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わたしたちについて|Vol.2|CTO矢部顕大

この記事は、noteに投稿した内容を転記の上、修正しています。


大企業からスタートアップに転身したCTO矢部。仕事を部署ごとに分担して進めていた大企業時代とは異なり、現在は、ヒアリングから開発計画の立案、コーディングから経営戦略の策定まで、全てのプロセスに携わっています。
AI研究者として大切にしていることや、スタートアップCTOとしてどのような組織を作ろうとしているか、またCEO近藤との運命の出会い(?)についてもお聞きしました。

プロフィール


矢部顕大(ファンファーレ株式会社 CTO)
2014年東京大学大学院情報理工学系研究科目を卒業し、同年からNEC中央研究所に勤務。機械学習や数理最適化に関する理論研究と、最適化を使った複数の新規事業開発を経験する。2020年3月からファンファーレに所属。

■NECの研究職からスタートアップCTOへの転職

編集部:本日はファンファーレ株式会社CTOの矢部顕大さんにお話をお伺いしていきます!よろしくお願いします。

矢部:はい、よろしくお願いします。

編集部:まずは矢部さんのバックグラウンドとファンファーレの中での役割について教えてください。

矢部:バックグラウンドとしては、東京大学の情報理工学系研究科という大学院で、コンピューターの基礎の理論、最適化について研究をしていました。
その後、NECに研究職としてまるまる5年滞在しまして、そこでは、機械学習に基づく最適化の研究をやっていました。その後、このファンファーレに転職して、ここでは研究よりもより具体的な課題に結びついた産廃業者向けの配車の最適化というタスクに取り組んでいます。

編集部:ありがとうございます。現在ファンファーレではどんなサービスを開発されているんでしょうか。

矢部:現在私たちは、産廃業者向けの配車最適化のサービスを開発しています。そもそも産廃業者というのは、我々が出す一般ゴミを回収する業者ではなくて、例えば工場や、建設現場とかで出る産業廃棄物を回収して、処分場に持って行ってくれる業者です。

このご時世なので社会インフラの重要性というのが注目を浴びてますが、この産廃業者というのが非常に重要な社会インフラの一端を担っています。ただ業界の課題として、人手不足であったり、ゴミを取りに行くスケジュールを立てる配車業務が非常に難しいという事が挙げられます。実際に配車最適化に取り組んでみた感想としても、ご飯のデリバリーのような単純な配車に比べて、はるかに難しいなという印象です。
それを例えば人手でやっていったら一日かかるものを、数分で出来るようにしよう、というようなサービスを開発しています。


編集部:社会インフラを支える重要な取り組みですね、その辺りもう少し教えていただいていいですか。

矢部:システム開発における僕の担当は、サービスのコアとなる、勤怠や受注案件などが入力として与えられた時に、配車スケジュールを出すという部分です。この最適化プログラムの開発には、最適化研究者としての経験が発揮できると思っています。一方、webエンジニア出身ではないので、webのシステム開発というのは不慣れな点が多いです。システムとして成立させるためには、UIであるとか、データベースの管理などが当然必要です。webエンジニアとしては経験豊富だけれど最適化なんて聞いたことなかった、というようなメンバーと、お互いの長所が発揮できるように協力してシステムを作るというのが最近頑張っている所です。

■AIの研究者として大切にする「一貫性」

編集部:矢部さんが研究者出身であることや得意な分野などを教えていただいたんですけれども、AIの研究者、エンジニアとして、最も大事にしている点、目指すゴールや目標について教えてください。

矢部:まず、AIの研究といった時に、理論的な面白さと実用性をきちんと分けて考えるべきだと思っています。僕は実は理論畑出身なんですけれども、理論畑では計算がどれだけ早くなりましたとか、このベンチマークデータに対して精度を何パーセント上げましたとか、そういう改善が重視されるわけです。
一方で、実用に重きをおいたときには、AIアルゴリズムの性能をあげるよりも、お客さんに頼み込んでデータを取ったほうが早かったりするんですよね。ただ、そういう実用的な改善というのは、理論ほど汎用的ではないという弱みももちろんあります。理論と応用においては、こうした各々の取り組み方、強みと弱み、研究と開発の取り組み方が結構違うと思っています。

前職の活動とも関わるんですけれども、NECで研究者をやっていた頃というのは、これを両方頑張りなさいというタスクが多かったです。これは正論なんですけれども、時に衝突を起こす訳ですよね。

例えば、本当に特定の応用のために新しい理論が必要なのかと言われると、往々にしてそうではないですし、実用として優れるものが論文テーマになるかというとまた別だったりします。NECの研究は楽しかったですけど、どっちをやるかみたいな所が割り切れなくて色々大変だった部分もあります。

AIの研究者として大切にする部分というのは「一貫性」ですね。何をやりたくて、それを解決するのにベストなツールは何なのかという部分を、きちんと考えるという事です。例えば、この配車最適化というシステムの目的は「顧客課題の解決」一点のみです。このシステム開発においては最新の論文の技術というのは使っていないんですよ。それは必要がないからです。企業としてAIを実用するという立場に立った時には、新しいものに踊らされず、ちゃんと技術の目利きができるという事が大事なのかなと思っています。

編集部:ちゃんと最適な技術を運用していってるんですね。

矢部:そうですね。数理最適化というのは古くからある技術なので、別にこれ自体は目新しいものではないです。一方でこれを実際に社会で使おうとすると、お客さんの所に行ったりだとか、色んなお話を聞いたりとかして、また研究とは別の難しさが生じる訳ですよね。

よく研究の人は「お客さんの所に行くのが面倒くさいから、それは開発の責任だろう」みたいに捉えて、一方で開発の人は、「いやいやAI使ってるんだから研究で面倒見てくださいよ」みたいな事が起こります。そうすると使えないものが出来上がっちゃうんですね。ですので、この会社での僕の役割としては、研究者としての経験を持ちつつ、それを現場レベルまでちゃんと責任をもって落とし込む、という所だと思っています。

編集部:ありがとうございます。これまでの研究者としての側面と、実際に現場に製品を提供するまでのフェーズ、両方を今同時に担当されているっていう形なんですね。

矢部:そうですね。

編集部:これまで研究をされていて、研究者になろうと思ったきっかけ、目指したきっかけはどんなものだったのですか。

矢部:研究者を目指したきっかけはシンプルで、自分の力だけでやっていける世界というのが面白そうだと思ったからです。特にAIというのは、応用数学、つまり数学を用いるんですよね。数学って紙とペンと机があれば出来る世界なので、世の中の日々とか人の感情の機微とかに依存しない世界でやっていけます。
ですので、元々そういう理論の世界に憧れて研究者を始めました。でも実際その理論家の立場って非常に不安定なんです。国がどれだけお金を持っているかと、流行り廃りで、簡単に研究予算が削減されることがよくニュースになってますよね。なのでアカデミアを目指さずに企業の研究所に所属したわけです。これはこれである年度は論文をがんばれと言われ、ある年度は事業を作れと言われ、両方完璧にやらないと自立とは程遠かったという感想です。これは研究者を目指して企業研究者になって、結局開発をやっているという変遷の話でもあります。

なのでまとめると、元々研究者を目指していて、結局不安定だから応用に根ざした企業研究者としてやっていこうと思って、でも意外と企業研究者って応用に根ざしてなかったりとか…もういっその事、割り切ってちゃんと開発をやるか、という経緯でファンファーレにジョインしました。5~6年前の自分が見たらびっくりするかもしれないですね。

■一部ではなく、全てを自分でやる覚悟

編集部:ありがとうございます。次に、大手企業からスタートアップに転職した理由や経緯について教えてください。

矢部:一番の理由は自分の手で始めから終わりまでやろうと思ったからです。NECの研究所は、のんびりと理論研究をするには非常に楽しくて、心地よい場所でした。しかし、いざ応用研究として、新規事業開拓をして自分の技術を社会実装しようとしても、組織の仕組み上「ご意見番」みたいな感じになってしまい、中途半端なことしかできませんでした。せっかく新規事業開拓をやるのなら、こういう小さいスタートアップに入って、全部自分でやろうという気持ちで転職してきました。

編集者:以前は企業で事業部の人とチームを組んでやっていたところを、今は事業部も自分で兼ねているという状態なのでしょうか。

矢部:そうですね。お客さんのところに行く、開発計画を立てる、コードを書く、その開発計画に基づいてどういうスピードで経営戦略を練るかとかを議論する、それに基づいて色んな人と協力するみたいな、全部をやる必要があるという状況ですね。
もちろんメンバー間で得意不得意があり、僕だけで出来るという訳ではないんですけれども。そうしたらそもそも自分で会社立ててますしね(笑)。
ただ、全部の事を自分でやる覚悟を持って仕事が出来るという事が明確な違いです。

編集者:ありがとうございます。もう少しだけ詳しく教えて欲しいのですが、以前は開発部分をやっていた状況から、お客さんへのヒアリングをはじめとした様々な作業やお仕事の種類が増えたと思います。その中で忙しさや楽しさといった部分について変化はありましたか。

矢部:実はヒアリングの量はそんなに増えていないんです。NECでも、技術に基づく事業開発をしようとしたときには、ヒアリングは研究者である僕しか出来なかったので。僕がお客さんの所にヒアリングに行って、何ができるか、何を作るかを決めるみたいな活動はしていました。なのでヒアリングに関しては、むしろ前職の経験が生きているという感想です。
一方で、その後の活動が変わりました。今までは、コアのプログラムは研究者が作るので、その他の部分は事業部でやってくださいと言って、後は待つしかなかった訳です。ファンファーレではそこも全部自分の責任範囲に含まれています。

結構、僕がこのファンファーレにすぐに馴染めたのはNECでヒアリングの経験のおかげだと思っています。お客さんの課題を抽出するという経験はたくさんあったので、だからこそすんなりこういうスタートアップとしてやっていくという事に馴染めたのかなと思っています。

■マネジメントをサボれるような人たちと仕事をしたい

編集者:今度はファンファーレの中での話を聞かせてください。ファンファーレのCTOをされていますけれども、CTOとしてどんな組織にしていきたいか、どんな人と一緒に仕事がしたいか、というのを教えてください。

矢部:そうですね、弊社が重視するのは、各々の多様な専門性を顧客課題解決に集中させるという点です。CEOの近藤さんがリクルートホールディングスでの人事経験があるので、早い段階から積極的にあるべき組織について検討しています。大まかに言うといわゆるT字型人材を歓迎したいと思っています。

まず、各々が専門性を持っていない状態で集まっても、普通のものしか出来上がらない訳ですよね。なので専門性は間違いなく必要なんですが、みんなが同じ専門性で集まってもそれしかできないわけです。そこで多様な専門性を集める必要があるわけですが、その際の問題点が二点挙げられます。各々の興味が異なるので活動目的がブレやすいことと、各々の領域が異なるので互いのコミュニケーションが非常に難しくなることです。

活動目的をブレさせないためには、各々の領域でKPIをもたず、最終ゴールが一貫して顧客課題解決であることを徹底する必要があります。なので、弊社のエンジニアは全員少なくとも何回かはお客さんの所に行ってもらいます。全員が解決したい課題っていうのを実感しないといけないと思っています。こういう活動に抵抗のない人と一緒に働きたいですね。

次に、多様な専門性の間でコミュニケーションを成立させるためには、幅広い興味があり、お互いに共通知識を持つことが重要となります。効率的なコミュニケーションのために、裾野のような幅広い知識を持つT字型人材を歓迎する理由です。

また、僕は最適化専門なので効率的な組織にしたいと思っています。効率的な組織の例をあげるのは難しいですが、正反対の非効率の極みは明確で、例えば大手SIerとか日本の大企業だったりする訳です。何重にも下請けに仕事を出して承認階層がたくさんあって、人を説得するとか、社内政治とかに翻弄されないといけなくてっていうのは、本来社会課題を解決するという面からすると余分でしかない訳です。でも、大きな組織で間違った事を起こさない為には、どうしても必要になってしまうんです。

では逆に小さい組織で社会課題を解決する事にフォーカスしたらどういう効率化が出来るか、というのがこの組織づくりのモチベーションです。これはどういう人と仕事をしたいかという事にも結び付いていて、それが専門性とコミュニケーションの観点からT字型人材を歓迎するという話です。T字型人材しかいない理想的な世界が存在するとしたら、各々の専門性を信頼して承認なんかしなくても話が進む訳で、非常に効率的かもしれません。そのおまけとして、僕はマネジメントも極限までサボれるかもしれない(笑)。言い換えると、僕がマネジメントをサボれるような人達と仕事をしたいということですね(笑)。

編集者:自律性の高い方が来るとすごくいいですね。

矢部:そうですね、専門性があって、僕自身が学ぶ所も多くてお互いにギブアンドテイクが出来て、その上で自律性が高い、みたいな。そういう人達と仕事をしたいと思っています。


■何が何でもフラットな組織を維持したい

編集者:ありがとうございます。次にファンファーレのお仕事の環境について教えてください。現在のエンジニアチームの雰囲気とか仕事環境はどういった感じでしょうか。

矢部:最近、荒井財団という所からオフィス提供の支援を受けまして、とても綺麗なオフィスが利用できるようになりました。緊急事態宣言が解けた後のちょうどいいタイミングで決まったお話だったのですが、一方でそこに毎日出勤しないといけないというのは堅苦しいし、けれど自然なコミュニケーションは減らしたくないので、ミニマムの週1日の出社から実験的にはじめてみようかみたいな感じで仕事環境を着々と整えている最中です。
仕事の環境ですよね、仕事の環境って何を話せばいいんだろう、雰囲気でしたっけ。

編集者:はい。雰囲気や仕事環境ってどうなんでしょう。お仕事の環境は、例えばマシンのスペックとかも関わってくるんでしょうか。

矢部:雰囲気を伝えるために、例として僕の理想的な仕事環境の話からしますね。僕の夢は、各々に2台の2Kモニターとモニターアームが配られて、更にeGPUが配布されて、マウスとキーボードも好きな物を買えて、職場で1本のtype-cケーブルにmacbookを繋げると一瞬で理想の開発環境が出来上がるみたいなものな訳ですが、CEOの近藤さんからはもうちょっと余裕が出来たらねって言われてます(笑)。

でも、重要な点は、この明らかな贅沢が直ちに却下をされていないという事です。例えば、新しく入ってくる人が、こういう高い椅子が欲しいとか言ってもそれがすぐに却下される事は無いと自信を持って言えますね。
人材の話とも関わるんですけれども、T字型人材と専門性と関わる用語として多様性というものがあります。その多様な専門性をいかにして束ねるか。多様な専門性と多様な個性がある中で、どうやってコミュニケーション、お互いの心地良さを成立させるかみたいな点は非常に大きな課題だと思っています。我々は多様性に対する心構えがあり、それは、誰かが高い椅子を買いたいと言った時に否定しないということです。僕らが必要なくても、その人にとっては必要かもしれないからですね。

なので、僕の理想のオフィス環境をどう整えようとしているかという観点で答える事は出来て、それはモニターアームとeGPUな訳ですが。一方で入ってくる人が、どういう環境が理想かというのを教えて欲しいと思っています。
まあeGPUを超えるわがままってなかなか無いので、だいたいアクセプトされるんじゃないかなっていう気持ちでいます(笑)。

先ほど、出社スタイルをミニマム週1日出社から実験的にはじめてみる話をしましたが、自由とコミュニケーションのバランスのとり方には気をつけています。全部オフィスに来るというのは自由度がない一方で、フルリモートというのは、それはそれで会話の機会が減ります。多様性がある中で、コミュニケーションっていうのはどうしても重視していかないといけないという事で、意識的に機会を作るのも経営陣の責任です。そういう観点から、この週に一度という落としどころを考えていたりとかします。

残りのコミュニケーションは基本的にSlack上で行っていまして、結構活発にみんな好き勝手な事を言っていたりします。僕は出来る限りフラットな職場環境を整えようと苦心しています。それはなぜかいうと、僕自身が最適化しか出来ないからです。

最適化だけじゃプロダクトは成立しなくて、フロントの人の力も借りないといけないし、サーバサイドのデータベース屋さんの力も借りないといけないという状況で、ちゃんとプロダクトを成立させるには各々がベストパフォーマンスを発揮しないといけない。それを達成する為の手段として、何が何でもフラットなコミュニケーションを成立させようと苦心しています。その点ではCEOの近藤さんも同じなので、そういうフラットさを実現しようとしている職場環境です。

編集者:ありがとうございます。では最後に未来で一緒に働くかもしれないエンジニアの方に、ファンファーレに来てもらった時にこういう事を任せたいよ、こういういい所があるよっていうのを、簡単に教えてください。

矢部:そうですね。逆に弱みからいきましょうか(笑)。

例えばこれから数人目のエンジニアとしてファンファーレに来たとしても、自分より上位の人に素晴らしいレビューを受けられるという事はあまり期待出来ないかもしれません。何でかって言うと、少数精鋭で各々が専門家として成立している状況で、入ってきた人はその領域で1番じゃないといけない。社内においては1番でいるというような状況っていうのが好ましいと思っているからです。

これに裏表の良さとして、この少数精鋭の中においては、あり得ないほど色んな分野のトップレベルが揃っていると思います。なので、自分の持っている固有のスキルを高めたい人よりも、それを組み合わせて、全体として社会課題を解決したい、みたいな人にとっては非常に面白い職場環境が出来上がりつつあるのかなあと思っています。

なので、是非、俺の技術を教えてやるからAIの事はお前が教えろ、みたいな人に入って来ていただけると仲良くフラットに話が出来るのかなと思っていますっていう感じですかね(笑)。自分でお客さんの課題を整理し、色んな事も出来るし、色んな事もやりたいっていうような人と一緒に仕事をしたいと思っています。
そういう人にとっては、他人の専門性から学べる所も多いし、自分の専門性が直接プロダクトの質を改善していく姿というのを見られると思います。なのでそういう人はぜひぜひ話しかけてください、っていう感じです。

■運命の出会い?

編集者:ありがとうございます。最後に近藤さんと矢部さんが出会った時の話を教えてもらってもいいでしょうか。

矢部:はい。近藤さんと出会ったのは確か去年の10月か11月くらいだと思います。人づてに、最適化のエンジニアを探している人がいるということで紹介を受けたんですよ。それでリモートでミーティングをしたのが、最初です。
その時の第一印象が、「もったいないなあ」っていう感情だったんですよね。明らかにNECで見てきたどの事業計画よりも練られていて、お客さんのフォーカスも定まっていて、解決する課題が明確であるし、その展望もある。一方で、単純にそれを解決する手段が足りていないというか、配車の最適化が出来ればビジネスとして成立しそうだけど、じゃ誰が配車の最適化やるのか?って話をした覚えがあります。

近藤さんは、最初どうやって開発するのか悩んでたっぽいんですけれども、その辺りについて懇々と話したのが最初のミーティングです。かなり激しい議論をしましたね(笑)。よく近藤さんも耐えたもんだなあと思っています。
最適化ってお客さんのオペレーションを数式に起こすという事なんですよね。なので、お客さんの情報を全部握らないといけないし、それを全部数式に起こしちゃう訳ですよ。で、一旦起こしちゃったら、ビジネスの根幹を全部握っちゃう訳ですよね。それをどう構築する気でいるのか?という詰める話をいきなりした覚えがあります。
これで連絡が途絶えたらしょうがないな、と思って話してたんですけれども、近藤さん結構そういう所タフで。フラットというか。それでもうちょっと話聞かせてください、みたいに関係性が続きました。

その後、事業の計画とかも色々と練り直して、いよいよ資金調達が出来た後ぐらいに、じゃいよいよ入ろうか、みたいな感じになって。だから結構、会ってからはトントン拍子でしたね。
11月頭ぐらいに会って、事業計画を1ヶ月位でガーっと、ここは違うみたいな文句を言ったりして、それが響いたか響いてないかはわからないんですけれども、その後ある程度したら資金調達が出来て、僕は3月から入社です。

編集者:運命の出会いですね・・・!

矢部:まあ運命の出会いって言ったら出会いですけど、タイミングが良かったんだと思いますよね。僕としても、そろそろNECでの研究に限界を感じていて、転職して応用に舵を切るか、黙々と理論研究をやるかのどっちかだなと思っていました。それで面白い話があったんで、っていう。

近藤さんもちょうど資金調達の前くらいかな、6月から始めて色々とリサーチとかをしてみたいな状況だったので、数ヵ月違ったら多分、僕が入る状況じゃなかっただろうしという意味では結構タイトスケジュールでしたね。

編集者:いいタイミング(笑)

矢部:ものはタイミングですね(笑)

編集者:本日は貴重なお話ありがとうございました。社会インフラを支えるファンファーレさんのサービス、楽しみにしています。

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