Nueral Pocket ニューラルポケット株式会社

 

ノーベル賞の共同研究者から
マッキンゼーを経て
AI開発者へ
CTO佐々木が目指すのは
“Googleに並ぶAI企業” 取締役CTO 佐々木雄一

当社CTO佐々木雄一は、東京大学理学部物理学科を卒業。東京大学大学院にて理学博士を取得し、
卒業後はスイスの欧州原子核研究機構(CERN)において、ブラックホールや超対称性粒子などの研究に携わりました。
この研究は、後にノーベル賞を受賞するヒッグス粒子を発見することになり、佐々木も共同研究者として名を連ねています。
研究者として第一線を走っていた佐々木は、なぜAIの開発に携わっているのでしょうか。

佐々木:なぜだろうと振り返ってみると、
僕はもともとAIが好きだったようです。この前、実家で本棚を見ていたら、
そこにニューラルネットワークの古い本を見つけました。
ちょうど小学生の頃が第二次AIブームと呼ばれる時期で、
憧れて本を買ってもらっていたんですね。

大学は当時の興味から物理学を専攻して、卒業後はスイスに渡り
欧州原子核研究機構(CERN)で研究チームに参加しました。
研究ではデータの分析も行っていて、何十ペタバイトもあるデータを
いかに分析するかが求められました。ある種データサイエンスのはしりで、
AI開発に応用できる技術が学べたと思っています。

研究チームがヒッグス粒子を発見すると、
半年後にはノーベル賞を受賞することができました。
当初はチームメンバーも大喜びでしたが、
それまで研究に根を詰めていたので次第にバーンアウトしてしまったんですね。
かくいう僕もそうで、研究で成果が出せたことや、新しいことをやっていないと
気が済まない性分から、キャリアを模索し始めました。

当時はできるだけ自分に負荷をかけたいと思っていましたし、
研究生活が長かったので社会にも触れてみたかった。
調べてみるとコンサルティング業界は厳しい世界だと知れました。
そこで、マッキンゼーの門を叩いたのです。この選択が僕のキャリアに
大きな影響を与えています。Neural Pocket代表の重松と出会ったのも、
同社に入社したからでした。

佐々木はマッキンゼーに入社後、2017年まで同社に勤めました。
佐々木はその後、AI 開発に転向することになります。

佐々木:2010年代の前半は第三次AIブームのはしりで、ちょうど「Googleの猫」がニュースになった時期です。
ディープラーニングで学習させたAIが自発的に猫を認識することに成功し、僕もそのニュースを見て「研究分野でやり残したことがあるかもしれない」と
感じていました。2010年代後半になると、ディープラーニングが盛り上がり、AIビジネスの成功例も生まれていました。
次第にAIへの興味が抑えきれなくなり、AI開発の受注会社に弟子入りをしたのです。当時は毎日論文を6本読み、開発にも携わって、
多忙ながら充実した時間を過ごしていました。

佐々木はこの時に、AIに対して独自の課題感を抱えていたと
言います。

佐々木:ある程度知見が深くなると、「どの分野ならAIが活躍できるのだろう?」と
課題意識を持つようになりました。それは思っていたよりAIが万能ではなかったからです。

よく世間では「AIが人間を超えてしまう時がやってくる」と言われていますが、
実現はまだまだ先のこと。現在の技術ではAIの使用用途は限られていて、
人間のように自律して判断するものは作れません。
たとえば製造業で検品にAI活用が試みられていますが、
実は従来の技術の方が精度は高いのです。
既存技術がほぼ100%の精度を出しているのに、
「AIは90%の精度を出せます」と言われても、従来の技術を使いますよね。

一方で、ディープラーニングを用いたAIは不定形のもの、
たとえば服のように形が変わるものの認識が得意です。
これは従来技術では実現が難しいものでした。
だから、代表の重松から「アパレル業界向けのAI開発を行いたい」と
聞いた時は「これなら勝ち筋がある」と思ったのです。

僕はマッキンゼーで様々なコンサルティングを行い、
AI開発に軸を移してからは年間300件の相談を受け、50件の開発に携わりました。
だからある程度AIビジネスに鼻が利いていたのです。
「ファッションならビジネスとしても筋がいい」
「AI開発としてもちょうど良いチャレンジだろう」と考えて、
Neural Pocketに参画することを決めました。

2018年にCTOとしてジョインした佐々木は、
その後サービスの基礎となるプロダクトを作り上げます。
開発期間は4ヶ月。システムが安定稼働し、
機械学習に任せられるフェーズまで作りこみました。

佐々木:アパレル業界向けAIの開発や、
導入事例を作る業務はひとつの自信になりましたね。
当時は開発もしましたし、営業や導入支援もしていました。
アパレル業界でAI活用は前例がありませんでしたから、
担当者に「今年は〇〇色が流行ります」とプレゼンしても
「本当ですか?」と疑われてしまうんですね。そこで「共同開発しますので、
試しに使ってください」と導入してもらい、徐々に信頼を勝ち取って行きました。
成功事例ができてからは、
開発としても手が届く分野だと思いましたし、
ファッションビジネスで得たノウハウは我々の強みとして
横展開できると確信しています。

ファッションビジネスを皮切りに、今後様々な業種に向けてAIビジネスを展開するNeural Pocket。
この会社で働く魅力を佐々木はこう語ります。

佐々木:AIビジネスの事業形態は、大きく分けて受託開発・プラットフォームの提供・プロダクトの開発に分けられます。
Neural Pocketはその3つ全てを兼ね備えていて、自社プロダクトを作って事業主体として運営しているので、
ビジネスアイデアを形にできることが面白いですね。

前職でAI受託開発に携わっていましたが、受託ならではのトラブルもありました。
AI開発は発注元からデータをいただき、学習させて納品します。
この時に、データに抜け漏れがあるとAIが思ったように動いてくれないことがあるのです。
こうしたトラブルを避けるため、業界では双方が責任を負わないよう契約を取り交わすことが通例になっています。
このように、受託開発は責任の所在がはっきりしないので参入障壁が低く、
価格競争になることは目に見えていました。

一方で自社プロダクトの場合は、妥協したら自分たちに返ってきます。
その分、緊張感はありますが、責任の所在がはっきりしていて気持ちいいのです。
また、自社プロダクトの利点として、ユーザーの需要に正面から向き合うことができます。

受託開発の場合は、「もしも」の時を想定して100%の精度を求められます。
自動車の自動運転にAIを使う場合、「もしも」があってはいけません。
しかし、ユーザー側からすると「機能の一部だけあれば十分」という場合もあると思うのです。

たとえば、街の歩行者の人数をカウントするAI があったとして、
ぴったり人数を当てるのは難しい。
けれど、大人と子供の大まかな交通量を判断できるだけでもビジネスに活用できます。
事業主体をしていると80%の機能でもビジネスにできるので、
それが強みであり、面白い点でもあります。

佐々木は将来的に、Neural Pocketを「Googleと並ぶ知名度の企業に成長させたい」と話します。

佐々木:会社を育てるためにはまとまった時間が必要ですし、人生をかける覚悟も必要です。
代表の重松とよく話していますが、「人生をかけるのであればGoogleくらいの組織を目指したいよね」と。
そして、それも実現可能だと思っています。
僕たちのミッションは「AIエンジニアリングで未来を形にする」こと。toB・toCの枠組みを設けず、業界も限定せず、
AIビジネスの芽を見つけて次々と形にしていきます。

現在はファッションビジネスで得た知見を活かし、スマートシティやデジタルサイネージなど、
明文化されているものだけで17つの展開を考えています。そのほかにも新規アイデアがあるので、人手が足りていません。

今欲しい人材は、将来的に数千人を束ねるリーダー格。そのために、ひとつの技術に特化したスパイクの強い人材を採用しています。
ひとつの技術に特化していれば、チームでリスペクトされ、人望も自然と生まれます。現に最近ジョインしてくれた中国人エンジニアも
「マネジメントはやりません」と言って入社しましたが、技術1本槍でいつの間にかリーダー的なポジションになりました。

Neural Pocketのメンバーは技術に対して死ぬほど貪欲な人々です。データサイエンスの専門家や、元AIの研究者など
独自のドメイン知識を掘り下げてきた人がお互いに学び合っている。僕はCTOですけれど、とても刺激的で日々学ぶことも多いです。
だから僕自身、仕事がすごく楽しくて。共にこの環境を楽しみ、グローバルで戦いたいと考えている方は、
ぜひNeural Pocketに参画してください。