Laboro.AI

メンバー
インタビュー

現役のLaboro.AI社員が、気になる5つの質問にお答えします。

ソリューションデザイナ

犬束 敦史

ATSUSHI INUTSUKA

Q.前職では何をしていましたか。

EdTech分野のスタートアップに約7年間在籍しておりました。自社開発のモバイルラーニングプラットフォームの営業および導入後の運用支援に約4年間携わった後、大手学校法人が運営する通信制大学向けの学習管理システム (LMS) 新規開発案件のプロジェクト管理に約3年間携わりました。
プロジェクト管理と言っても、小規模な企業だったのでメンバーの数も多くはなく、顧客との要件定義や仕様策定の議論、仕様書作成、開発者との実装方法の議論、試験項目作成、試験実施など、システム開発に関わる工程の多くを自分の手を動かしながら進めていました。

Q.Laboro.AIを選んだ理由を教えてください。

大きく3つ理由があります。 1つ目は、前職で学習履歴の分析に機械学習を使おうという社内プロジェクトがあった (私自身は直接関わってはいなかったのですが) ことや、個人的にCourseraで機械学習のコースを複数学習していたため、次の仕事は機械学習に関わることをしたいと思っていました。
2つ目は、前職での大手学校法人向けLMS開発案件はプライムベンダーの下請けで実施していた案件で、直接エンドの顧客と議論をする場があったとは言え、プライムのベンダーの論理に縛られて本当に顧客のためになる開発ができていないと感じることが少なからずあったため、次の仕事では顧客と同じ立場に立って進められる案件をしたいと思っていました。
3つ目は、前職もスタートアップという背景が影響していますが、数あるAI関係の仕事の中でも、すでに規模も大きくなり成熟してきている企業よりは、これから規模を大きくするプロセスに携われる企業で仕事をしたいと思っていました。 上記の3つに最も当てはまると思ったのがLaboro.AIのソリューションデザイナの仕事だったため、入社を決めました。

Q.入社してから感じたことはありますか。

こちらも大きく3つあります。 1つ目に、まだそれほど大きい規模ではないことも関係していると思いますが、仕事の進め方などで障害と感じることが少なく、伸び伸びと働けると感じました。
2つ目に、この業界は新しい技術・研究など移り変わりが激しいので、自ら継続的に学習する力と意欲が必要です。勉強せずにイチから教えて下さいという姿勢ではもちろんダメですが、勉強した上でわからない部分を相談・議論したいということはウェルカムな雰囲気がある環境です。
3つ目は自分の経歴も踏まえてのことですが、意外にもシステム開発に携わった経験が役に立つと感じました。基本的にLaboro.AIは機械学習のアルゴリズムやモデルを提案し、開発、提供することがメイン事業ですが、業務に落とし込むときには既存システムとの繋ぎ込みが必要といった話も出てきます。こうしたときに、前職のシステム開発案件のプロジェクト管理経験が非常に役立っています。

Q.Laboro.AIで働く魅力はなんでしょうか。

これも3つに分けてお話します。 1点目に、上の回答と重複しますが、仕事の進め方に対して指示が出ることは多くないので、自分が良いと思うやり方で仕事を進めることができ、伸び伸びと働けると思います。(もちろんその分、自身の動き方に対する責任は必要です。)
2点目に、AI・機械学習に対する好奇心があれば、業務での必要性から新しい技術を学習することができると思いますし、また実際の案件で様々なアルゴリズムに触れて知識を深めることもできます。そのため、AI・機械学習に対する知見を深堀りすることができ、大きな財産になると思います。
3点目に、私自身はスタートアップ企業の出身ですが、Laboro.AIのソリューションデザイナには、外資コンサルティングファームや大手事業会社を経験したメンバーなど、様々なバックグラウンドの人材がいるので、それぞれが違った強みを持っていて、他のメンバーから得られるものも大きいと思います。

Q.将来の夢や目標を教えてください。また、Laboro.AIに転職をお考えの方にメッセージをお願いします。

当社では機械学習のビジネス活用に力を入れているので、豊富なビジネスバックグラウンドをお持ちの方は、機械学習の面ではそれほど実戦経験がないとしても、入社後に機械学習の知識をキャッチアップしようという気持ちがあれば活躍できる可能性は大いにあると思います。
これを読んでくださった皆様と一緒に働けるのを楽しみにしております。

その他メンバーのインタビュー

Laboro.AIで働いている現メンバーに、当社を選んだ理由や入社後に感じていることなどを聞きました。