吉岡琢

メンバー
インタビュー

現役のLaboro.AI社員が、気になる質問にお答えします。

機械学習エンジニア

リード機械学習エンジニア

TAKU YOSHIOKA

前職では何をしていましたか。

前職では機械学習によるロボット制御に携わっていました。少し詳しくお伝えすると、画像データを深層学習で処理することでロボットの動作を決定するというシステムでした。ロボットに組み立てを行わせるコンペティションにも参加した経験があります。
また、確率モデリングに興味があり、以前はベイズ統計に基づく脳活動推定ソフトウェアを開発していました。その他、機械学習による人流データ分析や行動分析などにも携わっていました。

Laboro.AIを選んだ理由を教えてください。

元々エンジニアとして機械学習を実社会に役立てたいという目標があり、Laboro.AIのミッションに共感したことが一番の理由です。一方で、機械学習は万能ではなく、解くべき課題によっては別のアプローチが有効であったり、そもそも課題が適切に設定されているかを検討することも重要です。Laboro.AIは、機械学習の利点を最大限活かすために、解くべき課題を設計するソリューションデザイナとエンジニアが協力して仕事を進めます。この特徴的な職種の存在が示すように、Laboro.AIという会社は、本当に役に立つ機械学習を提供することを重視しています。この点もこの会社を選んだ理由の一つです。
エンジニアはどうしても技術や実装に関心が向いてしまうのですが、ソリューションデザイナと協力することでより課題の本質に向き合って仕事をするという意識を高く持つことができると考えています。

入社してから感じたことはありますか。

機械学習を活用しうる様々な課題に直面する中で、一見、機械学習を容易に適用できそうに見えても、対象となる課題に対する深い理解なしに結果を出すことは決して簡単ではないことを改めて認識しました。そのような場合に、ソリューションデザイナやクライアント様と議論し、ベストな解決策を見つけ出すプロセスは、役に立つ機械学習を世に出すために理想的だと感じています。
あと、これは本質的ではないのですが、オフィスが非常に静かで、集中して作業することができます。この静かさを好むかどうかは人による部分もありますが、エンジニアにとっては良い環境なのではないかと思います。

Laboro.AIで働く魅力はなんでしょうか。

クライアント様の目標には様々なものがあるため、必然的により幅広い技術に触れるチャンスが出てきます。具体的には、私自身は入社してから、これまであまり馴染みがなかった自然言語処理を用いたプロジェクトを担当するようになりました。また、私以外のエンジニアには、クラウド環境に詳しい者もいたりと、常に最新技術をアップデートする機会があります。このような環境は、エンジニアとして大きな魅力です。
また、ただコードを書くだけではなく、ソリューションデザイナと連携することでクライアント様の目標が明確に示され、価値に繋がる仕事をしているという実感が得られることも、魅力の一つです。

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。

機械学習の技術で社会をより良く変えていきたいです。そのためには機械学習の有用性を社会にアピールする必要があるので、一エンジニアとしてそうした貢献ができたら嬉しいです。
個人的には、確率モデリングによる不確実性のモデル化が実応用においても今後重要になると考えているので、そのような分野に興味がある人と一緒に働けれたら嬉しいです。また、エンジニア同士の技術的な交流やコミュニケーションも活発にしていきたいと思っているので、この点でも共感できるような方に参加いただけることを楽しみにしております。