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自転車業界の世界市場シェア1位!自転車のシマノからAI開発ベンチャーのエンジニアへ。フツパーでエンジニアとして働く魅力とは?【社員インタビューVol.1】

こんにちは!フツパー広報担当の峯澤と申します!


今回は、社員インタビュー第一弾として、エンジニアのエースである山田さんに、フツパーに参加した経緯や業務内容等をインタビューしました。

山田 裕太郎/チーフエンジニア

福井県出身。大阪大学基礎工学部情報科学科卒業。専攻テーマはマルチコアCPU搭載デバイスの高速化。卒業後はシマノに入社し、電動変速機のファームウェア開発を担当。退職後は自作センサの開発等に取り組み、2021年2月よりフツパーに参画。

フツパーと出会ったきっかけを教えてください!

大学時代の友人の紹介でフツパーの仕事を業務委託という形で関わっていて、仕事をしていく中で次第にフツパーに興味を持ったのと、正社員としてのお誘いをいただいたのがきっかけです。(業務委託開始からわずか3週間の出来事でした。笑)

興味を持ったきっかけは、大学時代の教授が「コンピューターは、“はやい、やすい、巧い“が全てだ」と仰っていたのですが、それが偶然にもフツパーのキャッチコピーと一緒で、私自身も大事なことだと思ったからです。


これまでの経歴はどのようなものだったのでしょうか?

大学時代はネットワークを専門とする研究室に所属していて、経験を活かし、新卒ではエンジニアとして株式会社シマノに入社しました。退職後はフリーランスで活動しており、レコメンドAIを搭載した通販サイトの開発なども行なっており、フツパーの入社前から人工知能については取り扱っていた形になります。


転職するにあたって不安だったことはありますか?

特に不安はなかったですね。当時は、新しいことをもっと学びたいと思っていて、もちろん同じ会社の中でも新しい仕事にチャレンジしたり、同じ会社に所属しながら外で勉強するという方法もあって、そうしていたのですが、やっぱり学びたい環境に身を置いた方が断然身につくスピードが違う。それは今でも感じています。


では、入社前後でギャップはありませんでしたか?

入る前後で業務内容のイメージにギャップはありませんでした。ただ、入社間も無いなど関係なく、自分に与えられる裁量の大きさとスピード感を目の当たりにして、やっぱりベンチャーだなと痛感できましたね。

全体感をお伺いしたいんですけど、エンジニアは他にどんな方がいますか?

インターン生も含めると9名が開発に携わっていて、医学部や情報系、文系等、出身学部はバラバラです。

AIの開発ができるかという基準で採用はしていないので、入社後に初めてAIの開発をした人の方が多いのですが、医療とPythonの勉強を並行していたりweb開発を経験しているなど、IT全般の知識があることと、AIに強い興味があることが共通しています。


入社後に初めてAIに携わる方もいらっしゃるということですが、どのような環境で学んでいくのでしょうか。

社内に知見が蓄積されているので、開発コードを手順に沿って学び、1ヶ月程度でAIの構築ができるようになります。

次のステップでは、画像認識に必要な写真データをお客様の工場へ撮影しにいったり、その写真データを加工・調整していきます。最初の1ヶ月で学んだ段階では、条件の揃ったデータを使うので比較的スムーズに開発が行えますが、実際は必要なデータが揃っているとは限りません。

現場の写真撮影や実装といった知識ベース以外のところをお客様と協力して進めていくのは更に難易度が上がりますが、そういった部分も実務を通して手を動かしながら学んでいきます。

必要最低限の知識を身につけた後は、実際の業務を通して学んでいくということですね!

フツパーでAI開発に携わるメリットはどのように感じていますか?

開発に携わる件数が多いことではないでしょうか。当社のビジネスモデルは、依頼を受けてから短期間で製品をお渡しし、お客様から要望を伺いながらAIの学習や調整を行う為、スピード感があり、その分開発に関われる件数が多くなります。依頼内容が多種多様なのも面白いです!


具体的な業務内容についてお伺いできますか?

今力を入れているのは、目視検査です。従来はベルトコンベアーで流れてくる商品を1つ1つ人の目で見て不良品かどうかを細かくチェックしていましたが、弊社のソリューションを導入することで、人手不足の解消や人によって精度がバラバラといった課題を解決することができます。

現時点での業務は、案件ごとに仕事を振り分けています。一般的な会社と違うのは、導入後もお客様との関係が続く点です。

AIの特徴として「学習」という機能がありますが、製品の導入後も、さらにAIモデルを賢くするためのアップデートとして、こういった関係が続くのも魅力的な部分だと考えています。

現場に足を運んでお客様と協力しながら商品を作り上げていく。現場の写真撮影やハードウェアの設置、AI構築から導入まで一貫してソリューション提供ができるという裁量の大きさにやりがいを感じています。

1日のスケジュールを教えてください!

私の場合は、遅めのスタートの日が多いです。日によって変わりますが、大体こんなイメージです。

10~11時頃:出社

13〜15時頃:工場でお客様と打合せ

16時〜:現場の画像を集めて画像を集めて会社に戻って検証

22時頃:退社

入社して感じた、フツパーで働く魅力とは?

最先端の技術に触れる機会が多いところです!

企業や行政等、色々なところから一緒にやってみないかというお話をいただいていて、例えば、大阪市が運営している5Gクロスラボからはサイネージ広告の実証実験の話があり、先日納品を行いました。

サイネージのようなオフライン広告は、閲覧数やクリック数で課金されるweb広告とは違い、広告料が一定です。そこで、ディスプレイにカメラを付属しどれくらい広告が閲覧されたのかを判定するAIを(株)TOMORROWと共同開発しました。

その他にも、総務省の5Gを使った目視検査の実証実験の案件に携わる等、スタートしたばかりのベンチャー企業ですが、低コスト且つスピードに応えていく技術力があると感じています。

5G X LAB OSAKAは、2020年10月に大阪市のソフト産業プラザTEQSに開設された、5Gを活用する製品・サービスの開発を支援するためのオープンラボです。オフライン広告の効果可視化サービスを(株)TOMORROWと共同開発ソリューションとして開発・出展いたしました。

そんな新進気鋭のベンチャー企業に入社して4ヶ月。山田さんから見たフツパーの印象はどうですか?

モチベーションが高く、一緒に仕事をする中で、反応が早いと感じることが多いです。仕事にスピード感があるのはベンチャーならではかもしれないですね。


そんなフツパーに合いそうな人や、山田さんが一緒に働きたい人はどんな人ですか?

どんなスキルを持っているかよりやる気が大事だと思います。技術力があるかどうかも大事だけれど、移り変わりが激しいベンチャーという環境に身を置いているので、出来る範囲の仕事が降ってくるとは限りません。やったことがない領域でも自分からチャレンジできる人が合っているのではないかと思います。

最後に山田さんから見て、フツパーのここが好き!

まず一番いいのは、お客さんの要望を直接聞きながら製品開発ができるということです。

エンジニアの仕事のどこに魅力を感じるかって人それぞれだと思うんですが、ぼくは技術調査や基礎研究にはあまり興味がなくて、それよりは自分が作ったものを手に取って使ってもらえるのが醍醐味だと考えています。

ところが、エンジニアが何十人といるような会社で上から開発内容が降ってくると、そんなの作っても売れるわけないだろ、と思ってしまうこともあるわけです。その点、客先で直接聞いた要望というのは確実に使われる機能になるので、そういったことで悩まずに済むのはいい環境だと思います。

また、ビジネスサイドのメンバーと非常に距離が近いです。場合によっては商談に同行させてもらうことも多いので、先ほど述べたお客様との距離もそうですし、どういった製品であれば売れるのかを一緒に考える機会も多いです。

ビジネスの視点を持ちながら技術者として仕事ができているので、変化の激しい世の中で生き延びるためにとても成長できる環境だと思っています。

なるほど、フツパーではより現場に近い形でエンジニアリングができるということですね。ありがとうございます!

おまけ:山田さんってこんな人?(インタビュアーの個人的な感想です)高校では将棋部、大学では天文同好会に所属。興味があることはとことん突き詰めて、平日はもちろん、休日も研究に没頭するところは根っからのエンジニアさんだなと思いました!写真は苦手とのことでしたが、彼女さんとの馴れ初めを伺った際のはにかみ笑顔をすかさず頂戴しました!笑 お幸せに〜!
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私たちフツパーは「最新テクノロジーを確かな労働力に。」をミッションに、すべての製造業に向けて最先端で使いやすい独自のAIサービスをご提供している2020年創業のスタートアップです。 「驚くのは安さではない、AIの精度だ。」をコンセプトに、現場のリアルなデータと独自のアルゴリズムにより、製造現場に特化した実用的かつ高精度なAIを低価格でお届けしております。 画像認識・異常検知・データ分析、最適化などの高精度AIアルゴリズムモジュールを中心に、外観検査AIサービス『メキキバイト』、異常検知IoTソリューション『振動大臣』などのパッケージプロダクトを展開しておりますが、今般、創業時から収集した製造現場のデータを活用し、短期間でのシステム構築を実現する大規模モデルを開発いたしました。
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