私はＡ企業様で需要予測と業務自動化システム開発を行っています。
私が普段どのような意識や考え方で、日々の業務や技術について学んでいるかを紹介したいと思います。
まず全てにおいて、私の原動力は「何かものを作りたい」が根幹にあります。
今はこの「もの」というのがプログラミングで開発したシステム等に該当するわけです。
趣味でもプログラミングで色々と作っていますが、例えばホームページを自作してみたいとか、AIを作ってみたいとか、その場の思い付きや流行など面白そうだなと思ったら取り合えず手を出してやってみてみることが多いです。
■方法
何か思いついてもそれをどうやって進めていけばいいのか分からないので、いつも最初はネットで検索をしてみます。
例えばホームページを作りたい場合は「python ホームページ自作」みたいな感じでそれっぽいキーワードを含めて検索をしています。
後は検索結果から自分の目的としている内容に近そうな記事を読んで、実際に実装をしてみます。
よく日本語の情報が無いことが多々あるんですが、その場合は海外の記事をGoogle翻訳を使って読んでいます。
この方法で何度も問題を解決したこともあります。
そのほか個人のブログなど、場合によっては大量のサイトにアクセスして調べています。
それでも中々的確な情報が見つからなかったり、ドキュメントが分かりにくい場合があります。（GCPの公式ドキュメントは微妙に分かりずらい印象がありました）
頼れる情報が公式ドキュメントしか無いような場合は、そこに記載されていることをまずは試しています。
それで動作した場合やエラー発生してもいいのですが、とりあえず動かしてみて何故それが動くのかを調べながらやっていることが多いです。
エンジニアとしてはあまりよろしくないことかもしれないことですが、自分は割と直感でやっている部分があるので、まずは手を動かしてコーディングを行い、その後に論理的に考えることが多いです。
過去の経験上、結局手を動かさないと自分の力にはならないと感じているので、とりあえずやってみるというのは大切かもしれません。
■今後
SNSなどでAI関連やIT関連の記事を見ると、タイムラインにそれ関連のおすすめなどが最近は表示されるのですが、そこでMidjourney（テキストから画像を生成するAI）やチャットGPT（AIチャットボット）など最先端AIなどの技術の情報を収集しています。
これらの技術やサービスを見ると、自分の頭脳では到底敵わないなと思ってしまうのですが、それでも機械学習の分野の学習は続けていこうと思っています。
革新的な新しいAIの作成は無理かもしれませんが、こういったすでにある技術がパッケージ化されたりすることもあり、そういったものは誰でも扱えるのでそれを利用するためにはやはりずっと情報の収集と学習は継続していく必要があります。ですから、機械学習の分野をこれからも突き詰めつつ、それだけでは今後通用しない可能性もあるので、一般的な技術も扱えるジェネラリストになりたいと思っています。