【People】エスタイルメンバーのホンネ〜LLMメンバー座談会〜

こんにちは！エスタイル採用広報です。

エスタイルでは、生成AIやLLMなど最新技術を取り入れた様々なプロジェクトが日々進んでいます。今回はそんなプロジェクトに携わるメンバーに、エスタイルへの入社のきっかけや現在の業務について、今後挑戦したいことなどをお伺いしました。

新しい挑戦をしたく、エスタイルに入社

ーーエスタイルに入社するまでのキャリアを教えてください。

若：実は私、2023年に新卒入社なんです。エスタイルに入社前は、大学院で統計学を学んでいました。所属していた研究室の先輩たちがデータサイエンティストとして活躍しているのを見て、学んだことを仕事に活かせるのは良いなと。就職活動をする中で、エスタイルが一番学んだことを活かせるのではないかと思い、選考を受けました。

ニーチェ：私は2018年に大学を卒業し、10人ほどの規模のシステム開発会社に入社しました。ここで6年間、システム開発のスケジュール管理やタスク管理、品質管理を担当していて、サブプロジェクトマネージャーとして活動していました。専門学校のシステムや研修用システムなど、様々なクライアントのプロジェクトを担当できたのはスキルも得られて楽しかったですね。

転職を考え始めたきっかけは、仕事でデータを取り扱った開発を行ったことですね。実は大学時代に統計学と心理学を学んでいて、元々面白い領域だなと思っていたんです。データを扱う案件を担当する中で、自分のアウトプットに対していろんな人が喜んでくれるのを見て、データ関連の仕事にさらに魅力を感じるようになりました。そこから転職活動を始めました。

ーーエスタイルを知ったきっかけや入社理由を教えてください。

若：エスタイルを知ったきっかけは採用媒体からスカウトをいただいたことですが、エスタイルを調べるうちに様々なデータに触れられたり、最先端の技術を取り扱っていたりすることに魅力を感じました。

一番の入社の決め手は、会社が大きな裁量を与えてくれそうだったからですね。メンバーインタビューなどで、メンバーが新しいことに挑戦したり、自由なスタイルやペースで働いていることが自分に合っていると感じました。また、プロフェッショナルなメンバーに質問ができる環境で、データサイエンスの技術を向上させていけそうと思い入社を決めました。

ニーチェ：私の入社の決め手は、社員のバックグラウンドが多様だったことが大きいですね。

前職では30代の社員が多かったのですが、エスタイルには20代の社員が多く同世代と一緒に仕事ができる点も魅力的でした。同世代が頑張っている姿を見るとやっぱり刺激になりますよね。いろんなバックグラウンドやスキルを持つメンバーと一緒に働くことで、スキルアップやキャリアアップにつながるのではないかと思い入社を決めました。

ーー現在の業務内容について教えてください。

若：現在大規模言語モデルを利用し、社内文書を基に回答を生成するシステム開発に携わっています。社内の情報って散らばりがちで、探すのが大変ですよね。そこで、AIを活用することで情報を探す手間を省き、検索が困難な内容も簡単に言語で検索できるようにシステムを開発することになりました。

このプロジェクトでは、大学院での学びを仕事に活かせるので充実していますね。基本的に専門的な論文から、説明しやすいキーワードをピックアップし、顧客に分かりやすく説明していくのですが「どうやったら伝わるんだろう？」と考えながら調べる作業はとても楽しいです。

ニーチェ：私は伊藤忠商事様の、生成AI活用プロジェクトでPMOを担当しています。社内で生成AIを活用して、プロンプトと言われるChatGPTへの指示のまとめ集をシステムに組み込む作業に関わっています。このプロジェクトは、「できるかどうかもわからない」という未知の領域からスタートし、意思決定の段階から関与し、仮説検証を行いながら実現に向けて動いています。

伊藤忠商事様は社員数が約4200人在籍する大企業です。全社員が使えるようなシステムを考えることは、刺激的で学びになりますね。使いやすく、実際に利用されるシステムを作ることができることは魅力的です。さらに、このプロジェクトに携わる人数が非常に多く、前職では味わえなかったような規模感での仕事ができていることも面白いです。

プロフェッショナルなメンバーから知見が得られる環境

ーーエスタイルの開発組織の良いところや魅力に感じることを教えてください。

若：コミュニケーションが活発で、すぐに意見やアドバイスがもらえることですね。ある程度自分で調べたり、解決策を探した後でも、自分の力では解決できない問題が出てきた時に相談できる環境がエスタイルにはあります。社内には知識豊富なメンバーが多く、具体的には自然言語処理のチームやデータ加工に詳しい人など、専門分野ごとに適切な人に相談できるのが有難いですね…！

ニーチェ：若と同意見で、様々な領域に詳しいプロフェッショナルなメンバーが集まっているので、自分の抱える問題の解決が非常にスムーズに進みます。

基本的にオープンな社風なので、気軽に質問ができてディスカッションベースで解決策を考えられる環境はとても学びになります。

ーーエスタイルに入社し、LLMや生成AIをどのようにキャッチアップしたかを教えてください。

若：生成AIの領域が盛り上がりを見せたのは、ChatGPTが登場したことが大きなきっかけで、そもそも興味関心を持っていたのでキャッチアップは早かったかもしれません。ChatGPTがどのように動いているのかに興味を持ち、その背後にあるLLMの動作原理を理解するために、歴史などを遡りながら深く理解するために調べていきました。

エスタイルには、R&D部門という論文調査をメインにデータの活用を行う部署があります。この専門性の高い環境で、特に困ったことやさらに深めたい内容がある場合には、メンバーと議論できるのは嬉しいですね。知見共有だけでなく、実際のシステムに落とし込む際のヒントや過去の事例も共有してもらえるので、より精度の高いシステム開発につながっています。

ニーチェ：私は入社してからすぐにプロジェクトに参画したので、キャッチアップせざるを得ない状況でした。プロジェクトでは専門用語が飛び交っていたため、理解するまで徹底的に調べる必要がありましたね…！私がチームに加わったのは、ちょうどLLMの案件を獲得した直後だったのでエンジニアが実装している内容について聞いたり、自分で調べたりしながら、必要な知識を迅速に身につける必要がありました。現在はLLMや生成AIに関する研修システムが整って来ているので、新しく入社するメンバーは私のような状況にはならないと思いますが…（笑）。

エスタイルの研修システムは、カリキュラムがNotionにまとめられており、必修課題として実際に開発やChatGPTの操作を行う課題などがあります。また、ケース課題も用意されており、基礎から学ぶのに非常に適しています。未経験メンバーでもスムーズに概要を理解し、キャッチアップに繋げられてますね。

ーーエスタイルに入社し、LLMや生成AIについて経験できたことがあれば具体的なエピソードを教えてください。

若：企業向けに勉強会形式の説明会を行ったことは印象的ですね。説明会ではLLMをどう理解すれば良いのか？具体的な活用方法についての質問を多くいただき、参加者の理解を深めることができました。

説明会の準備にあたり、LLMに関する基礎的な論文を多く読みました。得られた知識をもとに、どのようにデータを利用して業務に落とし込むかを理解し、実際の業務に適用しています。この過程で、理論から実践へのステップを踏みながら、具体的な業務へと知識を活用していく方法が学べたのはよかったですね。

ニーチェ：私は現在のプロジェクトでクラウドを使用して作業を進めており、クラウド内で可能な作業やセキュリティを考慮した構成について深く理解する必要があります。前職では経験できなかった領域について学ぶことは、自身のスキルアップに繋がったと感じています。

この経験は、LLMや生成AIのプロジェクトに取り組む上で必要な知識を獲得するのにも役立ちましたね

ーー今後挑戦したいこと、学んでいきたいことを教えてください。

若：生成AIやLLMについては理解するべき基本原理が多く、常に知識のアップデートが必要です。さらにビジネスに取り入れるためには、基礎知識を実際の実装に活かしていく必要があります。今後は、生成AIやLLMでどのように問題を解決に導いていくかを考え、適したシステムを開発していくことが目標です。その目標に向け、実装に関する知識をさらに深めていきたいですね。

また、人と話をすることや説明をすることが好きなので、プロジェクトにおけるコミュニケーションや教育的な役割も積極的に担っていきたいです。育成やマネジメントなど幅広く挑戦していきたいですね。

ニーチェ：私はPMとして、最適解を導き出す存在であり続けたいと思います。大企業との取引では、企業の既存の仕組み的に生成AIの開発スピードに必ずしもマッチしないことがあります。今後は組織の改善にも寄与できるような提案を行っていきたいですね。

私たちの目標は、単に生成AIの導入を目的とするのではなく、生成AIを軸にしてソリューションを提供し、顧客の本質的な課題を解決することです。そのために、自分自身もスキルアップして知識のアップデートを続けていきます。

ーーありがとうございました！