開発を担うR＆D部門担当者の人物像に迫る企画「エンジニアのヨコガオ」。今回は、2020年に入社した吉野瑠が登場します。高専時代は全国高専プログラミングコンテストに参加し、CAC入社後もAI開発に尽力する彼にフォーカスします。
2020年に株式会社シーエーシーに新卒で入社。R&D本部に配属され、画像生成や物体検出、書類認識といった画像認識AIの開発、およびAIを活用したアプリケーション開発に従事。プライベートでもハイスペックPCを用いて、常に最新技術に触れている。
「とりあえずやって」から始まったプログラミング
――プログラミングを始めたのは、いつからですか？
中学生の頃にプログラミング体験をしたのをきっかけに、プログラミングに興味を持ち、本格的に学ぶために高専（高等専門学校）に進みました。その頃、プログラマーといえばかっちりとした業務アプリを作っている人というイメージがありました。
当時、スーツを着て少しくたびれたようなおじさんを見て、「かっこいいな」と思っていたんです。というのもそういう人たちが頑張ってシステムを作って世に提供しているんだろうなというイメージを持っていたからです。だからこそ、高専に入ってプログラミングを本格的に学びたいと思いました。
高専では、全国高等専門学校プログラミングコンテストへの出場を目指すプロジェクトに1年生から4年生までの間、参加しました。1年生の頃は、先輩とのレベル差を「月とすっぽん」ほどに感じましたが、そもそもプログラミングを学びたくて高専に入ったので、できないのも当たり前です。気後れすることはありませんでした。
――プログラミングコンテストでは、どんな経験をされたのでしょうか。
最初はコードの書き方すらわからない状態からスタートしたんですが、私の先輩が「とりあえずやってみて」という、まずはやらせるタイプの人だったので、自分で調べながら解決する姿勢が求められました。結果として、自分で考えて進める習慣がついたことは、社会人となった今も活きています。
プログラミングコンテストを通じて思ったのは、最終的なアウトプットや競技成績よりも、そこへ至る過程でどれだけ成長できたかが重要だということです。実際にさまざまな言語や開発手法を学び、ものづくりが楽しいと思えるようになりました。AIにも興味がありましたが、高専時代は情報も少なく独学では難しいと感じていました。
人を中心としたシステムの構築を目指す
――CACへ入社して、R＆D部門へ配属となりました。
就職活動では、自ら開発に携われる機会が多そうな会社を見ていて、CACはAI や先進技術にも積極的に取り組んでいる印象を受けたことが入社の決め手となりました。人事の方をはじめとして、会う方の雰囲気が良かったというのも大きなポイントです。
R&D部門に配属になって感じたのは、技術力が非常に高く、電子機器やデバイス制御にも通じているなど、プログラミングの知識だけではない方が多いということです。幅広いスキルが求められる環境なのだと感じました。
――配属後、どのように業務を進めたのでしょうか。
まずAIの勉強から始まりました。独学では難しかったAIも実務の中で学ぶことで理解が深まりました。上司や同僚とともに学びながら、アプリケーション開発に取り組みました。特にわからないことがあったときに、すぐに聞ける環境があるのは技術習得のためには大きかったです。
AIに取り組み始めた当初は、AIの可能性について漠然としていましたが、開発を進める中で、例えばオブジェクト検出や物体認識などを試していくと、想像以上に実現できることが多いと感じるようになりました。まだまだ難しい部分も多いですが、それ以上に活かせる領域が広いと思います。
当社のR＆D部門の使命として、新しい技術を活用して人を中心としたシステムを構築することが求められます。AIの分野は、ブームとともに技術レベルが急速に向上しており、応用の幅が広がっています。画像生成や物体検出などにおいて、業務で活用できる可能性が高まっていると感じています。
他人との比較よりも、自らの成長を重視したい
――AI開発で苦労するのは、どのようなことでしょうか。
学習データの不足やデバイスの制約です。学習データが足りないと、期待した精度が出ませんし、AIモデルをデバイスに実装しようとしても、処理能力の問題で動作しないことがありました。こうした課題を克服するために、モデルの軽量化や最適化手法の学習を進めています。まずは自分で調べ、試行錯誤を繰り返し、それでも解決できない場合は、先輩に相談して指導を受けています。
課題解決の自分なりのアプローチは、高専時代に培われたものかもしれません。それからAIに限らず、研究開発においては人とのコミュニケーションはとても大切です。何か問題が起きた時に話しづらい関係性では、問題解決も先送りになりますし、プロダクトのでき上がりにも関係します。CACの人は人間性が楽しいというか、話しやすい人が多く、私も仕事がしやすいです。
――印象に残っているプロジェクトについて教えてください。
一番印象に残っているのは、私がはじめてお客様の現場へ伺って提供したシステムです。遊具施設の入退場記録と、遊具に入っている入退場をAIで管理するもので、監視カメラの映像を解析して、入場者数を自動カウントする仕組みを構築しました。
現場では実際にデバイスを設置して、お客様先にあるWebカメラを端末にセッティングするのですが、なかなか想定通りに動作しなかったんです。はじめてのお客様先だったこともあり心臓はバクバクするし、「もう終わったか……」と思うこともあって、かなり焦りましたが、先輩の力も借りながらなんとかその場で解決することができました。解決した時には、安心するとともに体の力が抜けるようでした。
――現場での経験を通じて得られたことはありますか？
Linuxで動かすシステムだったのですが、技術的な部分でLinuxの知識不足を痛感して、基礎をしっかりと学ぶ必要があると感じました。また、トラブルが発生した際に、焦らず冷静に問題を分析して、1つずつ検証して解決していくことの大切さも学びました。
私にとって初めての現場作業だったので、先輩の指示はとてもありがたかったです。お客様への説明や、トラブル対応の進め方など、先輩のやり方を見て、実践的な対応を学ぶことができました。この時は安心感が大きかったですが、難しい業務をこなし、最高の成果が出せたときには、とても気持ちがいいです。適度な挑戦がある方が、やりがいを感じます。
――R&D本部でライバル意識を持つことはありますか？
同僚を特にライバル視することはありません。私は他人と競うよりも、自分の成長を重視するタイプです。誰かとの比較は自分の現在地を知る上では役に立ちますが、競争心を持ちすぎるとかえって良くないと思います。ただ、目標とする先輩はいます。プログラミングだけでなく、デバイスにも詳しいフルスタックなスキルセットを持っているので、そういう知識の広いエンジニアを目指したいと思っています。
導入するのであれば、最高のGPU
――プライベートでは、どのようなことをして過ごしますか？
ゲームをして過ごすことが多いです。シミュレーションゲームが好きで、ストーリー重視のゲームはあまりプレイしません。自分で何かを作り、それが秩序を持って機能するようになると達成感を覚えます。かつて業務アプリを作る人に憧れを持っていたのも、ゲームの好みと関係しているかもしれません。
性格的にも、感情のアップダウンが少なく、日頃から興奮することはあまりありません。ただ、トラブル対応時に心臓がバクバクすることはあります（笑）。それでも、頭の中では冷静に状況を整理しようとしています。
――プライベートのPCにもこだわりがあるそうですね。
以前、使っていたPCのGPUでは、ゲームやAIの処理に限界を感じることが増えていたんです。そのためどうせなら最高のものをと、NVIDIA社のRTX4090というGPUを導入しました。処理速度が上がり、ゲームだけでなく、試したい技術をすぐに試せるようになりました。
プライベートで、ローカルのLLM（大規模言語モデル）を動かしたりもするのですが、仕事でのAI活用にもつながっています。プライベートでも新しい技術に触れることで、単なる情報ではなく、実践的なスキルとして身に付くと感じています。
――最後に今後のAIの進化について、どう考えるかお聞かせください。
AIはまだまだ進化の途中です。完全に自律的に動作するのは難しいですが、人を補助するツールとしての可能性は非常に大きいと感じています。人が中心にいて、AIがそれを支援する形で進化していくことが重要だと思います。「HCTech®︎」の世界を実現するためにも、一人のエンジニアとして、新しい技術をいかに早く実際に使える形にするかが求められていますので、これからも頑張りたいと思います。
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宇宙にも関心があると話す吉野さん。興味の範囲は、プライベートと仕事にまたがり、どんどん広がりを見せているようです。彼の興味の先に、どんな世界が待っているのか楽しみです。
『Genesis』というシミュレータが出てきて、注目しています。これまでのシミュレーションでは、『Unreal Engine』といったゲームエンジンなどを使うことが多かったのですが、高速の処理には向きません。他にも有償で利用できるものはありましたが、手軽さに欠けます。「Genesis」は、無償でなおかつすごいスピードで学習することができます。
具体的な利用シーンでいうと、例えば自動運転技術やドローンの動作最適化といった分野でも活用できるでしょう。その他、危険な作業をロボットが代わりに担うといったシナリオなど応用範囲は広がると思います。そんなものが、オープンソースでダウンロードすれば使えるということは、すごいことだと思います。これから、『Genesis』のような技術によって強化学習のコミュニティが広がっていくことを期待しています。
（提供：CAC Innovation Hub）
