AIを組み込んだプロダクトを作る面白さ、難しさ

こんにちは、スカイディスクでAIエンジニアをやっている席です。私は元々ディープラーニング関連の研究に携わっており、最適化アルゴリズムに対して強い興味を持っていました。そんな中、ユーザーが抱えるスケジュール立案に関する課題を解決できるプロジェクトに出会い、私の経験や知見を活かして貢献できると考え、AIエンジンチームに参加しました。早いもので、もうすぐ3年目に突入しますが、プロダクトの成長とともに自分自身も成長していることを日々実感しています。

今回は、私たちが開発・提供している製造業向けAI×SaaS生産スケジューラ「最適ワークス」におけるAIエンジニアの仕事の面白さと難しさについてお話ししたいと思います。

AIエンジニアの日々の業務

私たちAIエンジニアのミッションは、ありとあらゆるユーザーにとって、最適なスケジュールを提供する仕組みをつくることです。具体的には、最適ワークスのAIエンジンと呼ばれるスケジュールを自動的に立案する部分を開発・改善しています。

面白さ：多様なユーザー要望に応えるアルゴリズム開発

ユーザーの求める条件が多様であるため、複雑で高度なアルゴリズムの実装自体が難しいです。例えば、あるユーザーは短納期のオーダーを優先したいと考えているかもしれませんし、別のユーザーはリソースの効率的な利用を重視しているかもしれません。難しいことでありながら、多様な要望を満たすため、既存アルゴリズムをワークさせるための工夫は非常に面白いと思っています。

また、ユーザーの複雑な計画立案の流れを理解するため、たまにユーザーの現場に見学に行くことがあります。現場での知見をもとに、より良いアルゴリズムをユーザーに提供することができるのはとても面白いし、満足感も高いと思っています。その結果、「ベテラン担当者で2時間かかる計画作成が2分程に短縮」たり、「リソース分配の最適化によって内製化率が向上」など、さまざまな効果が実現されました。ユーザーの満足度が向上し、私たち開発者も大きな達成感とやりがいを感じることができました。

難しさ：コードベースの保守性と拡張性の両立

ユーザー数の増加に伴い、プロダクト機能も拡張していて、AIエンジンの汎用性も高めていく必要があります。汎用性を高めるために、今の設計には何が足りてないのか、xxxの部分を改善したら何割のユーザーが嬉しいのか、などをチームメンバーと議論する＆実装するのが面白いと思っています。しかし、AIエンジンの機能拡張しながら、コードベースも複雑になっていきます。そのまま放っておくと、保守性が下がっていき、新規開発も難しくなっていきます。

コードベースを綺麗に保つため、チーム内では「エンジン大掃除」と呼ばれてるリファクタリング作業を定期的に行っています。リファクタリングを通して、コードベースを綺麗に保つことができるのは、とても面白いと思っています。ちなみに、合理的なリファクタリングを行うため、つい先日チーム全員が『ロバストPython』を購入しました！他にも、より効率的にリファクタリングを行うため、Github CopilotやGPTのようなツールも積極的に活用しています。

こういうメンバーならぜひ一緒に働きたい

• ユーザーの立場に立って考える

• 最適化アルゴリズム、スケジューリング問題に熱意を持てる

• システム設計に強い

• ロバストなコードを書くことにこだわる

以上のいずれかのキーワードに心惹かれた方は、ぜひご連絡ください！

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