こんにちは、ココペリ広報の今安です。

ココペリの従業員インタビュー第二弾です。

第2回目は、機械学習エンジニア辻井 啓裕さんです！

ー 入社した理由を教えてください

一言で言うと、「面白そうだから」というのが理由です。笑

前職では大手銀行でクオンツとして働いていたんですが、少し物足りなさを感じていました。

自分の能力を十分に活かせていないという気がしていましたし、果たしてこれで国や社会に貢献できているのかと、働いていてもどかしさがありました。

そんな中、近藤社長に見つけてもらい、ふらーっとココペリに面接に来たんですが、初めて来たときは衝撃でした。

まず先輩方のレベルの高さに驚きましたし、金融業界を眺める視点も高く、話を聞いていてすごく面白い。この人達と一緒に働きたいと思いましたし、一緒に働けたら絶対に面白いと思ったんです。

それに、金融機関を中から変えようとすると、組織が巨大すぎて、それこそ長い年月が必要です。長い年月かけても変えられないかもしれない。

金融機関の外であるココペリから、金融機関に働きかけることできっとインパクトのある仕事ができるし、何よりそっちのほうが面白そうだなと思ったのが一番の理由です。

ー 業務内容を教えてください

融資判断を自動で行うモデルなどを、機械学習を用いて作成しています。

金融機関からニーズをヒアリングし、モデルを提案。その後は金融機関が保有している貴重で膨大なデータを使用して、数ヶ月かけてモデルを作成します。

モデルを作成している間はトライ & エラーの繰り返しです。

うまくいかない時はなぜうまくいかないか、うまくいった時は本当にそれでいいのか（なにか間違ったことをしていないか）を徹底的に考え、知識が足りないと思えば論文を読みます。常に立ち止まり、調べては考えるという感覚は研究に近いですね。

機械学習の分野は流行りもあって毎日大量に論文が出ていますが、そういった最新の論文を読んで、日々の業務に繋げられるという仕事はなかなかないと思いますし、AIエンジニアの魅力だと思います。

ー ココペリで携わった仕事で、一番達成感を味わった瞬間を教えてください

最近関わった返済能力判定モデルの開発はすごく面白かったです。

本来、融資判断は決算データを基に行われるんですが、このモデルは決算データなしで、口座のデータのみで融資判断を行おうとするものです。

決算データを使わないという点から元々チャレンジングな案件だったんですが、最初は楽観的だったんですよ。「まあやればできるだろ」みたいな。

で、実際やってみるとうまくいかない。うまくいかない理由をいくつか見つけて変更して、また試してもできない。。

論文を漁って、全く違うアルゴリズムを試してみてもできない。。。

だんだん、「あれ、できないぞ…？」となって焦り始めて、最後の追い込み時は朝から晩まで夢中でした。

なので、できたときはかなり達成感がありました。達成感というより安堵感といったほうが正しいかもしれませんが。笑　

達成感は今じわじわ来てる感じですね。自分が作ったモデルを軸にビジネス構想が練られて、具体化されていくのを間近で見ているので。

ー ココペリの機会学習エンジニアはどんな人がいますか？

今AIチームは4人いて、修士と博士が2人ずつです。

元々物理の研究者として世界中歩き回っていた方だったり、みんなそれぞれに強いバックグラウンドを持っています。

あと、人間的にはストイックな方が多いですね。仕事で最高のパフォーマンスを出し続けるにはどうすればよいか、どうすれば自分自身を高められるかを常に考えています。

自分をギリギリまで追い詰めないと良いものができないし、やっていけない仕事ではあるからかな、とは思います。こういった方々が集まるところも、ココペリの面白さと魅力があるからなんでしょうね。

ー これからチャレンジしたいこと、やってみたい仕事を聞かせてください

やりたいことは山ほどあるので言い出すとキリがないですが。笑　やりたいことの一つとしては、Big Advanceのビジネスマッチングがあります。

ビジネスマッチングのサービス自体は既にBig Advanceにあるんですが、今後Big Advance会員は大幅に増えていくので、企業が良い案件を探しきれなくなってくると思っています。

なので、相性のよさそうな企業や案件をAIが検索して、レコメンドするような機能をもたせるつもりです。そうすれば、マッチングも更に増えると思っています。

これまでつながるはずのなかった企業同士がつながり、新しい価値が生まれて、その結果、日本全体が活気づく。

想像するだけでワクワクします！

そういったサービスを一日でも早く実現できるよう、これからも全力でやっていきます！

ー 最後に求職者の方へメッセージをお願いします

ココペリは機械学習エンジニアにとっては良い環境が整っていると思います。

データは十分にありますし、「AIつくりました！精度これだけでました！で、どうするの？」で終わっちゃう案件って世の中結構多いと思うんですが、ココペリだとそこがちゃんとビジネスに乗って、ユーザーまで届けられます。

モデルの特性を活かしたビジネスモデルを構成できる人がいて、

作ったモデルをシステムに乗せるエンジニアがいて、

サービスの良さをアピールする営業がいる。

各分野のプロフェッショナルが集まるココペリだからこそできることだと思っています。

こんなにきれいにはまるんだといつも感動しています。笑

本気で作ったモデルをちゃんと世に出すことができる。そういう意味で、機械学習エンジニアにとってはやりがいのある環境だと思います。

金融業界を本気で変えたい方、どっぷり機械学習に浸かりたい方はぜひ来てみてください。また、物理や数学のポスドクをやっている方も大歓迎です。そういった方々と話をするだけでも私自身励みになりますし、楽しい話ができると思います。お待ちしています！

◆◇インタビューバックナンバー◇◆