日経 xTECH内に人工知能（AI）専門チャネル「ビジネスAI」を2019年10月に立ち上げたのを機に、知識共有サイト「Qiita」上でAI／機械学習の記事を同年12月に募集したところ、49本もの記事が集まった。投稿いただいた皆さん、ありがとうございました。
今回、ビジネスAIの編集担当として私が設定した「お題」は以下の3つ。各テーマについて日経 xTECHがQiitaアドベントカレンダーのスポンサーとなり、2019年12月1日～25日まで1日1本ずつ記事を募集した。
- AI道場「Kaggle」への道
- 機械学習をどう学んだか
- 機械学習ツールを掘り下げる
この結果、機械学習を独習するお薦めの書籍やサービス、Kaggleなどの機械学習コンペに入門する方法など、AIや機械学習に興味があるエンジニアにとって大いに参考になる記事が集まった。投稿者の属性についても「ゴリゴリの文系」や「おじさんSE」「中学2年生」など様々だ。
そこで以下、49本の記事を私の独断で分類して紹介する。皆さんの属性やスキル、ニーズに合った記事を発見していただければ幸いだ。
文系も学べる機械学習、初学者は何に苦しんだのか
まず最初に紹介するのが、数学スキルを「戦闘力0.1ぐらい」と自己分析する文系の筆者によるAI独学の軌跡。Qiitaの「いいね！」500以上、はてなブックマーク数1000以上を取るなど、大きな反響と共感を呼んだ。独学で一番重要なのは「どこが分からないか、なぜ分からないかを『理解』する」ことだとか。
このほか、数学が苦手な方による機械学習独習の記事3つを投稿いただいた。
逆に「数学に強い人」向けの最短速習の道しるべについても投稿があった。
システムエンジニア（SE）から機械学習エンジニアやデータサイエンティストへの転向を目指したい方には、こちらの記事がお薦めだ。
06：脳みそが固くなったおじさんSEが機械学習を勉強してみた
習うより慣れろ！ではないが、AI機能を実装した本番システムの開発を通じ、機械学習を身に付ける道もある。習得した機械学習を実務でどう生かすか、貴重な体験談を投稿してくれた方もいた。
08：非IT企業に転職した機械学習素人がAIプロジェクトにアサインされてからの奮闘記
10：非IT企業でAI開発プロジェクトを始めたら。～機械学習をどう学んだか編～
12：失敗から学ぶ機械学習応用～Another Story～
このほか、機械学習エンジニアやデータサイエンティストになるまでの道のりや、学んだ教材などについて紹介した記事も多く投稿された。
16：良質で多量なOSS・情報に囲まれて爆速で機械学習を学ぶ
20：金欠学生がはじめる機械学習の学習(5つ方法と5つのステップ)
21：機械学習入門以前。～機械学習以外なのに機械学習で必要な技術～
