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自らの知性の全てを懸けて、テクノロジーを社会に実装する

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sponsored by PKSHA Technology

「未来のソフトウエアを形にする」というミッションを掲げる株式会社PKSHA Technology(パークシャテクノロジー、以下PKSHA)。それぞれ異なる強みを持ったプロフェッショナルたちが集い、最先端のAIソリューションやプロダクトを提供している。

今回話を聞いたのは、アルゴリズムエンジニアである富田晃弘氏と、ソフトウエアエンジニアの林良祐氏。彼らの目線は、クライアント1社にとどまらず、業界全体、社会全体の変革までも見据えている。「社会を変えるほどのインパクトを出せる仕事がしたい」と考える方には、ぜひご一読いただきたい。

〈Profile〉
写真左/富田晃弘(とみた・あきひろ)
株式会社PKSHA Technology
AI Solution 事業本部
Algorithm Engineering EM
東京大学法学部卒・ミシガン大学MBA修了。Kaggle Competitions Grandmaster。新卒で入行した日本銀行ではエコノミストとして日本経済・金融政策関連の分析に従事。その後PKSHAに参画し、予測・因果推論のアルゴリズムを中心に幅広く社会実装を手掛ける。

 
同右/林良祐(はやし・りょうすけ)
株式会社PKSHA Communication
CS事業本部
Speech Insight事業部
Software Engineering グループ
大学院博士課程(東京大学大学院理学系研究科化学専攻)では超短パルスレーザーと金属の相互作用について研究する。2022年4月にPKSHA Technologyにソフトウエアエンジニアとして新卒入社し、現在はGoでのバックエンド開発や、Flutterアプリ開発、Next.jsでのフロントエンド開発に従事している。

※内容や肩書は2024年6月の記事公開当時のものです。
 

自分の仕事で社会を変える。そんな実感を持てる環境

――最初にお二人のキャリアとPKSHAへの入社動機を聞きたいのですが、まずは富田さんからお願いします。

富田:PKSHAには3年前に転職してきたのですが、新卒で就職したのは日本銀行です。エコノミストという職種で、金融市場の分析をして日本の金融政策を決めるための土台となるようなレポートを作成していました。

途中でミシガン大学のMBAに留学して、もちろんファイナンスも深く学んだのですが、いくつか取っていたデータサイエンスの授業が非常に面白くて、帰国から2年後にPKSHAに転職したという経緯です。

――データサイエンスの何が面白いと感じたのでしょうか。

富田:最大のポイントは、意思決定する上で定性と定量の両面からアプローチするところでしょうか。データサイエンスは、定量的な数値の分析だけでなく発想力や独創性もかなり必要とされます。自分の知性の全てが試されている感じがして、その点に強い興味を持ちました。

数字は結局、過去の事実の羅列に過ぎません。それを人がどう解釈するかによって、将来の予測は変わります。それに、最終的に人を動かすのは理屈ではなく感情ですよね。そういったところも含めて、与えられたデータを分析するだけでは意外とゴールにたどり着けない。それがこの仕事の難しいところであり、やりがいでもあります。

転職活動時にはもちろんPKSHAだけでなくいくつかの企業を検討して、戦略コンサルティングファームのデータサイエンス部門からもオファーをいただきました。なぜPKSHAを選んだかというと、そもそも日銀を離れることを決めたのも同じ理由ですが、手触り感を持って仕事に取り組みたかったからです。

当時の仕事も社会的に重要な役割を担っていたとは思いますが、自分自身はその一部分しか担えない。これはコンサルタントも同じだと思っていて、最終的な社会実装は彼らの責任の範囲外ですよね。一方でPKSHAは「未来のソフトウエア」を創造し、実装するところまでをミッションに掲げています。社会に影響を与えている実感が欲しくて、PKSHAへの入社を決めました。

――なるほど。続いて林さんの入社動機もお聞かせください。

:私は大学院で化学を専攻し、博士課程を修了した後、新卒でPKSHAに入社しています。就職先に化学系の企業ではなくPKSHAを選んだ理由は、富田さんにかなり近いですね。専攻を生かして就職先を決めようと思うと、メーカーでの研究職がメインになります。そうすると、どうしても自分の仕事が社会に実装されるまでには少し時間がかかります。場合によっては、数年、数十年かかることもあるでしょう。

一方でソフトウエアは開発すればすぐクライアントの手元に届けることができます。実は学生時代から趣味でアプリを作って公開したり、いろいろな企業でインターンをしていたので、その時のスピード感に取りつかれてしまったところもありますね。

――博士課程まで進んだ経験を手放すのは怖くなかったのでしょうか。

:確かに今は化学の知識を使うことはほとんどありません。ただ、大学院でやっていたのは、まだ解明されていない現象や課題を探して、それを解決する方法を考えて実験し、解析と考察を進めて論文にまとめる、というプロセスの繰り返しです。このプロセス自体はPKSHAの仕事とかなり似ているので、化学を体系的に学びつつ自分でも実践してきた経験は非常に役立っていると思います。

クライアントの課題発見からそれを解決するソフトウエアの開発まで、責任を持って推進する

――ご自身の担当業務について、可能な範囲で教えてください。

:現在メインで担当しているのは、「PKSHA Speech Insight」というプロダクトです。コールセンター向けのプロダクトで、電話をかける側のカスタマーと受ける側のオペレーターをつなぎ、双方の体験を向上させることができます。私自身はリードエンジニアとして設計や開発をしつつ、運用やQAなどの他チームとのコミュニケーションやプロジェクトマネジメント、最近は一部採用にも関わっています。

――「体験の向上」というキーワードは近年よく聞きますが、具体的にはどんな変革を?

:このプロダクトを使うことで、業務効率化と品質向上を同時に実現できます。「PKSHA Speech Insight」では、独自の音声認識AIで会話の内容を高精度かつリアルタイムにテキスト化しています。この会話内容のテキストを使って、オペレーターが情報を検索したり、別の担当者に問い合わせを引き継いだりすることができるわけです。

コールセンター業務をこのサービスを中心にして行うことで、オペレーターの負担を減らしつつ、カスタマーからの問い合わせに対して迅速に対応できるようになります。多くのコールセンターでは電話終了後にどういう対応をしたか記録することになっているのですが、これも独自の生成AIを活用して対話の内容を自動で要約できるので、通話終了後の後処理時間を大幅に短縮することができます。

また、電話応対中や応対後のオペレーターサポートだけでなく、会話を感情分析アルゴリズムなどで分析し、応対品質を定量化することで、オペレーターの適正な評価や、スキル向上につなげることも可能です。多くのコールセンターで、マネージャーはオペレーターの評価に多くの工数を割いていますが、「PKSHA Speech Insight」はマネージャーの業務もサポートしています。

――それは確かにすごいですね。続いて富田さんの仕事内容についてもお聞かせください。

富田:基本的にはクライアントに並走しながら、彼らの課題を解くためのAIソリューションを作っています。例えば、あるアパレルメーカーさんの案件では、当初「在庫管理をAIで改善できないか」という相談をいただきました。

しかし、クライアントの持つデータを全ていただいて分析したところ、在庫管理に関しては既にある程度最適化されており、改善余地はあまりありませんでした。一方でプライシングの領域には大きな課題が残っている。そこで「在庫管理ではなくプライシングにAIを導入して変えていきましょう」とご提案し、プロジェクトを進めることになりました。

一般的にはエンジニアという立場だと、どういうAIやソフトウエアを作るかが固まってからプロジェクトに入ることが多いと思います。しかしPKSHAでは、クライアントのビジネスを理解して提案するところも担当できるので、非常にやりがいが大きいですね。

:確かに、自分が主体となって課題発見からそれを解決するソフトウエアの開発までできるのはPKSHAならではの醍醐味(だいごみ)だと思います。もちろん1人で全てを担当するわけではありませんが、プロジェクトメンバー全員が全ての工程を自分事だと捉えているし、だからこそ最終的なプロダクトのクオリティーも高いのではないでしょうか。

アルゴリズムエンジニアとソフトウエアエンジニア、そしてBizサイド。一応職業としては分かれていますが、分業という感覚はあまりありません。提案前も受注後も、お互いに議論しながら1つのチームでプロダクトを作り上げていくイメージです。Bizサイドと開発サイドの関係性は非常にいいですね。

富田:私もそこが対立しているところは入社してから1回も見たことがありません。エンジニア同士で「ここで妥協していいのか」みたいな熱い議論はありますが、立場の違いでもめることはないと思います。Bizサイドが考えてエンジニアが作るという感覚もなくて、どっちも考えてどっちも作るという文化です。

アウトプットのクオリティーにはとことんこだわる。そのための手法は臨機応変に変える

――貴社は、クライアントはいるものの、受託開発型のビジネスではないとお聞きしました。

富田:弊社ではR&Dを通じて磨き上げた技術モジュールを、クライアントの課題や要望を踏まえてカスタマイズして提供しています。自社の知財をベースとした開発となるため、コードをそのまま納品することは難しく、代わりに開発したアルゴリズムをクラウド上に置いてクライアントにご利用いただく形です。その対価としてライセンスフィーをいただく形態を基本としていて、ここは一般的な受託開発と異なる点かと思います。

このように自社のR&D成果を基に開発することで、クライアントにとって有益なソフトウエアをゼロから開発するよりも短期間で社会実装できていると言えるでしょう。また、クライアントに継続的に価値を感じて使い続けてもらうことが重要ですから、そうした意識で本当に価値あるものが何かを見極めながら、ソフトウエアを提案・実装できていると感じています。

さらに、業界全体の課題を解決することを見据えてモジュールを磨き込んで、多くのクライアントにSaaSのように利用いただいているケースもあります。例えばクレジットカードの不正検知に関しては、既に業界内で広くPKSHAのアルゴリズムが使われている状況です。業界課題や社会課題にアプローチできるモジュールを社会実装して、大きなインパクトを生み出せるところも醍醐味だと思います。

――素晴らしい仕組みだと思います。働く場所としての魅力もお聞きしたいのですが、個人の成長をサポートする制度やカルチャーを教えてください。

富田:能力を伸ばす機会はいくつも用意されています。私が最近特にいいなと思うのは、毎週2回実施しているアルゴリズム・AIに関する勉強会です。アルゴリズムエンジニアが順番に回しており、毎回異なる分野の論文や新しい手法を学ぶことができます。

加えてAWSなどのツールも自己研さん用にアカウントを使えますし、社内の計算リソースも空きがあれば使用可能です。私も個人的にKaggleに参加しているので、コンペに出るときは使わせてもらっています。その分コンペを通じて培ったノウハウは勉強会を通じて他の社員にも伝えており、会社もこれをメリットとして受け取ってくれています。

カルチャーでいうと、純粋に学ぶことが好きな人が多いですね。新人や若手に限らず、マネージャー以上の人間でも常に勉強している印象です。どこまでいっても学び続ける、分からないことは分からないと素直に言って教えを乞う。そうしたカルチャーも、自己成長を後押ししてくれると思います。

:エンジニア全体でも勉強会を隔週で開催しており、私の所属しているチームでは毎週チームでの勉強会も行っています。また、毎年ラスベガスで開催される AWS re:Invent や、シアトルで開催されるMicrosoft Buildに現地参加するメンバーもいます。私自身も昨年と一昨年にre:Inventに参加しました。

世界中のエンジニアと交流して新しい技術の話を聞いたり、トレンドの技術についていろいろとディスカッションしたり。そういった形で最新の情報をキャッチアップすることができます。

――とはいえ誰でも成長できるわけではないと思いますが、PKSHAに合うのはどんな人材でしょうか。

富田:欠かせない要素としては、論理的に物事を考える訓練を積んでいることですね。裏を返すと、コンピューターサイエンスを専攻している必要はありません。もちろん最初のうちは既に知識を持っている人の方が有利だとは思いますが、論理的に考えて必要な知識を都度増やし続けられる人であれば大丈夫です。

また、それと同じぐらい大切なのが、自律的に働きたいという意志。最も先進的で変化の早い業界の一つで事業を展開しているので、活躍の機会はたくさんあるのですが、それをつかむには自らの思いや積極性が必要です。自分で考えて、自分で一歩目を踏み出したい人にぜひ来ていただきたいと思っています。

:ほとんど同意見ですが、付け加えるとしたら一人で殻に閉じこもるのではなく、周囲の人と一緒に作り上げていきたいという人の方が気持ち良く働けるのではないでしょうか。チームを超えて議論する機会の多い会社ですし、エンジニアもクライアントと対話しながら進めるスタイルでもあります。

自分の世界に入り込んで、自分が思う最強のものを作りたいという人には、あまり合わないかもしれません。

富田:エンジニア集団というとこだわりの強い人たちだと思われがちですが、話してみてこっちの方がいいならこうしよう、と柔軟に考えを変えられる人が多いですよね。

:そう思います。アウトプットのクオリティーにはどこまでもこだわりますが、HOWは変に固執せず臨機応変に変えられる。そんなスタンスの人と一緒に働ければうれしいですね。今日の話に興味を持ってくださった方は、ぜひPKSHAへの入社を検討してみてください。


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