【特別対談】最初から専門家だった人なんて、一人もいない

そこから、エンジニアになろうと思ったきっかけを教えてください。

Web制作会社の最後の方でプログラミングを始める機会がありました。 ナレッジマネジメントシステムのプロトタイプを作る必要があったのですが、手探りで作るしかなかった。また、当時CMSの概念が出始めたばかりだったのですが、パッケージがなくて。CMS開発のディレクションにもチャレンジしたのですが、エンジニアと話が噛み合わず。結局任されていたシステム開発部隊のマネジメントも外されてしまいました。 そこで、「作れるようになってやる！」という気持ちが燃え上がり、未経験でもエンジニアとして採ってくれる中小のSIerに入りました。

2社目で本格的にプログラミングを学び始めるんですね。最初に使った言語は覚えていますか？

最初の3ヶ月は研修でした。C言語や開発エディターの使い方、リレーショナルデータベースの基礎をひたすら叩き込まれて。そのあとERPの大規模プロジェクトに、プログラマーとして入りました。エンジニアとしての本当のスタートは、ここですね。 そこから3年ほどプログラマーとしての経験を積んでいきました。

伺えば伺うほど、今のAIの世界とつながっていくのか気になってしまうのですが いつAIと出会うのでしょうか？

次の会社でAIと出会います。 主に製造業の会社が持っている技術の価値評価を、テキストマイニングでやることになって。 ただ、当時は「AIに携わりたい」という理由で入社した訳ではなかったです。今みたいに「AI」という言葉自体、一般的な言葉ではなかったです。

2社目でバックエンドエンジニアとしてDBを学び、3社目でデータを専門にしていったということですね。

といっても、最初はマイニングは担当していなくて。データを分析する前のデータそのものを作る仕事がスタート地点でした。特許データや財務データの整備や、格納するデータベースの設計と実装がメインでしたね。

じゃあ、まだ自然言語処理には触れていないんですね。社会人になって4〜5年目くらいですか？

もう少し後の29歳くらいですね。だんだん役割が広がっていく中で、研究部門とデータ部門が連携するようになりました。研究者が考えた分析の式をプログラムにして、大量のデータで回して、その結果を研究者に返す。ここで自然言語処理に関わるようになりました。

この頃はソフトウェアエンジニアとしても、ビジネスパーソンとしても仕事の幅が広がっていった時期でした。マネジメントの仕事も増えてきて。データ処理基盤のコーディングに関しては優秀な人がたくさんいたので、できる人に任せた方がよいものができる。自分がコードを書くメインは、顧客向けのデータ分析にシフトしていきました。ただ、自然言語処理を顧客に対する価値に転換することを考える必要があったのでそれはそれで勉強になりました。

データを作るところからはじめて、研究というプロダクト開発の上流から顧客への分析結果提供という下流まで一通り関われたことは、後から振り返れば大きかったです。とはいえ、これも意識してそうしたというより、空いている隙間を埋めていった結果に過ぎません。スタートアップあるあるですね。

研究者の頭の中にある理論を、実際に動く形にする役割ですね。

そうそう。そういえばそのとき、データ解析のプログラミングってダンスの振り付けに似てるなと思ったんです。データと人という違いはあるにせよです。 全てを指示するのではなく、考え方の方向性や動きの構造を決めてやる。そこから魔法のように、多様な分析結果や動きが生まれる。

専門家でない自分がどこまでやれるのか、最初は恐れもありましたが、一歩踏み出してみると、自分が好きだった振付の世界との共通点も見えてきて。 恣意的な解釈かもしれませんが、自分なりのストーリーを見つけられると愛着も湧きます。数学の専門家じゃなくてもできるんだ、とエンジニアとしての自信もついてきました。

もし今の知識のまま20代に戻れたら、最初の3ヶ月で何をしますか？

まず、「完璧に理解してから動こう」とするのをやめますね。最初の3ヶ月は、小さくてもいいから、動くものを作っては壊すことだけに時間を使いたいです。 今ならAIがあるので、プロトタイプを何個も作れると思います。座学に時間をかけるより、人に見てもらってフィードバックをもらう回数を、1回でも多くしたいですね。

とにかく手を動かす派なんですね。今悩んでいるエンジニアが、すぐに始められることってありますか？

特別な環境がなくても、今日からできることがあります。

完璧にわかってからではなく、AIに噛み砕いてもらいながら、まず手元で動かしてみる。考え方というより、行動を変えるだけでも変化がありますね。

そうなんです。ハードルはとにかく低くしていい。毎日のちょっとした開発にAIを相棒として入れておくのが、一番早くキャッチアップできるやり方だと思います。

プライベートでは、美術館によく行かれたり、ギターで作詞作曲もされているんですよね。

はい。休日は美術館やギャラリーに行って、若手の作家さんの作品を見るのが好きなんです。特に好きなのは、日本の伝統的な表現が、今の社会と出会ったときにどう変わっていくか、というテーマの作品ですね。

ギターで音を出すのは気分転換にもなります。最近、参加している音楽ユニットの作品を海外の批評家の方に好意的に評価していただきました。自分が書いた詞に触れていただいたのがうれしくて、作詞に力が入っています。ダンスもそうですが、昔から「何かを表現すること」が好きなんだと思います。

アート鑑賞をもっと深く楽しむための「アート鑑賞支援AIエージェント」も個人で作っているんですよ。 一見すると効率の悪いクリエイティブな世界と、合理的なテクノロジーをつなげることは、ずっと自分の人生のテーマだと思っています。

AIラボの受講生で、一気に伸びる人ってどんな人ですか？

素直な人と、正解を求めすぎない人ですね。 AIの世界には、昔のプログラミングみたいに「1+1=2」という決まった正解がない。出された課題をまず面白がってやってみる。わからない言葉が出てきたら放っておかずに、ChatGPTやAIエージェントに「できるだけシンプルに解説して」って聞いてみる。そういう身軽さがある人は、本当にどんどん伸びます。

AIラボを始めて半年くらいで、どのレベルまで達成することを目指していますか？

実際のAIプロジェクトに入ったときに、「初めて聞く考え方が一つもない」状態です。 Pythonで言うと、FlaskからFastAPIに移るくらいの感覚で、まったく新しいものではなく、知っている土台の延長です。完璧にマスターしていなくても、聞いたことがあって、一度は触ったことがある。言葉自体は新しいものがどんどん出てきますが、土台が身についていれば、現場に入っても怖がらずにすぐ動けるようになります。