AIエンジニアとしての感性と広い視野を生かし
働くことに誇りを持てる組織づくりに挑みたい

小さいころからPCが好きで、ゲームやインターネットに夢中になっていました。自分はPCに関わる仕事が向いていると思い、中学校の進路指導で「情報技術を本格的に学びたい」と相談したところ、高専を紹介されました。高専では電気系、機械系、情報系といった幅広い知識や技術を学び、エンジニアとしての視野を広げることができましたが、卒業が迫ったころ、まだ自分の強みが見出せていない思いに気づきました。このまま社会に出ることに不安を覚え、自分の武器を手に入れるために大学に編入します。

大学では画像認識AIを研究テーマに選び、企業との共同研究でツール開発に取り組むことになります。しかし、研究は明確な指標に則って進めることが難しく、毎日が試行錯誤の連続でした。幸い、AIが機械学習からニューラルネットワークに置き換わり始めた時期で、新しい技術や手法をいち早く取り入れることで、いくつかの成果を出すことができました。それでも、忙しいときには研究室に泊まり込むような環境でしたので、AIに関わることはもうこりごりという気分でした（笑）。

就職シーズンを迎え、いったん原点に立ち返ります。もともとPCはハードウェアに関することも好きで、研究室ではサーバーの管理も担当していたこともあり、PCやサーバーといったITインフラ系の仕事に就きたいと考えました。そこで眼に留まったのが、国内外にある広大な通信インフラの運用管理を一手に担うNTTドコモエンジニアリング（以下、dBE）でした。業務内容に対して関心があったうえ、就活の際の面談を通して、社風も合っていると感じて入社を決意しました。

インフラエンジニアを目指して入社したのですが、待っていたのは意外な配属先でした。画像認識AIを開発する部署だったのです。予想だにしていなかった配属先に、うろたえてしまいました。思い詰めて人事や上司に打ち明けたところ、「一度働いてみてどうしても合わなければ異動することはできるよ」と寄り添っていただき、もう一度AIに挑戦する勇気をもらうことができました。そして、働いてみると、明確な指標があり、もちろんオフィスに泊まり込むこともありません（笑）。AIが苦手なわけではなく、大学時代の研究環境が合っていなかったのです。そこからAIの面白さに気づき、のめり込みます。

最初のミッションは、画像認識AI案件におけるAIモデル開発・技術検証業務で、お客さまのお悩みを聞き、それを解決するAIモデルを開発し提供していました。次の配属は、画像認識AI開発ツールの内製です。市販の画像認識AI開発ツールを使って開発すると、ライセンス料が発生し割高になりますので、自ら開発しようという取り組みでした。続いて、LLM（大規模言語モデル）の技術検証・サービス開発業務に従事し、NTTが提供するLLMのデモンストレーション環境を社内で構築・提供していました。

現在は、PCやサーバーなどでLLMを動作させるローカルLLMの開発支援業務に従事しています。NTTドコモビジネスのメンバーと連携しながら、インフラ環境の構築自動化や技術検証などに携わっています。前例の少ない新しい技術を扱うため、試行錯誤しつつ正解を探っていく業務には不安がつきものですが、ときに自分の仕事が成果に直結するため、とてもやりがいを感じています。調査や検証結果をまとめる機会も多く、事実を並べるだけではなく、どんな読み手が読んでも分かるような背景や補足情報などを含めてレポートをつくるよう心がけています。

実は、以前レポート作成の重要さに気づかせてくれた出来事があります。実装したAIシステムの利用状況アンケートをお客さまの各事業所で実施し、得られた回答を分析し、資料にまとめるという仕事でした。どのようにすれば分かりやすく、かつ多角的にデータを分析できるだろうかと考え、ExcelやPythonを用いてグラフィカルな図を取り入れた資料を作成しました。そのときに、お客さまから「AIの利用状況だけでなく、各事業所の特性も理解できた。これは我々にとっても新しい気づきだ」と評価していただいたのです。自分が考え、工夫したことが、お客さまに新たな付加価値をもたらしたことに大きな喜びを感じました。それ以降、レポート作成は武器の1つとなっており、現業にも生かせています。

私にとって、未来ワーキングへのアサインは好機でした。入社以来、AIエンジニアとして新たな事業創出に関わってきたため、会社全体を大きなスコープで捉え、分析する取り組みへの参加は大きなチャンスだと考えました。とはいえ、会社全体への理解から始まり、現況や抱えている課題、それに対する打ち手などを考えるスケールの大きな取り組みに当初は戸惑いました。しかし、メンバーたちとのディスカッションを重ねたことで、自分の理解や考え方が明確になりつつあると感じています。

dBEは、首都圏以外に札幌、仙台、大阪、広島に拠点があり、地方の拠点では人材不足が慢性化しています。現在は、この課題を解決する取り組みを進めています。具体的には、地方ロケーションの魅力を伝える動画コンテンツの制作および全社への公開です。興味を持ってもらえるように、よりフランクに取材し、親しみやすさ、分かりやすさを重視する編集を心がけています。目指しているのは、若い世代が今後のキャリアを考える際に、地方ロケーションでの仕事を選択肢に加えてもらうことです。

またdBEには、社員の自由なチャレンジを推奨する社風があります。周りからの応援や共感も得られやすく、自身が望めばどんどん成長できる環境です。こうした機運を高めるために、たとえば兼務などで他分野の業務や新規技術にチャレンジできる制度などがあります。技術的な興味があっても業務外で取り組む余裕がない場合などは、このような制度を利用することが新たなイノベーション創出につながるのではないでしょうか。

直近の目標は、若いうちに担当案件の主要メンバーとして、大きなプロジェクトを完遂させることです。現在はAI領域に注力していますが、常に時代のトレンドに合わせて最先端の技術領域に関わっていきたいと思っています。もちろん、インフラエンジニアに挑戦したい気持ちもありますが、将来的には、マネージャーとしてdBEで働くことに誇りを持てる職場環境づくりにも取り組みたいと考えています。

以前のインタビューで、自らで考え、判断、行動し、振り返る「自律自転」を座右の命に挙げました。あれから数年が過ぎ、後進の育成が増えてきた現在は、やや引いた立ち位置で後輩の自律自転をサポートすることも多くなってきました。もちろん、自身の成長のモチベーションを高め、チャンスをつかむために、常に自分にも繰り返し自律自転を言い聞かせています。

OFF TIME
入社以来、コロナ過による運動不足により太ってしまいました。そこから一念発起し、健康や身体づくりを意識して、休日はジムに通い、食事にも気を配っています。日々の食事は、ご飯や鶏むね肉、ゆで卵といったものが中心ですが、食費も抑えられ、ダイエットにもなるので、いいことづくめです。