「エンジニア不足」と言われる昨今。IT市場の急成長や技術革新により、AI、ビッグデータ、IoT等の先端技術領域を中心に、優秀なエンジニアは社内外から引く手数多になっています。勉強会やセミナーに参加する、専門書を読む、エンジニアコミュニティに入るなど、スキルアップの方法は色々ありますが、第一線で活躍するエンジニアはどうやって自分のスキルとモチベーションを高めているのでしょうか。
前編では世界最大のAIコンペプラットフォーム「Kaggle（カグル）」主催の「Image Matching Challenge 2022」10位に入賞した4名のメンバーに、金メダル獲得に至るまでの経緯を伺いました。後編では日々行う業務とKaggleの関係性と、今後企業人としてそしてエンジニアとしても活躍するために必要だと思うことを語っていただきます。
池田信さん
コニカミノルタのAIエンジニア。プロダクションプリント機の画像処理アルゴリズム開発から社内留学を経て、現在は画像IoTプラットフォーム「FORXAI」の開発部にて、画像を扱う機械学習モデルの開発を行う。岡﨑さんは直属の上司。今回のKaggleコンペでは主にモデルの情報収集と検証を担当。趣味は剣道、散歩とカメラ。
氏家広之さん
コニカミノルタのデータサイエンティスト/AIエンジニア。プロダクションプリント機のソフトウェア開発を経験後、自ら市場サポートの部署に異動。その後再びキャリア転向し、技術職に戻る。現在はDX開発センターに所属し、新規事業領域におけるデータサイエンス活用とAI開発を担当。今回のKaggleコンペでは主に弱点分析、関連論文の閲読とランキング上位者の情報収集を担当。趣味はフットサルとサッカー観戦。
岡﨑智也さん
コニカミノルタAI技術開発部のマネージャー。画像IoTプラットフォーム「FORXAI（フォーサイ）」の技術開発を行うメンバーをまとめ、課題解決に努める。美しいプログラムが大好きで、「勝負するからには勝つ」がモットー。今回のKaggleコンペでは主に推論パイプラインの全体設計と実装を担当。趣味は家庭菜園。
佐々木辰也さん
日系企業の研究所に勤務。コンピュータビジョン、データサイエンス関連の業務に従事。コニカミノルタOBとして、とある飲み会を機に岡﨑さんに誘われ、チームの一員に。今回のKaggleコンペでは主にアイデアの検討および実装、最終Submitを担当。趣味は温泉めぐり。
Kaggleは自己研鑽であり、ゲームでもある
──現在のお仕事は、金メダルを獲得したコンペの内容と紐づいているんでしょうか。
氏家さん（以下、敬称略）：AIにどこを見て欲しいか指令を与える、注目させるポイントをどこにするかの技術は、かなり紐づいていると思います。現在の業務ですと、人間の行動に注目させるという点ですね。
池田さん（以下、敬称略）：画像を扱うAI全般に使う知識は、Kaggleから効率的に学んでいます。Kaggleをやっていると自然に最新技術をどんどん取り入れて使っている人がいて、それをディスカッションにあげて議論したりするので、最新技術の情報を集める場としてすごく効率的です。そういう場で仕入れた情報を、業務で使うことができていると思います。
──いい感じに、会社の中にいる自分と個人である自分自身を行き来できるのですね。
池田：そうですね。しかも今は上司が岡﨑さんなので、すごく話が通じます（笑）。同じ情報を見た前提で話しているので……。
岡﨑さん（以下、敬称略）：「あのコンテストのあの解法が、今回の課題に使えるんじゃないか」とか、〇〇ラーニングの△△という手法と言えば、すぐ通じるんです。知らない人に話をする場合、その前提となる式や論文を渡すところから始めるんですが、二人ともKaggleですごく話題になった技術は絶対に見て、深いところまで理解しているので、「あの手法でよくない？」となって、2日後くらいにはコードを書いて動かしている、みたいな。それくらいスピーディーに進むので、業務とKaggleは完全に混ざり合っています。
──岡﨑さんの今のお仕事は、コンペでやっている内容とは少し違いますよね。
岡﨑：私は今はマネジメントをやっています。バリバリ開発するというよりは、プロジェクトをどう成功させるか、というところに注力していて。ただマネジメントにおいてにも技術力というか、「この問題はどれくらい難しそうか」「そもそもこの問題は解けるのか」とか、お客さんに頼んで仕様を変えてもらったほうがいいとか、そういう勘所はすごく大事です。そこはKaggleで鍛えられるところはあると思います。
──Kaggleは皆さんにとって、自己研鑽の方法にあたるんでしょうか？
池田：ゲーム性と自己研鑽の半々ですね。完全に分かれているわけではなくて、両方がいい作用をして、効率的にできる感じがあります。
必要なときに情報を集めて学ぶのが、一番吸収率が高い
──技術職だと特に勉強が欠かせない仕事ということもあり、皆さん常に自己研鑽をされている印象がありますが、Kaggleでやられていることも含めて、どう自己研鑽されていますか。
氏家：学問がベースになっているので、全体を網羅するような自己研鑽と、Kaggleのように一つの問題を突き詰めるような集中的な勉強をバランスよくするように心がけています。本を読んで、ある程度インプットが溜まったらアウトプットの場を探して試してみる、という形にしています。
岡﨑：私はKaggleでしか勉強していなくて。KaggleのDiscussionで新しい技術について紹介があったら、それを勉強する。マネージャーということもあり、業務で色々な人の仕事を見るので、その人がやっている仕事の内容を自分でも理解したいと思って勉強する。そうすると、教科書等を読まなくても知識がたまっていくんですよね。論文も関連するものしか読まないですけれど、関わる人がすごく多いので、業務とKaggleだけで十分に知識が取り入れられているように思います。
池田：必要なときに情報を集めて学ぶのが、一番吸収率が高い気がします。本を読んで体系的に学ぶのもいいんですけど、いつ使うのかわからないことを学んでも、やっていてモチベーションが上がらなかったり、退屈になってしまったりもするので。結局、Kaggleや仕事で課題が出てきたときに学ぶのが一番いいと思います。
今は検索するとディープラーニングとか、機械学習の論文や知識が出てくるので、情報は集めやすい時代です。
佐々木さん（以下、敬称略）：私は論文をよく読んで、それに関連する実装を動かしたり触ったりしています。休みの日にも興味がわいたらやっていますね。そういうことをしていないと、いざ使おうとなったときにそもそもどういう仕組みで動いているのかのキャッチアップに時間がかかったりするので。業務以外でも定期的に情報を得るようにしています。
──業務以外でもというと、そんなに仕事とプライベートを分けている感じでもないのでしょうか？
岡﨑：Kaggleはゲームだと思っているので、「17時だから仕事は終わり！Kaggleをやるから、仕事はしません」という感じでバチッと切っていますね（笑）。
社外の活動を応援してくれる会社の風土が、金メダル獲得の追い風に
──そこは完全に分けているんですね。ちなみに、会社はコンペへの参加を応援してくれましたか？
岡﨑：コンペに参加するには計算機が必要なのですが、会社の計算機を使ってコンペに出てもいいという許可をもらいました。なので、すごくやりやすかったですね。普段から、社内だけではなくて、社外との交流や学会発表などの”他流試合”に積極的に取り組むように言われています。
池田：あとは事後なのですが、今回金メダルを取ったことはニュースリリースにも出してもらって、すごく褒めてもらえたので嬉しかったです。
──佐々木さんはコニカミノルタOBとのことですが、在籍時のご経験も踏まえ、このあたりはどんな印象がありますか。
佐々木：転職してもこうやって一緒にKaggleに出られるつながりがあるのはありがたいなと思いますね。コニカミノルタは規模は大きいけれど、少なくとも私がいた部署ではある程度裁量があって、ボトムアップ型の組織でした。もっと大きな企業や事業の形態によっては、軍隊のような規律を求められる職場もあります。
コニカミノルタでは、技術に携わっている人はどういうふうにその問題を解くかをある程度任せてくれて、自分で試行錯誤できるような自由度があったんです。それはすごく良かったですね。失敗もしたけれど、そこから学ぶことも多かったので、その後の経験にも活きていると感じます。
あとは、色々な経験をさせてくれる会社だと思います。海外に行かせてくれたり、海外の組織と仕事をしたり、かなり製品に近いことを事業部と一緒にすることもあれば、大学の研究室と一緒に基礎研究に近いことをやる機会もあったりして、ある程度本人の意思を尊重する形でチャンスを与えてくれます。どう進めるかも任せてくれるので、そのときの経験は今もかなり役立っていますね。
組織に縛られすぎず、夢中になれることを見つけて自分の幅を広げていく
──皆さんは今後、企業人として活躍し続けるにはどうしたら良いと思いますか。
佐々木：夢中になれる何かを見つけて、結果としてスキルや専門性が身に付いているというのが理想的だと思います。
今、色々な会社でメンバーシップ型からジョブ型の働き方に変わったりしていて、特に技術系の人はある程度の専門性が求められるようになっています。一方で、技術系の世界は変化が激しいです。それがしんどくならないようにするにはどうしたら良いかというと、やはり「仕事だから」「勉強だから」と思わずにどんどん新しいことを吸収できる領域や分野を見つけて、力をつけていくのがいいのかなと思います。
私は30歳くらいの頃、画像認識はかなり面白いし、これからこの分野はどんどん伸びていくだろうなと思ったので、コニカミノルタに転職を決めた記憶があります。そういう意味では自分からやりたいことを見つけて、それにフルコミットできる環境を探していましたね。
池田：私は、会社の外に目を向けるのがいいのかなと思っています。会社の中のことだけやっていると、もし会社がなくなったとして自分の技術がどこまで世間的に通用するのか、興味を持つことがあると思うんです。自分の力試しを会社の外に出てやっていった方がいいのかなと思います。会社の外で力を試し、高めていくと、会社の中の業務にも活かしていくことができるので、どんどん外に目を向けてほしいなと思います。
岡﨑：私はコンフォートゾーンから抜け出すことを常に意識しています。社内でAIに詳しいからといって天狗になるのではなくて、たとえば社外のKaggleなどに出てみて、打ちのめされて「世界的に見れば自分はまだまだだから、もっと頑張ろう」と思うことも大事です。私の場合はマネジメントではまだまだ知らないことが多いので、そこで新しい経験をしようと思っています。
コンフォートゾーンを抜け出ると本当はつらいんですが、そこでまた落ち着いてきたらまた少し別のところに行くようにすれば、過去に通った道は全部コンフォートゾーンになるので、自分の幅が広がっていきます。もし会社や部署が厳しい状況になったとしても、他にできることがあればその方向へシフトしていくこともできる。これからの企業人は組織に縛られすぎない、自分の幅をどんどん広げていくことが大事になるのではないかと思います。
もう一つのポイントは、コミュニティがある場所に飛び込んでみること。他の人とのつながりを広げられるような場所にいると、思わぬところで次の出会いがあったりもします。それこそ、知り合いを通して転職に結びつくこともありますよね。
あとは、いきなり転職するのではなくて、社内異動してみるとか、OJTで他の部署に入ってみるのも良いと思います。コンフォートゾーンを抜け出すときにあまりに変なところに行ってしまうと、痛くて死んでしまいそうになるので（笑）。半歩出るくらいがちょうどいいのかもしれません。
大きな会社の場合、色々なことをやっていますし、開発をしている人もいれば、スタッフ部門の人もいる。異動や社内留学を含め、多様な経験ができる可能性があるのはいいことだと思います。
氏家：私は技術職で入社して、市場サポート部門に自ら異動し、そして 技術職に戻ってきたという経歴です。技術職で入って数年すると、会社の中が快適過ぎて外の世界を見なくなってしまって、それがおかしいなと思うようになったんです。それで、外を見られる部署に移りました。
その時々でやりたいことが変わって、迷走しながらも自分が本当にしたいことは何かを考えながら最適な場所に進むのがいいと思っています。
最終的にたどり着くのは、楽しいかどうか。つらいことは続かないので、楽しく続けられることが大事ですね。
──楽しく続けられること、は金メダルを獲得した経緯の中でもかなりポイントになっていたように思います。本日はありがとうございました。
─インタビューを終えて─
久々のリアル再会に盛り上がっていた様子のメンバー。取材後、次に狙っているコンペの話などで盛り上がりながら、再会を祝す飲み会へと消えて行きました。
金メダルを獲得した「Image Matching Challenge 2022」のコンペティション概要と当チームで開発したアルゴリズムについての技術的な詳細は、池田さんが執筆した技術ブログまたはニュースリリースで詳細をご覧いただけます。
記事を読んでご興味のわいた方は、4名のヒントから自分の幅を広げてくれる、夢中になれるものを探してみてはいかがでしょうか。新しい世界があなたを待っているかもしれません。
Edit:Sayoko Kawai,Text:Yu Kaneta,Photo:Aya Tonosaki,Design:Naomi kosaka
kaggle金メダル受賞時のニュースリリース
池田さん執筆の技術ブログ記事
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