2024/04/05

弓場 一輝/取締役 兼 CTO(最高技術責任者)

広島県出身。広島大学大学院先端物質科学研究科修了。在学中はバイオ技術を主体とした専門分野の研究を行う一方、機械学習及び深層学習周辺の技術を習得し、複数のAIモデル構築を経験。新卒で当社を共同創業。
NVIDIA「GTC 2020」登壇、「Startup CTO of the year 2023」ファイナリスト選出。

前回のインタビューから2年近くが経ちました。(前回のインタビュー記事はこちら)

当時のフツパーのプロダクトは外観検査&品質管理AI「メキキバイト」のみでしたが、その後、設備保全IoTソリューション「振動大臣」が2022年12月にリリースされ、今年は人員配置最適化ソリューション「スキルパズル」のリリースを控えています。また、データ分析AI開発サービス「Hutzper Analytics」の実績も増えてきています。

創業から4年が経過して、創業当時からのプロダクト「メキキバイト」はどう変わりましたか?

まず思い浮かぶのは、開発言語がPythonからC#に変わったことですね。

これは関東支社のAIエンジニアリング部長廣谷さんと、ソフトウェアエンジニア和田さんの対談でもお話されてましたね。

けっこう大変な作業だったんですが、製造業向けの外観検査サービスである以上、生産スピードを落とさずに検査するっていうことも大事ですし、カメラだけじゃなくてお客様の設備とか他のセンサとの連携も必要な場面もあります。そこでスピードと機能拡張のためにC#への移行ということになりました。

AIエンジニアの対談記事はこちら

プロダクトそのものでいうと変わったことはありますか?

メキキバイトは、画像を撮影して、エッジデバイス上で推論して、クラウドに結果をあげるという機能があるんですが、それが複雑になってきてます。

基本的なシステム構成は変わっていないんですが、例えば複数台や複数種類のカメラに対応できるようにとか、コンベアやお客様が使用している設備のPLCなど外部機器との連動をしてもうまく動くようになど、対応できることの幅が広がってきました。

あとは、創業当初からお客様が良品不良品の判定結果を確認できる画面はあったんですが、ここにお客様側の画面である程度の設定をできる機能が加わって、お客様目線でいうと利便性があがったと思います。

プロダクトとしてどういう方向に成長してきて、今後どう成長させていきたいと考えていますか?

どう成長したかでいうと、複雑なことができるようになって、それを簡単に使えるようになったっていうところですかね。

 

メキキバイトと通常セットで使ってもらう「Hutzper Insight」という管理アプリケーションがあるんですけど、このアプリの機能が増えました。
もともと、判定結果の管理、AIモデルの再学習の機能はあったんですが、そこに品質管理の機能がプラスされました。ここは、お客様のニーズというのももちろんあるんですが、製造業出身のメンバーの肌感みたいなところが機能の必要性を判断するのに大きく働きましたね。
再学習機能についても、最新のモデルにアップデートしてブラッシュアップするということをやっています。この部分は研究開発を担当しているデータサイエンス部のメンバーが担当していますね。あとは、昨年デザイナーが入社してUIの修正をし始めていて、操作性向上のために今後もっとUIの改善もしていく方針です。

 

今後どう成長させていくか、目指すところは、お客様自身で長期的な運用が可能なAI検査プロダクトにすることですね。

導入がゴールではなく、安定して運用できてこそのプロダクトなので、今進めている機能の拡張や操作性の向上は、よりお客様の利便性があがることを目指してやってます。

成長したメキキバイトをはじめとするフツパーの4つのサービスで、フツパーが目指していく製造業の課題解決とは?

まず、メキキバイトで外観検査を自動化することで、人手不足の解決はもちろんですが、品質管理やコスト削減にもなります。

 

振動大臣は、異常検知のプロダクトなんですけど、機械の予知保全するだけじゃなくて、異状検知した場合に機械を自動停止することもできるので人が監視している時間を削減できたり、加工技術とか加工条件をデータ化して蓄積していくことで、今まで職人さんの勘に頼っていたノウハウを可視化することができたりします。

 

データ分析っていうと、製造業のイメージがあまりないかもしれませんが、実は製造現場でしかとることができない有効なデータが膨大にあるんですよね。そのわりに活用はあまりされていなかったりします。これを、お客様がどういう課題を抱えているかというのに合わせて最適化や効率化に活用するというのはすごく効果が大きいんです。データ分析に関しては、製造業だけでなく周辺の物流業界のお客様からもニーズをいただいてますね。

 

スキルパズルはリリース前ですが、すでにめちゃくちゃ反響をいただいてます。製造業の自動化のプロダクトで、「人」に目を向けたものは実は珍しいんですよね。でも製造現場ではたくさんの人が働いていて、製造工程によって必要なスキルが違ったり、有資格者を配置しないといけなかったり、かなり複雑なシフト作成をしないといけないんです。ここに目を向けて、単に配置を自動化するだけじゃなくて人材育成や生産の効率化までできるものを作ろうというのがこのプロダクトです。

 

今は特に課題が大きい部分からそれを解決できるプロダクトを作っていってますが、プロダクトどうしを連携していき、プロダクトが増えていき、製造工程をフツパーのサービスでカバーする。フツパーのプラットフォームでまるっと製造現場の困りごとが解決する、そういう未来を目指してます。

弓場さんが率いるフツパーのエンジニア組織は、今年の4月時点で26人と全社員50人の半数以上を占めていて、部署はメキキバイトの開発を主に担当するAIエンジニアリング部、管理アプリやSaaSサービスの開発を主に担当するプロダクト開発部、データ分析案件とリサーチを担当するデータサイエンス部と分かれています。

以前のインタビュー時にはまだ人数も少なく、担当に関係なく幅広く業務に関わる状況だということでしたが、今の状況はいかがですか?

各部の専門性がより明確になったっていう感じですね。

2年前は本当に全員が何でもやる、みたいな状態だったんですが、役割分担がはっきりしてきて、責任がどこにあるかも少しずつ明確になってきています。

一方で、どこにも属さない新しい業務みたいなものもまだまだあるフェーズで、そういうものは人数が少なかった時からのいい文化が残っていて、部署関係なく協力して進めていってます。

AIエンジニアリング部はメキキバイトの案件に関連する開発を担当する部署なので、創業当初からあった部署ですよね。当時と変わったことはありますか?

大阪本社は人数が増えて、チーム制になりました。メキキバイトのデスクトップアプリの開発を担当するソフトウェアチーム、光学設計や治具設計を含めて全体の構成を担当するハードウェアチーム、AIモデル作成を担当するAIチーム、各チームをまとめて案件進捗管理と営業担当との連携をするPMという感じですね。

チーム制になって、各エンジニアが得意なところに集中できることで、作業効率はあがったと思います。

一方で、案件ごとの要件定義から導入までの工程が分担されることになるので、ちゃんとコミュニケーションが取れていないと進捗管理をスムーズにできなくなってしまいます。ここはPMと各チームのリーダーの情報共有やPMのマネジメント力に支えられていると感じてる部分ですね。Githubを使って進捗管理したりしてますが、会社内に定着してるコミュニケーションスタンスの方が大きい気がします。

AIエンジニアの業務内容は基本的にメキキバイトの各案件に関わる開発ということですが、他の業務に関わることはないのですか?

現状はメキキバイトの各案件と、プロダクトとしてのメキキバイトの強化にあたるような開発がメインの業務です。

ただ、AIエンジニアのAIチームと研究開発を担当するデータサイエンス部の連携も一部始まってますね。外観検査関連の画像データの取り扱いはAIエンジニアリング部、そのほかの画像や数値データはデータサイエンス部が主に担当していますが、今後は新しいAIモデルなどの研究開発にAIエンジニアも関わるようになっていく予定です。

ちなみに、関東支社はまだAIエンジニアリング部の人数が少ないので、全員が幅広い工程を担当するというスタイルが続いています。その分知識や経験が身につく範囲も広くなるので、これはこれでいい環境だと思ってます。

プロダクト開発部にはwebエンジニアとデザイナーが所属していますが、webエンジニアというと多くの会社で働ける一方、開発環境が会社によってけっこう異なるのではと思います。フツパーの開発で特徴的なことはありますか?

「妥協しない」ところはフツパーの開発で僕の好きなところです

プロダクトをいざ作るとなると、それを実現するために使用する技術の選定をしていくと思うんですけど、そこで、これまで使っているからなどの理由で楽な選択をせずに、作りたいもの、ユーザーの喜ぶ姿の実現に向けて、しっかり調査して、その時に最適な技術を選ぶことを徹底しています。

その技術のキャッチアップのスピードも、すさまじくていつも驚かされています。

こういう技術選定の過程も、カルチャーでもあり開発環境のひとつだなと思ってます。AIエンジニアリング部でメキキバイトの開発言語をC#に変えたときもそうでしたね。

こんな感じで、開発言語についてもけっこう柔軟です。決まったものがあってずっとそれでやるというより、目指すプロダクトに一番合ったもの選ぶ、その時の最新のもの含めて選定するんですが、ただ最新を追っかけるというよりは、最新のものまで情報収集しておいて、ちゃんと最適なものを選べるようにしている、というやり方です。

これは、今いるエンジニアが新しい言語や技術の習得に意欲的で、開発がうまくできること、プロダクトがいいものになることを最優先で考えるメンバーだからこそだと思いますね。

データサイエンティストは会社によって役割や守備範囲がかなり違うと思いますが、フツパーのデータサイエンティストにはどういうことが求められますか?

たぶんデータ分析の進め方で多いのは、上流工程を担当して分析設計をする人がいて、実際に手を動かして分析作業をするチームが別であるっていう形かなと思うんですけど、フツパーのデータサイエンス部の仕事のスタイルは、役職や担当で分担せず、1人がひとつの案件を責任を持ってやっていくという形です。

これって自分の担当案件については最後までお客様に伴走することになるんで、分析設計からレポート、その後のフィードバックまで自分でできるということで、裁量はめちゃくちゃ大きいんですよね。こういう新しい技術があるのでこれを使いたい、というような手法の選定も、各担当者がやります。もちろん部長であるテクノキングの確認やアドバイスがあってのことですけどね。

弓場さん自身がいちエンジニアとして働くとしたら、フツパーで働く魅力はどういうところだと思われますか?

フツパーのエンジニアって、実際に使ってくれているお客様と現場で実際に会って話せるんですよね。もちろんいいご意見ばっかりじゃないですけど、悪いものはお客様から直にもらえる最高のフィードバックだと思って対処しますし、いいものは本当に嬉しくてモチベーションにつながります。

エンジニアと話しててけっこう聞くのは、自分の作ってるものが何に使われてるかわからないとか、世に出ないけど開発してるっていう環境で、それってただ開発してるだけならおもしろいかもしれないんですけど、相手があるものというか、実際に困っている人がいる課題に向けて作ってるからこそ、生の声のありがたみがやりがいに直結すると思ってます。

もっと言うと、ただ声を聞けるだけじゃなくて、お客様の目指すものが完成した時には、一緒に喜ぶことができるような関係でもあります。

データ分析もそうなんですけど、お客様としっかり話して抱えてる課題をヒアリングして、どうすれば解決できるか、分析設計して提案して、という過程はお客様と二人三脚とまで言えるんじゃないかなと思いますね。

営業担当とももちろん密に連携してますし、フツパーのエンジニアと営業の関係性はかなり良好なので、ここの間も二人三脚なんですけど、お客様とっていうのは珍しいですよね。

ニーズを直接聞ける良さでいうと、プロダクト開発部がやっているスキルパズルもそうです。営業担当がお客様とお話してるなかでニーズを拾って、プロダクトの方向性が固まって、マーケティング担当がメルマガでモニターを募集したら大反響があって、お客様にモニター利用してもらって、製造現場の方の生の声のフィードバックがあって、今はβ版のフィードバックをさらにもらっているところです。

フツパーが会社として製造業の課題解決を進めてきて、ビジネス側のメンバーがお客さんと関係を築いてくれて、エンジニアが良いものをお客様に届けていって、一人ひとりが責任をもって仕事に臨んできた積み重ねがあるからこそ、こういった反応をしっかり返していただけるのかなと思ってます。

現場主義って僕らよく言うんですけど、ただ現場に行きますってだけじゃなくて、現場のために作ってるっていう意識を常に持って開発するっていうのが、フツパーのエンジニアの特色でもあり、魅力ですね。

ずばり、フツパーのCTOであることの醍醐味って何ですか?

今CTOやってて、シンプルに働いてて楽しいです。

フツパーのメンバーはいろんなバックグラウンドの人たちが集まっていて、得意な領域もひとりひとり違う。今ある4つのプロダクトも、それぞれの領域に精通してる人がいるからこそできたものだと思ってます。なんか、図書館にいるみたいなんですよね、いろんな知識に触れられる。

そこが一番おもしろい。ここの領域はこの人が得意よね、このスキルはこの人がめっちゃ高いよねっていう会話が社内であたりまえのようにある。これはお互いのリスペクトが自然にできてるってことですよね。

CTOとしての今後の目標や理想像はありますか?

もともとがエンジニアじゃなかった僕は、あるべきCTO像を目指すとかじゃなくて、今のフツパーに必要なことをしっかり見極めて、自分にしかできないことをやっていくしかないかなと思ってます。

ほんとフツパーのエンジニアって強者ばっかりなので、CTOとして僕の果たすべき役割ってその強者たちの技術力をどうプロダクトにしてお客様に届けて、会社も成長させていくかを考えることなんですよね。

会社の未来図を描いて、それに沿ったロードマップをひいて、そのために足元で何をしていくか、近いところからゴールを決めて、皆に伝えて、そのゴールをちょっとずつ伸ばしていくっていう役割なんだと思うんです。

そのためにできることは120%全力で取り組みます。そして今できないことも、フツパーの精神を持って、チャレンジし続けていきます。

まさにBe Hutzperですね!

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職種

仕事内容
・統計分析・機械学習・数理最適化・因果推論などの手法を用いた分析/開発
・資料作成
・プロダクト開発に係る市場調査
など、データサイエンスチームの業務全般に関わっていただきます。
必須条件
①以下にあてはまる方
 ・統計学・機械学習の基礎を理解している
 ・Python使用経験がある(半年以上、実務でなくても可)
 ・日本語の読み・書き・対話能力がネイティブレベル
②平日週2日以上勤務可能な方
③大阪本社に出社可能な方
歓迎条件
・コンピュータサイエンス領域の修士課程もしくは博士課程に在籍中
・インターンシップでのクライアントワークのご経験
・オープンなデータ分析コンペティション(Kaggle等)への参加経験
・GitHubを用いたチームでの開発経験 ・圧倒的な気合いがある方
得られるもの
・短期インターンでは経験できない本当の実務を経験できる
・本気のインターン生しかいない環境で成長できる
・NVIDIA GTC 2024に登壇したデータサイエンティストと働ける  
時給
1,150円
募集数

1名(大阪本社)

仕事内容
①パソコンでの画像の仕分け
 ・パソコンで画像を目視で確認して、マウスやキーボード操作で分類する。
 ・パソコンで画像を確認して、異物などの範囲を画像上にマウスで囲む。
②その他事務作業
 ・発注業務
 ・在庫管理 など
必須条件
・大阪本社への勤務が可能な方
・週3~5日勤務可能な方
時給
1,150~1,200円
募集数

※現在募集しておりません。

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