このたび、日本マイクロソフト株式会社より発表された「2024 Microsoft Top Partner Engineer Award」において、当社社員2名が「AI」と「Modern Work」の領域で受賞しました。
この賞は、日本マイクロソフトがパートナー企業を対象に、Microsoft ソリューションにおける案件への貢献、先進的な技術の導入、また社内外への普及活動などに尽力したエンジニアを選出するプログラムです。当社は昨年に引き続き2年連続での受賞となりました。
今回は、今年から新設された「AI」領域で受賞した当社エンジニアに、受賞の一因となった活動内容や普段の業務などについて聞きました！
目次
法人DX推進統括部 DXソリューション技術部 大山 祥彦
今回「AI」領域で受賞された感想を教えてください
今回の受賞に関わるプロジェクトについては、AI システムの検証段階からずっと同部門で取り組んでいたものであり、私はその検証した結果を実運用向けのシステムとして構築する段階から参画しました。そのため自分だけで受賞したということではないと思っていて、お客様や他のメンバー含め多くの方が関わっている中で、今回は私が代表してみたいな形で受賞させていただいたので、ただただ皆さんに感謝という気持ちです。
今回の受賞はどのような活動が評価されたと思いますか？
私がプロジェクトリーダーとして携わった、Azure Machine Learning（Azure ML）を基盤とした、自然文に対する自動分類 AI システムの構築が特に評価いただけたのではないかと考えています。
このシステムの導入により、年間数十万時間程度の人手による作業が自動化によって削減されることが期待されています。最新テクノロジーを採用し、大きなビジネスインパクトが見込まれる案件に貢献できたことが評価いただけたのではないかと思います。お客様からも「期待していた以上の成果で社内でも好評です」というお言葉をいただき、とても嬉しく思っています。
また、Azure の ML/AI 関連サービスに関する解説を中心に、当社のブログ上に記事を掲載しています。内容は、単にサービスを解説するだけでなく専門的な領域の解説もしていて、検証などにも結構時間をかけています。こういった社内外への普及活動も評価いただけたポイントなのかなと考えています。
普段はどのような業務を担当していますか？
私のチームは、データサイエンスや ML（機械学習、Machine Learningの略）を用いて、お客様の課題解決支援や ML モデルの構築、PoC の実施、ML（最近は AI と言われることも多いですが）を活用した各種システムの開発を行っています。
私は、主にデータ分析や ML モデルの構築系の案件と、機械学習や AI システムの開発を担当しています。ML モデルの構築系の案件では、時系列系や異常検知関連の ML モデル構築を担当することが多いですが、チーム全体としては、最近は NLP（自然言語処理、Natural Language Processing の略）や、LLM（大規模言語モデル、Large Language Models の略、GPT などのこと）を含む生成 AI 活用した案件も多く、私も現在 Azure OpenAI Service を用いた開発案件を担当しています。
少し前だと検証段階で終わってしまうことが多く、実運用まではたどり着けないことが課題ではあったのですが、最近の AI ブームの流れや業界全体が成熟してきたこともあり、実運用まで取り組むものが増えてきた印象があります。
ご自身が担当されたプロジェクトで、印象に残っているエピソードはありますか？
今回のシステム開発において、ネットワークやセキュリティ構成に関する要件が厳しく、個人情報を扱うシステムと同等のセキュリティ基準が必要だったのですが、私たちのチームはデータサイエンスや ML/AI について知見のあるメンバーは多いものの、ネットワークやインフラ、セキュリティに多くの知見があるというわけではなかったので、どう対応しようかということを検討する必要がありました。
検討する中で自身のチームだけでは、必要なレベルのネットワークやインフラのアーキテクチャ設計をすることは難しいと判断し、Microsoft Azure のネットワークやインフラ、セキュリティに詳しい他チームのメンバーにサポートいただきました。その結果、個人情報を扱えるレベルの厳しいセキュリティ基準に準拠したシステムとして無事にリリースすることができました。
業務を行う上で、大切にしていることはありますか？
ML/AI の活用を目指す案件は、残念ながら検証しただけで終わってしまう事例も多く、本番導入まで辿りつくには多くのハードルがあります。このような課題は他社様でも多いかと思いますが、当グループは、ML/AI の検証にとどまらず、データ基盤や BI チームとも連携し、実運用するシステム化まで見据えて一貫した支援をすることができる点が特色です。
提案時には初期段階の PoC の時点から本番への実運用を見据えた提案をすること、さらにはこのシステムを導入することでビジネスとして投入したコストに対して、それ以上のリターンがあるかということをしっかり考えることを心がけています。
最後に読者の皆さんに一言お願いします！
生成 AI を用いたアプリケーションは今はチャット UI が主流ですが、チャット UI はプロンプトを考えたり、ほしい回答が出るよう何度もやり取りをしたりと結構テクニックが必要だと思っています。今後はよりユーザーが使いやすいように、感覚的に頭を使わなくても使えるように進化していくだろうと個人的には思っているので、私もそういったところに取り組んでいきたいです。
当社のメンバーは従来のイメージの AI だけでなく、最近の流れについても常にキャッチアップしています。生成 AI を含む AI や ML を業務に活用したいとお考えの企業様、またはデータ活用で業務改善をしたいとお考えの企業様はぜひ当社にご相談ください。
