人工知能スタートアップで広がったエンジニアとしてのキャリア

ABEJAを知ったきっかけ

ABEJAを初めて知ったのは、大学院1年生の時に参加した就活イベントです。 そこで代表の岡田とCTOの緒方と出会いました。 当時2013年、創業1年未満、社員も5人ほどしかいない時期でした。 その時から既に岡田と緒方は「2012年に起きたディープラーニングの大幅な精度向上によって、人工知能革命が起こり、これから確実に社会は変わる。そのためにディープラーニングをコアテクノロジーとしたビジネスを創造して、自分達がイノベーションで世界を変える。」と熱く語っていたのが印象的でした。 今、本格的な人工知能ブームが到来していることを考えれば、当時の岡田は既に人工知能によって変わる未来を明確に見通していました。 岡田の話を聞き、「世の中の変化よりも早く、未来に先回りした最先端技術に携わりつつ、日本からGoogleやFacebookのようなグローバルカンパニーを目指す会社の創業期に携わってみたい」という想いから、インターンシップを志望しました。

インターンを経て入社を決めた理由

私がインターンに参加した時は、ABEJAにエンジニアは３人ほどしかいませんでした。 そのためインターンの業務として、実際にプロダクトの一部を開発する機会を頂きました。 ディープラーニングを活用した映像解析基盤を支えるインフラの開発を担当しました。 入った当初はアプリケーションを少し書ける程度でしたので、インターン期間中にあまり大きな改善を加える事はできませんでしたが、インフラ構築や開発フローの改善をやるうちにインフラの開発が面白くなっていきました。 未経験領域かつ、世の中にない新しいモノを開発することはとても大変でしたが、このインターンを経て、自身のエンジニアとしての幅が大きく広がる転機になりました。 上流から下流までシステムの全体像を掴み、問題を見つけて解決する力も、このインターンを経て大きく成長できた部分かなと思います。 同時期にメガベンチャーのインターンにも参加しましたが、 スタートアップとメガベンチャーの両方を見た結果、ABEJAで働きたいと思い、そのまま大学院を休学し、ABEJAの社員としてジョインしました。 インターンを通じて、今までにない自分のスキルが向上する成長速度と、「研究を研究のままで終わらせるのではなく、ビジネスに結びつけて社会に還元する」というABEJAの想いに強く共感できたのが入社の決め手です。

入社～現在まで

ABEJAが開発しているアプリケーションの一つに映像解析プラットフォームがあります。 入社当時、このシステムは会社の成長に合わせて大幅な拡張が予定されていましたが、それに対応できる基盤ができていませんでした。私はシステムの大規模化に備えて基盤の整備、開発・運用の効率化を進めてきました。 現在は、映像解析プラットフォームが運用フェーズに入ったため、その運用と合わせて、リアル世界のデータを集積するIoTプラットフォームの基盤の構築やデータ連携のためのインターフェイス設計・SDK開発もやっています。 IoTプラットフォームとは自社で取得したリアル世界での人の行動や属性データと、クライアントが持つ売上や在庫、勤怠データなど複数のデータを組み合わせてディープラーニングで解析を行い、データを分かりやすくビジュアライゼーションするシステムです。 数十テラバイト規模の大量なデータを扱い、高度なデータ解析ができるシステムを実現するアーキテクチャを、素晴らしいチームメンバーとディスカッションしながら作ることができるので、毎日とても楽しいです。

ABEJAについて

「イノベーションで世界を変える」と社長だけでなく、エンジニアも口を揃えて言う会社です。 明るく好奇心旺盛な人が多いのも特徴だと思います。 20代が多く、各自が努力を惜しまずスキルを向上させて切磋琢磨している点も個人的には嬉しいですね。 またエンジニア陣は外国人メンバーも多いため、彼らとのコミニュケーションを通じて文化や宗教などを学べます。一緒に仕事をしながら教養が深まったり、視野が広がるのは面白いですね。 ビジネスサイドとも距離が近く、日々プロダクトをより良く改善するために、顧客のニーズやあるべきユーザストーリを互いに議論して開発の方針を決めています。 ABEJAは良いものをつくるためなら手段、テクノロジーを選ばないので、常に新しいチャレンジをしています。実際に入社してから新たな言語やツールを習得したメンバーも多いですね。 自分自身もそうでしたが、他の会社がやっていないこと取り組める環境なので、エンジニアとして幅も広がると思います。

これからやりたいこと

ユーザが今まで見えていなかった事実を、データを通じて誰でも簡単に見れて使いやすいものをつくりたいと考えています。 今後は更に大量のデータが解析基盤に入ってくるようになるので、大量のデータ、高度な解析に耐えることができるデータプラットフォームを構築する予定です。 今までやってきた自動化・効率化の知識を活用して、常にアーキテクチャのアップグレードを行い、基盤として対応できるようにしていきたいと思っています。

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