【敏腕AIエンジニアがなぜスタートアップを立ち上げたのか】COO & Co-Founder 寺澤滉士良

※こちらはneoAI公式noteで掲載しているメンバー紹介記事の再掲となります。

neoAI公式noteでは、今回から、働いているメンバーの紹介をしていきます。
neoAIで働く魅力やメンバーなど、neoAIの雰囲気が少しでも伝わったら幸いです！

記念すべき第1弾は、neoAI共同創業者であり、COOを務める寺澤滉士良（てらさわこうしろう）です。

創業時からneoAIのプロジェクトを技術的にリードし、AIソリューションの営業からデリバリーの統括まで行うなど、neoAIの技術的成長を第一線で牽引しています。

本記事では寺澤の創業エピソードやneoAIにおける技術的な成長、今後の展望について聞いていきます。

創業まで

- neoAIを創業するまでの経験を教えてください。
元々数学だったり技術が好きな気質で、大学1年のときは、競技プログラミングをやっていました。半年ぐらい夢中になってAtCoder（国内の競技プログラミングサイト）をやって、青色（ほとんどのIT企業でアルゴリズム能力がカンストするレベル）まで到達しました。すぐに正解か不正解かが出て順位がわかるのがモチベーションになって、短期間でPythonの実装力とアルゴリズムの知識がついたと思います。今思うと、実装力をここでしっかりつけたことが、その後のAIの勉強やneoAIのプロジェクトでもいきているなと思います。

元々松尾研のAIの研究には少し興味があり、Pythonをある程度習得していたので、大学2年生の秋にGCI（東京大学松尾研究室が運営するデータサイエンティスト育成講座）を受講してみました。実はCEO千葉との出会いもこのGCIでした。千葉とは2年の秋からの学科同期で、GCIのコンペや最終課題についてディスカッションをしたり、一緒に取り組んだりするようになりました。とにかく、千葉も私も優秀生（当時千人弱の受講生のうち10名程度選出される）に選ばれることを目標としていて，お互い競い合いながらコンペや最終課題を死ぬ気でやっていました。結果、2人とも優秀生に選ばれて、自分の中ではやり切ったという実感を持てました。優秀生を目指して時間をかけたことで、技術的に大きく成長できたと思います。

少し話は逸れるのですが、AIという技術が自分の性に合っていたなと感じます。競技プログラミングや趣味のランニングなどもそうですが、数字など目に見える結果やフィードバックが出て、なおかつそれが運要素ではなく自分でコントロールできることがモチベーションになるタイプの人間なんです。勉強をして技術的な理解を深めることで、AIのコントロール（精度向上など）がどんどんできるようになり、AIの出力結果や精度、クライアントからの反応など社会からのフィードバックが比較的すぐに得られます。AIのこういった性質もあって、短期間で実務レベルまで習得できたと思います。

- 起業しようと思ったきっかけは何でしたか？
GCIを受けていく中で、AIが社会に役立つことを感じられたのが大きかったです。それまでは漠然と「自分の立場では社会に対してインパクトを与えられないんじゃないか」と思っていたのですが、GCIを受けてAIを学んでいく中でその考えが変わり、自分でも技術を磨き上げれば社会に価値を与えられるんじゃないかと思うようになり、AI関係で起業したいという思いが強くなりました。

GCI修了後、千葉と2人で起業に向けて動き始めました。お互いインターン生として別の企業で働き、AI開発の確かな技術力をつけながら、自分達ならどうできるんだろうと毎週末、千葉と話す日々を送っていました。

複数社でAIエンジニアとしてインターンをする中で、クライアントとのやり取りからAIソリューションのデリバリまで実際に自分でやってみるという経験は、自分を技術的にもビジネス的にも圧倒的に成長させることができ、創業時からプロジェクトを1人でリードできるだけの技術が身に着いたと思います。

創業前の議論の様子

創業時からneoAIの技術をリード

- 創業してからの社内外の多くのプロジェクトでマネージャーを務めていますが、その中で一番技術的に大変だったプロジェクトはありますか？
昨年12月のDream Icon（日本企業初AI顔アイコンサービス）の開発ですかね。私は、AIの精度・画像生成のシステム周りなど技術面全般を担当しました。Dream Iconは、日本国内で前例がほとんどない状態でありながら、日本企業初でローンチするため、できるだけ早く、ユーザーに提供できるクオリティの精度を担保する必要がありました。社内の別チームが担当するHPやロジ周りが着々と形になっていく中だったので、すごいプレッシャーでした…オフィスで寝たり、直前は徹夜したりと終盤は特に大変でしたが、構想からローンチまで2週間で満足のいくものができました。

Dream Icon | ドリームアイコンDream Icon（ドリームアイコン）は、最先端の画像生成AIを活用した、オリジナルアイコン作成サービスです。ユーザーがdreamicon.jp

- Dream IconはneoAIが生成AI特化に転換するきっかけになりましたね。具体的に何が大変でしたか？どのように乗り越えたか教えてください。
周りに同じことをやっている人がほとんどいないところからのスタートだったので、情報収集からでした。数ヶ月前に発表された最先端の論文、わずかにある海外の記事などをもとに爆速でキャッチアップしました。松尾研での技術サーベイ経験がいきたなと思います。
特に、生成画像のクオリティの向上が一番大変で時間がかかりました。大規模画像生成モデルの学習パラメータの最適化、ユーザーの不安定なアップロード画像に耐えうる画像の加工、生成された画像のクオリティUPなどやらなければならないこともたくさんありながら、それぞれが重いという感じで…
ただ、生成AIが全く新しい技術というわけではなく、今までのAI技術に包含されている技術であるので、これまで培った知識や経験をフルに活用できました。精度向上の方針を決めては精度検証と地味な作業ではあるのですが、ユーザーが満足いくクオリティまで精度を向上するのに不可欠でした．
今までの知識や経験がなかったら、絶対達成し得なかったと思います。あとは気合いですね笑

Dream Icon開発時の様子

- 様々なプロジェクトでビジネス面だけではなく技術面でもメンバーから頼りにされている姿が印象的です。技術的な強さの秘訣は何ですか？

大きく2つあるかなと思っています。
一つ目は、最新技術をキャッチアップし知識を更新していることです。
生成AIは特に技術の進歩がとてもはやいので、1ヶ月1週間でベストなソリューションが変わることがよくあります。だからこそ最新の技術を追って引き出しを増やしておくことが非常に重要だと日々感じています。ここの部分は、社内で一番責任を負っている部分だと思っていて、情報収集と最新論文のサーベイに必ず時間をとり、R&Dチームのプレイヤーとしても精力的に取り組んでいます。

寺澤が作成したR&Dチームの共有スライド

二つ目は、生成AIプロジェクトの経験値があり、技術的な解像度が高いことかなと思います。知識のインプットももちろん大事ですが、一番技術的な解像度が上がるのは，実際にプロジェクトをやってアウトプットすることです。
創業時から1年間でいくつものプロジェクトで検証から開発までを経験してきたので、この経験の差が最終的にクライアントに提供するバリューの大きさを決定している大きな要因だと思います。neoAIでは既に多くの生成AIソリューションをクライアントに提供しており、生成AIの経験値の高さは、個人としてもチームとしても自信を持ってます。

- 寺澤さんが思う強いエンジニア像とはなんですか？
3つあるかなと思っていて、1つ目はやりたいことを爆速でコードにできる実装力があることかなと思います。いいアウトプットを出すには、仮説をもと検証をするサイクルを何度も何度も回すことが大事だと思います。とても単純ではあるんですけど、やりたいことをすぐに試せる実装力があれば、時間内にたくさん検証ができて、良いアウトプットも出せるので。

2つ目は使うAI技術を根底から理解していることですかね。さっきも量が大事といったんですけど、仮説の質みたいなところもかなり重要で。精度向上のヒントがAIの深い理解に隠れていることが多いです。AIの深い理解っていうのは数学的な理解やモデルの構造などですね。

3つ目はクライアントに実現可能性が高いソリューションを当てられるかということかなと思います。
1つ目、2つ目のことも重要なんですけど、我々AIエンジニアの目的は、精度の高いAIを作ることではなく、意味のあるソリューションをクライアントに提供することだと思ってます。精度向上を頑張ってやってAIエンジニア的にすごいことをしたつもりでも、精度はそこまで重要ではなかったり、そもそもそのタスクを解く必要はなかったりすることもよくあったりするので…。
このスキルは、開発というよりかは営業や提案で重要なものではあるんですけど、ビジネス側のメンバーではなく、技術に詳しいエンジニアが責任を持つべきところだと私は思っています。先方とコミュニケーションをとって要望を噛み砕くビジネス的なスキルや、普段から最新技術の情報収集をしていて引き出しが多いこと、実際にプロジェクト経験があって精度の肌感を知っていることなどなど、求められることが多いのですが、AIエンジニアとしての真価が試されるところだと思います。

COOから見たneoAI

- neoAIで働く魅力は何だと思いますか？
コミュニケーションの濃さですかね。仲の良さにつながってくる部分もありますが、何よりコミュニケーションをしっかりとってるからこそ出すアウトプットの質もよいのかなと思ってます。そこはかなり自信が持てるところですね。

- AIエンジニア目線から見たneoAIの開発体制の魅力は何ですか？
短い期間でクライアントに価値提供をしているプロジェクトが同時並行で走っていて、自分のエンジニアリング力をフルに使いながら貢献できる場はほとんどないと思います。
あとは、メンバー同士の情報共有が活発なことも魅力の1つだと思います。最先端の生成AI技術を常にキャッチアップしているR&Dチームというものがあるのですが、そのチームがリサーチした内容を毎週全社で輪読会のような形式で共有しています。そこで集約したナレッジに誰でもアクセスできるので、メンバーが最速で成長できる環境が整っていると思います。
複数社で働いてきましたが、このような環境は滅多にないんじゃないかなと思います。

メンバーでの勉強会の様子

- 寺澤さんが思うneoAIらしさとは何ですか？
結局neoAIが掲げている4つの行動指針（下画像参照）に収束するんじゃないかなと思います。みんな手を動かしながらしっかりバリューを出せる人だし、何よりみんな楽しそうに働いているのが伝わってきます。だからこそいいものができるんじゃないかなと。

neoAIのカルチャー

- 確かに皆さん楽しそうに働いているのが印象的です。寺澤さん自身は、neoAIでの仕事はどういうところが楽しいと思いますか？
正直全部が楽しいです。特にあげるとすれば、市場やクライアントから直接フィードバックがあるところが楽しいです。個人として会社として社会に価値を与えられていていることが実感できることが楽しさにつながっています。

- 今後の展望を教えてください。
会社としては、生成AIというポジションでマジで勝ち切りたいと思っています。生成AIを中心とした第4次AIブームの中、neoAIを大きくし、社会に価値を与えるという目標を実現できると確信できるメンバーと共に働けていることが、わくわくにつながっています。大変なこともあると思いますが、目指すところは今もこれからも変わらないし、会社を伸ばし続けたいと思っています。
個人としても最先端・新しい技術をベースに社会に価値を与え続ける経営者になりたいと思っていますし、それは今もこれからも変わらないかなと思います。
創業しなかったらここまで成長できなかったと思いますし、neoAIという会社が生成AIの時代の中にいることが出来なかったと思います。1年前の自分はここまでやってるとは全く想像していなかったし、それはCEO千葉をはじめとしたメンバーや松尾先生をはじめとするneoAIを支えてくださっている皆さまのおかげだと思います。とてもありきたりなことに収束しちゃいましたけど(笑)、本当に思ってます。

- 最後に、neoAIに興味のある皆様へメッセージをお願いします。
neoAIは圧倒的スピードで成長を続け、現在転換期を迎えています。メンバー同士が互いに切磋琢磨しあい、neoAIの大きな目標に向かって爆速で走り抜けています。私自身、自分の技術が社会に貢献できているという実感があり、neoAIの現状・未来にとてもわくわくしています。

AI技術で社会に大きな価値を与えたい・自分の技術を磨き上げ社会に貢献したいという思いを持っている人にとって、neoAIは間違いなく面白い会社だと思います。

もしこの記事を読んで興味を持っていただけたらぜひ募集職種の詳細や採用ページなどをご覧いただけると幸いです。