こんにちは！　エスタイル採用広報です。

新卒でエスタイルに入社し、現在LLMエンジニアとして活躍するうっちゃん。新規事業への取り組みが評価され、入社1年目に社内表彰イベントESTYLE AWARDS（年に1回開催）にて「Rookie賞」を受賞。現在、生成AIプロジェクトの中心的存在です。

大学院では、自然言語処理研究室に所属し機械学習を用いた画像変換の研究に取り組み、就職活動では「新しい課題に挑戦できる」ところに魅力を感じて迷うことなくエスタイルに入社。その詳しい経緯や、仕事のやりがいと楽しさ、そして今後の目標など、インタビューを通して、うっちゃんの考えを伺いました。

「あ、楽しそうだな」純粋なコウキシンが導いてくれた

―うっちゃんは、大学院では自然言語処理研究室に所属し、機械学習を用いた研究をされていたそうですが、どのようなことをやられていたのですか。また、なぜそのような分野に進もうと考えたのですか。

大学では、「画像変換」をテーマに研究していました。歴史的な古い資料が黄ばんだり劣化したりして読みにくくなったとき、それを綺麗な画像とセットで学習させることで、劣化を除去するというものでした。

大学院では、機械学習の中でも「深層学習」と呼ばれる人間の脳の仕組みに近い、AIの研究をしていました。深層学習では、データを様々な値に変換する複数の層を重ねて組み合わせることで、一直線ではなくより複雑な予測やアウトプットを実現します。

この分野に進もうと考えた理由は、「新しいことに挑戦できる」「新しい知見に触れられる」という点に魅力を感じたからです。たとえば、僕は数学の勉強をしているとき、「こうやれば解けるけど別のやり方を試したい」や「答えとして書いてあるもの以外に、別の答えがあるのでは？」と考える癖がありました。物事を立体的に捉え、様々な側面から見たいという考えもありました。

その中で、自分自身の価値観や物の見え方が変わる瞬間に立ち会えることがあります。いままでなにも考えずに見ていたものでも、様々な背景を知ると、「こんな意図があったんだ」と気づくことができることもあります。

そういう意味で、機械学習は「データを分析・学習することで、新しい知見が得られる」という魅力があり、純粋に「あ、楽しそうだな」と感じました。

―そこからエスタイルに入社したきっかけというのは、どういったものでしたか。

「OfferBOX」というスカウト型の就活サイトに登録をしていたんですが、そこにエスタイルから連絡が来ました。

経験のない分野でしたが、「データサイエンティスト」という言葉を見て興味を持ちました。実際に話を聞いてみると「データを活用して新しい知見を得る仕事」だと知り、自分がやってみたかったことに近いと思いました。

また、その時の会社の雰囲気も良い印象でした。一般的な企業説明会では社員の方が難しい顔をして話をしていることもありますが、エスタイルの場合は朗らかで、雑談のような雰囲気でした。そこで「なんかいいかも」と思ったんです。

実際、入社した後も会社の雰囲気は良く、大学のときの「研究室」のような雰囲気を感じます。もちろん仕事は真剣に取り組んでいますが、堅苦しさはなく、それぞれの業務領域を楽しみながら向き合っています。困ったことがあれば気軽に相談でき、お互いが頼りやすい環境が整っていると感じます。

お客さまの想定を先回りする。LLMエンジニアとしての哲学

―LLMや生成AIなどについてはあまり触れてこなかったとおっしゃっていましたが、どのようにキャッチアップをしたのですか。また、その中でどういった経緯でESTYLE AWARDSで「Rookie賞」を受賞したのですか。

エスタイルでは入社すると「ESTYLE U Junior」という、業務に関わる基礎知識を学ぶ教育研修制度が用意されています。そのあとも「ESTYLE U」という、著名なAI・データサイエンス関連書籍の著者を講師として招く教育研修制度があるので、学習の環境が整っています。

エスタイルに入社した当初はLLMエンジニアという枠はなく、データサイエンティストとして頑張るつもりでした。生成AIに触れることになった転機としては、ちょうどESTYLE U Juniorを修了したタイミングでCTOのまーさんから「生成AIの新規事業を立ち上げようとしていて、うっちゃんも興味ありませんか。」とお声がけをいただいたことです。データサイエンスとは異なる分野でしたが、まだ誰も確立していない生成AIの活用方法を探っていくことが自分のやりたいこととマッチしていると感じ、「ぜひ挑戦させてください」と二つ返事で快諾しました。

まーさんは目的地に旗を立てて「ここに向かう」と言ってくださる一方で、どうやってそこに向かっていくかは、自由に考える余地を与えてくださいました。自分は、まーさんとともに考えた仮説を元に、試行錯誤しながら目的地までの道のりを考えるのが楽しかったです。

数学で別の解き方を考えていたときのように、こういうルートがあるんじゃないか、と探っていく今の仕事のやり方が、自分の性格にマッチしているんだと思います。

まーさんのご指導や助言のもと、自分も勉強して必死にキャッチアップをし、結果として案件獲得に繋がりました。

「Rookie賞」はそのときにもらったもので、授賞式では社長のみやさんから「入社して短い時間で、目まぐるしい活躍だった」とお褒めいただきました。たまたま新規事業立ち上げのタイミングに携わることができたため、運にも恵まれたと思っています。

―現在も事業の中核を担い、チームメンバーや顧客から頼られる存在だとお聞きしました。

そこまでではないのですが（笑）。立ち上げから入って実際に案件に関わってきたので、技術的に少しは頼ってもらえているのかなと思います。現在は、顧客の社内向けのポータルサイトを作成しています。

主に生成AIを用いることによる業務改善を目的としたもので、商品や事業開発、アイディア出しの際に、たとえば「こういった商品って、うちは扱ったことがあったかな」と調べるために使ってもらっています。他にも社員が安全に生成AIに触れられることで、壁打ち相手になって新しいビジネスを思いつく手助けとして利用されます。

日々お客さまからの期待に応えるのはもちろん、それを「超える」というのを目標としています。たとえば「おはようございます」という挨拶に対して「おはようございます」とオウム返しでいいと言われていたところを、「私はこういうことをお手伝いできますが、なにかお困り事はございませんか」と返答をして対話を促進できるようにするなど、プラスアルファでできることがないか考えて提案するように意識しています。

そのために、お客さまと話すときは、「これがほしい」のほかに「なぜそれがほしいか」という背景をしっかり聞くようにしています。そうすることで、お客様が想定しているユースケース以外の対応も、こちらが考えて先回りすることができます。お客さまの反応がよければ、こちらのやりがいにもつながります。

「やったことがないので出来ません」は言いたくない

―うっちゃんの今後の目標などはありますか。

漠然としていますが、二つあります。一つ目は、自分の知識や技術を深めていくことです。これまで案件を通して、広くいろんな技術に触れてきましたが、お客さまに提供することが優先で、自分の中で時間をかけてそれらを周辺知識まで含めて習熟させるというところまではいきませんでした。

「やったことがないので出来ません」と言いたくないので、これからは自分の出来ない領域を減らし、しっかりと時間を取ってスキルを磨いていきたいです。

二つ目は、チームメンバーがもっとキャッチアップしやすい環境を作ることです。自分たちが身につけたノウハウをメモしたり、オンボーディングのための簡単な課題を作ったりして、未経験者でもキャッチアップしやすい環境を作っています。

いろいろと既存のノウハウを集約していますが、拾い切れていないところや共有しきれていないところがあるので、今後はそういったところをカバーしていきたいと考えています。