多彩な技術とデータを組み合わせ、使われる技術をゼロから創れるPKSHAの開発環境
AI Solution / AI SaaSの提供を通じ、エンタープライズを中心とした企業の課題解決やDX推進に挑むPKSHA Technology（パークシャテクノロジー、以下PKSHA）。
大学院時代から動画像認識に関する研究に取り組み、前職で車載カメラにおける認識技術の開発などに携わった後、PKSHA Technologyに入社した島 哲生さんに、アルゴリズムエンジニアとしてPKSHAで働く面白さや今後の展望についてお聞きしました。
島 哲生（PKSHA Technology エンジニアリングマネージャー）
アルゴリズムの社会実装において、各業界に応じた様々なユーザー課題や、実現のための技術課題を扱いつつ開発をリードしてきた。その実現形態としてもリアルタイム用途からそれ以外まで、入力データもテキストや動画像など多岐に渡る。東京工業大学 大学院情報理工学研究科修了。在学中は、コンピュータビジョンおよび画像処理の研究に従事。
他企業における動画像認識システムの開発などを経て、PKSHA Technology参画。博士 (工学)。IEEE会員。
社会実装の実感を求め、動画像認識技術を活かせるPKSHAへ
――PKSHA Technologyに入社する前のキャリアについて教えてください。
私は大学時代から動画像認識技術に関する研究に取り組んできました。個人的に感じているこの技術領域の面白さは、人が見る「画像」そのものを入力データとして扱うため、結果が見てわかりやすいこと、それと同時に途中過程の技術的工夫にも様々なアプローチや観点があることです。人が見るものそれ自体を入力データとして扱うということは、さまざまなニーズやユースケースが出やすい領域でもあると思っています。また、アルゴリズムにもよりますが、アルゴリズムと起こる変化の関係性やその解釈といった点でも、対象が画像だと人間の直感によってわかりやすいケースもあり、面白さを感じますね。
大学院修了後に入社した前職でも、動画像認識技術を扱う多くのプロジェクトに携わりました。特に中心的に携わり印象に残っているのが、車載運転支援システムに関するプロジェクトです。車載カメラが歩行者や車両、道路などを認識するためのアルゴリズムについて、より精度を高くするための開発に従事していました。
――転職しようと思ったきっかけは何ですか。
プロジェクトの内容には満足していたのですが、社会実装の実感が得にくいと感じたことが転職活動につながりました。先ほど話したプロジェクトでは、たとえ自社で良い結果が得られたアルゴリズムでも、納品後のプロセスに触れられるわけではないので、いつ、どのように販売されるかは、こちらから見るとわからない状況でした。
――前職と同じく、動画像認識技術に関わる領域で転職しようと考えたのでしょうか。
はい、引き続き同じ領域に携わり続けるべく、企業を探していました。しかし、当時探していた際は動画像認識技術を扱うエンジニア募集は限られていて、前職ほど興味を惹かれるものにはなかなか巡り合えませんでした。
自分が求めるような面白い仕事はないのかも……と思い始めた頃、PKSHAを紹介されたんです。CEOの上野山の話を聞いて、監視カメラなどを扱う技術的難度の高い画像認識関連のプロジェクトが多いことに興味を引かれました。また、ライセンスビジネスで価値を生み出すこと、従ってリリースしたアルゴリズムが使われることの実感があることなどに惹かれ、これほど自分の求める仕事に近いものはないと感じ、入社を決めました。
プロジェクト全体に関われるからこそ得られる手応えを実感
――入社後は、アルゴリズムエンジニアとしてどういったプロジェクトに取り組んできたのでしょうか。
入社後携わったのが、セキュリティサービス会社と連携して進めているプロジェクトです。当時における最先端技術を用い、監視カメラの動画像を入力として用いてアルゴリズムを開発しました。その後プロジェクトの延長として、なんらかのサポートを必要としている人もカメラの映像から見つけられないか、というアイデアが生まれました。
新たな価値提供が可能か検討するため、商業ビルで実証実験を行うことに。私たちが新たに開発したのは「キョロキョロ・ウロウロ」といった道に迷っていそうな行動など、「なんらかのサポートを必要としている」と判断するために定義された対象とする行動を監視カメラ映像で検知し、警備員の携帯電話にアラートを通知するというシステムです。
プロジェクトの進行段階ではどんなカメラを設置したらいいのかという話からスタートし、通路のどこに設置するか、そもそも検知するべき対象とは何かというような議論を深め、現場視点を細かにヒアリングしながら実装を進めていきました。当日の実証実験の様子は報道番組の取材も受け、対外的にアピールできる機会にもなりました。
――前職と比べて、このプロジェクトでどういった手応えを感じましたか。
前職では、アルゴリズムエンジニアにエンドユーザーからのフィードバックが届くことはほとんどありませんでした。しかし、今回の実証実験では、現場の方や担当者などさまざまな立場の方からフィードバックがあっただけでなく、このプロジェクトをきっかけに案件のお問い合わせも増えました。開発したものを世に見せられることで、開発に携わった私もダイレクトにその成果や手応えを感じられました。
――PKSHAのプロジェクトの魅力を教えてください。
初期の段階からエンジニアとBizメンバーが手を取り合って、プロジェクトを設計していくところだと思います。エンジニアはプロジェクトの一部や開発プロセスだけを抜き出して関わるわけではないので、開発者として、およびプロジェクト全体に対する視点から、プロジェクトの進むべき方向を社内のプロジェクトチームやクライアント含めて議論しつつ反映して行けるのが魅力だと感じています。
先ほどお話したプロジェクト以外でも、また動画像関連に限らず他の技術領域でも同様ですが、私たちはお客様と要件を詰めていくところからプロジェクトに参画し、全体の設計から現場での運用方法まで含めた議論を進めていきます。実装したあとの運用フェーズまでPKSHAが支援するケースも多いので、しっかり活用されるものを作れることに大きなやりがいを感じています。
最新技術も貴重なデータも、PKSHAなら実装をめざして扱える
――今後チャレンジしたいことはありますか。
「ChatGPT」に関わるニュースをよく耳にするように、昨今はすさまじいスピードでAI技術が発展しています。動画像領域でも、2023年においては、Midjourneyにおける画像入力からプロンプトをテキスト出力する機能や、ChatGPTにおいて画像認識機能がリリースされるなど、大きな変革期を迎えています。（インタビュー時：2023年時点）
こういった最新技術を使えば、これまで運用に至らなかった案件であっても、実装に向けた検討の余地があると感じています。また、これまでとは全く異なる用途も生まれてくるでしょう。
例えば、先に挙げた監視カメラを用いたアルゴリズム開発においては、最新技術を使うことで、それまでは検知しづらかった行動も捉えることができるかもしれません。もちろんすぐに実現できる技術ではないものの、検証を重ねれば可能性は十分にあると考えています。
また、こういったトレンドやニュースに対するお客様からの関心は非常に高く、すでに最新技術を活かそうという案件もいくつか発生しています。「PKSHAならやってくれるのではないか」とお客様から声をかけていただいているので、その期待に応えたいと感じています。
――PKSHAには今まさに世界を変えていく技術を社会実装していける環境があるということですね。
そうですね。単に技術力があるというだけでなく、新しい技術をビジネス的にどう活用するか、あるいは法律としてはどう解釈したらいいかといった観点でも、社内の各部署にエキスパートがいるので、スムーズに課題を解決できるのも良いところですね。各領域に専門知識を持つメンバーと共に進んで行ける体制が整っているのが、PKSHAの組織的な魅力のひとつです。
技術の新旧ではなく、使い続けられることを意識できるエンジニアを求む
――動画像認識技術に携わりたいと考えている人に「PKSHAだからできること」があれば教えてください。
店舗や駐車場などに設置されている実際の監視カメラの映像、つまり一次情報を扱えることは、動画像認識技術を開発する上で大きなアドバンテージとなります。お客様からこうした貴重な映像を提供してもらえるのは、Bizのメンバーだけでなく我々エンジニアも日ごろからお客様と接し、深い信頼関係を築いているからだと思います。
――アルゴリズムエンジニアとして、共に働きたい人材像を教えてください。
アルゴリズムの精度だけで良し悪しを判断するのではなく、スピードやコストを含めた全体的な最適解を考えられる人が望ましいと思います。
例えば、最新のアルゴリズムでも重すぎたりコストがかかりすぎたりする場合、運用に不向きであることも珍しくありません。それゆえ、ケースバイケースであえて古いアルゴリズムを使うこともあります。「実際ユーザーが使いやすい」という視点を持てるアルゴリズムエンジニアは、PKSHAで活躍できるのではないでしょうか。
――最後に、候補者の方へメッセージをお願いします。
PKSHAのビジネスモデルは、アルゴリズムエンジニアが自分の開発したものが実際に使われている実感を得ることのできるものだと思います。アルゴリズム開発の面では、各技術分野に詳しいエンジニアが集まっていますので、リアルあるいはチャットで気軽に議論したり、知見を得ながら開発を進められます。
また、開発を進めるために、Bizやソフトウエアエンジニアなどの他職種とも連携してプロジェクトを進めて行ける環境です。さらに、提案の作成、提案採用後の実際のデータを用いたアルゴリズム開発、さらに運用フェーズに載せるための開発と、すべての段階にアルゴリズムエンジニアとして携わり、自社で実施して行けるのも魅力です。そのような環境に惹かれる方は、ぜひ共に働きましょう。
―INFORMATION―
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