現役AIエンジニアマネージャーが本音で語る！中堅AIエンジニアの市場価値を高める資格とは

HEROZを知ったきっかけは、スカウトをいただいたことが主な理由です。前職では、基礎研究を行う部署でAI関連の業務に携わっていました。また、大手銀行が主催するAIスタートアップ企業との交流の場があり、その際にHEROZの代表と名刺交換をしていたことを後に知りました。

前職は事業会社で、自動車関連の業務以外にはなかなか着手できないという制約がありました。幅広い分野でAIを活用できる環境ではなかったのです。

転職を考えた際、電機メーカーのような事業会社とHEROZのようなAI専門会社のいずれかを選ぶことになりましたが、新しい技術を素早く活用できるのは事業会社よりも専門会社だと感じ、HEROZを選びました。

大学でも機械学習やニューラルネットワークの研究を行っていましたが、HEROZにはさらに幅広い分野でAI技術を活用できる環境があり、ハイレベルな人材が多い点も魅力に感じ、入社を決めました。

おおよそ9時に業務を開始し、最初の1時間ほどは事務手続きやメッセージ対応、各種判断を行います。

その後、特に決まったスケジュールはありませんが、案件に携わっていることも多いため、プロジェクトや管掌部門の運営に関わる打ち合わせを行います。また、合間の時間にはメンバーのコードレビュー、資料確認、技術調査なども行っています。

最近はチームビルディングが主な業務です。部署が継続的に案件を獲得し、収益化を図れるチーム作りに幅広く関わっています。

採用活動もその一環であり、在籍メンバーのリスキリングも含みます。また、案件のアサインや担当エンジニアの選定なども幅広く行っており、採用活動はその中の一部に過ぎません。

努力していても、努力しているようには見えない点が面白いと感じます。前職で機械学習分野に携わっていましたが、常に技術の最前線に立つという意識はあまり持っていませんでした。

HEROZに入社する際には、さまざまな技術に触れられること、機械学習や最適化手法に取り組む機会を得られること、そして技術的に秀でた人たちと共に働けることを期待していました。今まさに、その期待が実現していると感じています。

ビジネスモデルとして幅広い技術を提案でき、それぞれの分野に特化した専門家と共に取り組み、クライアントに驚きを与える手助けができることに面白さを感じています。

AI関連の職種にはAIエンジニアやデータサイエンティストなどがあり、データ分析、画像・文字・音声のモデリング、深層学習や強化学習に詳しい人材が幅広く求められます。

採用側としては、特定の分野に強みを持つ人のほうが選びやすいと感じます。何でもできる人も一定数いますが、広く浅くではなく、特定の分野に深く取り組んでいる、または高い関心を持っている人のほうが採用しやすいです。

AI分野は変化が激しく、半年前の常識がすぐに変わることも珍しくありません。その中で、常に最新の知識をキャッチアップし、アウトプットし続けるには相当な労力が求められます。したがって、AIに対する根本的な興味と関心がある人が強く、そうでないと継続が難しいのではないかと思います。

エンジニアとして働くのであれば、日々の新しい情報をどのようにキャッチし、自分の中で消化するかという姿勢が重要です。大学では、その上でしっかりと研究に取り組むことが大切だと思います。

その中から「これを使ってみよう」「変えてみよう」といった、試したいことが出てくるかもしれません。生成AIが活用されるようになっても、機械学習や最適化の手段としてのコーディングの重要性は当面続くでしょう。

今後5〜6年はコーディングの重要性が続くと考えています。そのため、興味のある分野を見つけ、講座やテストを受けて実際に触れてみることで、自分のスキルレベルを確認しておくと良いでしょう。

「自分には向いていないのではないか」「うまくいかない」と感じるときは、なぜうまくいかないのかを深掘りして考えることが重要です。漠然とした不安のままでは改善が難しいからです。

後輩から相談を受けた際には、具体的に何がうまくいっていないのか、どこに気持ちが引っかかっているのかを一緒に深掘りして考えるようにしています。そうすることで、多くの場合、8割ほどは本人が自分で答えを見つけ出せるようになります。

そうですね、一つの方法にはなると思いますが、漠然と参加するのであれば時間を費やすだけになってしまいます。本当に「この会社は面白そうだ」と思える場合、企業を深く知る手段として有効でしょう。

会社側も当然その就職先としての目線も持っていますが、インターンで評価が高かったとしても何らかの保証があるわけではありません。むしろ学生側の方が企業を品定めするために使うくらいの方がよいと思います。

生成AIの登場により、今後は従来の経験則が通用しなくなるだろうと感じています。キャリアパスについても、途中で変化が起きることを前提に、どう柔軟に対応し考え続けられるかが大切です。

エキスパートになるまでにかかる年数も予測しづらい時代ですが、それでも挑戦したいと思える人が向いていると思います。変化を楽しめる人、あるいは自ら変化を生み出せる人が活躍できるでしょう。

個人的には向き不向きだと思うので、採用側としてはどれか1つを選んでそこを極めたほうが良いのではないかと考えます。①AI技法に特に重きを置かれるのであれば、大企業の研究部署にいくのも1つの方法です。

③AI活用はHEROZがメインとするところですが、②AI開発が好きで得意な人も③AI活用が得意な人も欲しいです。ただ、両方できる人はそれほど多くはないのではないかと思います。

若い方は、どっちつかずよりも、まずはどちらかに絞ってしっかりと専門性を極めていくと良いでしょう。あとは自分がどちらを好きかですね。世の中の課題に結びつけるのが好きなのか、それともどうやって作るか考えるのが好きなのかということです。

「こういう未来になるかもしれない」という想像力は、あったほうが良いと思います。天才的な例外を除けば、やはり経験に基づくものが大きいのではないでしょうか。

自身の経験から本当にゼロから発想できる方もいるとは思いますが、やはり過去の経験とか見たもの聞いたものを組み合わせて何かを創造するというほうが圧倒的に多いのかなという感じです。

そして技術的な面から言うと、いろんな手法を見る・知る・聞くだけではなく、最近はオープンソースのものも非常に多くなってきていますので、興味のあるものは触れてみる・動かしてみる、ユーザーの立場として触るというようなことが大切です。

現在の私のミッションは、チームビルディングです。エンジニアの皆さんが加わり、活躍できる環境を整え、新しいことにどんどん挑戦できる組織をつくることが最大の目標です。

HEROZの文化を大切にしつつ、さまざまな人材が集まり、さらに新しいことに挑戦できる組織に変えていきたいと考えています。そのために、新卒や第二新卒の方々が参加しやすい環境づくりを今後も続けていきたいと考えています。