最先端の技術で顧客に最大の価値提供をーー「Repro AI Labs」今井の挑戦

2018年7月、Repro株式会社にてデータ分析・機械学習にフォーカスした「Repro AI Labs」が立ち上がりました。このチームを率いる今井太宗はReproの黎明期から成長を支えたエンジニア。今井がどのようにしてチームを設立・リードするに至ったのか。その経緯と真意に迫ります。

データを科学する面白さを知った大学時代、顧客志向の精神を学んだ新卒時代

自宅から近いという理由で受験した大学に、当時は珍しかった文理融合型の学部が新設され、その第1期生として入学しました。

文学や絵画など感性で評価されているものに対し、データサイエンスを用いて科学的なアプローチをする面白い学部でした。僕は理系ではありませんでしたが、そこで行列計算を用いたデータ分析などをしていました。

就職先はWeb、出版物、広告などあらゆる分野のデザイン制作を手がける会社でした。僕は総合職で、自分で部署を選べない立場であったにも関わらず、配属されたのは技術部門。Webアプリケーションを中心に、モバイルアプリ、Macのツールなどなんでも開発する部署でした。

6～7年の在職期間中ずっと同じ部署ではありましたが、開発やサーバー環境の構築だけにとどまらず、営業、企画、サポート、プロジェクトマネージャーなど、幅広い業務を経験しました。いろんな職種の同僚がおり、全員が全員、徹底して顧客志向でした。

思えばReproが守り続ける「クライアントファースト」の精神にすんなり順応できているのも、前職でこの顧客志向の精神をたたきこまれたからかもしれません。エンジニアとして、常に顧客の利益になるものを生み出していくという価値観はここで鍛えられましたね。

本気度とスピード感に惹かれ、Reproに本気のスピード入社

▲旧オフィスで名物イベントとなっていたRepro飯。食事中も自然と仕事の話になることが多い（写真左から2番目が今井）

Reproとの縁は、Reproが創業する前からはじまっていました。現VPoE三木明ともともと知り合いだったんです。三木とはちょくちょく会っていて、Reproが今どういうステージでどうなっているのかを聞いていました。

そんな付き合いが続き、Reproが「B Dash Camp」ピッチコンテストで最優秀チームに選ばれたタイミングで、三木からReproに来ないかと誘われたんです。

ちょうどその時、僕も転職を意識しはじめていました。前職に不満があったわけではなく、新卒入社から7年、そろそろ他の会社にいって自分の力がどこまで通用するのか試したくなっていました。

いくつか会社を見ていた中で、Reproは以前から知っていましたし、何より三木からずっと誘われてもいたので、話を聞きに行くことにしました。

CEO平田祐介のことは知ってはいましたが、話すのは初めて。今の何倍もギラギラしていました（笑）。スタートアップの企業といえばキラキラしていてオシャレ、というイメージがあったんですが、お世辞にもそういったものは一切なく、男気あふれる100%ガチな雰囲気でしたね（笑）。

そのまま他のメンバーも一緒に飲みに誘われたのですが、そこでの会話にとにかく圧倒されてしまいました。平田を中心にそこにいる全員が世界で戦うことに本気で、「明日何をしかけるか」「じゃ、その次は」という話をしている。誰ひとり、世界で勝てることを疑っていないんです。

本気で勝ちにいくという強い信念とスピード感ーーそれは自分がこれまでに見た他のどの会社をも圧倒するものでした。

「自分の力をReproで試してみたい」

3週間後、僕はReproに入社しました。

ピンチが教えてくれた大規模データとの付き合い方

▲自席での今井。入社当初のピンチや葛藤があってこそ今がある

入社したのは2016年1月。Reproが創業以来最大の危機を乗り越えようとしているところでした。急激なユーザの増加による大量データの負荷にマーケティングツール「Repro」が耐えきれず、すべてのクライアントが「Repro」で集計データを分析することが困難な状況に。

そのピンチを乗り切ったかどうかくらいの状態で入社し、正月明けでしたが誰ひとり正月休みをとっておらず、なかなかの火事場にやってきたなと（笑）。トラブルは毎日のように発生し、その対応に追われました。

僕が入社当時期待されていたのは、プログラミングそのものというよりはプロジェクト全体を見てマネージメントしていく役割。ですが、エラー対応や機能改善に時間が割かれてなかなかその役割が果たせなかった。

悔しく思う反面、そんな状況だからこそ大量データを扱う難しさを知り、早くにReproの全体感を知ることができたとも思います。

「会社をつぶさない」その一点に全員がコミットしていた時期を脱した後は、ようやく新しい機能を開発し、追加できるように。大障害の教訓を生かし、新機能はスケーラビリティを考えた設計にするということをReproの開発メンバー全員が常に意識しています。

二度と、同じ過ちは繰り返さない。

そのためには大量のデータを高速に安定的に動かす仕組みが必要です。そこで分散データシステムの開発、そしてそのシステムを利用した機能開発に取り組みました。

この分散データシステムの取り組みは「Repro AI Labs」のプロジェクトにもつながっています。

「Repro AI Labs」は、顧客のためにデータを活かす最初の一歩

▲社内ミーティングにて。穏やかな口調ながらも、今井から発せられる言葉には豊富な経験を感じさせる凄みや鋭さがある

実は、入社した2016年からプロダクトマネージャーの林正浩を中心に、データ分析及び機械学習のプロジェクトははじまっていました。データ処理の経験値が高く、Pythonも使っていたという関係で、僕も手伝うことに。

しかし、さまざまな開発を抱える中で100%コミットすることはできず、何かをやってみては芽が出ずに沈む……試行錯誤の繰り返しでした。

しかし2018年に入り仲間が増え、さらに株式会社Next Int代表取締役の中山心太を顧問に迎えたタイミングで、ビジネスとして機械学習を含むデータサイエンスをどう使っていくかの目途がたちました。

このままで終わらせてはいけない。フルコミットできる専門のチームとして動くべきだと判断し、2018年7月に独立したチームを立ち上げました。

それが「Repro AI Labs」です。

日本国内で、Reproほど大量のアプリ関連データを持っている会社は多くありません。「Repro AI Labs」は、そのデータ量を活用して最大の価値提供をするために生まれたチームです。

思えばデータサイエンスをはじめたのは大学時代。まわりまわって今またその分野に戻ってきたのは感慨深いです。

Reproに入社してからは挑戦の連続でしたし、失敗もたくさん経験しましたが、それも全部望み通り。そして今、また新しいことに挑戦させてもらっています。

機械学習は、今や生き馬の目を抜く業界。そこで自分がどこまでやれるか。僕自身の強みは、前職そしてReproで培ってきた知識や経験の「広さ」だと思っていましたが、それは弱みでもあります。

これからの「Repro AI Labs」に必要なのは「深さ」。

機械学習の世界でトップを走るにはもっと深いレベルでの知識と技術が必要です。最先端で戦ってきた人と一緒に仕事がしたい。採用にも力が入ります。

「Repro AI Labs」から新しい技術を生み出し、クライアントに価値を提供するーー全力でここに投資していきます。

Story from : https://www.pr-table.com/repro