どこまで正しさを求めるか―estie岩成氏と問うAI時代の品質保証

estie取締役CTO 岩成達哉さんとの後編。

AIがあらゆる業務に組み込まれていく今、今後より注目が増すであろう問いがある。

「確率的なアウトプットを、どう品質として担保するか」だ。

従来のSaaSは確定的なアウトプットを前提に設計されていた。

しかしAIは違う。

同じ入力でも出力は確率的に変わり、「何%の精度をもって出していいか」はドメインによって異なる。

解釈性・出力の安定性・セキュリティ—担保すべきものの種類そのものが変わり、認証認可もエージェントの利用を想定した設計が必要になる。

昨年10月から社会人博士としてこのテーマに挑む岩成さんと、この問いについてお話してきました。

さらに、プロダクト開発の現場にも構造的な変化が起きていることに言及。

toBのプロダクトづくりは、「顧客に聞けば良し悪しがわかった」時代から、AIが処理する世界では顧客自身も体験したことがない時代へ。

従来toCで一般的だった複数パターンの試行錯誤が、toBにも求められるようになってきた。

その中で浮かび上がるのが、ドメインエキスパートを社内に持つことの戦略的な意味でした。

AIが広さを民主化するからこそ、深さを持つ人間の価値が際立つ—

CTOと研究者、二つの視点を持つ岩成さんならではの解像度で語っていただきました。

【アジェンダ】

• (1:17) 社会人博士として研究するAIの品質保証
• (10:31) toBのプロダクト開発はどう変わるか―顧客に聞けない時代の試行錯誤
• (15:36) 業務に入り込んで学ぶ―ドメイン知識がAI時代の開発速度を決める理由
• (18:59) estieから採用・組織のお知らせ

【ゲストプロフィール】

岩成達哉 / 株式会社estie 取締役CTO

松江工業高等専門学校在籍中に全国高専プログラミングコンテスト課題部門最優秀賞、文部科学大臣賞、情報処理学会若手奨励賞を受賞。東京大学工学部に編入後、高専の卒業研究をもとにプログラミング教育アプリを開発して起業。大学院修了後は、Indeed Japan株式会社に入社し、データパイプライン開発等に従事。2020年10月にestieへVP of Productsとして参画。2021年8月にCTOに就任。2025年1月、不動産AI Labを開設し、AI領域をリード。

【採用サイト】

https://hrmos.co/pages/estie/jobs?category=1756294065557766148