リスキリング体験記①|専門実践教育訓練給付金×Aidemyでデータ分析を学ぶ

AI・生成AI

退職時のリスキリングの一環で、専門実践教育訓練給付金を利用しました。この制度については厚生省のサイトを参照してください。⇒ 教育訓練給付金|厚生労働省

退職後は再度仕事につくまで、雇用保険をもらうことになりますが、定年退職ではすぐにもらうことができません。待期期間とか給付制限という期間があるのですが、給付付き教育を受講すると給付制限期間が緩和されます。また、雇用保険の受給期間中に早く再就職につくと、早期就職手当というものがもらえます。

長い間大変な思いをしてようやく定年で退職という環境では、ゆっくり休んでからと考える人が多いと思うのですが、私はちょっとだけ休んで、セカンドキャリアは早めに開始し、その代わりあまり無理はせずに、好きなことをやっていこうと考えました。しかし、もらえるお金はしっかりもらうことも前提にしたので、

  • 退職
  • なるはやで雇用保険を受給
  • できれば早めにセカンドキャリア開始

という計画を立てました。それを実現するうえでも給付付き教育の受講を決め、かつ期間は短めでもせっかくなのでセカンドキャリアでしっかりと役立つものという条件で探しました。

その結果、Aidemyのデータ分析講座を選択しました。

この講座を受けた理由と結果

  • ① DS検定の勉強
    ⇒ 結果的にこの目的にはこの講座はいまいち違ったけど
  • ② Pythonの基本を覚えたい&AIのプログラムを一通り体験したい
    ⇒ 完全に目的と一致した
  • ③ DXスキルの客観的なエビデンス
    ⇒ 経済産業省認定「第4次産業革命スキル習得講座」修了
    Pythonを用いた機械学習モデル構築スキル(ITスキル標準レベル4相当)を得た
  • ④ 給付付き教育を受講すると、雇用保険の給付制限期間を無くす
    ⇒ 狙い通りでしたが、離職票の入手が思ったより時間がかかったので、退職後すぐとはいかなかったが、最短で雇用保険給付の資格を得た

中身が3か月、6か月、9か月の3つのコースありましたが、なるはやでセカンドキャリアのスタートを切るためにも短期決戦である3か月コースを選びました。いざ始めてみると思ったよりPythonによるコーディングの実践が多く、始めた直後はちょっとヤバいかと思いましたが、生成AIの助けもあって何とかなりました。

またこの教育を受ける前にG検定を取得しており、そこで学んだディープラーニングの知識は相当役に立ち、教育の内容の理解を助けてくれました。

受講中の生成AI活用

生成AIについては、わからないところを聞くわけですが、とにかく理解できるまで、しつこく繰り返し聞きなおし、掘り下げました。この手の話は専門用語が多いので、「初心者向け」とか「子供でも分かるように」とか条件を付け、イメージがつきにくいところは、好きなアニメに例えさせるなどで腹に落ちるまで繰り返し生成AIに問いました。

またソースコードの作成では、とにかくエラーがたくさん出るので、コピペで聞きますが、2〜3回やると生成AIがエラーに対してどのように答えれば良いのか私の期待値を覚えてくれるので、プロンプトをいちいち入れず、単にエラーをコピペするだけで効率的に進めることができました。またソースコードは全行解説をしてもらって、不明点をほとんど無くして進めました。

結果、短期だったので「覚える」というのは難しかったですが、「理解する」ことはできて進めることができました。

Kaggle課題とデータ分析の面白さ

このコースでは基本的な知識を並んだ後に、Kaggleで有名な課題である「タイタニックの生存率をAIで予測する課題」が出てくるのですが、これが非常に面白い。

基本はテキストで指定された内容で進めれば、ある程度、課題の理解から手法の選択方法や解決の仕方を経験できます。私は主に生成AIを使いましたが、カウンセリングを受けることで先生への相談やアドバイスもでき、教育環境としては非常に整っていると思いました。

データ分析の結果からは、男性よりも女性の方が、また家族連れの生存率が高いなどと出てくるのですが、その理由を考えると、「家族連れのお父さんは家族のために自分を犠牲にして家族を救ったんだろうな…」などと考察することで感動をするなど、データ分析の興味深さ・面白さの一角を体験することもできました。

最終課題と次回予告

この教育の最後は、自分の身近な課題に関してデータ分析をしてみるという実践をして、それを成果物として提出します。報告はソースコードだけではなく、課題の設定から解決方法をブログ形式でレポートするものだったので、次回はこれを紹介したいと思います。


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