株式会社ディー・エヌ・エー

DeNAは、ゲーム事業を主軸としつつも、「SHOWROOM」や「マンガボックス」等、さまざまなインターネットサービスを創出してきました。近年はヘルスケア事業やオートモーティブ事業等の巨大産業へも積極的に事業領域を拡大。インターネットサービスの構築運用技術がコモディティー化していくなか、次のDeNAの成長を支える柱として、深層学習を中心としたAI技術に注目しています。

DeNAは、ビッグデータ分析に基づくサービス改善に5年以上前から取り組んでおり、各サービスのログデータを蓄積し、データに基づいて改善することが当たり前になっています。例えば、モバイルゲームはリリースしたら終わりではなく、ユーザーの反応を見ながら新しいコンテンツを提供し続ける必要があります。そのためにユーザーの行動ログを収集し、データ分析に基づいてサービス改善するPDCAサイクルを回しています。また、ゲームプラットフォーム上でユーザーの趣向性や法則性を学び、ゲームをレコメンドする機能やチャットサービスの会話を盛り上げるためのボットを投入するなど、機械学習の活用にも幅広く取り組んできました。ここ数年の深層学習の技術発展は、AI応用の可能性を大きく広げています。AI技術による新たなサービス価値の創出に、大きな将来性を感じています。

DeNAは「エンジニアがサービスをつくる会社」です。エンジニアとビジネスメンバーの距離が非常に近く、エンジニア自らがサービス価値を検討します。DeNAのAI研究開発エンジニアは単に研究を行うのではなく、事業部メンバーと一緒にサービスづくりを行います。DeNAの保有する多数のサービスのなかにAI技術を適用し、実運用のなかで顕在化する課題を解くことで、AI技術が実サービスのなかでどう活きてくるかを試せる環境であることが特徴です。そこにまたデータが集まり、新たな技術課題が顕在化し、AI技術で問題解決する。「AI技術とサービスとデータのサイクルをうまく回せる環境がある」、この点がアカデミックな研究組織としてAIに取り組んでいる他社と大きく異なります。研究所内に高い研究技術を持っていても試せるサービスを持っていない企業などが多いなかで、実際に多種多様なサービスを持っていて、そのなかで試しながらどういう研究課題が生まれるのか、何ができるのかを考えていく。そうした環境がDeNAにはあります。

もう一つの大きな特徴は、強力なパートナーシップ企業と連携してDeNAだけでは成し得ない大きなインパクトを世の中に与えられるプロジェクトがあることです。例えば、オートモーティブ領域においては、ヤマト運輸株式会社と「ロボネコヤマト（※）」という実用実験を開始しています。「ロボネコヤマト」は、将来の無人運転時代を見据えた新しい配送サービスの創出を目的とした実験であり、最適ルートの探索や集配のスケジューリングなどにもAI技術が利用されています。このような社会影響力の大きな案件に関しても、DeNAのAI研究開発エンジニアがサービスの開発・運用に直接関与し、リアルなデータ上でAI技術を洗練させていきます。一方で、自社サービスであれば事業部メンバーとランチに行って盛り上がったからやってみるくらいのカジュアルさがあり、難しい調整もなく始められます。

常に「新しいことに挑戦し続ける」DeNAにマッチする人材は「目的志向な人」だと思います。サービス成功のために何をすべきかという視点で考えられ、サービス成功にコミットできる人材であることが重要です。先端技術をしっかりキャッチアップしたうえで、どのようにサービスに活かすか、ユーザーに「デライト（Delight）」を届けられるかを一緒に考えられる方と社会変革を起こしていきたいです。

※ロボネコヤマトは、ヤマトホールディングス株式会社の登録商標です。

システム本部 AIシステム部 部長／山田 憲晋

前職は大手通信企業の研究所で、映像検索・画像検索・画像認識に関する研究開発に携わっていました。自身が開発した画像検索ライブラリが、自社のAR（拡張現実）サービスのキーテクノロジーとして活用されたり、他社でも大手カタログ通販会社や、大手広告代理店でも採用されたりと、自分が研究した技術がサービスで実用化される機会に恵まれました。ジョブローテーションで事業部での仕事も経験し、サービス企画や新規事業の検討なども経験しました。その後社会人博士や育休を挟んで研究所に戻ることに。

すごく恵まれた環境にいたので不満はなかったのですが、研究所に戻って事業部との距離が遠いことを再認識し、もっと事業部に近いところで一緒にスピード感を持った研究開発をしたいと感じるようになりました。そんなときにDeNAのAIシステム部の話を聞き、DeNAでは、最新の技術で、スピード感を持ってビジネスに貢献するという新たな挑戦ができるのではないかと考え、転職することにしました。

入社して驚いたのは、聞いていた以上に研究開発とビジネスとの距離が近いということです。毎日ビジネス側とのディスカッションがあり、「ビジネスドリブンでどういう技術が必要か」を常に考えます。ビジネス側のやりたいことに対して技術的なアイデアを投入する必要があり、一緒にビジネスをつくっているという感覚があります。また、ビジネス側といっても、技術に理解があるため、常に建設的な議論ができていると感じています。

DeNAでは自分の画像認識の強みを活かしつつ、新しい領域にもチャレンジしています。自然言語処理、機械学習、強化学習など多種多様な専門家がいる環境で、プロジェクトもさまざまなので、いろいろな課題に対していろいろな専門性を投入しなければならないことが多いです。そのため、専門外の技術でもいち早く学んで自分のレベルを高めておくようにしています。

転職して良かったこととしては、前述のビジネスドリブンの研究開発ができることはもちろん、社内システムが非常に快適であることや、研究開発に集中できるように足回りが整備されていること、在宅勤務などのフレキシブルな働き方ができることなど多くあります。しかし一番は、ちょっとしたカルチャーショックでしたが、肩書に関係なく全員がプレーヤーで口だけの人がいないということですね。これはDeNAならではだと感じています。

DeNAでやりたいことは、社内でAIをツール化・スタンダード化し、ビジネスの要求ややりたいことに対して誰でも身近にAIを使える仕組みや環境をつくることです。DeNAでは自分で自分の可能性や専門性を切り開くことが求められ、領域をはみ出して学び、貢献する意欲が求められます。そういう環境が好きな方はぜひDeNAにチャレンジしてほしいです。

システム本部 AIシステム部 AI研究開発グループ／内田 祐介

AI研究開発エンジニア以外にも、データエンジニアと分析基盤エンジニア（Hadoop/Spark）を募集します。この3職種が同じ部内にいて常に連携しあう環境であることもDeNAのAIシステム部門の特徴です。

・データエンジニアは、機械学習アルゴリズムをつくるために必要なデータを収集・整形したり、学習結果をサービス利用可能とするためのAPIをつくったり、データアノテーションツールを開発したりと、AI研究開発エンジニアの業務をあらゆる角度から支えます。
・分析基盤エンジニア（Hadoop/Spark）は、AIアルゴリズムを数百〜数千台のサーバー上で安定かつ効率的に動作させるための分散環境を構築・運用し、分散アプリケーションを開発します。

上記2職種はAI研究開発エンジニアがAI技術課題に集中するための環境づくりに貢献し、AI事業を加速させるにあたり重要な役割を担います。

求めているのは、「AI技術を使って世の中に大きな影響を与えたい」と思っている方です。そのためにAI先端技術をキャッチアップし、サービス成功のために何が必要かを考え、成功に向けてとことんやり抜ける方。単に「サービス感がある」「AI開発経験がある」だけではなく、きちんと「アカデミックレベルの研究」においても先端を走っていることが重要なので、その両方を追うことに対して高い意欲を持てる方を求めています。今はアカデミックな研究に携わっていて、実応用の遠さに疑問を感じている方、AI技術をサービスというカタチにすることに面白さを感じる方、ユーザーに価値を届けることに喜びを感じる方からのご応募をお待ちしております。

DeNAのコーポレート・アイデンティティーである「Delight and Impact the World」をAIでつくる。このミッションに一緒に挑みませんか？　世の中の課題を理解しながら、課題解決につながるサービスに、AI研究開発をいかに結び付けられるか。AIが人のやりたくないことを代わりにやってくれて、人がやりたいことに集中できる環境を提供してくれることで、世の中の相対的な幸福度を上げることができるのではないかと考えています。インターネットの登場で社会の在り方が一変したように、AIもまた世の中を大きく変える可能性を秘めています。そんな社会変革をこれからのキャリアで一緒に起こしていきましょう。