エンジニア目線の提案が、サービスを成長させる｜ Member Interview #10
こんにちは！株式会社Newbees HR担当のmomoです。
本日は機械学習エンジニアのyuyaさんにインタビューをします。
Newbees1人目の機械学習エンジニアとして、どんなことをしているのか色々聞いていきたいと思います！
── 本日はよろしくお願いします！
こちらこそ、よろしくお願いします。
── では早速ですが、これまでのyuyaさんについて教えてください！
はい、高校時代から理系の勉強をしていて、その後は情報系の大学に進学し、大学院ではレントゲン写真などの医療画像から腫瘤を検出するシステムを開発していました。
基本的には勉学がメインの学生生活でしたが、元々音楽が好きだったので、大学では軽音サークルに入り、ギターを弾いてました。
── 大学時代は研究開発とバンドの両立をされていたのですね。なかなかハードそう……！卒業後の就職は研究開発をされていたのでしょうか？
いえ、Webの技術にも興味があったので、卒業後は研究職ではなくWeb系の企業に就職を決めました。
Web系の会社を2社経験し、バックエンドとフロントエンドを担当していました。
その後Newbeesに、バックエンド兼iOSエンジニアとして入社しました。
── Web系の企業に就職されたのですね！2社経験した後、Newbeesに入ってもらえた理由はどういったところになるのでしょうか？
前職では不動産の物件管理や、大手学習塾で使われる顧客管理システムの開発を担当していたのですが、趣味でiOSアプリの開発をしていくうちに、多くのユーザーから反響がもらえるtoCサービスに興味を持つようになりました。
また、規模の大きいtoCサービスのプロダクトでは、SQLチューニングや研究開発などで、技術が深く追求でき、有意義な経験が積めるとも思いました。
Newbeesでは、メインプロダクトが恋活・婚活マッチングサービス（以下、マッチングアプリ）ということもあり、今後も世の中に必要とされていくプロダクトの開発に携われる点が、とても魅力的に感じて入社しました。
また、面接の際に、今後研究開発にも力を入れていきたいと聞いたのも、決め手の1つです。
── 様々な魅力を感じて入社を決めていただいたのですね！
これまでのyuyaさんについて教えていただき、ありがとうございました！
次に、「現在のこと」を聞いていきたいと思います。まず、今の業務内容を教えてください。
現在は、身分証解析システムの画像解析や、機械学習を用いた研究開発を担当しています。
画像解析では、マッチングアプリでユーザーから受信する身分証画像を解析して、隠すべき情報を自動でマスキングをする処理や、生年月日欄から年齢を抽出する処理を実装しています。
なかなかイメージしづらいかもしれませんので、よければ以前投稿したnote記事をご覧ください。
機械学習では、マッチングアプリのプロフィール写真の写りを判定するモデルを作成しています。今後は画像解析よりも、機械学習を使った研究開発が増えていく予定です。
── 画像解析と機械学習どちらも対応いただいているのですね！
ちなみに、元々はバックエンド兼iOSエンジニアとして入社されてますが、途中から研究開発や機械学習エンジニアとしてアサインされたのはどのような経緯があったのでしょうか？
大学院時代の画像解析を用いた研究が楽しかったので、業務でも研究開発がしたいなと思っていました。
そこで、身分証画像の自動マスキングシステムの案件が始動する際に「やってみたいです」と自ら手を挙げ、研究開発を担当することになりました。
その後、マネージャーのnogさんとの1on1で「不正ユーザー検知などAIを使った機能を増やしていきたいね」という話をしていた経緯もあって、本格的にNewbeesでもAI開発をしていく方針になりました。
以来、機械学習も担当しています。
身分証解析システムは、今はまだビジネスパートナーが運営している、マッチングアプリやデーティングサービスでしか導入できていませんが、今後は自社サービスとして運営していくために、新規プロダクトの開発にも着手しているので、技術選定や新規機能の開発など、これからの業務が楽しみです。
── 大学時代のご経験を活かして、ご自身から手を挙げられてチャレンジされたのですね。現在、身分証の解析システムはyuyaさんが専任で担当していただいていますが、楽しいところや、やりがいに感じるところがあれば教えてください。
エンジニア目線で「こういうことができそう」という意見や提案ができたり、開発のプロセスから自分で考えられたりするところが、とても楽しくやりがいを感じています。
特に、自社サービスとして運営していく新規プロダクトでは、チームで「こういう機能があった方がいいよね」と話し合って仕様を決めていく方針なので、創意工夫を凝らせて楽しいです。
また、新規プロダクトのサービス名は、エンジニアやデザイナー、ビジネスチームからも広く候補を募ってMTGで相談して決めていきました。ここでも現場の声を大切にしてくれていると感じて嬉しかったです。
── VALUESの1つでも「対話」を掲げているので、チームで対話をしながら開発していくというお話が聞けて嬉しいです！
サービス名改定MTGは、長丁場となったと伺っているので、みなさん本当にありがとうございました！
ちなみに、身分証解析システムの開発ならではの難しさはどんなところですか？
そうですね、マッチングアプリにはたくさんのユーザーがいるので、プロフィール写真や身分証画像の撮り方も様々です。
全員が綺麗に撮影してくれているわけではなく、影が入ってしまっていたり、手ブレで分かりにくくなっていたり、そういった様々なパターンを把握して、画像解析の際に対処する必要があるところが、難しいなと感じています。
── なるほど……確かに撮影の仕方やカメラの機能によっては分かりにくい画像というのは多数発生しますよね。
様々なパターンの対処とは具体的にどのように行われているのでしょうか？
まずは、綺麗な写りで問題なく視認できる画像に対して処理するロジックを組み、その後、様々なパターンで撮影された身分証画像をテストします。
そして失敗した画像を1枚1枚確認して、失敗パターンをカテゴライズします。
全てのパターンに対応するのは現実的ではないので、頻度が高い失敗パターンから順に処理していき、最終的な精度の値を重視しながら進めることで効率的に開発を行いました。
── そこは人の手でおこなうしかないので、大変さがとても伝わりました……！
様々なパターンに合わせて対処するのが難しさとのことですが、教えていただける範囲でどのようなパターンがあったか知りたいです！（ﾜｸﾜｸ）
例えば、年齢確認の際に、健康保険証を使用する方は多いと思いますが、健康保険証には、様々な形式があります。その中でも背景に文字がある形式の対応が大変でした。
OCRを使い、画像から文字を抽出しているのですが、背景に文字がある場合は抽出したい文字に干渉してしまい、生年月日などの目的部分が上手く取得できないという問題がありました。
また、撮影時にできてしまう影で文字がつぶれてしまい、読み取りに失敗するというケースも多数ありました。
それらに対して、影や背景文字を削除する処理を導入し、目的部分を検出できるようにしました。
様々なパターンを把握してそれに対応していくことは大変なところでもあり、楽しいところでもありますね。
── 具体的に教えていただきありがとうございます！大変ながらも楽しみながら研究開発をされていて、私も嬉しい気持ちになりました。
そんなyuyaさんが、仕事をするうえで大切にされていることは、どんなことですか？
IT業界は日々変化が激しいので、最新の技術や、研究開発に必要な技術などの情報収集をして、得た知見を共有することを大切にしています。
自分の知識や、1人で行っている研究開発の技術を社内で共有すれば、会社全体の利益に繋がると思っています。
また、属人化を防ぎ、引き継ぎや共同開発がスムーズにするためにも、定期的に勉強会を開催したり、Techブログを書いて知見を共有するように意識して活動しています。
── いつも積極的に勉強会の開催やブログ執筆など本当にありがとうございます！そういえばyuyaさんは少し前にGo Conferenceにも登壇されていましたね！会社内部だけでなく、外部での発表もされていて素晴らしいです……！
Go Conferenceは、会社的にもyuyaさん的にも初のチャレンジでしたが、いかがでしたか？
やはり社外での登壇というのは、いつもより緊張しましたが、とてもいい経験になりました。
テーマや構成など、内容の決定権を委ねてもらえたので、自分の好きなこと、興味のあることで発表できて楽しかったです！
Newbeesは社内の風通しがよく、やりたいという声を拾い上げて挑戦させてくれるので本当にありがたいし、いい環境だなと感じています。
次は人工知能学会全国大会にも登壇してみたいです。
ちなみにGo Conferenceについてのnote記事もありますので、ぜひご覧ください。
── 私もリアルタイムで発表を見ていましたが、緊張が分からないぐらい、いつもの落ち着いたyuyaさんで凄かったです！
研究開発だけでなく、知見の共有も大切にされているyuyaさんが考える、「Newbeesの機械学習エンジニアの役割」はどんなことだと思いますか？
今後、機械学習を柱にしていきたいという会社の方針に沿って、AIじゃないとできないような開発を積極的にしていく必要があります。
そのために、サービスのデータを解析しながら、機械学習エンジニアならではの視点で企画・提案をしていくことが、Newbeesの機械学習エンジニアの役割だと思います。
── 柱のプロダクトになるよう、AIの知見を溜めてブラッシュアップしていくことが大事なのですね！
お仕事のことをガッツリお聞きしましたが、せっかくなので、yuyaさんのプライベートのお話も聞きたいです！休日の過ごし方や趣味を教えていただけますか？
休日はギターを弾いたり、漫画を読んだり、美術館に行ったり、インドアとアウトドア半々ぐらいで過ごしています。
── インドアとアウトドアどちらもいい感じの割合で楽しまれてるのですね！ちなみに最近行かれた美術館はどこですか？
国立新美術館に行ってきました。「テート美術館展」を見て、ターナーの絵に感動しました。
── 国立新美術館、建築やレストランがオシャレで気になっていたので私も今度いってみたいです！
お仕事の話に戻るのですが、今後挑戦されたいことを教えてください！
新しいマッチングシステムの基盤を開発していくなかで必要となるレコメンド機能や、新規プロダクトの不正ユーザー検知などの、これから予定している研究開発を通してサービスの成長に貢献していきたいです。
モデルを作るだけではなく、サービスのデータを分析して、「こういうことがダメだったらから、次はこうしたらいいんじゃないか」といった提案を積極的にしていき、サービス自体のブラッシュアップをしていきたいと考えています。
── たくさんお話を聞かせてもらい、ありがとうございました。
機械学習や新規プロダクトのお話が聞けて嬉しかったです！
それでは最後に、これからともに働く仲間へ、メッセージをお願いします！
機械学習エンジニアは1人での作業が多いと思いますが、何かあればマネージャーにすぐ相談できますし、仕様などはチームで話し合って決めていくため、他のメンバーともコミュニケーションがとれる環境です。
また、技術選定から開発に関われるため、裁量が大きくのびのび働けます。
エンジニアとして成長できますし、今後新規サービスを発展させていくやりがいも大きい時期です。そういった業務に携わりたい方は、ぜひ一緒に働きましょう。
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