AI&機械学習の実務展開、基礎からの再挑戦
2026年も半分が経過しました。いつもどおり、半年間を振り返ります。
■■全体行動実績
朝活も仕組み化しつつ、この半年間も行動時間を積み重ねることができました。
| 項目 | 実績 |
|---|---|
| 計測期間 | 2026/01/01〜06/30 |
| 総行動時間 | 679.0 時間 |
| ランニング走行距離 | 402.4 km |
| 英語学習時間 | 236.8 時間 |
1. データ分析：統計知識の実務展開とCloud Codeで「3ヶ月から1週間」作業効率化
| 項目 | 投資時間（時間） | 備考 |
|---|---|---|
| 統計検定2級 | 78.0 | ※昨年分の108.8時間を加算すると、合計186.8時間（合格済） |
| ロジスティック回帰モデル開発 | 28.4 | |
| Webアプリ・CI/CD基盤構築 | 50.1 | |
| Cloud Codeによる業務効率化 | 74.2 | |
| 合計 | 230.8 | ※昨年分を含めた実質総投資時間は 339.6 時間 |
2025年末に掲げた「資格に拘らず、実務課題を解決するスキルを」という方針に沿っていきました。
① 統計検定2級の取得と機械学習モデルの構築
昨年からの勉強を継続、2月に統計検定2級を取得。 「事象の要因分析」や「予測モデルの評価」など、3級取得時に比べていろいろ評価できるようになりました。
実務課題であるサービスユーザーの「解約（チャーン）」を事前検知に活かすことができました。
行動ログデータを用いPythonでロジスティック回帰モデルを構築。約30の変数の内使えそうな10の説明変数を利用し、解約確率の高いユーザーを特定。
実数は伏せますが、結果的に、解約確率の高いユーザーが、実際に解約につながったことも証明できました。
ロジスティック回帰は統計検定2級の範囲外のため追加での勉強でしたが、資格知識がないと到底できなかった、めちゃくちゃ実務に活きた取り組みになりました。
② Webアプリ化と自動デプロイ（CI/CD）基盤の構築
今後複雑なレポートやダッシュボードを作ることになるかも。ということでCloud内での自動化の仕組みを知っておきたい。
プライベートで使ってる行動管理アプリ（AppSheetとスプレッドシート）の、PythonのWEBアプリ制作を計画。
GitHubへのプッシュをトリガーにCloud Runへ自動デプロイされる基盤を実装・自動化。
かなりつまづきましたが、何とか完成。ホントにいろいろ勉強になりました。
③ Claude Codeの活用による自動化
4月後半からは、噂の「Claude Code」の学習にシフト。
実務で必要になり使ってみました。最初はいろんな方に資料をセットしていただきました。使ってみたところ、当初の作業工数約3ヶ月を見込んでいた作業を、1週間で完結しました。
なんじゃこの便利ツールは・・！と感動し参考書を1冊購入。
60時間かけて読破し、自業務（企画・分析・コーディング・資料作成）専用のテンプレを作成。 業務ごとにテンプレをコピペ⇒AIに聞かれたことに回答していけば、業務スケジュールやMTG結果からの軌道修正、必要に応じて資料やコードができあがります。
いくつかの業務で試行し、いろいろ効率化できました。まだまだ改善余地が多いですが、ポテンシャル高すぎる。
Claude Code恐るべし。
2. 英語学習：成長実感なき停滞、再度基礎からやり直し
データ関連は成長実感があったものの、英語はイマイチでした。
- 英語学習の総投資時間： 計 236.8 時間（毎日平均90分）
- 202605のTOEIC結果： 530点（半年前より40点アップ）
2026年中にTOEIC650点を目指し、この半年間も淡々と勉強しましたが、5月のTOEICは厳しかった。
半年前と同じリスニングの音でつまずき、同じ問題数の長文問題の時間が足りないという成長の無さ。
「これだけ時間をかけて勉強しても、ほぼ成長しないのか」という絶望でした。
データ関係は楽しく勉強できてるんですが、本当に英語は集中力続かないし苦手。
苦しいですが、また軌道修正。長文対策へ進むのを再度ストップし、もう一度基礎の「文法と単語のやり直し」へ回帰します。
また、毎日20分のリスニング時間は維持しつつ、移動時間「ながら聞き」も取り入れて改善を計ります。
3. ランニング＆筋トレ：体重増加への即応と、季節に合わせた自己管理
- フィットネス関連の総投資時間： 計 69.0 時間
- ランニング（走行距離）：41.5 時間（402.4 km）
- 筋力トレ：27.5 時間
2026年は「年間750km（前年比25%減）目標」へと下げました。（昨年は年間1000km走破目標）
毎週12km走ってましたが、上半期の途中で体重が増えてることに気が付く。。
これはマズイぞと、①②を考えました。
① ランニング：走量の引き上げ
太ったので、昨年同様に年間目標を1000kmに上げます。これでも太るならもう仕方がない笑
これから暑くなり、昨年はランニング距離を均等割にしていたので夏場がしんどかった経験から、配分は考えます。
② 筋トレ：強度の引き上げによる代謝コントロール
並行して、筋トレの強度も意図的に引き上げました。これで体を絞ります。
4. 「もこきま」の成果：「2時間」の執筆効率化
- 振り返り・アウトプット関連の投資時間： 毎週約 60 分
2025年下半期から始めた、日々の行動を【目標】【行動】【気づき】【学び】で毎週の振り返り記録する手法「もこきま」。
勉強、ランニングなど各分野で、その時々に感じた感情の変化や行動内容をストックし続けて、ブログ制作にて活きました。
これまで1記事の制作に約4時間かかっていましたが、約3時間へと短縮。
執筆プロセスの変化と効果
| プロセス | 所要時間 | 具体的な取り組みとメリット |
|---|---|---|
| 初稿作成〜画像選定 | 1〜2時間 | 「もこきま」に書き溜めた記録をAIに投げるだけで、記事のベースがサクッと完成。⇒少し修正を加えて8割完成させる |
| 推敲・ブラッシュアップ | 残り時間 | 執筆内容を忘れかけた頃（1週間前など）に、何回か読み直して微修正を重ねる。 |
「もこきま」× AI が生んだ2つの真価
単に「早く書けるようになった」だけでなく、振り返りの深さも向上しました。
一週間単位の「リアルな感情」のサルベージ
後から書こうとすると絶対に忘れてしまう、その時々の「この経験が辛くてやり方を変えた」「ここは最高に楽しかった」という生々しい感情や気づきを思い出すことができます。
効率化と「振り返りの厚み」の両立
AIによる効率化で繰り返し読む時間が増え、自分の内面と向き合う時間も増しました。
効率的に、でも内省もしっかり。この流れが、現状イイ感じです。
■■ 2026年下半期への展望：基盤・基礎・基礎代謝
下半期は各領域の「基（ベース）」を作り込む期間とします。
| 領域 | 下半期のテーマ | コアアクション |
|---|---|---|
| 1. データ分析 | 【基盤】の構築 | Google Cloudでのデータ基盤づくりへのシフト |
| 2. 英語学習 | 【基礎】の徹底 | 急がば回れ。文法の基礎や短文のリスニングへの回帰 |
| 3. フィットネス | 【基礎代謝】の向上 | 猛暑期の筋トレ特化と、秋からのランニング再加速 |
1. データ分析：予測モデルの先へ。データ「基盤」の構築
上半期はロジスティック回帰モデルを構築し、データから実際に予測する花形な業務をしました。
しかし、下半期は基盤側に目を向けてデータ基盤の構築に比重を置きます。
次の一手： Google Cloudの各種サービスを組み合わせた、運用保守の仕組み化の実現。
スタンス： 目の前の分析業務も継続しつつ、「現場がよりデータを扱いやすくなる土台（基盤）」の構築。
2. 英語学習：「基礎固め」の徹底
TOEIC 650点クリアに向け、下半期は「急がば回れ」。
文法・単語： 長文対策を一度ストップし、中学・高校レベルの文法という土台の再構築に集中。
リスニング： 移動時間の「ながら聞き」を徹底して耳を慣らす。
スタンス： 後半戦でのブレイクスルーを信じ、焦らず淡々とインプットを積み重ねます。
3. フィットネス：「筋トレメイン」へのシフト
年間走行距離1000km目標に変更。ただし昨年の経験から時期に合わせて距離を変えます。
7月〜9月： 外ランのリスクを避け、室内での「筋トレメイン」にシフト。ウェイトの強度を上げて基礎代謝を引き上げ、とにかく体重を落とす！
10月以降： ランニング量を一気に増やしてラストスパートをかけます。
おわりに：色々やり方は変えたけど、結局は「基本の徹底」がすべて
半年ごとに振り返りしてきましたが、行き着く本質はどれも同じですね。「資格を取ることの是非」や「データ基盤の優位性」を語ることはあまり意味がない。それは表面的な優劣の話。
「日々の基礎・基本をどれだけ積み上げられるか」でパフォーマンスが変わるんだな、と改めて痛感しています。
予測モデルを作るっていう華やかなアウトプットの裏には、泥臭いデータ基盤の支えがあるように。
英語でブレイクスルーを掴む裏には、地道な文法直しがあるように。
下半期、この泥臭い土台作りの重要さを理解した上で、全力で取り組みます！！
