アダコテックでテックリードをしてます柿崎です。今回は私たちが新たに開発しているクラウド型のサービスについてお話したいと思います。

新サービスの開発において、現在は少数精鋭で行なっているため、チームとして明確に分かれている訳ではありませんが、開発は大きく、①AIアルゴリズム、②クラウド(フロントエンド)、③クラウド(バックエンド)の3つに分かれており、今回はフロントエンド開発においてのミッションを重点的にお話させて頂きます。

クラウド化の意義と目指す方向性

あらためてですが、アダコテックは異常をほぼ100%検出することができる画像解析AIを提供しており、製造業の生産性向上に貢献しています。国内発の特許技術を用いており、少量の正常データのみでモデル作成が可能、検査時にGPUなどの高価な計算資源が不要、判定に至った過程を説明可能といった特徴を持っています。お客様からは導入コストの低さや、実用性を高く評価されています。

そんな中、クラウド化を目指すのは2つの理由があります。
一つは改善の継続です。現状のソフトウェアはWindowsアプリケーションでの提供であったため、バージョンアップのたびに個別にアップデートを配布したり、個々の案件でカスタマイズを行った結果根本的な改善に多大な工数がかかることがバージョンアップへの障壁となっていました。弊社のソフトウェアをクラウドに一元化することによって、ソフトウェアの改善がすべてのお客様に行き渡るようにしたいと考えています。

もう一つはAIアルゴリズムの機能強化です。クラウド上の計算資源を使うことで、今までは手動で行っていたパラメータ設定を全て自動で行えるようにしていきます。また、継続的に弊社独自のアルゴリズムをアップデートして最新のAIをお客様にお届けしつつ、オープンソースの機械学習ライブラリとの組み合わせにより、更に精度をあげていけるような環境を提供したいと思っています。

これまでの開発方針

これまでの開発方針として、いったんこれまで使ってきたWindowsアプリケーションをクラウド上へ移植するという方針で進めてきました。私がジョインした11月から本格的に開発が進み、ようやくこれまでのアプリケーションがクラウド上で動作し、クラウドならではの機能を盛り込む段階へ準備が整ってきました。その一方で、このクラウド型の検査サービスを実運用に向けてお客様に試していただくにはたくさんの課題があることがわかってきました。

実運用への課題

たとえば、Windowsアプリケーションであればファイル操作や画像の表示や作成といった機能はオペレーティングシステムがサポートしているため、その機能を利用して運用することが可能です。一方、クラウドサービスでは学習に必要な画像をアップロードする必要があります。もしアップロードした画像を編集したり、タグ付けしたりしたい場合にはその機能をクラウド上で実現する必要が出てくるといった課題があります。
もう一つの課題は、もともとのWindowsアプリケーションが「機械学習、画像処理のエンジニアが様々なパラメータや前処理を駆使して検査モデルをチューニングできること」に主眼が置かれているため、もしそういった知識のないお客様がサービスを触られたときに、概念を理解していただけなかったり、改善手段を見つけられずに途中で断念されてしまうのではないかという点です。

一例として、現状のUIと赤色で今後改善していきたい点を注釈しています。このように改善を繰り返して実運用へ向けたトライをしていきます。

エンジニア組織の課題

ここまでクラウドサービスについて色々と話してきましたが、アダコテックにはフロントエンドに明るいエンジニアがおりません。このため、フロントエンドに関しては副業ができる方にお願いをして、なんとかここまで開発を進めてきました。今後、実運用に向けてお客様に寄り添って、改善を繰り返していくことが必要になっていきます。しかし現状の体制ではお客様のニーズを我々がうまくくみ取れず、本当にあるべきUXへ進めない可能性があると考えております。このため、フロント側を最前線でリード頂けるようなフロントエンジニアがアダコテックにジョインしていただくことが喫緊の課題となっています。

これから目指すサービスの姿

検査検品に悩みを抱えるお客様に対して、外観検査へのハードルを下げ、寄り添いながらアダコテックとともに成長させていくことがこれからのクラウドサービスの目指す姿です。そのために、ワークフローや、UIUXの在り方を日々議論しています。

これまでの世の中の検査ソフトウェアのボトルネックは、現場に画像解析に詳しいエンジニアがいないと導入が難しいことでした。弊社はそのハードルを越えることで、検査自動化を一気に推し進めたいと考えています。

現場では、検査人員の不足が深刻な問題になっておりますが、使いやすいソフトウェアがあれば、自動化が進み、かつ、人間がやるよりも、検査精度も高くなります。

アダコテックのよいところ

私自身は、ヤマハ、アカツキで様々な組織で開発してきましたが、それらの環境に比べると、まだまだ整っていない部分が多いアダコテックですが、ジョインして5ヶ月弱で感じたよいところは大きく3つあります。

一つ目は、「立場を超えた議論ができる環境」。
メンバーは古参のメンバーも含めてとても議論にオープンで、これまでのやり方に全く固執しません。役職は役割であるという考え方が浸透しており、立場の優劣で意思決定がされることはなく、機能がどう使われるのか？どのようなインパクトを作れるかを考えながら、いつでも本質に立ち返って開発を行うことができています。

二つ目は、「人工知能の新しい試みへの挑戦」
アダコテックの機械学習はディープラーニングとは違った独創的な試みで成果を上げています。エンジニアとしてこの日本初の技術をクラウドサービスとして展開し、製造業のブレークスルーを実現するという試みはとても面白いと感じています。

三つ目は、「メンバーに寄り添った組織」
家族の状況や住む場所など様々な状況のメンバーがいるなかで勤務時間やミーティングの時間などをお互いの立場を尊重して決めています。会社を運営する上で必要な業務については、メンバーの状況を勘案して公平に分担しています。

弊社のクラウドサービスのフロントエンドを担って頂ける方を探しています

これまでお話ししてきたサービスや開発について、一緒に開発を頂ける仲間を絶賛募集しています。特にフロントエンドは一人目として開発を担って頂ける方、ぜひお会いしたいです！

サービスの未来を見据えたロードマップや、今のフロントエンドチームを引っ張ってもらえるような、そんな方にご入社頂きたいと考えています。入社時期に関係なく、課題解決のために、フラットに議論するプロフェッショナルな組織ですので、技術選定の裁量はもちろんのこと、サービスのあるべき姿や、それを実現するための手段についても、一緒に創り上げていきたいと思っています。

私たちのクラウドサービス化に向けてのチャレンジはまだまだ始まったばかりです。

是非、アダコテックを自分の技術でこう変えていきたいなど、プロとしての志を持ってジョインしてくださる方をお待ちしています。