「求めていたものだった」―― AIを使い倒すエンジニアが、変革の“地図”を手に入れたブートキャンプ
DASA JAPANの「DASA自律型AI組織変革（Agentic AI）ブートキャンプ」に参加した株式会社ブレインパッド データエンジニアリングユニットの佐々木夢氏に、AIを業務で使いこなす立場から見たブートキャンプの面白さと、組織へのAI活用の広げ方を伺った。
＊株式会社ブレインパッドは2004年設立、データ活用支援のリーディングカンパニーとして、200名を超えるデータサイエンティストをはじめビジネスコンサルタントやエンジニアが在籍する専門家集団。「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」を理念に、業種を問わず1,400社超の企業のデータ・AI活用を支援してきた。データ分析専業として国内で先駆けて上場した実績を持ち、プロフェッショナルサービスとプロダクト提供の両輪で事業を展開している。
「なんのために」を解けることが面白い
── まず、これまでのご経歴を教えてください。
大学では情報工学を専攻していました。大学時代はちょうどディープラーニングが流行り始めたタイミングで、いまのデータ分析の基礎になっている分野も学んでいました。
1社目のSIerでは、ETLツールのサポートを5年ほど担当しました。大規模データ処理にも携わりましたが、サポートが中心だったので、もっと開発に関わりたいと思って転職し、ブレインパッドに入りました。
── 現在はどのようなお仕事をされていますか。
データ分析が組み込まれたシステムの開発です。いまのプロジェクトは、材料研究を進めていきたいお客様と一緒に、分析や研究をスムーズにするためのシステムを作っています。
前職では「この機能が使えない」といった使い方の問い合わせが中心でしたが、現在は「なんのために」という相談を多くいただきます。そこを解決できれば、そのまま価値につながる。それが面白いところですね。
AIがいることを前提に、開発プロセスを組み替える
── 業務では、AIをどのように活用されていますか。
担当しているプロジェクトでは、AIがいることを前提に、ソフトウェア開発のプロセスそのものを組み替える取り組みを推進しています。作る機能が決まったら、日中はずっとAIを回し、AIが上げてきたものを人間がレビューして、問題がなければすぐにマージする。ソフトウェアテストも自動化していて、結果がグリーンならOK。人手が必要なテストだけは定期的に実施する、という切り分けです。
この取り組みを始めて6か月ほどになります。初めの内は労力に見合う効果が出るか分からない中で開発プロセスの組み替えを進めていましたが、現在ではその開発プロセスによって効率的に開発を進めることができています。以前はどれだけ短くても3か月区切りでしか回せなかったのが、最近は1週間などの短いサイクルで回せるようになりました。
── AIに任せるうえで、気をつけていることはありますか。
どんどん作れてしまうので、スコープを最初に決めて逸脱させないことですね。それから、いきなりコードをAIに書かせるのはやめました。人間の確認が追いつかなくなったからです。いまは問題を定義して、まずAIに方針を出してもらい、人間が方針をチェックしてからコードを書いてもらう順番にしています。
ハルシネーションは、モデルの性能向上で減ってきている実感があります。ブートキャンプに参加した2か月前は、ハーネスをガチガチに組まないと不安で仕方がなかったのですが、1週間ほど前に新しいモデルが出てからは、かなり任せて大丈夫だという感覚に切り替わりました。ただ、解きたい問題に対して「筋が悪い」方針が出てくることはまだあるので、そこは人間が気づいて軌道修正する必要があります。
「求めていたものだった」――参加のきっかけと手応え
── そこまでAIを使いこなしている佐々木さんから見て、ブートキャンプはいかがでしたか。
基本的な回答は「求めていたものだった」です。ちょうどチームでAI活用を進め始めていたのに加えて、上司との1on1で自分のAI活用の話をしていたのがきっかけで、データエンジニアリングユニットでAI活用を促進するワーキンググループに入ったところでした。ユニット内で広めるにはどうすればいいのかを考えなければいけない中、その1〜2週間後に研修の話が来ました。
自分なりに試行錯誤はしていても、みんなはどう考えているのか、知識体系はどう整理されているのかを、一度きちんと知っておかなければと思っていました。実際に参加して、ここまで体系的にまとまっているのかと、全体を一度俯瞰できたのはすごく良かったですね。
── 特に印象に残った内容は何でしたか。
エージェンティックAIが来たことをどう受け止め、それがどう影響していくのか、というところから始まって、DevOps系の話は、エンジニアとしては「聞いたことはある」と思いながら聞いていました。一番良かったのは、後半のチェンジマネジメントです。組織改革にこそ興味があって受けに来たので、ワーキンググループの活動や、プロジェクトの中でみんながどうすればAI活用に前のめりになってくれるかを考えるうえで、すごく参考になりました。人をどうやる気にさせるか、うまく巻き込むか、いろいろな言葉を吸収できたと思います。
終わらないディスカッション――現場の“肌感覚”が得られる場
── 参加者同士のディスカッションはいかがでしたか。
皆さんさまざまな課題を持っていて、毎回熱の入ったワークセッションになりました。最後はいつも「宴もたけなわですが」と言われて終わるくらい、話が尽きないんです。途中から二人組になりましたが、それでも途切れない。お互いに思うところがあるからこそ議論になるんですよね。
いまの時点でAIに対して参加者の皆さんがどう思っているのか、その人の肌感覚が知れたのが良かったです。経験豊富な参加者の方が多かったので、最初は自分だけ浮いているかなと思いましたが、話すことがなくなる瞬間はありませんでした。
── 最後にまとめたトランスフォーメーション計画は、社内で活かしていますか。
そのまま出したわけではありませんが、中心に据えた課題はワーキンググループの件でした。なぜこの取り組みをやるのかを自分の中で改めて整理して、その後のワーキンググループでの議論に活かし、研修の内容を還元しています。ワーキンググループでは「最近AIで何やってる？」とゆるく話す場も作っていて、それを呼び水にいろいろ波及させていけないかと考えています。
Whyでつなぐ――3日で作った自作AIエージェント
── 取材中に、ご自身で作っているツールを見せていただきました。
タスク管理から始めたのですが、普通のタスク管理アプリはあまり面白くないなと思って、楽しく仕事ができるものを作っています。タスクは必ず目的、つまりWhyに紐づくという思想で、上にたどると「これってなんでやるんだっけ？」がわかり、目的の達成度を測る指標ともつながっている。タスクをAIエージェントに進めてもらうと、実際に動き出してくれるんです。
素朴にタスク管理アプリを作ると、やることに注目してしまいそうになります。でも手段ばかりに目が向くと、そもそもの目的を忘れて苦しくなるんですよね。環境が変わってWhyが変わっても、紐づけの調整はAIに任せているので、ファジーな部分もうまくやってくれます。これ、本当に3日くらいで作ったんですよ。ゲームチェンジだと感じます。
── そのWhyを大事にする考え方は、ブートキャンプとも通じますね。
そう思います。今回の研修もWhyをすごく大事にしていました。何かを変えていこうとするとき、原動力になるのはWhyで、そこからやっとWhatやHowが生まれてくる。組織改革で影響力を広げようとするとき、Whyに紐づいていないとなかなか力が出てこないし、議論も発散しやすい。これまで読んできた組織改革の本とも共通していて、自分の中でうまくまとまった感覚があります。
いろいろな人のAI活用の話を聞くと、「そんな使い方があったの？」と気づくことも多いんです。自分が詳しいと思っている領域では具体的なやり方が頭に浮かぶぶん、難しそうだとブレーキがかかったり、指示を出しすぎたりしがち。自分の使い方の枠を外す意味でも、AIについて話す場は大事だと思います。
このブートキャンプは誰のためのものか
── どんな方にこのブートキャンプをおすすめしますか。
おすすめのポイントは二つあります。一つは、変革を進める立場になって右も左もわからないときに、自分がいまどこに立っているのかを知るための「地図」が得られること。知識体系が整理されているので、知っておくべきことのインデックスを張れるイメージです。
もう一つは、グループでのディスカッションです。実はこちらのほうが大きいかもしれません。教科書に書いてあることは、いまならAIに相談すればすぐ出てくるかもしれない。でも、研修の場で議論して得られる生の情報や、みんながいまどう感じているかという空気感は、その場でないと手に入りません。参加者は、AIを使った変革に関心や課題を持っている人ばかりです。そういうやりとりをしたい方にはおすすめです。
── 逆に、向いていないのはどんな方でしょうか。
AIの使い方を知りたい、という方は対象ではないと思います。キーワードはあくまで「変革」で、その手段としてAIがついてきている。私は変革の部分にすごく刺さったので、変革の場にいる方にこそ受けてほしいですね。ツールの研修だけだったら、自分が求めていたものとは違っていたと思います。
冒頭の、危機感を促すパートは、肌感覚でゲームチェンジだとわかっているエンジニアには、そこまで必要なかったかもしれません。ただ、それもいまだからこそで、受講者のバックグラウンド次第だと思います。2か月でこれだけ肌感覚が変わるので、内容をアップデートし続けることは大事ですね。
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佐々木 夢 氏 株式会社ブレインパッド データエンジニアリングユニット 大学で情報工学を専攻。SIerでETLツールの技術サポートに約5年従事した後、ブレインパッドに入社。データ分析を組み込んだシステム開発に携わり、現在はAIを前提とした開発プロセスの組み替えを推進している。データエンジニアリングユニットのAI活用促進ワーキンググループのメンバーとして社内への普及にも取り組み、社内LT会の企画・主催も担う。 |
