はじめに
2022年6月25日 オープンセミナー2022@広島「Re: エンジニアのための統計・データ分析入門」の開催に多大なご協力をたまわり、誠にありがとうございました。
当日は会場参加者 53名(関係者を含む)、オンライン参加者 約100人でした。(オンライン枠の事前申込者に加えて、一般で申し込みをされて当日 YouTube 参加に切り替えた方もいらっしゃいました。また当日は SNS でも YouTube URL を告知しました。これらを踏まえて YouTube の記録から上記のようにオンライン参加者数を推測しています)
参加者・関係者から新型コロナウイルス感染の報告はありませんでした。
本イベントが無事に終了したことを宣言させていただき、実行委員長だった立場で振り返ります。
ミルクボーイ的説明
開催数日前に OSH Slack にこんな投稿をしました:
「うちのオカンが好きなIT勉強会の名前を忘れた言うててね」
「特徴おしえて」
「広島で2番目に大きな規模の勉強会らしいわ」
「それオープンセミナー広島。その特徴はオープンセミナー広島に間違いない」
「でもオカンが言うには、毎年2月に開催されるらしいわ」
「ほなオープンセミナー広島ちゃうなあ」
「他の特徴おしえて」
「広島の技術者コミュニティがボランティアで運営してるらしいわ」
「その特徴はオープンセミナー広島」
「でもオカンが言うにはオンラインで配信したことがないらしい」
「ほなオープンセミナー広島ちゃうなあ」
「他の特徴おしえて」
「実行委員長がこだわりのテーマで一日のシングルトラックを企画するらしいわ」
「その特徴はオープンセミナー広島」
「でもオカンが言うには、懇親会LTが盛り上がるらしい」
「ほなオープンセミナー広島ちゃうなあ」
「んでオトンが言うにはな」「オトン?」「フラワーフェスティバルちゃうか」
経緯
アーカイブ
司会や配信は実行委員の皆さんが本当に頑張ってくださって、協賛企業のご支援もあって、こうして録画を残すことができました。
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まず着地点を決めた話
まず、あまり余裕のないタイミングでお願いをして、登壇を快くお引き受けいただいた斎藤友樹さんに感謝しています。ご自身の note に下記を書いてくださっています。
飲み物の準備ができず申し訳ありませんでした。
気づいた人はアンケートで指摘しておられますが、このイベントは、本当はもっと「統計とデータ分析の入門者向けの講義」みたいな企画案でした。
ですが、どんな人にどんなトークをお願いしても、1日でそういう内容をゼロから学んでいただくのは無理だ、となり、計画は行き詰りました。そういう勉強は例えば後述する「ひろしま Quest」でできる。。
エンジニア向けのイベントとして幅広く役立つ知見、全体を見通せる内容、一日の学びの最後にたどり着くべき「着地点」を探しました。そんなときに出会ったのがこの本でした:
手に取って最初の感想は「単著でこの本が書けるのはすごい」でした。
ページをめくって、なるほどデータ分析基盤は「統計」「データ分析」「機械学習」などの分野の「全体を見通せる」テーマだと気づかされました。
この本が「データを活用する」という目的にフォーカスしていて、「人の問題」につながっていくのも、いろいろな立場の聞き手に届くお話になると期待できました。
ベンダーのクラウドサービスやプロダクトではなく、オープンソースソフトウェアを起点に、幅広く手法やツールの名前が紹介されているのも、「用語を追うだけで右往左往」した自分の経験から、ありがたい技術書だなと感じました。
データ分析、あとで触れる「データサイエンスをやってみましょう」の話と同じくらい、「データを整える」「データを扱うチームを整える」が大事だ、ということには、とても勇気づけられます。
斎藤さんには広島に来ていただいたのですが、念のために、数日前にリハーサルを録画していただき、事前に共有をお願いしました。結果的に、会場でライブでお話をしていただけてよかったです。
ご家族のご事情だったことは上記を読んでわかりましたが、今回、本当に直前にいらっしゃって、終了後すぐにお帰りになったので、会場でしかご一緒していません。またどこかでお会いできることを楽しみにしております。
行動を促す話
以前から「ひろしま Quest」は知っていたのですが、データ分析コンペの勉強会があって、eラーニングが無償で提供されていて、という具体的な話は、参加者として申し込みをしてみるまで分かりませんでした。
どうやら大学の先生方が学生さんに参加を勧めたりしていて、若い世代の人には知られてきているようでした。もったいないので「広島の Python コミュニティ」がもっと活用したらいいのではないか、という素朴なアイディアで、今回のイベントの「もう一つの目玉」に決めました。
さらに「データ分析コンペを活用した人たち」を私のまわりで見つけて、合わせて登壇をお願いしました。私自身が「ピンとこなかった」経験があるので、そういう人は多いのだろう、と想像したからです。
けっきょく OSH 2022 参加者から「広島県がやっていたことを初めて知った」とか「自分も登録してやってみたい」といったリアクションを多数いただき、6月29日のコラボ企画ではオンラインと会場を合わせて40人くらいの人が集まり「ひろしま Quest がんばります」と言ってくださいました。
1か月後、報告会に参加してくださった人はそれほど多くはなく、「ここまでやりました」とアピールしてくださる人も多くはなかったので、それはまた次の仕掛けが必要なのだな、と私たちと広島県の担当者さんで振り返って感じました。
私が大学にいたときには、研究生活そのものが機械学習コンペのようだったし、コンペが音声認識や画像認識などの進歩に寄与した、という歴史も頭の中にはあります。こうやって他の人にお勧めしながら、私も腕が鈍らないように、日々の鍛錬を続けます。
盛り上がってるように見せる話
着地点やねらいを絞ったので、あとは私が選んだ登壇者とスポンサードセッションを合わせて1日分のボリュームに整えればいいのですが、ギリギリまで見通せないところがあったりして、「偶然」うまく収まった、というのが結果です。
いや、スライドの進捗を見せてくださいね、と声をかけて、いろいろ内容をチューニングしていただいたか。。登壇者の皆様に感謝です。。
本当に会場でリアル開催できるのか、これもずっと見通せなかったので、広島で、私がいつもお世話になっている人、以前お話をお聞きしたことがある人、「すごい広島 with Python」に参加してくださっている人、など、私は「楽をして」登壇者とお願いする話題を決めました。
会計の立場からは懇親会もしなかったし、旅費もあまり使わなかったね、ということになりますが。。
裏の狙いとしては、広島からオンラインで配信するのだから、広島に縁のあるエンジニアの皆様を全国にご紹介したかった、です。
有名な方々のすごいお話を、広島にいながら聞くチャンスもいまやたくさんありますからね。。
後日「なんか広島の Python コミュニティが頑張っていて、それがオープンセミナー広島でも可視化されてた」みたいなことを言ってくれた人がいましたが、「コツコツ続ける」に尽きますね。。
斎藤友樹さんを着地点に決めたので、「一日でこの分野のことが全部学べる入門」にはならないけど、予備知識がない人が最初から順番に話を聞いて、ちょっとずつ技術や問題設定になじんでいって、「データ文化」を論じる前提が身についた状態で最後のお話を聞いていただく、という計画でした。そうでないと「データ分析基盤入門」は、データ分析の分野の入門者には早すぎる。。
録画からは外してますが、私はクロージングで「放送作家の種明かしタイム」「伏線の回収」という言い方で振り返りました。「うまくいって私自身が本当に喜んでいます」と本心から皆様に感謝しました。
これから
こういう技術や知見が、この先どのくらい通用するのか、流行るのか、重要だと言われ続けるのか、よくわからないのですが、エンジニアが日々学び続ける、あるいはリスキリングをしていく、ホットな対象の一つだったと思います。
例えば、NVDA日本語チームについての前回のブログで、私はユーザー数の統計の分析について書きましたが、実は「分析ができるなら予測モデルが作れるはずだ」というのは、こんな話にも、例外なくあてはまる。そういう視点は、私も今回のようなことをやっていて気づきました。
NVDA日本語版のユーザー数の予測になんの意味があるのかはわからないし、説明変数をちゃんとデータとして残せているかは怪しいですね。。
でも「予測できる」ということは、「日本のNVDAユーザー」という漠然としたものを「手中に収めた」ような不思議な感覚があります。
もっと別の例で、私がよく紹介する「うちの犬が吠えた回数」のデータだと、これはある視点で「愛犬のシミュレーター」あるいは「デジタルツイン」を作ったと言えるのでは。。
そんなこんなで、楽しんだり役に立ったりしそうな何かを、頑張って続けていきたいと思っています。
一方で、オープンセミナー広島の次回も気になりますよね。来年できるのか、2年後になるのか、コロナ対策はいつまで続くのか。。
これから次の実行委員長と実行委員の皆さんが準備を進めていくのを「無理はするな」「過去にとらわれるな」と思いながら支えていくつもりです。