ID:73687さん

ML/AIを主軸にビジネスに非連続的な成長を実現するエンジニア

私のキャリアビジョンは、「AI/MLを主軸に、ビジネスに非連続的な成長を実現するエンジニア」になることです。 これまでフロントエンド、バックエンド、インフラ、機械学習と幅広く経験してきました。生成AIの支援もあり、一人でひと通りのものを作れる状態にはなったと思っています。ただ、そのなかで機械学習だけは性質が違うと感じています。 一つは、求められる専門性の質です。他の領域は、動けばその場で正しさを確認できますが、機械学習はそうではありません。生成AIがあれば動くものは誰でも作れてしまう時代ですが、機械学習は動いてもそれが正しいとは限らず、正しいかどうかを見抜けるかは作り手の理解にかかっています。動いているのに間違っている、という状態が普通に起こる技術だからこそ、他の領域と比べて一段高い専門性が要求されると思っています。 もう一つは、課題との向き合い方そのものが異なることです。私は基本的に、技術は手段でしかなく、課題ありきのものだと考えています。フロントもバックエンドもインフラも、解くべき課題が先にあって、技術はそれに応える道具です。ところが機械学習は、その順番が逆になる瞬間があると思っています。データを扱う過程で、誰も課題だと認識していなかった事実が見えてくる。たとえば顧客の塊や行動のパターンが、人の仮説から出発していては辿り着けない形で浮かび上がってくることがあります。それを課題として扱うかどうかはビジネスが決めることですが、その起点を作れるのは機械学習だけです。課題を「解く」側にも「見つける」側にも立てる、という点で異質な技術です。 そのうえで、私が「非連続的な成長」と言っているのは、既存の業務を10%効率化するような改善ではなく、事業の構造そのものを変える一手を指しています。少なくともエンジニアが起点になれる非連続な一手は、与えられた課題を解いているだけでは出ず、仮説の外側にある発見から生まれます。そして、その一手を正しく打つには一段高い専門性が要る。だからこそ、機械学習で打てる一手は、誰にでも打てる一手ではありません。この二つの性質が重なるところに、ビジネスを非連続的に成長させる可能性を感じています。 以上の理由から、直近のキャリアとしては、機械学習、ひいてはAIを活用してビジネスに貢献できるエンジニアを目指したいと考えています。これまでもバックエンドの開発と並行して、マッチング精度や価格の予測モデルを構築してきましたが、ここからは機械学習を主務として、探索的な分析で仮説の外側を見にいくところから、データの設計、モデルの運用、効果検証までを一気通貫で担い、「機械学習で事業の数字を動かした」と言える実績を積みたい。幅広くやってきた経験は、作ったモデルを本番で動かし続ける力として、ここで活きると考えています。