建設業界の変革に挑むゴーレム。今回は、社員インタビュー第2弾としまして、ゴーレムのプロダクト開発を支える機械学習エンジニア・塘田研仁さんにお話を伺いました。建築とAI、二つのキャリアをかけ合わせながら「業界・ユーザーに喜ばれるものづくり」に挑戦している塘田さん。その歩みや想い、そして未来について伺いました。

建築から機械学習へ ― 異分野を横断するキャリア

―― まずはご経歴について教えてください。

大学・大学院では建築を専攻し、設備設計や建築環境工学に携わってきました。新卒では設計事務所に勤務したのち、AI分野へキャリアチェンジしました。AIベンチャーなどでAIエンジニアとして経験を積み、2024年にゴーレムへ参画しています。

―― ゴーレムに入社を決めたきっかけは何でしたか？

これまでのキャリアの掛け合わせ＝建築の知見×機械学習の経験を活かして働ける環境を探していました。ゴーレムは、自分の経験を生かせるだけでなく、業界やユーザーのニーズを正しく捉えてプロダクト開発に取り組んでいると感じました。

―― 数ある会社の中で「ここだ」と思った理由は？

建設業界全体で人材不足が課題となる中、ゴーレムのプロダクトはその解決の一つになり得ると考えました。ここであれば、業界やユーザーから本当に喜ばれるプロダクト開発に取り組めると思ったのが決め手です。

機械学習チームを率いながら、多方面で活躍

―― 今はどんなプロジェクトや業務を担当されていますか？

機械学習チームのマネジメントを担当し、正社員・業務委託のメンバー4～5名体制を束ねながら採用活動やプロダクト開発を進めています。

加えて、「GorlemCO2」をはじめとした機械学習システムの開発・運用や、新規プロダクト開発にも取り組んでいます。

―― ゴーレムにおけるデータサイエンティストと機械学習エンジニアの役割はどのように分かれていますか？

役割は少し会社によっても異なります。

データサイエンティストはデータ分析資産を作ることを主な目的とし、大規模データの分析を通じてビジネス上の示唆を提供します。意思決定のサポートや、業務改善に役立つデータ活用が中心の役割です。

機械学習エンジニアはモデル開発やエンジニアリング、APIやバックエンド構築など、プロダクトへのシステム組み込みを重視した業務を行います。自己学習や実験を通じて技術を深めつつ、AIをプロダクトとして運用可能にする仕組み作りも担当します。言い換えると、データ分析よりも「AIを動かすための仕組みづくり」が中心です。

―― ゴーレムの機械学習エンジニアに求められるスキルは？

機械学習モデル開発やアルゴリズムの理解、インフラやAPIなどのバックエンド開発といったエンジニアリングスキルに加え、データ分析やプロダクト理解、チームで課題を解決していく力など、幅広い知識と経験が求められます。

―― 実際に取り組んでいて、面白いと感じる部分はどんなところですか？

自分が興味のある領域で、特に建設業界のユーザーが喜ぶようなプロダクトを作れることにやりがい・面白みを感じます。

―― 技術的に特にチャレンジしていることはありますか？

既存システムを維持しながら、新しい機能やアルゴリズムを安全かつ高速にリリースするための仕組みづくりに取り組んでいます。たとえば、アーキテクチャの整理やテスト自動化、MLOps基盤の整備など、品質を担保しながら開発サイクルを加速させる挑戦です。GorlemCO2の運用と並行して、次世代の機械学習プロダクトも開発しており、日々“スピードと安定性のバランス”を探っています。

意見をぶつけ合いながら「正しい答え」にたどり着く文化

―― ゴーレムのカルチャーはどのように感じていますか？

バックグラウンドが異なるメンバー同士で、意見を率直にぶつけ合う議論が活発に行われます。自分の考えを遠慮なく伝え合い、最終的にはチーム全員で正しい答えを導く雰囲気があるので、建設的な議論がしやすいと感じます。

―― エンジニアとして働くうえでやりやすいカルチャーや制度はありますか？

カルチャー面では、エンジニア目線の働きやすさが特徴です。システム開発は必ずしもスケジュール通りに進まないこともありますが、チームで柔軟に対応しつつ、自分の裁量で考えて取り組むことができます。

制度面では、スキルアップを後押しする「学び応援制度」が充実しています。業務に関連する書籍や勉強会、資格取得費用を会社が補助してくれるので、プロジェクトで必要になった要素の学習や新たな挑戦にも取り組みやすい環境です。

―― 他社と比べてゴーレムの独自性を感じる部分はありますか？

これまでは受託開発型の経験が長かったのですが、ゴーレムはSaaS企業として、1つのプロダクトを複数の企業に提供する形態が特徴です。開発時には将来的な横展開を意識する必要があり、複数社にプロダクトを展開する経験は自分にとって初めてで新鮮でした。こうした環境は、チームとしてもプロダクトとしても成長できる面白さにつながっています。

今後の挑戦 ― LLM × 建築、そして組織づくり

―― 今後挑戦したいことについて教えてください。

LLM（大規模言語モデル）と建築を組み合わせた技術領域に挑戦したいと考えています。例えば、LLMへの指示を通じてCAD図面から情報を取得したり、図面上でのデータ修正を行ったりすることが可能ではないかと期待しています。できること・できないことを見極めながら、実際のプロダクトに取り込んでいく形を目指したいですね。

―― 組織づくりの面ではどのような目標を持っていますか？

当面は機械学習エンジニアの体制を強化し、チームを着実に拡大していく方針です。組織づくりでは、開発効率と機動力の向上を重視しており、AIを活用した自動化によって手作業を減らし、より創造的な業務に集中できる環境を整えていきたいと考えています。

―― ゴーレムの機械学習チームに向いている人材像は？

技術面では、キャリアの段階やこれまでの経験によって担う役割が異なります。

例えば、バックエンド開発の経験があり機械学習にはこれから挑戦したい方には、プロジェクトを通じて技術要素を学びながら成長いただくことを考えています。

一方で、モデル開発やシステム開発、インフラ構築など幅広い経験をお持ちの方には、プロジェクトの中心メンバーとして即戦力で活躍していただくことを期待しています。

マインドの観点では、特定の業務に固執せず、幅広い業務に主体的に取り組むマインドが求められます。

時には地道な作業に取り組む場面もありますが、そうした積み重ねを通じてプロダクトを良くしていく姿勢を大切にしています。。建設業界の課題をITやAIの力で解決したいという興味がある方は、特にチームにマッチすると思います。

一緒に働く仲間へのメッセージ

―― 最後に、これからゴーレムにジョインするかもしれない方に向けてメッセージをお願いします。

ゴーレムは建設業を中心とした特定ドメインに取り組んでいますが、必ずしも業界知識が必要なわけではありません。大切なのは「業界課題を解決したい」というマインドです。 私たちのチームでは、学びながら成長できる環境を整えていますし、幅広い経験を持つ方にはプロジェクトに即戦力として関わってもらえる体制があります。興味を持っていただけた方は、まずカジュアル面談でお話しできればと思います。

建築と機械学習、異なる領域を横断してキャリアを築いてきた塘田さん。その視点はゴーレムのプロダクトに新しい価値をもたらしています。ユーザーに喜ばれる技術をどう実現するかを追求する姿勢が印象的でした。

次回は、また別のメンバーの声をお届けします。どうぞお楽しみに！