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教育AIエンジン開発に人生を捧げるCOMPASSのCAIO（Chief AI Officer）が求職者に伝えたい3つの魅力

Kimpachi Kadoike, Yoshiroh Miyata

いろいろ, Chief AI Officer

Kimpachi Kadoike

株式会社COMPASS / いろいろ

Yoshiroh Miyata

株式会社COMPASS / Chief AI Officer

on 2019-09-01

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COMPASSのAIエンジン開発を進めるCAIO（Chief AI Officer）の宮田に、教育AIエンジン開発の魅力を聞きました。

Profile：宮田芳郎 / CAIO
私立開成高校、東京工業大学情報系学科大学院卒。新卒で製造業向けにコンサルティングを行う会社に入社し、ワークフローシステムやBIシステムの開発に3年間従事。エンジニアリング系の会社を2社創業し、2社目の創業と同時にCOMPASSにデータ分析から関わりはじめ、その延長でAIエンジンを刷新。2018年からアーキテクト。2019年に自らの会社を畳んでCOMPASSにジョイン。

「COMPASS ＆教育AIエンジン開発」の３つの魅力

１　私たちが本気で未来を変えようとしている組織であること
２　AI技術×「教育」にこれほど精通しているエンジニアはいない、という自負が私自身にあること
３　年齢や経歴問わず、「働く環境・働く意義」が魅力的であること　

１　私たちが本気で未来を変えようとしている組織であること

---宮田さんの「未来への想い」を教えてください。

前提として、遅かれ早かれ、人類は人類を超える機械を作り出して、文明は書き換えられることになると思っています。「シンギュラリティ」とも言われていますよね。その人類の歴史を変えるイベントに、COMPASS、そして私自身が携わっていないといけないという使命感があるんです。

それは、COMPASSという組織が明確なビジョンと倫理観を持った会社であると私が信じているからであるのと同時に、私自身が、本気で、人と人工知能が仲良く幸せに暮らす世界を実現したいと考えているからです。

---ドメインが教育である必要はあるんですか？

文明が変わっても主役は機械ではなく「ヒト」であって、新しい時代の「ヒト」のための教育を創っていく必要があると思います。その中で教育という切り口でAIを進化させるということは、本当の意味で「知能」をつくり出すことに近づくと思ってるんですよね。ひたすら学習者の脳の構造を考え続けていくことになるので。

私が学生だったときは、シンギュラリティという言葉はまだ聞いたことがなかったです。でも、いずれやってくる「人類を超える機械ができる時代」に向けて、ヒトを育てるサービスをつくることをしたいと思って、それを人生のミッションにしていました。社会人になったあとも、ミッションを達成することを目的に2社の創業を経験しました。

だから、COMPASSにジョインしたのは学生時代からの強い想いがあってのことです。教育は私の人生をかけたテーマであり、今開発しているプロダクトに私は人生を捧げています。

２　AI技術×「教育」にこれほど精通しているエンジニアはいない、という自負が私自身にあること

---その自信はどこから来るんですか？

社会を変えるプロダクトをつくるには、既存の社会を理解するのが必要だと思っているので、教育に関する法律、新指導要領や趣旨の記述された答申はかなり読み込んでいます。

その他、先生方の生の声も聞きに行きますし、教師向けのセミナーにも参加します。CEOの神野が文科省の中央教育審議会の委員であるおかげで政治や政策の動きも把握することもできていますね。

エンジニアとしてここまで教育に詳しい人はなかなかいないと自負しています。

---教育にIT技術を組み込むときに心がけていることはありますか？

教育っていうのは誰もが経験してるものなので、どんなに論理的な人であっても、自分の経験に基づき主観で考えてしまうことがあって、正直私もその傾向は否めません。でも、人それぞれに異なる発達の仕方があるわけだから適切な学習方法は異なるはずですよね。正しい方向に開発するためには、学びというものを客観的に捉えていかなければならない、と常に胸に刻んでいます。

COMPASSが特徴的なのは、直営店舗がオフィスの近くにあることです。だから、すぐに生の声を拾うことができます。「主観」ではなく「理論」、それに加えて「実践の場」。開発にとってありがたい環境です。

---教育というドメインの中で、どのようにAIを進化させていきたいですか？

ディープラーニングって人間の脳の”視覚野”のネットワーク構造を模したものなんですね。でも人間は視覚野でものを考えるかっていうとそんなことは無くて、あくまでそこは光情報の認識の装置なんですよ。だから、学びの学習データを通して、ディープラーニングを超える新しいネットワークモデルを作れないか、ということは常に挑戦する意識でいます。

とにかく、人類にとってとてつもないイベントである、シンギュラリティを他人任せにしたくなくて、そのためにできることをしたいんです。

３　年齢や経歴問わず、「働く環境・働く意義」が魅力的であること

---宮田さんのチームではどんなメンバーが働いていますか？

元CTOの人とか、20代前半・超優秀で将来起業も考えている人など、年齢も経歴も違うメンバーが集まっています。

私のチームの若いメンバーには、私が直接教育をしていきます。教育の会社ですし、私自身が教育が好きなのもありますしね。もともと以前の会社で東大生50人くらいをまとめて教育していたこともあって、そこには自信があるんですよね。最短距離で成長してもらうための環境を用意します。

---働く環境は、マネジメント如何で大きく変わると思いますが、心がけていることはなんですか？

「エンジニアリングのビジョンをしっかり言語化して伝えること」です。「我々がどんな未来を創るために」「どんな大きな課題を」「あなたの力で解決したいのか」をコンテキストも含めて説明するようにしています。細かい仕事の進め方はお任せしているものの、私自身が実装畑のフルスタックエンジニアなので、詰まったときには一緒にペアプログラミングをして解決するスタイルです。

---他にも「働く環境」や「働く意義」についての魅力を教えて下さい。

データサイエンティストや研究者をはじめ、多くのエンジニアにとって、学習についての生データが豊富にあるのが魅力だと思います。

そしてなにより、自分が努力して作り上げるものが、「子供たちの学力向上」「多様な経験を獲得するための時間を生む」という、手放しで価値があると信じられる出来事につながるのが何よりも魅力です。「俺なんでこの作業やってるんだっけ」と悩む必要が全く無い。素直に打ち込めます。