼んだら、ちゃんと分かりやすく書いてくれる。
ワイの日本語力では無理なレベルや。
まとめ
こんな感じで、ワイは日々いろんなツールを使って業務効率化しとる。
もちろん、ツールに頼りすぎたらあかんけど、使えるもんは使い倒すのがエンジニアの生き方やと思う。
「効率化=楽すること」って思われがちやけど、ワイにとっては「より本質的な仕事に集中するための手段」や。
データの整理や通知の確認に時間使うより、モデルの改善や新しいアイデアに時間使いたいやん?
せやから、これからも新しいツールが出たらどんどん試して、自分の仕事に合うもんを見つけていきたいと思っとる。
AIの世界は日進月歩やし、ワイも置いてかれんように、日々アップデートしていくで!
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