エンジニア　T.T.

子どもの頃からプログラミングで遊ぶのが好きで、高校時代から本格的にコードを学びました。この道を極めたいと思い、大学ではコンピュータの仕組みやプログラミング言語について、大学院では関数型プログラミングのプログラム検証について研究しました。また、プログラミングコンテストやセキュリティコンテストにも積極的に出場し、本選や決勝まで進出することができました。

大学院では国際学会に参加したり、論文を発表したりと研究活動に勤しんでいました。一方で、実社会でのソフトウェアへの解像度が低く、研究の方向性や意義が定まり切らないという課題を感じていたんです。そこで、企業でシステム開発に携わり、世の中の課題やニーズを把握すべきだと思い就職活動をはじめました。

生成AIを自社製品で活用するというミッションの基に、研究開発に取り組んでいます。画像や音楽など様々な分野の生成AIが発展していますが、その中でも活用しているのが大規模言語モデルです。システムやアプリに生成AIを組み込み、業務効率化を推進すると共に、WHIの持つ膨大なナレッジをAIの力で最大限に活用できるよう試行錯誤しています。具体的には、収集したナレッジをAIが解釈しやすいように整えて、そのデータベースを基にした検索エンジンをチューニング。そして、検索エンジン自体を生成AIが操作できるように学習させて、人間の質問に対して素早く最適な回答を提示する製品の開発を目指しています。

現在の仕事のきっかけにもなるのですが、社内に生成AIを導入するプロジェクトを主導したのが印象的ですね。ChatGPTが登場した時に、「これはすごいものが出てきたぞ」と衝撃を受けたんです。自分の業務に使ってみたいと思いすぐに上長へ相談したところ、社内でも活用しようということになり、プロジェクトが始動しました。そして、生成AIを導入するための基盤の作成からリスク検証、コスト試算まで主導して実施。リリース後の活用を見据えた事例集の作成やプレゼン、全社で利用してもらえるようにイベントの企画まで行いました。

WHIの製品は25年超の歴史があり、社会的にも非常に影響力の大きな製品となっています。そして、長年に渡り保守と成長を繰り返しているからこそ、ソースコードが複雑になっています。そうした状況の中で、開発スピードをより加速し、より変化に強い製品へと仕上げることを目的に、ソースコードを保守しやすい形に改善していきたいと考えています。

生成AIなどの力によってソースコード自体を整えていくのはもちろんですが、開発者自身も保守しやすいコードを意識して書くことも必要不可欠です。そのためにも、各部署が持つノウハウを共有し、エンジニア一人ひとりのスキルを上げられるよう貢献したいですね。