ソフトバンクで担うAI戦略
日本最大級のエンジニアコミュニティQiita、プロダクト開発部部長の木尾 俊文です。
この番組では、日本で活躍するエンジニアをゲストに迎え、キャリアやモチベーションの話を深掘りしながら、エンジニアの皆さんに役立つ話題を発信していきます。
今回からのゲストは、ソフトバンク株式会社でAI戦略およびプロジェクト推進に従事されている木口 佳南さんです。よろしくお願いします。
木口さんは、9月10日のQiita AIサミットにもパネルディスカッションのところでモデレーターとしてご登壇いただいてまして、今回Qiita AIサミットに続きQiita FMにもご参加いただいているところで、本当にありがとうございます。
こちらこそお呼びいただきありがとうございます。
最初に自己紹介も兼ねて、今されていることについて簡単にお伺いしてもよろしいでしょうか。
私がソフトバンク株式会社に入社して今2年目になる代なんですけれども、ソフトバンクでAIの戦略というところをメインにざっくりやっているというようなところでして、
今ソフトバンクがAIのデータセンターを作ったりだとか、それに関連してグループ会社で国産LLMを作っている会社もあったりしますし、
AIのソリューションを作っている部隊もありますし、AIというものをキーワードに本当にたくさんの事業展開をしているような組織なんですけれども、
そこの部分の必要とされる戦略というのを必要とされるときにやるというか、結構毎月やっていることが変わるような感じの人間でして、
とにかくまるっとAI戦略という言葉に包含されてしまうんですけど、そういったものをやっているというざっくりした紹介になってしまうんですが、今の私のやっていることとしてはこんな感じです。
ありがとうございます。実はSNSの方で、ノートですかね、自己紹介の記事もご投稿されているかなと思うんですが、そちらもちょっと拝見させていただいておりまして、
本当にいろんなことをやられているなという印象を持っているんですが、いわゆる今新卒2年目みたいな感じですよね。
そうですね。今2年目で本当にたくさんのことをやっています。
本当にこれが2年目の方の活動量なのかみたいなところをすごい思いながらいろいろ拝見させていただいていたんですが、
ぜひ今ご活躍されている中でどういう歩みを、どちらかというとおそらく学生時代とかのところの方が話としては結構あったりするんじゃないかなと思うんですけど、ぜひその辺りをお伺いできたらなと思います。
医学部志望からAI専攻へ
樋口さんとお送りする1回目のテーマは、「医学部志望からソフトバンクのAI戦略へ。樋口可難の挑戦の軌跡とプログラミングの原点」です。
最初にですね、お伺いしたいなと思っているのが、いわゆるプログラミングを始めたきっかけというか、いわゆるエンジニアとしてのスタートの原点ってどういうところだったのかなっていうところがちょっと気になっておりまして。
はい。私がまずですね、プログラミングを始めたのが大学1年生の時だったので、19歳になる台ですね、の時でしたと。
それまでもプログラミングっていう言葉は全くの無縁な状態でして、自分がそっちの道に進むっていうことも全く想像はしてなかったんですけれども、
ちょうどそのAIと出会ったっていうところからプログラミングがしようということになりまして、
私が高校生の時なんですけど、もともと医学部に進学するコースに所属をしており、物理じゃなくて生物選択みたいな感じで、
完全に数学だったりとかそういったものからちょっと離れた感じのところではあったんですが、
授業の中でちょうど医療AIについて探求学習の時間で取り上げられた瞬間がありまして、
その時に、AIってめっちゃ面白いじゃんって思ったんですね。
その当時のAIって画像認識で、例えばその肺がんのがんの画像からどこががんになっているかを認識するみたいな、
そういったところの例が上がってたんですけど、そういう例がもうその時から私としてはすごい面白いというか可能性がありすぎると思って、
医学部に行くんではなくてAIの方の専攻に回って、医療だけじゃなくてもっとたくさんの領域でいろんなことやっていきたいよって思い、
大学でAIを専攻する決断をしたと。
一期生として選んだ大学と挑戦
そこからですね、実際に大学受験して、私は皆さんほぼ知らないであろう大阪国際工科専門職大学というめちゃくちゃ長い名前のですね、
大学に一期生として入学をしましたと。
なんで先輩がいない大学だったんですけど、そこの大学で1年生の前期に初めてC言語に触れまして、それがプログラミングとの出会いでした。
そうなんですね。ありがとうございます。
なんか今のお話だともともとお医者さん、医学系のところを目指して勉強もされてたってお話かなと思うんですけど、
すごい直感的なイメージで、医学に進む方といわゆるコンピューターサイエンス系に進む方って目指してるもの結構やっぱ違うなって印象があって、
僕はもともと結構コンピューターサイエンス側のずっとやってた人間だったので、ここまで来ちゃってるんですけど、
その時にAIに金銭が触れたというか、そっちに行こうってなった理由って何だったんですかね。
そうですね、もともと医者を目指してた理由が、めちゃくちゃ社会貢献税の高いことをやりたいって思って、
それで自分の知ってる職業の中で一番それがあったのが医者だなって思ってて、
その時はそういうバイアスが脳みそにかかってたんですけど、それで医者を目指してたんですけど、
AIっていうものを知ってからいろいろ調べるうちに、いろんな領域との組み合わせの可能性ってたくさんあるじゃないですか、AIって。
それを見た時に、医療はもちろんのこと、それ以外の領域にも貢献できるんだったら、
こっちの方が社会貢献税めっちゃ高いことが将来的にできるかもみたいなワクワクが出てきて、
それで思い切って進路を変えたっていう背景があります。
そうなんですね。その進路を変えたのって、ちなみにいつぐらいなんですか?
高校3年生の夏ぐらいの時なんで、結構直前です。
そうですよね。で、そっから生物から物理に変えて、また一気に勉強してみたいな感じだったってことですかね。
なんか私の新しい大学が物理いらない、科目でいらなかったんで、そのまま数学とかで受けたんですけど、
大学入ってから物理の勉強やり直して、めちゃくちゃ苦戦しました。
ちょっと私あんま物理得意じゃなくて、理解するの時間かかったんですけど、
でも大学の授業でも物理使って、いろいろ考えなきゃいけない瞬間があったんで、
頑張ってキャッチアップしたっていう感じでした。
あともう1個気になったのが、やっぱりその大学に、いわゆる本当に先輩がいらっしゃらないってところで、
それはそれで結構チャレンジングだなと思うんですけど、
行こうと思えば、そういうカリキュラムずっとやっているような大学とか学校とかいっぱいある気がするんですけど、
あえてその大学を選ばれた理由って何かあったりするんですか?
そうですね。一番魅力的だなって思ったのが、一期生だったっていうところで、
なんかすでに作られてる仕組みの中で勉強するのも、安心感はありますし、
実績もあって面白いなと思いつつ、AIっていう新しいテクノロジーに挑戦するにあたって、
既存の枠組みだけでチャレンジしてたら、なんかちょっと自分の殻破れないんじゃないかみたいな、
なんか謎のその時の自分のオラオラ感みたいなのが出て、
なんか一期生の大学入って、AIでちゃんと専攻できるカリキュラムもありましたし、
そこでちょっとチャレンジすることで、伝説の学生になって卒業してやろうみたいな、
野心が芽生えてしまって、それでもう思い切って飛び込んでみたっていう感じでした。
そうなんですね。先ほどの社会貢献したいみたいなお話だったりとか、
今の自分で殻破らないとダメだろうみたいなお話も含めて、
かなりこう積極的というか、自分でこういろんなものを変えていこうというか、
自分の道を作っていこうみたいな、意思みたいなのすごい感じるなと思ったんですけど、
未経験からのプログラミング修行
その部分のモチベーションの源泉というか、どういう原動力なのかなというのはちょっと気になったんですけど。
そうですね、なんかもう私のパーソナリティみたいなところになるんですけど、
自分にできないことはないぜみたいな感じを持ってて、それでなんか昔から生きてきて、
やったら何でもできるんじゃないかみたいな、自分に対する過度な期待があり、
それでまあ、あえて高い目標を設定しておくことで、そこに対してがむしゃらに走れる自分がいて、
で、自分がそれでまた成長していって、周囲から認められて、やったーってなってまた成長してみたいな、
生のループができるみたいなことがあって、それが自己計算がほぼ趣味みたいな人間だったんで、
そういう私にとってはやりやすい方法としては、とにかくなんかナンバーワンを目指すというか、
極端にゼロか100かみたいな感じで目標を立てて、常にやるようにしてて、
でも最終的なその目指すところとして、やっぱり最初も言いましたけど、
社会貢献性が高いことをやるために影響力もちゃんと持っていきたいみたいな気持ちがすごくあって、
それで目標とかもありの、自分の性格もありのって感じでがむしゃらに走るタイプっていう感じですね。
ありがとうございます。今のお話を聞く限り、やっぱりベースのパワーも持ってらっしゃるなと思いますし、
やるぞ決めたものをやっぱりやり続けられるみたいなメンタリティも持たれてますし、
本当にすごいなって私聞きながら感じてたんですけど、
でもそういう動きってしなくても別に生活って回っていったりはすると思うんですよね。
おそらく医学を目指されてたぐらいだと思うので、ある程度多分勉強はできるって中で進学して、
就職でどっか会社入ってっていう生き方もできたりする中で、
ある意味でちょっとリスクも取りながらチャレンジをされてるっていうのは本当にすごいなと思ったんですけど、
そこの迷いとかって生まれたりはしないんですかね。
迷います。迷いますし、不安になることもたくさんあるんですけど、
その迷いを打ち消すぐらい忙しくしたら迷ってることを忘れるんで、
もうあえてその自分に迷いを与えない、自分に対してはすごいオーバーにタスクを与え続けるみたいな感じで、
自分をなんかとにかく鍛えまくるっていうのをやってたら、こんな感じの性格になってました。
ありがとうございます。考える暇がないぐらいやり続けるっていうところなんですね。
そうですね。もう学生の頃プログラミングずっと全然できなかったっていう、
本当にゼロベースで、高生出身の方とかも同級生にいたりして、
もうすでに経験ありますよみたいな人も結構いたんですけど、
そういう人たちに絶対負けたくないぞと思って、とにかくそういう人をまず超えようっていうのを目標立てて、
がーっと勉強して、プログラミング打ちまくって、
当時、生成AIがまだなかったんで、1年生のときは。
なので、もう自分でひたすらに行動を書きまくって、できなすぎて職員室で泣いたりとかして、
とにかく悔しい思いをしながらも、前を見続けるみたいな感じで、
がむしゃらにやった結果っていう感じなんで、なんか特段めっちゃ得意だったとか、
そういう感じで、今こうなったわけでは実はないっていう感じです。
基礎学習がAIの全体理解につながる
最初、感動したのがAIっていうところだったじゃないですか。
おそらくやっぱ大学入られて、実際すごいなって思ったところの技術とかに関わるのって、
数年ぐらいは大学でも関わる気がするんですよね。
それこそ1年生のときはC言語やって、2年生のときはちょっとウェブとかデータベースとかいろいろやったりして、
3年生ぐらいからAIとか、ちょっと研究室とか始まったりみたいな感じで触れ出すぐらいの感じだと思うんですけど、
実際入ってC言語を触ったときに、やりたいこととのギャップとかって感じなかったですか、あんまり。
そうですね、なんかAIにたどり着くのいつなんだろうとかは、最初ちょっと思いましたね。
最初C言語で、本当にハローワールドを出した瞬間にめちゃくちゃでも脳汁出たんですよ、私。
やばいみたいな。これは感動すると思って。
で、なんかそれぐらいの、なんか私結構ちょっとでも進んだらめちゃくちゃ感動するというか、楽しいってなるタイプなんで、
これもAIというものにたどり着くまでの1ステップでしょうと頭で理解をしながら、
とにかくC言語とか、C++とかもやって、マイコンとか使って、そちら方面もやったりしたんですけど、
なんか何かしら絶対役立つだろうと思って、とにかくやり続けて、結果的に知識あってよかったなと思うことばっかりで、
なので、もどかしさは当時ありましたけど、でも頑張っててよかったなって今振り返ると思いますね。
ありがとうございます。今のお話だと本当にプログラミングっていうのかな、
エンジニアリングのところでもいろんなことをやられてたんじゃないかなってお話聞いてて思ったんですけど、
その中でAI以外のこういうところに対してもっと極めていきたいなみたいな気持ちが芽生えたりしたことはなかったですか?
いや、ありました。一応大学がAIコース以外にIoTのコースとロボットコースがありまして、
そっちの人たちってめっちゃセンサーとか使いながら、ハードウェアの組み立てとかやってて、そっちもめっちゃ楽しそうってなって、
ハードウェア、その時まだフィジカルAIとか全然ワードとしてなかったんですけど、
今となってはちょっとそっちもやってみたかったなーって若干羨ましいなって思いが残ってはいつつ、
ただ、今AIの学習を始める人があんまり深くやらないであろう、
マシンラーニングの基礎の部分をめちゃくちゃ細かくやったんですね。
自然言語処理の形態素解析みたいなところとか、ワードツーベックでみたいな話とか、
その辺今ほとんど、AIの視点上がちょっとLLMになっちゃったんで、あんまり話題には上がらなくなりましたけど、
そっち側の基礎をすごい理解しておくっていうプロセスが大学の中であったので、
それは今の自分の経験というか、AIの全体像を理解するっていうところにはすごく生きてるなーって思います。
ありがとうございます。
そこからいわゆる最終的なキャリアとして、今本当にAIのところをやられてるかなと思うんですけど、
そこもいろいろ面白そうだなーみたいなのもありつつも、やっぱりAIっていうところが最終的に自分の中ではあったって感じなんですかね。
そうですね。LLMの登場がそもそも想定外だったというか、ここまで話題になると思ってなかったんで、
そういったところも含めて、大学の期間内でAIの本当に基礎中の基礎から今の最新トレンドの技術まで学びきれたおかげで、
今の仕事でAIというキーワードが出てくるたびに、ここで指してるAIはこれのことだなとか、そういうのがちゃんとわかるようになっていて、
ちゃんと基礎をやっといてよかったなというふうに思います。
ChatGPT時代の教育と設計力
今ちょうどLLMのお話もあったので、そのあたりもぜひ聞いてみたいなと思ってたんですけど、
おそらく多分木口さんの台ぐらいの、学生時代にチャットGBTが出てきてるぐらいの感じですよね。
そうですね、大学2年生の時にチャットGBT出ました。
僕とかもう正直社外人になってたので、どっちかというともうエンジニアになっちゃった後なので、
もう今は何とか逃げ切らないとって思って頑張ってるぐらいの感じなんですけど、
なんかその当時の学生ってチャットGBTとかできてきた時に、結構いろいろ思うことがそれはそれだったんじゃないかなって気がして、
それこそキャリアとか、元々やろうと思ってたことがそもそも仕事しなくなっちゃうかもみたいな話とかもあると思いますし、
いろいろあったんじゃないかなって気がするんですけど、そのあたりってどんな感じだったりしましたか?
そうですね、私が大学2年以降チャットGBT出てからは、やっぱりチャットGBT使っていろんなことを、
宿題やる人とかもですし、授業中に、開発実習のワークとかもあるんですけど、そこで使う人とかも増えて、
みんなの能力が同じぐらいに見えちゃうというか、できるできないの差がそんなに開かなくなっちゃって、
むしろなんかわけわかんなくなっちゃうみたいな。
誰が本当に理解してる人だから、誰と一緒にこれやればいいんだっけとかも、なんかわかんなくなってきちゃって、
それでちょっと一時期、なんか演習の時に混乱したりとかっていうのはあったんですけど、
幸いなことにって言ってはなんですが、ちょうど基礎を学ぶ年に出てなかったので、基礎だけは必死にみんなやってる台なんですね。
なので、そういう意味では、みんなちゃんと理解した上で、チャットGBT使ってる人の方が多かったので、良かったなって思うんですけど、
自分の台の後輩からは、やっぱりチャッピーにコード書かせればいいじゃんっていう感覚の人が、だんだん年々と増えていってるなっていうふうに思ってて、
やっぱりなんか、そもそもプログラムを作る上で、すごい大事な、フローチャートとかからめっちゃ書いてたんですけど、
そういうことが設計としてできることが、なかなかできない1個の方が増えちゃったというか、そこがすごくもったいないなと思って、
プログラムの一番の醍醐味である、ロジックをちゃんと考えて立てて、それを言語に落とすっていうプロセスの楽しさを、
なんか知ってる人が減っちゃったんじゃないかと思って、それはなんか今の自分の卒業大学に対しても、ちょっとそこはちゃんと設計してほしいなって思ってるところではあります。
ありがとうございます。いやーでもそうですよね。なんかそれこそ、僕今30なので、大学出たのが7年前とかなんですけど、
やっぱり当時ってまだそんなAIって本当に教えねえんとか、画像認識とか自然言語処理とか、そういうのが基本で、
全然まだまだLALMとかはだいぶその後話題になってきたぐらいの感じだったので、当時の学生として勉強してる時代はなんか、
AIってなんですかね、別に自分たちが使うものではなくて、アカデミックな研究するものとか、あとまあ趣味でなんか自分の画像とかを画像認識させて楽しんで、
なんかそういうちょっとニッチなものみたいな感じだったので、なんかそこからのキャリアってまだ全然なんかわかりやすかったというか、
エンジニアのプログラミングちゃんと勉強して、いわゆるソフトエンジニアになるでもいいし、いわゆるリサーチャーとかになればいいしっていうので、
割とシンプルだった気がするんですけど、これからの学生って何になるんだろうなって思って、そういうこういわゆるコンピューターサイエンスを勉強している人って、
いわゆるソフトエンジニアみたいな仕事自体もだいぶやっぱ役割変わってきちゃってると思うんで、
少なくともやっぱ大学で当時僕が勉強してた内容ができるからエンジニアになりますっていう世界がなくなっちゃったなっていうやっぱ想像すると、
うんうんうん、確かに。
いろいろあるなっていう。
AI時代に求められるキャリア
なんかそれで言うと、今私の頭の中では2択ちょっと浮かんでて、
もうめちゃくちゃその自分自身の技術の思想とかが強くて、もうこういうことを実現したいんだとか、そういうのが強くある人とかは、
そのままもうそっちを追求して、いわゆるドクター進んで、もう研究者になっていく。
AIとかフル活用したら、研究のスピードとかも上げられる部分も出てくるじゃないですか。
もちろんテーマとか思想は自分自身が持ちつつっていうところだと思うんですけど、
なんかそういう研究者のあり方も若干最近変わってきてるみたいな話とかもよく聞くので、
新しい時代の研究者としてAIと、with AIで研究していくみたいな感じのやり方になっていくのが、
技術的なところに対してすごく深い知見と関心がある人のキャリアかなと思っていて、
もう一つは、本当に今おっしゃったように、シンプルにソフトウェアのエンジニアリングできますだけじゃ、
市場価値として今そこまで高くないんじゃないかなっていう生活市場において、
なんか私もそういう印象があって、今なんか企業で足りてないというか、
うちの会社でもなんかもっといたらいいのにって思う人材としては、やっぱり技術の深い知見がありつつも、
ビジネススキルが高くて、ちゃんとお客さんの前に出て、
AIの良さとかAIでこういうことできるんだっていうのを正確に伝えて、
それをちゃんと手を動かす舞台とも接続するというか、
その中間の層が今すごく足りてないなっていうふうに思うんですよ。
営業を今してる人とか、周りにもいますけど、
AI系の商材売ってるけど、何説明してるか自分でわかんないとか、
なんかそういうふうな話をしたりとかも、
うちの社内の同期とかでもそういう話出たりしますし、
そういったところも含めて知見をバリバリに持っていて、
それを活かしてお客さんとも会話できるってすごいことだと思っているので、
そっち側のスキルがついてる人はそっち側のキャリアを進むとか、
そういうプラスアルファで何かを持っているっていうのが
結構大事なんじゃないかなって最近見てるとすごく思います。
樋口さん、今日はありがとうございました。
まだまだお話ししたりないので、
次回も樋口さんとお送りできたらと思います。
ということで、今回は樋口さんがどういう学生時代を過ごしてきたのか
というところをメインでいろいろお伺いをしてきました。
本当にまずめちゃくちゃバイタリティがあるっていう表現が平たすぎるなと思うんですけど、
本当にいろんなことをやるという意志を持っているのと、
実際それを実行できる力というか持たれていて、
本当に僕も見習わないとなって思いながらお話を伺っていたのと、
後半のSSAIが出てきてからのキャリアだったり学生の雰囲気みたいなところは、
結構新鮮というか、僕は社会人になって結構長くなっちゃったので、
想像することしかできなかったんですけど、
あそこにリアルみたいなところをお伺いできて非常に良かったなと思っています。
また次回以降もすごく楽しみだなと思っています。
さて、この番組では感想や次回ゲストの質問、リクエストなどをお待ちしております。
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Xではハッシュタグ、聞いたFMをつけてポストしてください。
表記は番組名と一緒でQFMがお文字、
残りは小文字です。
そしてApple PodcastやSpotifyのPodcastではレビューもできますので、
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聞いた株式会社はエンジニアを最高に幸せにするというミッションの下、
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来週も火曜日の朝6時に最新話が更新されます。
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お相手は聞いたプロダクト開発部部長の清野としみと、
ソフトバンク株式会社の木口香南でした。