概要
AIによる自動化が進む中で、技術的な卓越性と「データ感覚」を磨き続けることの重要性を、17世紀のオランダ絵画と検索エンジン構築の実践を通じて考察する。
詳細内容
Vicki Boykis氏による2026年のApplied Machine Learning Conferenceでの基調講演の記録です。LLMによるコード生成が普及し、開発の高速化が叫ばれる現代において、あえて「機械学習を正しく、丁寧に構築すること」の価値を説いています。17世紀オランダの静物画家レイチェル・ライシュが、生涯を通じて花の描き方を洗練させ、模倣できない卓越性に達した過程を、現代のMLエンジニアリングになぞらえています。
具体例として、アムステルダム国立美術館（Rijksmuseum）の公開データを使用したセマンティック検索エンジン『Rijksearch』の構築プロセスを詳説しています。Go言語、Redis Vector Sets（HNSWアルゴリズム）、Geminiのマルチモーダル埋め込みAPIを採用し、既存のスキルと新しい技術を組み合わせる「イノベーショントークン」の概念を紹介。AIはフロントエンドの実装やコードの解説には有用ですが、システム設計の意思決定や、データの不整合を見抜く「データ感覚（Data Sense）」は、長年の実践による習熟が必要な「職人技」であると結論付けています。AIによる認知的な負荷軽減の罠に警鐘を鳴らし、真のマスタリー（習熟）には時間がかかることを再認識させる内容です。