1年目はクリエイティブDivで新規プロダクト立ち上げのチームに所属していました。プロダクトのテーマが「効果が出るバナーの自動生成」であったことから、ただ単に素材を入れてそれらしく作るのではなく、効果を出すためにどのようなデザインやシステムにするのか向き合って来ました。

4月からはAI LabのR＆Dへ異動し、CyberHuman Productionsのメンバーとして3DCGのバーチャルヒューマンを作っています！

僕は、AIシフトDiv.に所属している子会社の株式会社AI Shiftで営業兼AIプランナーとして、主に企業の課題のヒアリングや、AI開発パートナーと連携しながら、AI導入による解決策を提案しています。

僕は、小売DXセンターで提供している「AIR TRACK」のクーポンサービスの新規立ち上げを担当しています。

対法人営業としてクライアントに求められるサービスの提供や、サービス運用を行いながらニーズを吸い上げ新規事業の提案を行うなど、1年目から幅広く任せてもらっています。

僕は実は面接が苦手で就職活動が思うように行かず、約1年半ひたすら面接を受け続けていました（笑）

サイバーエージェントとは就職活動中に出会い、子会社であるCA Young Lab（現：新R25）で動画編集のアルバイトをすることになりました。働く中で、引っ込み思案だった僕のことをチームの一員として認めてくださり、ディレクションを始め多くのことを任せてもらいました。こんな何もできないバイトの自分に、自由に色々任せてくれることが当時の僕にはありがたく、成長できる環境だと感じ新卒採用を受け、入社を決めました。

当時、AIに強いこだわりがあったわけではないですが、昔から手を動かして何かを作ることが好きで、将来的にものづくりに携わる仕事がしたいなと思っていたので、ものづくりが体験できる部署だと感じAI事業本部に配属希望を出しました。

最後までゲーム事業とAI事業本部とで悩みましたが、サイバーエージェント以外ではなかなか体験できない最先端技術を扱ったものづくりができるのではと思い決めました。

サイバーエージェントとの出会いは、インターン先の上司でした。その方はサイバーエージェント出身の実力のある人格者で、当時キラキラな印象(笑)を持っていたサイバーエージェントのイメージに、良い意味でギャップを感じて興味を持ちました。

僕には、「最先端技術で世の中にWOWと言わせるような大きな会社を創りたい」という夢があり、①最先端＝AIという山に登れて、②若くから事業責任者の経験を積めそうで、③人格も実力も高そうな人が集まる会社という３軸からサイバーエージェントを選びました。

その中でも、AIを扱っているという一択で悩むことなくAI事業本部を希望しました。最先端の領域でのプロダクト作りできることや、若いうちから色んな経験ができそうであることが決め手でした。

配属直後は、テレアポなど泥臭いことが多いなと思っていたのですが、この１年を通して、0からの事業づくりは、泥臭いことをやってこそ成長することができるし、責任者になるにあたり重要なスキルだと気付かされました。

足りないことばかりでくじけそうになりながらも、ステップアップするために日々でやってやろう！という意気込みで頑張っています（笑）

僕の就職活動の軸は、早いスピードで幅広いビジネス経験を積めること、でした。サイバーエージェントであれば、これが実現できそうと感じ入社しました。

AIへの興味ももちろんあったのですが、エンジニアが多数派でプロダクトを生産するテックカンパニーの要素とtoB営業を行いながら顧客のニーズを吸い上げる営業組織の要素、どちらも合わせて得られる組織であると感じたことが決め手となりAI事業本部を選びました。

あとは新規事業に携われるのも理由として大きかったです。実際にこの1年、特に小売DXセンターは新規立ち上げ期ということもあって、営業・運用から新規事業企画まで十分すぎるほど幅広いビジネス経験を積むことができたと思います。

実は小川くんと同じで、営業組織としては、思っていたよりもかなりtoB営業は泥臭いことをやっているんだなと思いましたが（笑）、その分自分に力はついてきたように思います。

僕は、「AI体験ゼミ」に参加しました！

業務で機械学習エンジニアと関わる機会が多いのですが、自分の言葉でより深く会話をしたいと思っていました。そこで「AI体験ゼミ」が理解を深める良い機会だと思い、参加しました。

僕のゼミテーマは「スポーツアナリティクス」でした。

僕が好きなアメリカンフットボールではAIを取り入れた戦術分析がスタンダードになっていて、とても興味を惹かれました。

ただ、スポーツアナリティクスはチームにしか持っていないデータが大量に必要、かつ僕らビジネス職だけではコードを学習～実装がハードルが高かったです。

そこでAI Shiftの戸田さんが作っていた「組み分け帽子」のソースコードを応用させていただき、顔写真からやっていそうなスポーツを当てるAIを作り、学習データを変えながら精度の検証を行いました。特に、ネット上のスポーツ選手の顔画像を大量に集めてデータ数を変えたりすることで、精度がどう変わるかを見ていましたね。

このゼミを通して、機械学習エンジニアが基礎知識として覚える、事前学習やトレーニングデータ数の重要さ、過学習が起きる原因等を実際に体験することが出来ました。

G検定やチーム内での会話で単語だけ知っていた技術が、体験出来たことにより自分の言葉でAIについて話せる様になってきました。

そのおかげで業務で関わるエンジニアとの関わり方も少しずつ変わり、以前よりも信頼して色々教えてくれる機会が増えたように感じ、嬉しく思っています。

僕は小売DXセンターで開催された「事業開発会議」に参加しました。小売×AIの分野での新規事業を創出する場として、メンバーに選出頂きました。

AI事業本部のリテール分野を代表する事業責任者レイヤーやAIエンジニア、各業界で営業して最前線で業界課題を聞いているメンバーが集まりでチーム組んで案を競う会議で、ワクワクしませんか？

課題解決が事業の本質で、課題がまずわかってないと発想すら難しいのだなと思いました。

そういう意味で営業という仕事は、仮説立ててヒアリングするという「事業をつくる行為そのものだな」と考え方がだいぶ変わりましたし、日々目を光らせて仮説をもって行動しないといけないなと思いました。

また、事業を考えることは、将来どうあるべきかのビジョナリーな部分と、じゃあ明日から何をやるかという足元の部分の両輪が必要で、その考え方を学べたのは良かったですし、実際に事業化できたことは何より、嬉しかったです。

僕は、「AIR TRACKコンペ」に参加しました。ちょうどG検定に合格した時期でもあり、自分が勉強した内容が実際にどう動いていくのか手を動かして理解する良いタイミングになると思い、実際にエンジニアが行っている過程を体験できるコンペへ参加することを決めました！

はい、AIR TRACKのデータを用いて自分でコードを書き「お客様の来店率」を求めるコンペだったのですが、G検定で学んだAIの基礎的な部分が単なる教科書通りの理解ではなく、動くものとして理解できました。自分の営業での提案内容にも不安が少なくなったと思います。

実は、僕はそもそも自分のPCに開発環境やPythonを使える環境がなかったので、1から組み立てていくところから始めました。環境をつくるところから始まり、さらに1からPythonを勉強して、出力できるところまでやり切ったので、とても大変だったのですが、大きな達成感がありました。

やっていく過程でエンジニアともコミュニケーションが取れ、これまで以上にお互いのやっていることへの理解が深まったように感じます。僕たちはモノづくりの組織なので、当然生産者へのリスペクトを忘れてはいけないのですが、それを行動に出せたいい機会だったと思います。

AIを使ったまだ見ぬクリエイティブのカタチを作るべく引き続き頑張っていきたいと思っています。

2年後あたりに業界をひっくり返す大きな成果を出して、

「これ僕がやってるやつ！」と両親に自慢できる仕事をしたいです。

僕も自分で作った事業を成功させ、事業に誇りを持てる仕事がしたいです。

そのためにも、まずはAI Shift事業を成功させます！！！

自分が所属するチームのエンジニアにとって最高の理解者でありながら、事業ビジョン実現の為にビジネス人材としてどんな状況でも活躍できるオールラウンダーなリーダーを目指しています。