鵬飛2018年入社|開発グループデータ分析チーム・シニアマネージャー。ソウル大学校で電気工学を学んだ後、ソフトウェア開発会社にて勤務。その後、大手ゲームアプリ開発会社でリードエンジニアやプロデューサー、海外支社の立ち上げなどを経験した後、10ANTZに入社。アプリケーション開発会社に就職。2014年に来日し、東京大学大学院で修士号を取得。在学中からアルバイトとして在籍していたことをきっかけに、AIの研究開発担当として、10ANTZに入社。実務経験者と、実務研究者。実務経験者と、実務研究者。房:ある時、元々同僚だったCTOの田から、乃木恋っていうプロダクトに携わっているという話を聞いて面白そうだなって思いました。話を聞いていくと、この会社にはまだインフラが整っておらず。リソースはあるし分析も一応やってはいるけれど、もうちょっと補強する必要があったんです。そんな理由で声をかけられました。私はデータ分析の専門家ではありませんでしたが、前職では海外支社の立ち上げや、プロデューサーを任されていたこともあり、プロジェクトマネジメントを経験してきましたので、その経験もぜひ活用したいなというのもあって、転職を決意しました。孫:私は、2010年に北京で大学を卒業して以来、ずっと、アプリ開発の仕事に携わってきました。深い知識を学ぶため2014年に来日。そこから派遣社員として働いていましたが、途中で大学院に入り修士号を取得しました。10ANTZには大学院に通いながら、週一回のアルバイトとして2年半働かせてもらいました。大学院を卒業するにあたって色々考えたのですが、やっぱり私は、もっとAIの研究をやりたい!それも単なる研究ではなく商用ベースに応用できる技術を開発したいと思っていました。それをCTOの田に相談したところ、じゃあ10ANTZで一緒にやりましょうと言ってもらえたので、そのまま入社したというのがきっかけです。今は、自社コンテンツに応用可能なAIの研究開発を行っています。目指すところは同じでした。専門分野は違っても、目指すところは同じでした。房:プロジェクトマネージャーを兼務しながらですが、主にデータ分析をやっています。ユーザーの行動を数字としてまとめながら、この人たちは、どういう行動をとっているのか?とか、どういうものが好きなんだろう?ということを客観的な視点でみています。あとは分析に必要な数字を取るためにどうするかというテクニカルな部分や、現場の人たちが活用できるように大量のデータを集計して、レポートとして提出しています。プロジェクトは同じでも、プロダクト開発において、データ分析とAIが任されているのは、まったく異なる分野ですね。孫:チームのエンジニアとしてAndroid、iOSアプリの開発支援をしながら、実用化に向けた、AIの研究開発をしています。高度な音声や画像認識の分野です。話したことを文字にしたり、音声特徴をとらえて人を認識したりするだけでなく。画像であれば、目、耳、髪の毛といったものから人を識別したり、個別の物体があれば、それが何かを分析する。人間が日常的に使っている自然言語的な機能を、いかにコンピューター上で再現させるのか?といった内容です。近い将来、今取り組んでいる研究を活用して面白いコンテンツを開発したいです。これまでになかったことを。技術とアイデアで、これまでになかったことを。房:この会社では、これまで世の中になかった面白いことっていうのを常々求められていまして。企画とか試作とか出す時にも必ず「それって面白いの?」って聞かれるんですよ。これまでの世の中にはないエンタメというと抽象的になってしまいますけれど、そういうものを技術で実現できるところを目指していますので。データ領域でいうと、たとえば、このアーティストってどれぐらいパワーを持っているのかなっていうのをもっとデータを使って定量化できるんじゃないかと思っていて。それが実現できれば面白そうだなと思いますね。孫:今後のビジョンとしては、少人数でも研究開発のチームを作って最先端のAI技術で社内のプロジェクトをサポートすることです。通常の研究であれば、商品化の価値よりも考え方の新規性を追求します。当社ではいいアイデアさえあれば、すぐに研究内容を商用化するチャンスがあります。商用化されれば、ユーザーからのフィードバックをもらって改善し続けることができます。やって開発を繰り返し、実装できるアイデアをどんどん生み出していきたいです。エンターテインメントという軸。房:AIとビッグデータは、データを活用して学習をさせることで、もっともっと新しいことを生みだせると思っています。今までのITベンチャーっていうと技術力がひとつの軸になっていたんですけど、10ANTZはそれだけじゃなくてエンターテインメントが軸になっている会社なんで。面白くするかっていうのもまた軸なんですよね。孫:AIの分野は変化がすごく激しくて日に日に技術が変わったりするので。今までのものをたくさん把握してる人より、これからのものを早くキャッチできる人の方がフィットする感じですね。重要なのは、興味を持てるかどうかです。研究開発の仕事はそんなに早く成果を出すことはできないです。数カ月研究しても、その仮説が間違っていればゼロからというのもよくある話。失敗してもすぐに切り替えて次に行ける人じゃないと。技術は積み重ねていくものですが、AIは色々試しながら新しいことを探していくもの。これまでのデータを分析しながら、未知なことにワクワクできる。そんな人であればスキルや経験に関係なく、一緒に仕事したいですね。