AMBLはAI、クラウドネイティブ(システム開発)、UXデザイン、マーケティングの4つの事業領域で企業のDXを推進しています。23年4月現在、600名を超える様々なDX人材のスペシャリストが活躍しています。
〜AMBLに23年4月に広報として入社した小野です〜
広報という仕事柄、AMBLをより深く知るために、事業管掌役員や事業部長・AMBLで活躍する各部署のスペシャリストにインタビューして、入社したばかりのフレッシュな目線でAMBLという会社の魅力をお伝えしたいと思います!
今回は、データサイエンティストとしてだけではなく、CAIO(Chief Ai Officer=AI事業管掌役員)としてAMBLのAI事業をけん引する久保 卓也氏にスポットライトを当てて、ご紹介していきます。
久保卓也さん AMBL株式会社 CAIO 電気通信大学大学院情報システム学研究科にて量子情報理論で工学の博士号を取得。IoT系のベンチャー企業を経て、前職では英会話教育のベンチャー企業で研究開発部門をリードし、音声言語処理および自然言語処理を利用したプロダクトの開発に携わる。2020年にAIfield(現AMBL)に入社。現在は、CAIOとしてプロダクトの開発やマネジメント、データ関連技術者教育に従事。好きな色はエメラルドグリーン。 |
ーー久保さんがAMBLに入社するまでの仕事と今の仕事を教えてください
AMBLに入社する前は、スタートアップ企業で、語学習得クラウド・アプリケーションの開発に携わっていました。最近、ChatGPTを活用した語学学習サービスに注目が集まっていますが、約8年前くらい(2015年頃)に同様のプロジェクトに参画していました。私自身、元々、言語に興味がありましたし、先生がAIなら怒られることがないからモチベーションも下がりづらいので、語学習得には最適だなと(笑)。実は、語学習得のマーケットはインバウンドビジネスの需要に大きく左右されるんです。当時は訪日中国人が急増していたり、2020年の東京オリンピックの開催に向けてインバウンドビジネスが非常に盛り上がっていたので、オリンピック開催までに事業規模を大きくしていきたいと考えていたんですが、新型コロナウィルスの世界的な流行で一気にインバウンドビジネスが下火になり、それとともに語学学習サービスの見直しを図ることになったので、そのタイミングで自身のキャリアを発展させるために転職活動を開始しました。様々な会社を見ていくなかで、AIとデータを扱う会社で事業規模を急速に拡大させているAIfield(現AMBL)に興味を持ち、入社に至りました。
ーー入社してからはどんな業務を担当していたのですか?
私が2020年の11月に入社して一番最初に担当したのは、AMBLの自社開発プロダクト「RBO-Field」の開発でした。「RBO-Field」は、「AI+ノンプログラミング」で、インフラ保守運用業務などの自動化を目的としたソリューションです。その中で、AIによる予兆検知のために、時系列解析を利用したプロダクトの開発を担当していました。
「RBO-Field」と同時並行でカメラ映像から入退店人数や通行量を自動測定する「AI人数カウンターCROSS」の開発にも携わりました。その後は約1年間、様々なAIプロダクトの開発に携わっていましたが、2021年に管理職になってからはお客様への説明や、社内でプロジェクトマネジメントや技術的なアドバイザリーなども担当するようになりました。CAIOに就任後は、ディープラーニングを用いた画像/動画処理や時系列解析を利用したプロダクトの開発およびプロジェクトマネジメントやデータ関連技術者教育など多岐に渡る業務を担当しています。
ーー久保さんはデータサイエンティストとしてだけでなく、CAIOとして経営的な視点もお持ちだと思いますが、今後のAMBLをどういう会社にしていきたいですか?
そうですね、「AIを軸に、4つの事業領域でDX推進を支援する」と弊社HPにも記載している通り、AIはもちろん、データプラットフォーム構築などを活用、それをソリューション化して、企業のDX推進をトータルでプロデュースできるDXのプロフェッショナル集団であるという自負はありますが、組織としてさらにレベルアップしていきたいですね。
CAIOの立場で考えると、AIやデータサイエンスはそのもの単体では価値が出しづらいと考えています。お客様のビジネス課題に寄り添うことはもちろん、システムとしての実用性、セキュリティなど多岐に渡る業務やスキルがかみ合っていく中で価値が光る。ですので、エンジニアやデータサイエンティストには自分が担当する領域外にも視野を広げること、そして自身を客観的に分析することを意識してほしいですね。例えば、データサイエンティストなら「ビジネス力3・ データサイエンス力5・ データエンジニアリング力7」といったように、必要な自分のスキルをパラメータ化する意識を持つことで、より成長できる人材になるはずです。今まではこうした多岐に渡るスキルを一人の人間では到底カバーしきれないと言われていましたし、私もそう思っていました。しかし、ChatGPTを含む生成系AIの登場で今後の働き方やビジネススキルは大きく変化しています。「コードを書くスピードが遅い」などスキル面に不安があっても、どういうコードがキレイなのかを判断するスキルがあれば、生成系AIを使うことである程度のスピード感でコードを形成できます。ただ、使ったことがある人はよく分かっていると思いますが、生成系AIはウソをつくので、それを見抜く知識は必須です。だからこそ、エンジニアやデータサイエンティストは今まで以上に知識の向上に対して貪欲でいる必要があります。
ーー最後に久保さんからAMBLでエンジニア、データサイエンティストとして働きたい人に一言いただけないでしょうか。
ここ半年で生成系AIの能力が飛躍的に上がり、データサイエンスやデータエンジニアリングの需要はより高まっています。その一方で、いざデータやAIを活用しようとしても、なかなかうまくいかない企業が多いことも事実です。AMBLはこの両者を繋ぐ取り組みを通じて、データやAIで企業だけでなく、よりよい社会を作る一助を担っていきたいと考えています。この取り組みを成功させるためには、データ以外についても多くのものを学び、価値のあるアウトプットを出し続けることが重要です。生成系AIのおかげで学ぶ環境やアウトプットを出す環境は整いつつあります。常に学ぶことを止めず、一緒に新しい社会を創っていきましょう!
~編集後記~
久保さんのインタビュー記事いかがでしょうか?生成系AIによって今後の働き方やビジネススキルが大きく変化していくこと(ポジティブな意見・ネガティブな意見含めて)は様々ニュースで取り上げられていますが、「生成系AIを活用することで、エンジニアやデータサイエンティストは今まで以上のパフォーマンスを発揮できるようになる!」という久保さんの未来予想図は、AIのプロフェッショナルだからこそ説得力がありました。この記事を読んで「AMBLでエンジニア・データサイエンティストとして働きたい!」と感じた皆さんと一緒にお仕事できる日を楽しみにしております。
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