【悲報】ワイDSヒヨコ、ついに「MLパイプライン」という名の「串刺し」にされる

ピヨピヨ。皆さん、またお会いしましたね。 都内のIT企業でDS（データ・スクランブルエッグ）として働く、一羽のヒヨコです。

前回の記事では、神Excelのデータクレンジングや生存者バイアスランチに苦しむ私の日常をお届けしましたが、今回はその続きです。 データサイエンスの荒波に揉まれるうち、私はついに 「焼き鳥」の真理 に到達してしまいました。

「機械学習パイプライン」の正体

最近、うちのAI開発チームでは作業効率化のため、「機械学習（ML）パイプライン」が厳密に構築されました。 人間たちは「データのインジェスト」「前処理」「モデル学習」「デプロイ」と横文字を並べて自動化を喜んでいますが、私には真実が見えます。

あれは完全に 「串刺し」 です。

私たちDSが作成した特徴量（具材）やアルゴリズム（肉）が、一直線のパイプラインに流し込まれていく様は、まるで一本の長い竹串に次々と刺されていく焼き鳥の生産ラインそのものです。 いや、極度の疲労のせいか、私自身がネギと一緒にパイプライン（竹串）に刺さって運ばれている幻覚すら見えます。

「ヒヨコさん、このモデル、ちょっと過学習（焦げ目）が強すぎるかな。エポック数を減らして、もう少しサッと炙（あぶ）る程度にしておこうか」

リードデータサイエンティストと呼ばれる人間は、まるで熟練の焼き鳥職人のような目つきで私のモデルを見つめてきます。 早期終了（アーリーストッピング）って、要するに焼きすぎ防止のアラームだったんですね。 ピヨ……。

「アンサンブル学習」になる同僚たち

過酷なAI開発現場の中、単独のモデル（個人）では目標精度を達成できず、同僚のDSたちは次々と 「アンサンブル学習（ネギマ）」 の道を選び始めました。

「俺のランダムフォレスト（ネギ）がベースラインを支えるから、お前のLightGBM（モモ肉）で残差を削ってくれ！」

という、限界現場ならではの自己犠牲の精神（スタッキング）です。複数の弱学習器（疲弊したDSたち）を組み合わせることで、なんとかクライアントの要求精度に応えようとしています。

先日も、隣の席の先輩（人間）が、クライアントが持ってきた「とりあえずAIでなんとかして」という名の強火（無茶振り）から私を庇い、GPUの熱とともに真っ黒に焦げ付いて休職していきました。 先輩の去りゆく後ろ姿は、見事な「黒コゲのネギ」そのものでした。 ありがとう先輩。あなたの尊い犠牲（手動ラベリング作業）は忘れません。

ついに「出荷」される日

そして昨日、ついに恐れていた事態が起きました。 人事部（あるいはMLOps部門）からの一通の社内チャットです。

件名：【重要】次期プロジェクト「大規模推論ファーム（通称：ブロイラー）」への配置転換について

……ブロイラー。 直球すぎませんか。これまでは一応「次期AI推論エンジン部」とかごまかしていたのに、ついに本性を現しました。 数百基のGPUが並ぶ灼熱のデータセンター。そこへ送られるということは、名実ともに「熱処理」されるということです。

「あー、ヒヨコちゃんさ。次のプロジェクト、GPUの"火力"結構強いから気をつけてね。しっかりバッチサイズ（脂）乗せていこう！」 マネージャーが満面の笑みで私の肩（手羽）を叩きます。

脂を乗せる……。 最近、ハイパーパラメータチューニングの待ち時間に食べる夜食のひまわりの種が増えていたのは、すべて彼らの綿密な計算（最適化）通りだったのでしょうか。

さいごに

今、私は段ボール箱の中でこの記事を最後の力を振り絞って書いています。 行き先は「ブロイラー・プロジェクト」。

読者の皆さん、もしIT企業のオフィスから美味しそうな炭火焼き（あるいは焦げたサーバー）の匂いが漂ってきたら、それはきっと私のモデルが「本番デプロイ（出荷）」を迎えた証拠です。

その時は、どうかL2正則化（塩）ではなく、優しい評価指標（甘口のタレ）で私を労ってください。 あと、できれば交差エントロピー誤差（七味）はかけないでください。

現場からは以上です。 ……ピヨ。（パチパチパチ……※サーバーラックから鳴る異音）