お客様の未来を想像し、AI技術を届けるーPM兼AIエンジニアが語るQuackShiftでの挑戦

若いメンバーが集まるQuackShift。今回は大学院で研究を続けながら、AIエンジニア兼プロジェクトマネージャーとして活躍するメンバーである岩瀬に、QuackShiftでの挑戦や学び、そしてこれからのキャリアについて聞いてみました。インターン生視点でのQuackShiftのリアルをお届けします！

岩瀬 俊/ Shun Iwase
東京電機大学大学院で画像認識モデルの基礎理論を研究。株式会社ユーザベースではNewsPicksのデータ分析を担当。SAR衛星データ解析や複数の大手企業でのデータ分析経験を持つ。研究開発力と実務経験を活かし、技術と事業の両面からイノベーションを追求する。ICPR2024での研究採択実績あり。好きなツールは、Azure OpenAI ServiceとAzure AI Search。

ー数あるインターンシップの中で、なぜQuackShiftに入社したのですか？

実は僕も代表の平野と同じく、NewsPicksでインターンをしていたんです。そのご縁で新卒メンバーだった平野と出会いました。

ちょうどインターンが一区切りついたタイミングで、創業直後だったQuackShiftに平野から声をかけてもらい、入社することになりました。NewsPicks時代に平野にはとてもお世話になっていたので、恩返ししたいという思いもあって、入社を決めました。

ー現在は大学院でどのような研究をされているんですか？

修士1年までは、AI技術を活用し、胎児の心拍数から健康状態を測定する研究を行っていました。そのデータを基に、自然分娩が可能か、それとも帝王切開が必要かを判断するための材料を提供することを目指していました。

修士2年からは、画像認識モデルの原理を追求する研究に取り組んでおり、「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」の原理の解明を試みています。

成果として、これまでに国際学会で採択された論文が1本、その他国内学会に論文を2本投稿しています。興味のある方はぜひ読んでみてください。

国際学会で採択された論文
「On the Relationship Between Double Descent of CNNs and Shape/Texture Bias Under Learning Process」
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-78389-0_7

4月からは正社員として就職しますが、 研究者としても研究を続けたいと思っています。

―どのようなチャレンジを求めてQuackShiftに入社したのですか？
現在修士2年で、これまでにQuackshift以外にも7社でインターンを経験しました。NewsPicksをはじめ、大手企業やメガベンチャーから宇宙系スタートアップでも働いてきました。内定先は某フリマアプリで有名なITメガベンチャーで、データアナリストとして働く予定です。

もともとAIエンジニア志望だったのですが、プロダクトやサービスの側面にも興味があり、データアナリストのポジションを中心に経験しました。

その経験を活かし、QuackShiftではプロジェクトマネージャー（PM）とAIエンジニアの両方に携わっています。将来的には、エンジニアとビジネスサイドの両方を理解し、橋渡しができるPMになりたいと考えています。データ分析だけに特化するのではなく、ビジネス視点を持ちながら具体的な施策を提案できるビジネスパーソンになりたいです。

―現在の仕事内容と、QuackShiftで身についたスキルについて教えてください

AIエンジニアとしては、「LLM（大規模言語モデル）」に関する知識を深めることができました。特に、社外向けChatBotを開発するプロジェクトに携わり、初めてChatBotを開発する経験をしました。

大学院ではこれまで、心拍数の時系列データや画像認識モデル（CNN）を専門として研究してきたため、言語処理領域を専門としているわけではありません。なのでQuackShiftでの業務を通じて、日々多くの学びを得ています。

プロジェクトマネージャーとしては、AIソリューションを提供する際、エンジニアチームをまとめたり、お客様と議論させていただきながらプロジェクトの方向性を決めています。また、商談に同席しお客様の課題に対して、どのようにAI技術を活用すれば解決できるかを提案しています。

こうした業務を通じて身についた一番のスキルは、「お客様に伝える力」です。入社前までは技術専門書に触れ、エンジニアや教授といった専門家に囲まれた環境で過ごしてきました。

一方で、QuackShiftではAIや技術への専門知識がないお客様にいかにわかりやすく説明するかが求められます。この力を磨くために取り組んでいるのが、課題に沿った「デモ」の開発です。スライドだけでは伝わりにくい部分もあるため、簡単なソフトウェアをお見せすることで解決方法を具体的にイメージしていただけるよう工夫しています。

お客様へのプロジェクト最終報告では、AIの導入によってどれだけ業務が効率化されたかを重視し成果を分かりやすく伝えることを心がけています。私がご担当者様に説明した内容がその企業の社内でも理解されやすく、共有されやすいメッセージであることを意識して取り組んでいますね。

ー印象的だったプロジェクトを教えてください。

先ほどお話ししたChatBotを開発するプロジェクトですね。入社して初めて担当したプロジェクトであり、仮説検証を終えた後に本開発の契約をいただけたのでとてもやりがいを感じました。

現在も本開発プロジェクトに取り組んでいますが、仮説検証フェーズで解決しきれなかった課題に対して新たな機能を搭載し、さらにお客様の課題解決に近づけていることが嬉しいです。

開発中には新しいRAGなどの技術に触れ、未だに最適解が決まっていない中で様々な最新技術開発に触れられたことも楽しい経験でした。とりわけ自分たちが提案し、創り上げたプロダクトがお客様の期待を上回る成果を提供できたと感じた瞬間はとても嬉しいですね。

このプロジェクトを通じて、これまでtoC領域に取り組んでばかりだったので自信を得られました。また、お客様と伴奏しながら開発していくところにも面白さを感じました。

今後は、データアナリストとしてキャリアを進めていきますが、toBプロジェクトでしか得られない知見や経験を活かすことで、データアナリストとしても新たな価値を提供できるチャンスが広がると期待しています。

―QuackShiftで働く醍醐味はなんですか？

創業間もないスタートアップなので、手を挙げれば何にでも挑戦できることですね！これまで経験した企業の中でも、最も挑戦の幅が広い環境だと思います。

これまでは、上司や先輩など経験豊富な方々と一緒に働くことが多く、支援を受けながら進めている部分がありました。ですが、QuackShiftではメンバー全員が若く各自で状況を打破する力が求められます。その分同世代のメンバーから学ぶことが多く、相談もしやすい環境です。若いメンバーが集まっているからこそ生まれる勢いや気迫を感じています。

また、メンバーの少ない小規模な会社だからこそ、全員が欠かせない存在として働いている実感があります。自分のタスクがどれほど重要なのかを理解しやすく、モチベーションを保ちやすいです。QuackShiftでは上司からの指示を待つのではなく、自分たちで方針を立て、タスクを分解して進めるカルチャーが根付いています。このプロセスを通じて「自分でなんとかする力」が鍛えられると思います。

そう言ってしまうと「何が何でも自走するマッチョ集団」というイメージを持たれるかもしれませんが安心してください（笑）。スタートアップでありながら、Notionでの議事録管理やGoogleスライドの整理整頓がしっかりしていて、過去のプロジェクトの流れも振り返りやすい会社だと思います。

僕自身PMの経験はQuackShiftが初めてでしたが、過去の議事録を確認することで、安心して商談に臨むことができました。挑戦しやすさと支援体制のバランスが取れた環境が、QuackShiftで働く魅力だと思います。

―一緒に働くエンジニアメンバーは、どのような人が多いですか？

自走力がある人が多いです。未経験の業務でもしっかり向き合い、自分で考えた上で意見を出し、最終的にはしっかりコミットしている人が多いですね。

そして何より、みんなとても優しいです。エンジニアメンバーからは新しい技術を教えてもらうことも多く、PM業務に挑戦する際には、平野から毎回の商談ミーティングでの目的設定方法を教えていただき、日々助かっています。

―4月からITメガベンチャーのデータアナリストとして働く予定ですが、QuackShiftで身につけたスキルはどのように生かせそうですか？

データアナリストとしてPM視点を持ちながらプロジェクトを進められるのは大きな強みになると思います。

また、AIエンジニアとして経験した、データや技術に詳しくない方にも、分析結果やその意義をわかりやすく伝えるスキルも活かせると考えています。

―最後に、未来のQuackShiftメンバーに向けてメッセージをお願いします。

みなさんの自走力や、カオスな状況をなんとか打破する突破力を期待しています。まだまだ制度などが整っていないこの環境を楽しみながら、自分たちの手で切り拓いていくことが好きな方には、ピッタリだと思います。ぜひQuackShiftでの経験を楽しんでください！

執筆：近藤 里衣　バナー：外崎 嶺河　写真：西野 あきひろ