安東さん：
SPLYZAの研究開発部門の責任者をしております、安東です。大学・大学院と専攻が数学で、前職では製造業向けの検査ソフトウェアを開発していました。SPLYZAでは主に画像処理や画像認識に関する研究開発を行っています。

荒木さん：
機械学習エンジニアの荒木です。安東さんと同じ京都大学の出身で、大学と大学院では機械システムを専門としていました。就職してからは顔認証に関する開発に携わったり、他にも医療機器(MRIなど)のソフトウェア開発も行っていました。(※荒木さんの入社の経緯についてはこちらのインタビューにて。)

安東さん：
SPLYZAにはいくつか代表的なプロダクトがありますが、そういったソフトウェアに私たちが開発した認識エンジンが搭載されています。具体的には、アプリケーションの裏側で動く、画像認識や画像検知に関する部分の開発をしているイメージです。その他にも、大学や企業との共同研究開発なども行っています。

安東さん：
これといって明確な役割分担がされている訳ではありませんが、直近だとSPLYZA Motionに関する部分はほとんど荒木さんにお願いしていて、他の部分は私が担当しています。

荒木さん：
SPLYZA MotionはプロトタイプをPythonで開発していて、処理スピードや精度を落とさずにiOSに移植できるかどうかが結構ポイントだったんですが、その部分は上手くできたかなとは思います。あとは人間の関節の検出をやっていて、例えば左手と右手の検出を間違えた場合、元に戻すにはどうするかといった部分は難しかったですね。

安東さん：
基本的には、自己解決ができる方ならどんな環境でも良いパフォーマンスが発揮できると思っています。現状、荒木さんとは週2〜3回程度の進捗確認を行っていますが、今のところどのプロジェクトもスムーズに進んでいると思うので、特に支障は感じていないですね。

荒木さん：
自分としてはとてもやりやすい環境ですね。通勤時間もなくなりましたし。もちろん、この状況下なのでどこに勤めていようとリモート環境になっていたとは思いますが。あと、作業が行き詰まったときは安東さんからアドバイスもいただけますし。

安東さん：
私の手に負えないケースもたまにありますけどね(笑)

安東さん：
上手くいかない時や、不具合の調査をする場合も基本そうなんですが、私の場合、正しく実装されているか（論文と突き合わせたコードレビュー）と、データが正常に処理されているか（デバッガを利用した確認）を平行して確認することが多いです。あとは関係しそうな論文を引っ張り出して読んでみるだとか。

安東さん：
はい。2人ともコードを書けるだけでなく、論文も読めてロジックも見れるというのは大きいかなと思います。

安東さん：
もちろんエンジニアとしての経験も大事なんですが、SPLYZAのやり方というか、やったことがないことに対する適応力も必要かなと思っています。あとは数学の知見がある方で、向上していけるモチベーションがあれば何とでもなるかなと。

荒木さん：
志望動機や働くモチベーションという点であれば、ある程度はスポーツが好きな方が向いているかなとは思います。業務の中でもスポーツに関するデータセットに触れることが多いので、そこは他の会社との大きな違いかなと。私の場合、スポーツに関する仕事がしたかったし、特に求人もしてなかったタイミングでコンタクトして、結果的にSPLYZAに入社したという過去もありますので(笑)

安東さん：
コンピュータビジョンに関する研究は日進月歩で、日を追うごとに真新しい研究結果が発表されていて、今やっていることがすぐに陳腐化しがちな分野とも言えます。そのため、どこが本質的で、どこが過渡的かを予見して、あまりトレンドに左右されないように普段から心がけるようにしています。ベンチャー企業なので大手に比べてリソースが限られている分、適材適所でリソースを有効活用し、うまくプロダクトに落とし込んでいければ理想的ですね。結果的に、きちんとユーザーの手に届くものを作ることができればと常々思っています。

荒木さん：
個人的な目標ではあるのですが、私自身が元々ジムのインストラクターをやっていたこともあるので、撮影したフィットネス動画なんかを読み込むことで自動的にアドバイスしてくれる「AIインストラクター」のような機能が作れたらいいなと考えています。

安東さん：
いいですね。私としても、人がなにかを「上手くなる瞬間」というか「できるようになるメカニズム」を解明してみたいなと昔から思っているので、荒木さんの言う「AIインストラクター」のようなものも、強化学習をうまく活用することで可能になるんじゃないかなとは思っています。いつか取り組みたいですね。