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# プロジェクト概要（目的・人数・体制） AIキャラクターとの対話チャットサービスの開発 体制は基本はウォーターフォール（タスクベース）での開発にしつつ、品質議論に合わせたアジャイル開発の併用。 チームメンバーは業務委託含めて７名。 # 役職 シニアエンジニア # 当時の背景/抱えていた課題等 市場タイミングというビジネス価値目線で、リリース時期は決まっていたが、具体的な開発要件やエンジニアが着手できるレベルまでの仕様のドキュメント化、開発スケジュール、人的リソース確保の必要十分性の検討は済んでいませんでした。 # 課題に対して自身が発揮したバリュー及び成果 ビジネス目線で提供するプロダクトのコンセプトや機能の主軸とビジネス要件、デザインのベースまでは決まっていたので、ビジネス要件やデザインを中心に仕様の曖昧な部分をプロダクトオーナーやデザイナー、ステークホルダーと議論してIssue単位への落とし込み、スケジュールへの落とし込みと開発優先度付けを行い、目標のリリース日に間に合わせました。 リリース日に間に合わせるためにはバックエンドとフロントエンドの同時開発も必要だったため、インターフェースを優先的に決定することで並行開発を実現しました。また、メンバーのスキルセットや現時点でのサービス理解度も考慮した上でタスク割り振りも行い、メンバーと細目な1on1での支援を行うことで、メンバーとの関係性を構築し、メンバーが実装に苦戦しているときには次の行動方針決めを行い、建設的に開発を前進させつつ、一方で品質的又は進捗状況的にヘルプが必要な場合は率先してリードエンジニアとして開発に参加して進捗および品質の両立を実現しました。 # プロダクトに対して自身が発揮したバリューおよび成果 最初期はバックエンドのアーキテクチャは別のメンバーの案を採用して進めていましたが、プロトタイプ後に私自身で率先して品質調査をした結果、求めていたビジネス要件及びプロダクト要件を期日までに実現が難しいことが判明し、経営陣含めて関係者全員と議論した上でスケジュール的に厳しいながらもつくりなおしを決定し、プロダクトオーナーが定めていた品質要件の実現に貢献しました。

# プロジェクト概要（目的・人数・体制） 芸能事務所と協力・連携しながらゼロベースで始まった音声対話プロジェクトの開発推進。（実証実験） 業務委託含めて８名 # 役職 シニアエンジニア 実働としては顧客への往訪や連携、品質調査など行いました。 # 当時の背景/抱えていた課題等 ゼロベースで始まったプロジェクトのため、具体的なユーザー会話体験や品質などのビジネス要件が固まっておらず、実装しながら改善してつくりあげる必要がありました。また、高齢者をユーザーとして考えていたため、ITサービスに慣れてない人でも使えるようにユーザー体験を作る必要がありました。また、退屈させないためにも実際の人間との会話に近い応答速度の実現と自然な会話体験の両立が必要でした。 # 課題に対して自身が発揮したバリュー及び成果 人間らしい会話体験の実現にために、当プロジェクトでは発話認識AIを使ったターン性の会話システムを構築しました。 具体的に行った成果は以下３点です。 1. 発話認識AIの実装および精度向上 2. AIキャラクターの応答速度の向上 3. AIキャラクターの応答内容および会話体験の改善 ## 1. 発話認識AIの実装および精度向上 発話認識のAIモデルの模索も行い、Web上でAIモデルが動く仕組みを実装してターン性での発話認識AIを実現しました。 発話認識の精度を高めるために音声工学のキャッチアップを行い、数値を調整して発話認識精度を高めました。 ## 2. AIキャラクターの応答速度の向上 応答速度との目標指標は具体的に回答できませんが、自然な会話体験を実現するには応答速度に課題がありました。 改善のために各レイヤーでログ計測を行い、平均値・中央値を算出した後に複数の改善ポイントを特定し、チームメンバーと分担しつつ改善開発を行うことでボトルネックの解消を行いました。 ## 3. AIキャラクターの応答内容の改善 初めて使ってもらいやすいように提供する会話体験を企画し、フロントエンド・バックエンドを横断して実装を行いました。 会話の流れによって発生する分岐に対してプロンプト改善を行い、違和感のない会話が実現できるように改善ツールを構築しつつ改善に取り組みました。 # プロダクト/プロジェクトに対して自身が発揮したバリューおよび成果 協力先の芸能事務所にも往訪し、実証実験先などでのデモやフィードバック議論を行い、リリースを実現しました。 リリース後にはYahooニュースのトップやミヤネ屋といったテレビ番組などにも大きく取り上げられ、会社知名度を向上させました。 取材時や実証実験先への往訪も行い、エンジニアとして現場支援も行うことで円滑な実証実験を実現しました。

＃プロジェクト概要 人事評価と組織づくりをコンセプトとした新規事業 日々のやりとりと日報をチャットUIで行い、その内容を網羅的に相互に３６０度評価で人事評価と連携していくサービス。 ＃チーム情報 PdM/PjM、開発者として一部兼任（基本はコードレビューや設計メイン）。エンジニアその他3名。デザイナー1名。営業1名。 【どのような機能の開発・実装か】【課題・問題点】 1. チャットサービスを基本としてそこに人事評価システムを組み込むプロダクトであるため、基本的に大量のデータがやりとりされるDB負荷を事前想定する必要がありました。 2. 日々のやりとりをするチャットの場に日報や人事評価を組み込むため、必要条件として日々のやりとりが円滑に行える操作体験が重要でした。そのため、できる限りリアルタイムにチャットのやり取りできる必要もありました。 【打ち手】 1. について 将来的に大規模負荷に耐えられるように、既存のチャットサービスと同様の設計に移行できるようにSlackやLINE、ChatWork、TeamsなどのUIやアーキテクチャの調査を行いました。 将来的アーキテクチャの改修を考慮した上で、初期段階では要望に柔軟に対応できるようにRDBを中心としたアーキテクチャを設計しました。 チャットには検索のしやすさや投稿・返信といった情報の分離を両立させるためにSTIを中心に設計し、画像などはポリモーフィックを使いました。 また、UIの改修要望も多く発生しうることを想定し、Frontendだけで改修可能なGraphQLを採用して設計しました。 N+1問題についてはBatchLoaderや箇所に応じて独立したGetエンドポイントを作ることを想定して進めました。 2. について すでにスマートフォンでチャットのやりとりをするのが一般的な時代かつ、想定する利用ユーザーについても営業職も含めていたため、Push通知による準リアルタイム通知の仕組みが必要でした。Webアプリでは継続なPush通知を実現出来ないことから、モバイルアプリの開発を想定し、できるだけ低コストで開発できるようにReactとReactNativeを使った技術を選定して進めました。 【使用した技術】 GCP、CloudRun, MySQL, RubyOnRails, Next.js, React Native, TypeScript