オンライン開催前提だからこそ可能な省エネ勉強会運営に振ってみて、勉強会運営を再開した

自分はMachine Learing Casual Talksという勉強会の運営を @chezou さん、 @tetsuroito さん、 @komiya_atsushi さんの運営陣に合流する形で 2018/7 に再開しました。

もともと自分は根底として勉強会運営が好きで、つくばにいた頃から、tsukuba.rb や PRML勉強会などの勉強会運営をしていたというのもある。

詳しい経緯は過去に記事に書いていた。 見返すとなかなかにエモい文章ですね。

Machine Learning Casual Talks #5 を開催しました

その後子供が産まれる直前の 2020/05 に12 回目を開催して以降、育児で時間的・精神的余裕がなくなって開催が途絶えてしまっていた。

2021/06 に社内チャットで、イベント・コミュニティの運営者が集まる福利厚生度が高いチャンネルがあるのですが、そこで

「育児で運営が途絶えてしまったんですが、皆さんどう克服しましたか?」

という質問したら、

• @lestrrat さん
  • 燃え尽きてもいいじゃないか by @lestrrat
• @sinmetal さん
  • 志低く、無くならないようにしようぐらいの気持ちです。

と多種多様な考えを聞けて自分の中でも色々と考えが深まりました。

当時の Slack での僕の反応を拾ってみるとこんな感じ

志が低いというのはとても良いですね。存続させるの大事だなぁと痛感してます:relaxed: 僕も学生でつくばにいた頃東京の勉強会は参加できないけど、資料公開してくれるのありがてぇ、そしてこの分野(機械学習エンジニア) に興味あるけどそもそも鶏卵問題で経験がないと参入できないから知見を公開してくれるの助かるなぁという思い出があったなと今思い出しました w 今は実務でバリバリ触れているからこそ初心を忘れてしまったのかもしれないので、情報発信の大事さを今一度噛み締めました

で、 2022/02 の現在ふとリアル開催?の時に比べるとオンライン開催ってめちゃくちゃ省エネで開催できるなと気が付きました…!

開催の手間

やるべきことを簡単に洗い出してみます。

共通部分

• 開催前
  • 登壇者探す
  • connpass 作成
  • Twitter 告知
• 当日
  • Twitter 実況
  • 司会

リアル開催

• 数ヶ月前
  • 会場確保(自分の場合メルカリの会場を毎回スポンサーとしてお借りしていた)。なぜならメルカリが勉強会会場として高頻度で使われるのでハコを抑えるのが毎回激戦区だった。
  • スポンサーしてもらうために申請
• 当日(会社にて)
  • 開催ビルで準備。入場用の道具(入場用、案内用の看板設営、ポスター印刷して看板に挿入)
    • 開始時間 1 時間前から動き出す
  • 懇親会のデリバリー受け取り、配備
  • 会場の音響設備、接続確認
  • 100 個以上の椅子や机を勉強会スタイルに並び替える(これがマンパワーが必要で地味にきつい、これを運営のみんなでやっていた)
  • 登壇者全員の接続確認
  • 懇親会終了後撤収
    • ゴミなどがちゃんとゴミ箱に捨てられているかの確認と清掃
    • 机・椅子などもきれいに全部拭いて、元の形に戻す。基本的に準備したものをすべてもとに戻していく
      • 9 回目以降は、撤収ボランティア枠を設けて手伝ってもらっていた。確か 8 回目の時に @keisuke_umezawa さんや @nasuka さんが手伝いますよと自発的に行ってもらえてめちゃくちゃ感激した覚えがある(実際は 4-5 人に手伝ってもらいましたが全員は覚えてないです、すみません)。この場面は本当~に良い記憶として残っている。なんか運営していてよかったと思った一番の記憶かもしれない。その後毎回無償で手伝ってもらうのは申し訳ないので、抽選枠ではなく、ボランティア枠と撤収作業を手伝ってもらえると、確実に勉強会に参加できますよという仕組みを作った覚えがある。
    • 21:30 に撤収開始で、終わるのは 22:30 くらい。帰宅は日付が変わるか変わらないかという感じ

オンライン開催

• 前日
  • 配信が問題なくできているかのリハーサル
• 当日(自宅にて)
  • 開催 30m 前に登壇者にビデオチャットに参加していただき、接続確認
  • 懇親会終了後、そこはすでに自宅。例えば 23 時に終わったとしても、23 時には家にいるこれって凄い。

とオンライン開催のコストは比類できないほど低いことがわかりますね。

自分の場合、子供が生まれることで出勤するとその日は全く育児に参加できなくなるので可能な限り出社はしたくないという考えになりました。フルリモートが始まると育児参加関係なく、通勤も苦痛だったことに気が付きましたが…

その前提で考えるとオンライン開催って子供を寝かしつけてからでも勉強会開催できるじゃん、超省エネ開催ではと気が付き、じゃあ試験的に再開するか~と現在に至ります。

開催周期も「2 ヶ月ごとに一回は開催しなければ」などそんなことは全く特に気にせず、自分が聞きたいテーマがあったり、知り合いと喋っている時にこのテーマきになりませんかとネタになった時に開催するぐらいの「ゆるふわ」でいいのではと思っている。

これをエゴ駆動勉強会運営と名付けたい…。自分が聞きたいからやる、自分がやりたからやる。これぞ究極の継続方法

最近だと、MLOps 勉強会も存在していて、Machine Learning Casual Talks のみが機械学習の実応用を語る場ではなくなった感がありますが、同じトピックでも主催者によって色が別れるのが勉強会の特性だと思うので、Machine Learning Casual Talk も気にせず開催していくぜという気持ちです。 多様性バンザイ~

というわけで勉強会の運営を再開して、

Machine Learning Casual Talks #13 (Online)

を 2022/03/30(水) に開催予定というお話でした。

MLOps も 2018 年初頭と比べるとすごく成熟してきているのでは

なんだかんだ自分はこのデータ活用による価値創出が非常に好きなので、機械学習の実応用・価値創出を盛り上げていきたいですね~

@rindai87 さんが主催していた MLOps の先駆け、 MLOps Study も初回は 2017/12/19と隔世の感がありますねぇ… 2018 年初頭と比べて、現状だと MLOps に関する書籍でも、英語書籍だけではなく、日本語書籍も数多く翻訳されてきて、とても充実してきているので前進していると感動

英語書籍だとぱっと上げるだけでも

• Machine Learning Design Patterns: Solutions to Common Challenges in Data Preparation, Model Building, and Mlops
• Building Machine Learning Pipelines

があるし、これらは日本語に翻訳もされているの素晴らしくないですか?

• 機械学習デザインパターン
• 入門 機械学習パイプライン ―TensorFlow で学ぶワークフローの自動化

日本語書籍だと

• 仕事ではじめる機械学習 第 2 版
  • 第 2 版が出ている!! 2 版が出ているということはいかに売れているかがわかりますね(ニヤリ)。レビューに参加させていただきましたが、とても良い本でした。
• AI エンジニアのための機械学習システムデザインパターン
  • 澁井さんが自身の機械学習システムの経験則を書籍化したのは、自分は痺れました。

と良書揃いです。最近書籍読めていないので、良い本たくさん出ていると思いますが追いきれてないので自分が読めている本のみの紹介となります。すみません。