LayerXで働く人たちの心のうちに迫る「LayerXエモカレ」。今回は機械学習（ML）エンジニアの白井仁美が登場。

バックエンドエンジニア、システムエンジニア、テックリードなど、多様な経験を積んだのち機械学習エンジニアとしてLayerXにジョインした白井。入社した彼女を待ち受けていたのは、ChatGPTが引き起こした大きな変革の波でした。「この会社はやばいかもしれない」と語った真意とは？

機械学習を通じてお客様への価値を最大化させたい

——現在、LayerXでは機械学習エンジニアとして仕事をされていますが、このキャリアを選んだきっかけは何だったのでしょうか。

前に勤めていた会社に転職するまでは、バックエンドエンジニアとして仕事をしていました。転職時に「機械学習にも興味があります」と言ったら、機械学習のチームに配属されて。そこから突然、機械学習エンジニアとしてのキャリアがスタートした感じです（笑）

大学で機械学習の基礎となる統計解析やデータ分析は学んでいたものの、最初は何を言っているのか、単語レベルですら理解ができませんでした。まずは初級者向けの本を読んで基礎単語を覚えるところから始め、それから過去の議事録や成果物、レポートなどの社内ドキュメントを読み込み、一つひとつ情報をインプットしていきました。

——LayerXに入るきっかけは？

産休から明けたタイミングでテクニカルリーダーになったことで、もっと自分から学びの機会を取りに行かなければならないと思い、いろんな勉強会に参加していました。そのなかのひとつに、（当時のバクラク事業部 Data&ML部 MLグループ マネージャーの）高際さんが登壇していた「ML Ops勉強会」があったんです。

そこで機械学習そのものよりも、「品質が何より大切」「プロダクトのコンセプトを一番大事にしている」といった発表をしていたことがとても印象的で。機械学習を通じて、最終的にはお客様への価値を向上させるんだという思いにすごく共感して、そこからLayerXに注目していました。

そんなある日、（現、バクラク事業部 Data&ML部 MLグループ マネージャー）松村さんがLayerXに入社する投稿をSNSで見かけたことがきっかけで、カジュアル面談を申し込みました。

ちょうどその頃、マネージャーとしての適性の面でも悩んでいたこともあり、マネジメントではなく、エンジニアに戻りたいという思いも転職のきっかけになったと思います。元々、自分が作ったものが誰かの役に立つことに喜びを感じてきたので、もう一度エンジニアとしてものづくりをしたかったんです。

入社してすぐに揉まれたChatGPTという「荒波」

——LayerXに入社していかがですか。

ちょうど入社したタイミングと、ChatGPTの波が世界に広がっていったタイミングが同じだったので、オンボーディングもそこそこに社内で立ち上がったばかりのLLMチームに入れてもらい、怒涛の1ヶ月を過ごしました（笑）

LayerXの行動指針のひとつに「Bet Technology」がありますが、まさに新しい技術に「賭ける」姿勢に圧倒されましたね。毎朝、（CTOの）松本さんや榎本さんをはじめ、LLMチームで集まって話をするんですが、とにかくインプットとアウトプットの速さが尋常じゃないんです。「とりあえずちょっと作ってみました」と出してくるものの質が高すぎて、「この会社やばいかもしれない」って衝撃を受けました。

そういう「猛者」たちに対する自分の実力にもどかしさは感じていたのですが、その一方で楽しさも感じていて。ChatGPTはこれまでの機械学習システムとは次元が違い、業務を効率化したり、役に立ったりするレベルにまで進化しています。そのため、いかに応用できるのかいろんなケースを試し、検証する過程にとてもワクワクしていました。

——MLチームの雰囲気はどうですか？

各々がそれぞれ大きな仕事を持っているので、みんなで何かやるというよりは、職人気質なチームです。もちろん、メンバー同士サポートしあったり、建設的な議論で物事を進めたりもするので、程よい距離感が心地よいと感じますね。

現在は、人数も増えてきているので、チームビルディングを行ったり、メンバーでランチに行ったり、より「チーム」へと変化してきています。

LayerXは、エンジニアとして働くにはかなり恵まれた環境なのではないかと思っています。使用ツールも、他の人から教えてもらえる情報や、レビューの質など、挙げればキリがありません。一方で、周りのスピードが圧倒的なので、少しでも甘えると置いて行かれてしまいます。

与えられるものを最大限に活用し、自分の力で成長していける、自律的に努力できる人には本当におすすめの場所です。

テクノロジーの力で社会をもっとラクに、優しくしたい

——エンジニアとしての働きやすさに対して、子育て中の働きやすさはいかがですか。

そういう意味では、フルフレックスは最大限に活用しています。やっぱり子育てをしていると、突発的なお迎えや子ども関係の用事が生じるので、「1時間だけ抜けます」といったことがフレキシブルにできるのはありがたいですね。

ですが、子育てをしているから仕事が減るかというと、そんなことは一切ありません。組織によっては、子育て中だから業務量をどんどん減らし、時短にし、責任をまったく負わないような仕事になってしまうケースも耳にしますが、LayerXでは良くも悪くも「平等」。前回のエモカレで藤井さんも言っていましたが、子育て中であっても責任ある重ための仕事も任せてもらえますし、コミットした分を正当に評価してもらえます。

それを「働きやすい」と捉えるかどうかは人それぞれだと思いますが、子育て中でも仕事に全力でコミットしたいという熱い思いがある人にとっては、とてもいい環境だと思います。

——これから成し遂げたいことはありますか。

LLMやAIの力を使って、障害を持つ方が働きやすく、暮らしやすい社会を作りたい思いがあります。実は、近親者に知的障害の方がいて、福祉の現場や行政のシステムの複雑さと日々向き合っているので、テクノロジーの力で社会を変えていきたいんです。

行政から発信される情報はどうしても文章が長くなってしまったり、わかりにくい表現になっていたりしますよね。それを一生懸命読んでも、結局、どこに何をどう申請すればいいのか、要件は何か良くわからないことが多くて。例えば、文書をOCRで読み込んで、AIが要約してくれるシステムが作れたら、もっと暮らしやすい社会になると思うんです。

そういう、「本当は変えたほうが良いけど、人手や予算がなくて配慮できていない」領域をAIや新しい技術でサポートしていきたいというのが、私の人生の目標です。

ただ目下の課題は、仕事を通じて事業成長やお客様への価値にちゃんと貢献すること。LayerXは常に、程よいプレッシャーや焦りを感じられる場所なので、現状に甘んじず目線高くやるべきことに取り組んでいきたいです。

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