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※こちらはneoAI公式noteで掲載している記事の再掲になります。

はじめまして

こんにちは、neoAIメンバー紹介第6弾を務めさせていただきます大槻真輝（おおつきまさき）です。社内ではAIエンジニア兼R&Dチームのリーダーとして働いてます。

ところで、以前のneoAIメンバーの紹介noteはもうご覧いただけましたか？まだの方は是非、他のメンバーのnoteもお楽しみください。今回はこれまでとは形式を変えて、インタビューではなく私自身の言葉でお送りいたします。

目次

1. はじめまして
2. 簡単な自己紹介
3. R&Dチームとは？
4. 入社した経緯、R&Dチームを任されるまで
5. 働いて思ったこと
6. 今後

簡単な自己紹介

改めまして、大槻です。
現在、東京大学工学部4年生で、創業メンバーの4人、千葉CEO、寺澤COO、そして小林と種谷は学科の同期です。趣味は旅行、テニス、アニメです。

2022年の10月、neoAIが創業して3か月目に入社して、12月から生成AI R&Dチームのリーダーを務めています。今は画像生成のPJとLLM系のPJでメインエンジニアを務めつつ、R&Dチームリーダーとしても働いています。

私が今参画しているPJでは、各業界を大きく変えるような取り組みを業界のトップランナーの企業様と行っていて、とてもわくわくすることだらけです。特に画像生成のプロジェクトは日々新しい技術を取り入れながら試行錯誤したり、クライアント企業様と共にディスカッションしたりするなど、最先端の技術を社会に実装している実感があって、楽しんでプロジェクトに取り組むことが出来ています。

AIソリューション事業のプロジェクトについては、COO寺澤や小林、種谷のnoteで詳しく触れているので、ぜひ読んでみてください！種谷や小林とは入社時期も近く、私にはない強みを持っているので、2人の存在は非常に刺激になっています。

今回は私がリーダーを務めるR&Dチームに焦点を当てて話したいと思います。

R&Dチームとは？

12月から発足したR&Dチームですが、今ではneoAIの技術力を担保する非常に重要な取り組みだと思っています。

R&Dチームの目的とは
neoAIにおけるR&Dチームの目的は
①neoAIの可能性を最大限広げ、様々な業界に生成AIのインパクトを届けられる素地を作ること
②メンバー全員が、生成AIのプロフェッショナルとして、最先端の技術についての知見を深められるようにすること
です。

そのために、毎日のように出てくる生成AIの新技術の共有と整理・検証、社内プロジェクトの推進などを行なっております。
もちろん、neoAIが生成AI特化のスタートアップということで、AIエンジニアやビジ職は、生成AIのプロフェッショナルとして、自主的に情報をインプットしていく必要はあります。
しかし、実際にプロジェクトが進行すると、メンバーが特定の知識領域に偏ったり目の前のタスクに追われてしまうことが避けられないのが現実です。私たちR&Dチームは、そうした状況であってもneoAIの戦略的な幅を保ち続けるために存在します。

これまでの取り組み
R&Dチームの使命を果たすためにこれまで行ってきた取り組みを紹介させていただきます。

生成AI雑談チャンネルの設置
チケット制度（廃止済み）
画像生成活用案だし（Dream Icon前、大槻主導）
Open Interpreterのコード理解大会
大槻の個人として、ニュースをキュレーション
qiita（今後の取り組み。お楽しみにしていてください！）

以上のように、R&Dチームの目的を達成するためにこれまで社内で様々な取り組みを行ってきました。

まずはslackで、生成AIに関して情報共有を行ったり議論できるチャンネルを作りました。このチャンネルでは様々なことが毎日話されています。エンジニアサイドからは論文の共有や話題のサービスの技術的な解説、ビジネスサイドからは国内外で生成AIがどのように使われているかの共有などが行われます。もっと軽い話題だと、AI関連のイベントや広告や街中で見かけた生成AIに関するものがあり、メンバーが生成AIに常に興味を抱いていることを実感します。

生成AI雑談チャンネルの投稿（一部）

また、Stable Diffusionが登場した時にこの技術を使って面白いサービスを作ることはできないかというブレーンストーミングを社内の数人で行いました。今思えば、ある技術を見て、それのユースケースを考えるというのは筋のいい考え方ではなかったですが、すごい技術が現れたということでみんなでワクワクできました。

他にも話題の論文やオープンソースプロジェクトのソースコードを数人で読んだり、実装したりして、解説記事を読むだけでは得られないようなナレッジが社内で蓄積されることを意識しています。それが人が協同して新たなことを生み出し続ける良さであり、neoAIの勢いの源になっていると思います。

入社した経緯、R&Dチームを任されるまで

1回入社を断った理由
実は2022年8月、neoAI創業時に千葉から、「neoAIってのを始める。こういうことをしたい。一緒にどうか。」と声をかけもらったんですが、その時は一度断りました。なぜなら、当時はGCIは修了していたものの、MLの知識、エンジニアリングの技術、インターンなどの実務経験がなく、価値貢献ができる気がしなかったからです。neoAIのビジョンについて千葉から熱く語られたのを結構覚えていて、「楽しそう」と思ったのと同時に、未経験で自信を持てず、不安が先立ったことも鮮明に覚えています。

それでも入社した理由
しかし夏休みを通してneoAIで働いてる友人たちの姿を断片的にですが知る機会がありました。その時僕は、誘いを断ってしまったことへの後悔とともに、楽しそうに働き日々成長する姿を見て、「何も蓄積がない自分でも楽しく成長できるのではないか」という期待を抱きました。結果的に、夏休み明けの10月に種谷が声をかけてくれて、その時は是非入りたいって感じで返事しました。

前オフィスにて

生成AIのR&Dチームの発足
入社して2ヶ月経った頃に、ChatGPTやStable Diffusion等”生成AI”の衝撃が日本でも広がり始めていました。最初はただ個人的な好奇心で毎日Twitterに張り付いて情報を追っていました。イラストが好きだったこともあり、これらの技術がもたらすクリエイティブな可能性に強い興味を持っていました。そんなこんなで生成AIに関する情報をひたすら仕入れ、特に面白いものがあったら社内で共有、時には質問に答えたり一緒に議論したり、ということを何ヶ月が続けていくうちに、なんとなくneoAI内で生成AIに詳しいと認識されるようになっていきました。

それとともに、生成AIの技術進歩は驚くべき程はやく、一人でキャッチアップし続け、共有することに難しさも感じ始めていました。
生成AIをneoAIの核とし、社会に価値貢献をしていくために、2023年1月に生成AI R&Dチームを発足することになり、私がリーダーとしてアサインされました。
入社2か月でリーダーにアサインされたことに驚きを隠せませんでしたが、
「機械学習そのものに触れ始めてから日の浅い自分のせいで、neoAIになんらかの不利益があってはいけない」と思い生成AIの基盤技術へもしっかり目を向け始めました。初めて触れる技術も多く、学びながらのスタートでした。とはいえ、ちゃんと勉強をしようと思った理由は何もそんな強迫観念だけではなく、単純な知的好奇心の方が大きかったのですが。

R&Dチームが発足してから10か月が経ち、チーム体制も試行錯誤の中ではありましたが、新しい技術を知りたいという好奇心と、R&DはneoAIが社会に価値貢献していくための不可欠な営みであるという自負が、モチベーションの源になっていたのだと思います。
メンバーも増えていく中でプロジェクトのジュニアメンバーと生成AIについてディスカッションしたり、各プロジェクトで私自身が貢献できる幅が広がったことは非常に喜ばしく思います。
引き続き、R&Dチームリーダーとして、生成AIの経験値・解像度の高さは社内の誰にも負けないようにしたいと思っていますし、AIソリューション事業のプロジェクトにおいても最新の技術を使って貢献していきたいと思っています。

プロジェクトメンバーとの1on1の様子

働いて思ったこと

自分の仕事を自分で定義する
2022年10月に入社してから約1年が経って、事業や組織は信じられないくらい急成長しましたが。とはいえ、スタートアップなので整備されていない場面もあり、自分から仕事を探しに行く姿勢や自分の仕事を自分で定義していくことが求められていると日々感じます。
自分の仕事の持つ意味をしっかりと考える場面や一人で様々な種類の業務を担う場面が日常的にあります。そこがneoAIで働くことの楽しいところでもあり難しいところでもあります。（まぁインターンしたことないので勘です。）
なので最初は本当に手探りでした。自分の意見が正しいものなのか自信が持てず、自分の考えを社内で堂々と発信できない事もありました。しかしそれでは自分がneoAIに入った意味はなく、neoAIが僕をとった意味もない。だから、少し頑張って千葉や寺澤や他のメンバーに仕事に関して自分の意見、仮説、提案をぶつけてみることにしました。そこで全員がちゃんと自分の意見を聞いてくれ、フィードバックをくれたため考える力がついたように感じます。

neoAIの魅力の一つとして、ともに議論しよりいいものを追求していく文化があげられると思います。私はそのおかげもあって、インターン経験がなかったものの、1年もたたずにクライアントの方と同じ目線でディスカッションをしたり、自信を持てる提案ができるようになったりと、多くのことを得ることが出来たと思っています。

AIエンジニアから見たneoAIの魅力
neoAIのもう1つの魅力は、全員の成長意欲が非常に高いということです。
AIエンジニアに限らずneoAIメンバー全員がプロジェクトで学んだこと、R&Dで得た知見、そして自学を通して様々なことを吸収しているように感じます。
AIの深い知識をインプットし、PJを進め、クライアントの方の前で適切にふるまえるようになるにはかなりの労力を要すると思います。しかし、neoAIのメンバーは日々学び吸収しながら着実に成長していて、毎日少しでも強い自分になろうと試行錯誤していく姿に非常に刺激を受けています。このようなメンバーと一緒に働けることはとても幸せです。みんながそれぞれの強みをさらに磨き、協同することで、neoAIがより強固な組織になっていくと思います。

今後

謙虚に学ぶ姿勢を忘れずに、楽しく自信を持ってAIの分野、業界に携わっていけたらと思っています。LLM作ったり、Stable Diffusionの大規模ファインチューニングしたり、モデルのアーキテクチャをいじったりなど、大きめな社内の技術検証プロジェクトを増やしていく予定です。neoAIが生成AIフィールドでより存在感を増していけるよう、R&DチームリーダーとしてneoAIの技術力を牽引し続けられるよう、より一層力を入れていきたいです。

neoAIは圧倒的スピードで成長し続けています。刺激をもらえるメンバーと刺激的な環境でAIエンジニアとして働けることは非常に楽しいですし、わくわくしています。
生成AIの可能性はまだまだあると思ってますし、生成AIの技術を社会実装していく仲間を増やして行けたらなと思っています。生成AIのコアな技術面をいっぱい触って新しいことに挑戦してみたい、ビジネス側とリンクしながら生成AIのできることを技術的に押し広げてみたいという方と一緒に働けたら嬉しいです。

もしこの記事を読んで興味を持っていただけたらぜひ募集職種の詳細や採用ページなどをご覧いただけると幸いです。