結局理解が全て

今行っているタスクで感じることがあったので

機械学習寄りのタスクをこなす中で感じたのは、結局データをどのくらい知っているかが全てを司るということ

データの扱い周りをタスクとして頂いていますが、なぜこの形になっているのか？

理由は？　どんな試行錯誤があった？

この辺りは結局データそのものへの理解とチームのこれまでの試行錯誤を知る必要がある

今のタスクで、案外簡単に終わりそうな感じがした

結果この肌感は間違えていなかったのだが、方法論については初手とは異なることになりそうですが。

今回の大きな学び

今回の特に大きな学びは３つ

• 自分の肌感は一旦信じてみる

• 分からないことはClaudに聞いてみる

• なぜこうなっているのかチームメンバーに聞く

特に3つ目！

要求された機能を追加するのにそんなに手間がかかりそうにないのに何故ここまで放っておかれた？

答えは、単にこれまで優先度が高くなかっただけ

「あれ、そこまで大変そうじゃないのに何故これまで未修正？」

「何か自分が見落としている重大なものがある？」

と調べすぎて時間を無駄にした気がします

最後に

結局必要十分調べて相談が近道