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【新進気鋭の研究者Vol.23】実世界の人の動きをAI技術によって可視化する。世界をより面白く便利に! 中川裕太 - Technologist’s magazine
研究開発社 転職支援サービス Computer Science Agency
そして、中川氏は博士課程への進学を断念し、大学院修士課程修了後、NTTデータに就職することになる。
知人ベンチャーの手伝いが人生を変えた
NTTデータで、中川氏はインフラエンジニアとして充実した日々を送っていた。
「NTTデータは、仕事をするうえでの、僕のベースをしっかりとつくってくれた会社でした。安定して働き続けるのであればとても素晴らしい職場だと思う一方で、徐々に、より最先端の研究に携わりたいという気持ちがふくらんでいったのです。それと同時に、もっとチャレンジングな気持ちで仕事をしたいという思いが強くなっていきました」
そんな矢先、中川氏に転機が訪れる。エンジニアとベンチャー企業経営者を結びつけるマッチングイベントに参加した中川氏は、あるベンチャー企業経営者から「研究開発を手伝ってくれないか」という誘いを受けた。
「特定の分野の研究論文から必要箇所を推測し、その会社のプロダクトに実装してほしいという依頼でした。僕としては願ってもない話だったので、引き受けることにしたのです。このプロダクトの特性上、論文内容を精査しつつ、工夫を加えながら精度を上げる必要がありました。多くの論文に目を通しながら、試行錯誤を重ねつつ複数の要素を組み合わせてみると、思った以上にいいプロダクトが出来上がった。この経験が、僕の背中を押してくれたんですよ」
約4カ月間に及んだ研究開発面での支援を終え、中川氏はある種の手ごたえと小さな自信の芽生えを感じた。「大学院時代の優秀な仲間たちのように、研究者として勝負するのは難しいけれど、研究段階である程度かたちになり、芽が出始めた技術をビジネスに落とし込み、育てていく仕事であれば、トップを狙えるかもしれない‒‒。そう思えたのです。大学時代は『ゼロからイチを生み出す研究者になりたい』という思いが強すぎて、こういった種類の仕事の存在に気づかないふりをしていたのだと思います」
その当時、中川氏は勤務先であるNTTデータの業務をしっかりこなし、早朝と帰宅後、さらに週末や休日を使ってベンチャーの研究開発の支援を行っていた。
「もちろん、本業との両立は大変でした(笑)。けれども、この時のベンチャーでの経験は心躍るような仕事だった。そうやって小さな成功体験を得たことで、ベンチャー企業への転職という方向性が明確になったんです」
いい意味でヤバい人。ABEJA岡田社長の人柄に可能性を感じた
転職先を探すに当たって、中川氏は〝三本の柱〞を立てた。一つは、「研究シーズとプロダクトをつなぎ、1を80にする仕事ができること」。もう一つは「刺激し合える優秀な仲間がたくさんいること」。最後が「事業が面白く、そのゴールに共感できる仕事であること」というものである。
端的にいえば、新たに見つけた自分の強みを存分に発揮でき、かつ、楽しくワクワクできる会社であり職場であるということだ。
「この軸で探したところ、ABEJAに出合いました。最終的な決め手は岡田陽介社長の人柄です。面接でお会いした時、彼はただひたすら自分の世界観を語っていて、正直『変な人だな』と(笑)。けれども、人をワクワクさせるのがうまく、この人となら面白い冒険ができそうだと直感し、入社を決めたのです。言葉で説明するのは難しいのですが、とにかく『ヤバい人だ』と感じました。ABEJAへの入社を決めた、というよりも、岡田社長についていくことを決めた。これが正確な入社理由だと思います」
AI時代に生き残るエンジニアとは?
17年のABEJA入社以降、中川氏は同社が手がけるプロダクト開発のほぼすべてに携わってきた。なかでも大きな成果といえるのは、同社が小売り・流通業界向けに提供している店舗解析サービス「ABEJA Insight for Retail」におけるリピーター分析機能の開発である(詳細はコラム参照)。
「行動ログの分析が容易なECサイトと違い、リアル店舗における顧客の行動分析は簡単ではありません。その課題を解決し、実店舗における顧客を〝見える化〞するソリューションがABEJA Insight for Retailです。僕が手がけたリピーター分析機能は顔認証技術を応用したもので、開発に際しては、当該分野でデファクトとされている論文を読み込んで理解したうえで、国際学会にも参加し最新の情報を仕入れ、既存の技術と組み合わせてプロダクトに落とし込んでいきました」
聞けば、最先端の論文から技術を応用しているものの、「特段、〝ものすごい技術〞を使っているわけではなく、既知の技術をうまく組み合わせただけ」と、中川氏は涼しい顔で話す。
「技術で勝負したところで、人海戦術を繰り広げる中国には勝てそうもないし、顔認証に多くのリソースを投入している大手企業にもかないません。〝革新的な技術〞を追いかけて名誉を求めるのではなく、顧客企業が抱えている課題を解決することこそが最優先事項で、その先には店舗を利用するエンドユーザーがいます。最終的には、エンドユーザーにとってより便利で豊かな世界が実現できれば、手法は何だっていいと思っています」
データを集め、それをAIで処理する時代においては、中川氏がかつて目指していたような、ストイックに何もかもを〝ゼロからイチ〞でつくるのではなく、〝ここだけは〞という部分だけをつくり込み、勝負どころではない要素については、外部のモジュールを組み合わせたり、つなぎ合わせたりすることがより大切だ。
すべては顧客企業のため、エンドユーザーのため、そして社会のため。そういった意味で、中川氏のような〝工夫能力〞に長けたタイプのエンジニアは、今後の実社会で最も求められる存在なのかもしれない。
中川氏は現在も、研究成果のプロダクト適用に勤しむ毎日を送っている。今後について尋ねると、「あまり深く考えていません。常に、心から楽しいと思える場所で、心が躍るような仕事なり、研究なりに携わっていければいいですね」と、笑みを浮かべた。
His Research Theme
小売業の経営判断を支援する店舗解析サービス。
AI技術を駆使した「ABEJA Insight for Retail」
実店舗に設置したカメラやセンサーから取得したデータを、ディープラーニング等の技術で解析。来客人数のカウント、顔画像から来店客の性別と年齢の推定、さらにリピーター比率や再来店回数などが測定可能。そのほか、入店から購買までの顧客行動を連続的に把握する動線分析機能も備えている
「ABEJA Insight for Retail」は、ABEJAが2015年にリリースした小売り・流通業界向けに特化した店舗解析サービスで、現在までに、国内700店舗以上で導入・活用されている。
まず、実店舗に設置したネットワークカメラや赤外線センサーなどのIoTデバイスから取得したデータを収集。ディープラーニングを活用した画像認識で解析し、来店人数、店舗前の通行人数、来店客の年齢性別推定、リピート推定、店舗内の回遊状況など、実店舗における来店から購買までの顧客行動をデータとして可視化する。小売り・流通企業が培ってきた勘と経験にプラスして、実店舗での数々の施策の効果をデータに基づき検証できるようになり、顧客企業の収益改善に貢献している。
中川氏が研究チームのリーダーとして開発を主導した「リピーター分析機能」は、実店舗に設置したネットワークカメラから取得した来店客の顔画像から特徴量を抽出し、特徴量がマッチした人物を「リピート客」と判断する。
この機能を活用することで、実店舗で従来は難しいとされてきた、リピート客の動向が把握でき、「リピート率」という新たな指標を店舗運営に生かせるようになる。
例えば、キャンペーンなどの施策の効果測定に際し、「リピート率」を計測することで、新規顧客とリピーターのどちらに効果があったかを定量的に測定できるというわけだ。
1989年、群馬県生まれ。東京大学工学部卒業、同大学院情報理工学修了。NTTデータに入社し、主に製造業向け基幹システムのインフラ設計・構築に従事。その傍ら、AIベンチャーで発音評価エンジンの研究開発にも取り組む。2017年、ABEJAに入社。ABEJA Insight forRetail、ABEJA Platformの研究開発など幅広く担当。現在は ABEJA Insight for Retail 研究チームのリーダーを務める。
設立/2012年9月10日
従業員数/81名(2019年8月末時点)
所在地/東京都港区白金1-17-3 NBFプラチナタワー
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