AI開発事業部（AD）AI開発部マネージャー Mさんインタビュー

AMBLはAI、クラウドネイティヴ（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、700名近くの様々なDXのスペシャリストが活躍しています。

この強みを活かし、外部の方にもAMBLで活躍される社員の方の業務や技術力＆クリエイティブを知っていただきたいと考えて、技術とクリエイティブに焦点を当てた連載をスタートしました。

今回は、AI開発部マネージャー Mさんにお話を伺いました！

AI開発事業部（AD）AI開発部マネージャー Mさん

—Mさん、本日はよろしくお願いします！まずはじめにAMBLに入社されたきっかけを教えてください。

こちらこそよろしくお願いします！前職は、SIer企業でインフラ運用エンジニアを経験した後に、アプリ開発エンジニアとしてチャットボットを主としたAPI開発(※)を行っていました。
※ API：異なる2つのアプリケーションやソフトウェアを繋げて共有、閲覧を可能にするシステム。

開発の過程でAIに携わる機会もありましたが、当時はルールベースのチャットボットや簡単な分類モデルしかなく、ルールベースではユーザーごとに最適な選択肢を提示することが難しかったこともあり、満足度の高いものを創ることができませんでした。

そのため、モデルのチューニングに関する技術を身につけたいと思い、当時在籍していた会社で相談もしたのですが、担当業務の都合上、（希望する業務に）かかわることができませんでした。

そんな時に、AMBLの求人を見つけ、未経験者でも挑戦できる環境があるということに魅力を感じ、入社を決意しました。

—Mさんは入社後、どのようなお仕事をされてきたのでしょうか？

Mさん：入社当初は、画像認識技術を活用した物体検知および密集検知システムの開発に携わりました。具体的には、NVIDIAのJetsonという小型の組み込み端末とUSBカメラを用いて、リアルタイム映像から特定エリアの人数を検出し、その人数が設定人数を超えた場合にアラートを出すシステムを構築しました。

その後、ナンバープレート認識のプロジェクトで、検知精度を向上させるためのデータ解析やチューニングを担当しました。特に、ナンバープレートの文字認識は条件によって精度が大きく変わるので、安定した認識を可能にするための検証作業に注力しました。

ちょうどその頃、ChatGPTが登場したこともあり、金融系のお客様向けのプロジェクトに参画することになりました。このプロジェクトでは、LangChainを活用したRAGの構成業務で、RAGのチューニングや精度検証を担当し、より正確な情報を提供できるようなシステムの改善を進めました。

その他にも、モデルのファインチューニング用データセットの作成にも取り組みました。

現在は、人流計測や混雑緩和に関する基盤開発の案件に関わっています。
機械学習モデルを活用し、どのような文言が最も効果的かを分析し、精度の高い通知を実現できるよう、尽力しています。

—続いて、プロジェクトに関わるなかで、やりがいに感じたエピソードを教えてください。

お客様の要件を正確に理解し、期待通りの成果を出せた時に、大きな達成感とやりがいを感じます。特に、『AMBL、ひいてはMさんがプロジェクトに参画してくれたおかげで、プロジェクトが無事にリリースできました！』とお客様から感謝の言葉をいただけたことは、なによりうれしかったですね。

—お客様からの信頼は、Mさんの、一つ一つの業務を丁寧に、真摯に取り組む姿勢の表れなのだと改めて感じました…!それでは、最後に今後の目標についてお聞かせください。

目標というと、大それているかもしれませんが（笑）、2つあります。

まず1つ目は、生成AIを活用したシステム開発を通じて、業務効率化に貢献することです。
生成AIを活用して、社内の業務プロセスを自動化するなど、AMBLの業務効率化を推進していきたいですね。
また、先日発表されたディルバートとの提携によって、生成AIを活用した新たな取り組みが増えることも期待しています。エンジニアとして、多くの案件に携わる機会を得て、実践的なスキルを磨ける環境が整うことを切に願っています。

2つ目は、今まで以上に多くのお客様や複数の案件を並行して担当することで、多様な技術や業務知識を習得することです。
近年のAI技術の急速な進化を踏まえ、常に最新の知識を習得し、実際の業務へ適用していくことで、エンジニアとしての市場価値を高めていきたいです。

—Mさん、本日は貴重なお話をありがとうございました！