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社内向けAI開発の新人研修で工夫したポイント

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イノベーション推(tui)進部(bu)AIプロダクト開発グループの南です。

AI人(ren)材の発掘や育成は、どの企業においても大きな課題になっているのではないでしょうか。AIに対する適応(ying)力(li)を高めるためには、全社員がAIの基礎(chu)知(zhi)識(shi)を持っている必要があります。そこで、昨年度ラックは全社員を対象に、ディープラーニングの基礎(chu)知(zhi)識(shi)や事(shi)業に活用(yong)する知(zhi)識(shi)を得られるG検定の合格者を200人(ren)以(yi)上(shang)に増(zeng)やす、「G200」キャンペーンを実施しました。

さらに、AI開発(fa)技(ji)術(shu)者の養成を目(mu)的(de)として、基礎知識があることを前(qian)提としたAI開発(fa)研修を昨(zuo)年度より実(shi)(shi)施しています。金融犯罪に対する不正検知モデルの実(shi)(shi)証実(shi)(shi)験をはじめとしたAI関(guan)連の案件(jian)が増え、AIの技(ji)術(shu)を理解して開発(fa)できるような体制を全(quan)社的(de)に構築するために設(she)計した研修です。

そして、今年度も社(she)内の新(xin)人研修(xiu)の一コマとして、計3回・のべ57人にAI開発研修(xiu)を実施しました。

対象 人数 期間
A部門 28人 9月4日~6日
B部門 16人 9月13日~15日
C部門 13人 9月20日~22日

この記事(shi)では今年度の研修の様子(zi)とともに、昨年度からの改善点(dian)や実施して学んだことをご紹介します。

JupyterHubを用いた環境構築

研修の運営という観点で最も大きく変わったことは、JupyterHubの導入(ru)です。

JupyterHubとは

Jupyter NotebookおよびJupyterLabとは、Webブラウザで動作するプログラムの対話的な実行環(huan)境(jing)です。Pythonなどのプログラムを入力すると、実行した結果を確認(ren)しながらデータ分析(xi)を進められます。

Webブラウザで利用(yong)できる点が、初心(xin)者でも使(shi)いやすいと言われています。そして、特に機械学習に関(guan)するライブラリの実行(xing)環境として、デファクトスタンダードになっています。

JupyterHubのログイン画面
JupyterHubのログイン画面
JupyterHubの管理者用画面
JupyterHubの管理者用画面
JupyterHubのユーザ画面
JupyterHubのユーザ画面:ユーザからの見た目はJupyterLabと相違がなく扱うことができる。

Jupyter NotebookおよびJupyterLabは、個(ge)人で使うにはよいのですが、複(fu)数の受講(jiang)者(zhe)が同時に利用することを考えた場合、何らかの方法で環境の分(fen)離を行う必要(yao)があります。この環境の分(fen)離をフロントサイドで行ってくれるのがJupyterHubです。このJupyterHubを、社内のみからアクセスできるマシン(Ubuntu Server 22.04.3 LTS)に導入しました。

JupyterHubの主要な機能は、「ユーザ単位のJupyter環境構築」と「ユーザ認(ren)証」です。

ユーザ単位のJupyter環境構築機能

ユーザ単位のJupyter環境を構築してくれます。今(jin)回のユースケースでは、Linuxのユーザログインのhomeディレクトリを1区画(hua)とした、最(zui)もシンプルな方法で実装しました。

なお、より分離を意(yi)識したいケースにおいても、DockerのコンテナやKubernetesのポッドなどの1区画(hua)を1ユーザに対して割(ge)り当てることで、その要件に耐えられるようになっています。

ユーザ認証機能

PAMAuthenticatorという、一(yi)般(ban)的なLinuxに実装されている共通認(ren)証(zheng)機(ji)構を使ったログインをそのまま利用しました。こちらも、LDAPやOAuth(GoogleやGitHubなど)に対応するなど、さまざまな認(ren)証(zheng)機(ji)構を用いることができるようになっています。

JupyterHubの導入効果

昨年(nian)度はJupyterLabの環(huan)境を、社(she)内で貸与しているWindows端末に対して、ハンズオンの一(yi)部の時間を用いて構築してもらいました。それにより、研修の実施に影響(xiang)する以下の課題(ti)がありました。

  • ラックでは、受講者によっては導入可能なアプリケーション等の制約があるケースもあり、その対応に手間がかかる。
  • 導入時において、パッケージマネージャによるインストールがスムーズにいかないことがたびたびあり、発生すると大きく時間が取られる。

しかし、JupyterHubを導入(ru)することで、初期(qi)導入(ru)とユーザ登録を研(yan)修開始日までに行えばよい状況となったため、研(yan)修の実施に大きな影響を及ぼさなくなったのは非常に大きなメリットでした。

JupyterHubを導入するときの注意点

メリットは確(que)かにありますが、当然ながら注意する点もあります。今回の研修で特に強く実感したところは、人数(shu)分のCPUをしっかり確(que)保する必(bi)要があるという点です。

ログインが集中したり、少し長(chang)めの計(ji)算を同時に複数(shu)の人間が行ったりしただけでCPUの待ちが生(sheng)じてしまい、場合によってはサービスごと落ちてしまいます。そのため、仮想マシンであればCPU数(shu)、物理マシンであればコア数(shu)の割(ge)り当てを適切な量だけ確保する必要が生(sheng)じます。

来年度(du)もJupyterHubによる研修環境を提(ti)供する場合は、そのあたりも含めたプランニングを適切に行いたいと思(si)っています。

環境面の変化

世間のとりまく環境についても、昨年度と大きく変(bian)化し、それが研(yan)修に対する変(bian)化ももたらしました。

具体的には以下の2点(dian)になります。

  • 対面とリモートによるハイブリッド開催へと移行
  • ChatGPTをはじめとした生成AIが非常に一般層にも受け入れられている

対面とリモートによるハイブリッド開催へと移行

昨年度はまだコロナ禍の影響が残る状況(kuang)下(xia)だったので、完(wan)全リモートによる開(kai)催(cui)でしたが、今年度は対面(mian)で開(kai)催(cui)しました。

ChatGPTをはじめとした生成AIが非常に一般層にも受け入れられている

学(xue)校のカリキュラムにAI関連の科(ke)目が組み込まれていたり、研究の手法(fa)として定着(zhe)していたりする側面は、今年度(du)も非常に強く感じました。

ラックには「LACGAI」という、ChatGPTのようなAzure OpenAI Service上に構築した対(dui)話型AIアシスタントを使える環境があります。今(jin)回(hui)の受講生は、ChatGPTを含めたこのような環境にある程度(du)触(chu)れており、どのような挙動をするかを、おおまかではあるものの理解していました。

質問内容 2022年度 2023年度
AIに関する基礎研究をしていた 3人 2人
AIに関する基礎理論は知っている 8人 11人
AI開発で用いるアルゴリズムを使って分析したことはある 23人 25人
AIそのものをまったく知らない 23人 20人
入社時のAIに対する既習度合いについてのアンケート結果

また、ChatGPTに関連するアンケートをとったので、結果(guo)を以下にまとめました。AIは一部(bu)の学(xue)(xue)生のみが触(chu)れるものではなく、一般(ban)層の学(xue)(xue)生も利活用者として使い始めていると見て取ることができ、昨年度とは状況が大(da)きく異なっていると強く感じます。

質問内容 人数
ChatGPTをこれから活用してみたい。 29人
ChatGPTには興味があるものの、活用方法が今ひとつ見えないので、なんらかの情報が得られる機会が欲しい。 21人
LACGAIへのコントリビュートを含めた社内活動に興味がある/参加してみたいと思っている。 11人
ChatGPTを活用したプロジェクトに興味があるので、機会があれば関わってみたい/関われるかの相談を上長にしたい。 5人
ChatGPT(LACGAI含む)に関するアンケート結果
LACGAIの画面イメージ
LACGAIの画面イメージ:ChatGPTに類似したインターフェースを備える。

変化がもたらしたもの

私の感覚ではありますが、上(shang)記の環(huan)境(jing)の変化(hua)は大きなプラスの変化(hua)をもたらしたと思います。昨年までは抽象(xiang)的な説明になりがちであった講(jiang)義内容においても、生成AIを交(jiao)えた例を用いることで、理解が早まるような感覚が得られました。

また、リモートではその反(fan)応も感じることができなかったのですが、対面だとダイレクトに反(fan)応を感じられたのは非(fei)常に大きなメリットでした。そして対面だと、講(jiang)(jiang)師(shi)には質問しにくいけれど、近くにいる同期には質問しやすい点を知れたのは、講(jiang)(jiang)師(shi)として非(fei)常に得(de)るものがありました。

さいごに

今(jin)回の研(yan)(yan)修から得られた知見を確実に次の研(yan)(yan)修に盛り込むために、さっそくコンテンツの追加・変(bian)更を行いました。さらに、世間的にはpandas 2系やLightGBM 4系が取り扱われるようになってきているのでその対(dui)応も行い、最新(xin)の状(zhuang)況への追随も併(bing)せて進めていきたいと思います。

ラックでは今(jin)後も、AI人材の発掘や育成をふまえた研(yan)修を継続していきます。その一環として、従来の研(yan)修に改良を加えて、ラックの強みである異常検知に関連するコンテンツの提供も併せて取り組むことで、さらなる効率(lv)的な育成プランの構築に取り組んでまいります。

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