AIで業務効率化を推進し
人々の新しい夢への挑戦を
後押しする。

現在はAIを用いたソリューション開発の仕事に携わっていますが、入社直後は研修で技術を学んだ後に、インフラ関係の仕事を担当していました。もちろんやりがいを感じていましたが、自分としては新人研修で感じた「ものを作り上げる楽しさ」を味わえる仕事がしたいという気持ちが強くなり、上長には、いつかアプリケーション開発に進みたいと伝えつつ、先輩の開発を手伝っていました。
そんなタイミングで、社内でAIに関する研究開発チームを立ち上げようという動きがあり、そのチームの一員としてアサインしてもらいました。ChatGPTなどが話題になるよりもずっと前の話です。それ以来、AI関連の基礎的な研究から、実際のソリューション提供（アプリ開発など）まで、幅広く携わってきました。現在は、大手飲食業のお客様に向けた「画像AIの開発と継続的な性能改善」、同お客様に対する様々な「AIツール開発」、そして、他の協業企業との「既存AIモデルの分析および改善策構築」という3つのプロジェクトに、プロジェクトリーダーとして携わっています。一つ目に挙げた画像AIに関しては、お客様と密に連携しながらプロジェクトをより良い方向に導く、マネジメント的な仕事の割合が大きくなっています。

AIは可能性に満ちていて、とてもおもしろい領域です。一方で難しさもあって、特に大変なのはお客様から「100％の精度を求められる」ことです。様々な制約のある中で、理想に近づけることはそう簡単ではありません。例えば、私が経験した画像AIの開発プロジェクトでは、AIをカメラ周辺のエッジ（ネットワークの末端）、つまり非力な環境で動かしたいという要望がある中で、限りなく100％に近い精度と速さを求められるケースが多いです。
そんな厳しい状況の中で私が最も気をつけているのは、プロジェクトのゴールを「技術の<できる/できない>だけで判断しない」ということです。現在担当している画像分析でお話しすると、AIモデル単体での画像分析精度では97％程度にとどまるところを、様々なアップチューンによって現在99.8%ほどにまで引き上げることができています。しかし、与えられた条件・環境下で100%の精度を確立することは難しい。それならばAI分析にかける対象品を絞り、それ以外は人間の目を活用するなど「新しい業務フローの設計」を含めた提案をしようといった具合に、技術の上限で開発の行方を判断せず、業務効率向上というお客様の本来のご要望に立ち返り、それを叶える方法に目を向けるようにしています。
私たちがやりたいことは、開発したAIが現場で稼働し、お客様自身そして、お客様の先にいる顧客やユーザー、生活者の役に立つことです。AI開発を通じてお客様が抱える目の前の課題を解決し、その現場で働く方々が次の新しい夢に挑戦するための一歩を後押しする。それが私の描く理想です。