LayerXで働く人たちの心のうちに迫る「LayerXエモカレ」。今回は、AI・LLM事業部エンジニアの篠塚史弥にインタビューしました。

ヘルステックベンチャー・FiNCのCTOを経て、2024年1月にLayerXにジョインした篠塚。現在はAI・LLM事業部で文書処理業務を効率化するノーコード・ノープロンプトの生成AIプラットフォーム「Ai Workforce」の開発に携わっています。転職を考えた理由、AI・LLM事業部でチャレンジする面白さ、そして「Ai Workforce」の持つ可能性について訊きました。

CTOの自分自身がコンフォートゾーンに留まっている。転職を決めた背景

——篠塚さんはFiNCに第一号エンジニアとして参画され、その後CTOに就任されています。

その前にも友人たちと一緒に「こんなものがあったら面白いんじゃないか」みたいな感じで起業したり、プロダクトを作ったりしていたので、その流れでFiNCにジョインしました。

組織が拡大していく過程と向き合っていたので、事業の成長スピードに対して、どう仕組みを整えていくか、採用していくかなど組織作りや、先々の負担を減らすためのプロダクト作りなど、どのスタートアップも直面するような経験ができたことは、今に活きていると感じます。当時は今よりも経験も情報も少なく、手探りしながら遠回りをしたなと思いますが（笑）

——CTOとして組織を牽引する中で大変だったことは？

創業からしばらくして、筋肉質の組織に改善しなければならないタイミングに直面したことがありました。本当だったら、成長のためにどんどん採用して、開発にも投資していきたい。だけど現実的にこれ以上人を増やせないなかで、現場のメンバーの負担や不安と向き合いながら、「将来に向けて今はなんとか踏ん張ろう」と声をかけ続けることは、大変だったけど良い経験になったと感じます。

組織の変革期はメンバーみんなが絶対に強いストレスを感じるとわかっているけど、未来のために変えなければならない。組織に起こしたい変化と、メンバーひとり一人のキャリア、やりがい、生活とどう折り合いをつけて、希望を持ってもらえるかがCTOとして自分が実現すべきミッションのひとつでした。

その後、事業が安定してからは、メンバーにいかにコンフォートゾーンから出てチャレンジをしてもらうかが難しかったですね。何が不安なのか、どういうことをやりたくないのかなど、一つひとつ丁寧に聞き、ファクトを示しながらより良い未来を一緒に考えていきました。

——かなり丁寧に、真正面から組織と向き合い続けたCTO時代だったと思います。そこからどうしてLayerXにジョインしようと思われたのでしょうか。

FiNCのこともメンバーのこともすごく好きでしたし、やりがいも感じていました。一方、先ほど「いかにコンフォートゾーンから出るか」という話をしたように、ふと自分のことを振り返ってみたら、変化の幅が小さくなっていっているんじゃないかと感じたんです。

生成AIが出てきて、猛スピードで世の中が変化しているのに自分が変わらなくて良いのだろうか。コンフォートゾーンに留まっていないだろうか、と自問自答していった結果、もっと自分自身のキャリアや成長と向き合いたくなったことが理由です。

それでいろんな人に話を聞いていく中で、ymatsuさん（LayerX CTO松本）とも話をして。「とりあえずちょっと社内を見てみない？」と言われて、社内を覗いてみると想像以上に良い環境だったんですよね。

一人ひとりがちゃんと思っていることを言葉にして、時には反対意見も率直に伝えて。それが健全に機能している組織文化って素晴らしいなと思いました。自分もスタートアップにいたので分かるんですが、どの会社も自社のカルチャーを心から大切にしていて、そのことを発信しています。でも、LayerXは大切にしている以上に、本当に浸透している。経営陣も含めて、「カルチャーが会社の礎になる」ということを信じているのを感じて、ジョインすることを決めました。

LayerX創業期からのバトンをAI・LLM事業部で大きくし受け継いでいきたい

——LayerXに入社してから印象的だったことはありますか？

入社してすぐのオンボーディングが良い体験でした。みんな最初はすごく不安だと思うんですが、「できないことがあるのは当たり前。何が得意なのか、何ができるのかを見ていきましょう」という前提でサポートしてもらったことはひとつのキーポイントになりました。

「この人が入ったらどういうふうに組織がもっと良くなるんだろう」「この人の意見を組織の中で生かすにはどうしたら良いんだろう」と考えていくと、チームで働くことがすごく楽しくなるだろうなと改めて感じたんです。

——現在はAI・LLM事業部でお仕事をされています。まだまだ走り始めのチームだと思いますが、いかがですか。

今やっと、「Ai Workforce」がプロダクトとして形になり、導入してくださるお客様も増えてきた段階なので、毎日がチャレンジの連続です。

「Ai Workforce」の開発チームは、お客様に提供するためのプロダクト開発と、お客様が個々に抱える問題をきちんと解決できるようなアルゴリズムを構築するチームのふたつがあり、僕は前者のプロダクトを作り、お客様へ届けることをミッションとしています。何をどう開発していくかのロードマップを引き、最短でお客様が求めるものを届けられるよう、チーム一丸となって取り組んでいます。

みんな結構、淡々としているように見えて実は熱い思いを秘めているので、すごく面白いチームなんですよ。ちょっと質問しただけで、ものすごい長大なビジョンを描いたドキュメントが送られてくるみたいな。そういう思いに触れると、自分も触発されて「もっと良い仕事をしよう」と思えます。

——篠塚さんから見たAI・LLM事業部はどのようなチームですか？

事業部として独立したのは2023年11月ですが、LayerXがブロックチェーン事業をやっていた頃の経験や、その後のプライバシーテック事業での積み重ねなどが、今のAI・LLM事業に繋がっています。LayerXの創業期からのバトンを受け継いで「Ai Workforce」が形になり、お客様と繋がれていると実感した瞬間、なんだかすごく感慨深くて。今度こそ、より多くのお客様の期待に応えられるプロダクトを作らなければと身が引き締まる思いでした。

おこがましいかもしれませんが、LayerXのDNA——カルチャーや思いを一番濃く受け継いでいるのがAI・LLM事業部だと自負しています。だからこそ、ただバトンを受け取るだけでなく、受け取ったバトンのサイズを大きくして次に繋げていかなければと思っています。

「Ai Workforce」が創造的な価値を生み出す“コア”になってほしい

——どういう人が今のAI・LLM事業部にフィットすると思いますか？

開発のことだけではなく、その先のお客様にどういう価値を提供するのかを考えながら仕事を推進していける人と一緒に働けると嬉しいですね。全方位に強みがある人はなかなかいないと思うので、何かしらの強みを持った人、その強みをお客様のために生かしきれる人はAI・LLM事業部で活躍できるんじゃないでしょうか。

あとは、これまで開発やプロジェクトを進めるなかで意思決定をしなければならない場面で、どんな思考プロセスでどんな意思決定をしてきたかは重要かなと思います。それが「正しかった」かどうかよりも、何かしらをトレードオフしなければならないなかで、何を考えてそれを選んだのか。一貫性のある意思決定ができる人、何かを決めるストレスに耐えられる人が、今のAI・LLM事業部には必要だと感じています。

簡単に言ってしまえば、いろんなキャラクターがいるチームになると良いなと。それは性格・性質的にもですし、技術や経験的にも。それぞれの良いところがかけ合わさって、大きな力を生み出せることが、チームで働く良さなので。

——今後の展望は？

すでに世の中には、生成AIを活用してドキュメントを解析したりデータ化するようなシステムがたくさん存在します。ただ、100年以上の歴史のあるような大手企業がこれまで培ってきた業務は、そう簡単にシステム化することができません。それに対して、「Ai Workforce」は既存の業務からタスク設計を行い、複雑なユースケースを想定しながらAIの力で課題を解決できる強みがあります。

非構造化データを構造化し、組織にとって役立つ形で蓄積することであらゆる業務が効率化されていく。新しい価値を生み出す「コア」となるようなプロダクトへと「Ai Workforce」を育てていきたいと思っています。

僕が転職を考えた背景に、世の中に対してきちんとインパクトを与えられる仕事がしたいと思ったことがあります。そういう意味で、大手企業の中の1パーセントの業務を効率化するだけでも、何百億円という価値を生み出せる可能性がある。金銭的価値だけでなく、仕事がもっと楽しくなったり、その人にしかできない仕事が生まれたり、そんな価値にも繋がるかもしれない。それがAI・LLM事業部で仕事をする醍醐味だと思っているので、自分の役割に閉じずにプロダクトやお客様のためになることは何でもやっていきたいです。

AI・LLM事業部で社会へのインパクトの大きなプロダクト作りを一緒にしませんか？

AI・LLM事業部が向き合うのは、金融、医療等の領域のエンターブライズ企業です。多様で複雑な業務をAI・LLMの力で効率化し、コスト削減だけはない価値の創造を目指しています。大規模言語モデルに関する最先端の知識を活用しながら、新規プロダクト開発に取り組みたい方はぜひ、お話ししましょう。

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