【社員インタビュー＃001】研究室から営業現場、そしてAIへ── 青木玲翔が入社4ヶ月で語る、「越境キャリア」のつくり方

論文を読み、提案書を書いてきた27歳が、いまGOOYAの社内システムを書き換えている。

越境してきたからこそ見える、AIの「使いどころ」がある。

GOOYAは年間300名規模のITエンジニア採用と並行して、社内のAI活用・業務効率化にも本格的に踏み込んでいます。その最前線で、要件定義から設計、AIと並走する実装まで一気通貫で動いているのが、入社4ヶ月のAIエンジニア・青木玲翔さんです。

理系大学院から法人営業を経て、未経験でAI領域へ。「最短距離ではない」と本人が笑うキャリアの連なりが、いまの仕事のいたるところで武器になっているといいます。なぜ青木さんはGOOYAを選び、何を学び、これから何を成し遂げようとしているのか。

そこには、社長から直接「上流から下流まで全部任せたい」と言われた面接の手応えと、業務時間外にも自然と手が動いてしまう、もともとの学習習慣がありました。今回は青木さんに、これまでの歩みと、GOOYAでの日々のリアルについて話を聞きました。

プロフィール

青木 玲翔（あおき れいか）｜AIエンジニア。入社4ヶ月。GOOYAの営業・採用・ラウンダー・バックオフィスの主要4チームを横断し、要件定義から設計、AIと並走する実装まで一気通貫で担当。前職は化学メーカーの法人営業で、論文ベースの仮説立案による技術提案を1年半。弘前大学 農学生命科学部から、東北大学大学院 農芸化学専攻に進み、お米の機能性研究、海洋生物の毒の研究に取り組む。学部時代に、インドネシアで日本語教育のサポートにも従事。青森県出身、27歳。

入社の決め手は、「上流から下流まで全部任せたい」の一言

——まずは、青木さんがGOOYAに転職した経緯から聞かせてください。

青木　新卒で化学メーカーでの法人営業を1年半やっていました。研究機関や事業会社に対して、「うちの素材を組み込むと、最終製品の品質がここまで上がります」みたいな技術提案を、論文ベースで仮説を組み立てて持っていく仕事です。

もともと化学が好きで大学院まで進んだので、研究の中身を理解しながら現場を動かしていくこの仕事はやりがいがあったんです。研究室でも「次はどんな実験をしよう」と仲間と議論していた時間がすごく好きでした。ただ、もう一度、自分で手を動かして何かを作りたくなったんですよ。

——その候補としてAIエンジニアを選んだのは、どうしてですか？

青木　AIの存在感が日に日に大きくなっている外の世界を見ていて、「次のキャリアはITだ」と直感していました。情報が毎日のように更新される業界の温度感が、勉強好きで好奇心の強い自分の性格とよく合いそうだなと思って。

ただ、未経験でいきなり上流から入れるとは思っていなかったんです。下流の運用・監視あたりからスタートして、5〜6年目でようやく上流に上がれるかな、ぐらいの覚悟で動いていました。

——そんな中でGOOYAを選んだ決め手はなんだったんですか？

青木　面接対応してくれた社長の徳永から「上流から下流まで全部任せたい」と言われたんですよ。正直、面接の場で『願ったり叶ったり』と思いました。自分のキャリアでは5〜6年目に辿り着けるかどうかのポジションを、未経験の今からやらせてくれる。これは即決でしたね。

研究と営業で鍛えた、「相手側に立つ」という型

——改めて、青木さんのキャリアを振り返ると「越境の連続」ですよね。

青木　言葉だけで並べると確かに最短距離じゃないんです（笑）。学部は青森の弘前大学の農学生命科学部で、お米の機能性について研究していました。大学院は東北大学に進んで、農芸化学専攻で海洋生物の毒の研究をやっていたんです。グアムやフィリピンなどで食用として親しまれていた海藻の一種が、あるときを境に致死性食中毒を引き起こすようになったので、その原因を突き止める仕事でした。

結果的に、新しい食中毒原因物質の抽出に成功して、学会で発表するところまでやらせてもらいました。実験そのものも好きだったんですが、結果が出たあとに『じゃあ次はどうする？』とみんなで考える時間が、今でも自分の中でいちばん面白い記憶として残っています。

——学部時代には、インドネシアでも活動されていたと伺いました。

青木　学部の時期に、インドネシアのアイルランガ大学で、日本語を学ぶ学生のアシスタントとして関わっていたんです。現地で教壇に立つ機会もあって、言語も文化も違う相手に「楽しんでもらいながら学んでもらう」ための間合いや工夫を、そこで肌で覚えていった感覚があります。

——学生時代には、大道芸サークルでも活動されていたそうですね。

青木　はい、保育園や老人ホーム、企業の忘年会などから依頼を受けて、観客の前でパフォーマンスをするサークルでした。ジャグリングをしたり、アゴに椅子を乗せるバランス芸をしたり。そこで腹落ちしたのが、技の難易度と、観客に喜んでもらえるかどうかは比例しないということなんです。だから「自分がやりたい芸」を見せるのではなく、「次の依頼先ではどんな芸がウケそうか」を先に考えて演目を組んでいました。相手が何を喜ぶかから逆算して動く癖は、たぶんこのときに身についたんだと思います。

——そういった研究・留学・サークル・営業の経験が、いまの仕事にどうつながっていますか？

青木　全部の経験を貫いているのは「相手側に立ってものごとを設計する」という姿勢なんだと思います。前職の営業時代は、製造プロセスを公にしていない企業に対して、特許や論文や業界記事から「相手の工程はおそらくこういう構造のはず」と仮説を組み立てて、提案を持っていっていました。

分からないことを前にして、どう仮説を立てて動くか。あの時間が、いまGOOYAで要件定義をするときの基礎になっています。「越境してきたからこそ見える視点」というのは、たぶんこのことだと思います。

「営業から来た自分だから見える」AIの使いどころ

——現在の業務を、ひとことで表すとどうなりますか？

青木　「全社の業務効率化を、AIと一緒に設計して実装する人」ですね。GOOYAの主要4チーム（営業、採用、ラウンダー、バックオフィス）すべてが、僕の相談相手であり、同時にユーザーでもあります。

進め方は大きく二通りで、社長や事業部長など決裁者から『こういうことをしたい』と要件が落ちてきて、僕が『こうすれば実現できます』と返すパターンと、現場の業務フローに自分から入り込んで、『ここはこう変えると自動化できますよ』と提案するパターンがあります。

——特に力を入れているのはどの工程ですか？

青木　個人的にいちばん力を入れているのは、最初の要件定義のフェーズです。実装はAIと並走すれば、思っているよりずっと速く動くものができてしまうんですよ。だからこそ、『何をつくるべきか』を見極める時間が大事で、ここがズレるとあとから直す方が時間がかかります。

——実際の業務改善で、印象に残っているエピソードはありますか？

青木　月末月初に必ず発生していた、エンジニアの勤怠データを取引先ごとの請求書フォーマットに整える業務があったんです。客先ごとに「1分単位の打刻でそのまま提出してOK」「15分単位で丸めてほしい」など条件がバラバラで、これまでは営業担当が手作業で調整していました。

そのプロセスを、客先条件と勤怠データを突き合わせて自動で整形するシステムに置き換えたんです。営業の最終チェックは残しつつ、現場の体感としては「8割の時間が減った」「浮いた時間のおかげで、目標を上回る面談設定が実現できた」という声が返ってきていて。あの声をもらえた瞬間は、つくり手側のやりがいを初めて味わった気がします。

——勤怠整形システム以外にも、いま取り組まれているプロジェクトはありますか？

青木　並行して、社内に散らばっていた各種データを1箇所に集めて、AIが解析しやすい形に整えるビッグデータ整備も自分の担当です。営業部の商談履歴、採用部の応募者データ、ラウンダー部のキャリア面談ログ、バックオフィスの請求データ。これまで各部署ごとにバラバラだった情報を構造化していくと、「あ、この採用施策はこの取引先の伸びと相関しているな」みたいな仮説が、データ側から見えてくるようになるんですよ。

業務改善のためのシステム化と、その先にあるデータ活用基盤。「上流から下流まで全部」と言われた入社当初の役割が、まさにその通りに具体化していくのを感じています。

「分からない」を認めることが、いちばんの近道だった

——未経験4ヶ月でこの裁量って、外から見ると驚かれませんか？

青木　結構あります（笑）。例えば、AIを社内システムに組み込むと従量課金が発生するんですが、そういう細かい相談まで全部稟議を上げて、という空気がほぼないんですよ。「やります」と言えば、ほとんどそのまま動かせる。入社4ヶ月の自分にそれだけ任せてくれるのは、結構すごいことだと思っています。

——難しさや苦労を感じる場面はありますか？

青木　AIに頼って爆速で動くシステムができあがる一方、内部のロジックが「動けばよし」のブラックボックスになりがちなんです。いざ不具合が出たときの原因追跡に苦戦する場面は、正直あります。なので、テスト運用にはあえて時間をかけていますし、内部構造を自分なりに理解するための小さなツールを、別途自分用に開発したりもしています。

——「分からない」と向き合うときに、青木さんはどうしていますか？

青木　まず、自分の頭で考え抜くんです。そのうえで分からないところは素直に聞きに行く。

個人的にすごくありがたいと思っているのは、グループ会社・ヒトメディアのCTOから直接指導を受けられる環境があることなんです。Udemyの裏側の制作にも携わってこられた方なので、自分の作ったものや作ろうとしているものを、定期的にレビューしてもらっています。未経験で入った自分にとって、この距離感で第一線の方に伴走してもらえるのは、結構特別な経験だと感じています。

また、情シス部門の部長がAIに非常に詳しくて、AIを内部に組み込んだシステム開発時には貴重な意見を沢山いただくことができています。お忙しいにもかかわらず、いつ質問をしても丁寧に教えて下さり、とても感謝しています。

「分からない」を恥ずかしいと思った瞬間が、いちばん成長を止めるんだなと、研究室時代から感じていて。その感覚は、いまも変わらず持つようにしています。

——やりがいを感じる瞬間はどんな時ですか？

青木　最小限の機能なら、2〜3日で動くものが手元に立ち上がるんですよ。それを現場のメンバーに渡したとき、『こんなことできるんだ！』と素直に驚かれる瞬間。『楽になった』『ありがとう』と言われる瞬間。前職の営業でも、研究室でも、なかなか味わいづらかった『相手の業務が確実に変わる手触り』が、いまの仕事にはあります。

——経営層との距離が近いと聞きました。具体的にはどんなふうにやり取りしていますか？

青木　社長や事業部長から直接、要件が落ちてくることがほとんどです。ただ、決裁者の方々はお忙しいので、いただく指示が結構大雑把なときもあるんですよ。それを、自分の中でかみ砕いて『本当にやりたいことは、こういうことですよね？』と提案し直す。前職の法人営業で身につけた『相手の言葉の奥を読む』感覚が、今度はAI実装の文脈で活きています。決裁者と直接ディスカッションしながら『何をつくるべきか』を握れる経験は、ふつうの未経験エンジニアではなかなか得られないと思っていて、そこは本当にありがたい環境です。

8〜9割の自動化、その先に見ている景色

——これからの目標を聞かせてください。

青木　いちばん近い目標はシンプルで、GOOYAの各部署の業務フローを、8〜9割は自動化された状態に持っていくことです。そうすれば、営業はお客様との会話に、ラウンダーはエンジニアのキャリア相談に、採用は応募者との対話に、もっと時間を割けるようになります。

——その先には、もう一段先を見ている感じがしますね。

青木　そうなんです。GOOYAで業務改善の型がつくれたら、その経験を活かして、GOOYA以外の企業でも業務改善に携わったり、AIエンジニアの人材育成にも携わっていきたいと思っています。規模に関わらず、現場の人が『楽になった』と言える状態をつくることが、自分のいちばんやりたいことだと思っています。

——青木さんと一緒に働く仲間に求めるものは何ですか？

青木　ふたつあって。ひとつは『学習する習慣がついていること』。AIまわりのツールは、文字通り「昨日と今日で違う」世界です。業務時間のなかだけで全部キャッチアップしようとすると、間違いなく追いつかないんですよ。

僕自身、平日は業務外で2時間以上、AIや関連技術を触っています。サービス残業しましょう、という話ではなく、好きでやっているから自然と時間を使っている、という感覚。また、後輩を1人育成しているのですが、その方も結構自分の時間で勉強してくれる方で、「これ知ってますか？」とよく技術の紹介をしてくれます。そういう方と一緒に仕事をするのはとても楽しいです。もうひとつは『失敗を含めて、まずやってみられる人』。情報を集めるだけで満足するのではなく、いったん触ってみる。『あ、全然違ったな』も大事な経験です。

そんなトライアンドエラーを楽しめる人と、一緒に働きたいですね。

どんな人がGOOYAのAIチームに合うか

青木さんに「これまで一緒に仕事をしてきた中で、いきいきと活躍する人に共通する4つの姿勢」を挙げてもらいました。

1. 「分からない」を素直に口に出せる人

AIまわりの技術は変化が早く、誰一人として「全部わかっている」状態は存在しません。分からないことを認めて、社内外の有識者にも素直に質問できる人ほど、結果として早く立ち上がります。青木さんも、グループ会社・ヒトメディアのCTOから直接レビューを受ける機会を当たり前にしていて、「まず自分で考え抜く、そのうえで分からなければ素直に聞きに行く」を入社以来ずっと続けています。

2. 「相手側に立つ」発想ができる人

要件定義は、現場メンバーの『言ったこと』そのままではなく、その奥にある『本当はやりたいこと』を引き出す仕事です。営業・接客・教育・カスタマーサポート・コンサル経験など、相手側の言葉を読み解く訓練を積んできた方は、AIエンジニアとしての立ち上がりが早い傾向があります。青木さん自身、前職の法人営業で論文ベースに仮説を組み立てて提案する経験が、今の要件定義に直結していると話します。

3. 業務外でも、自然と手を動かしてしまう人

青木さんは平日業務外でも2時間以上、AIや関連技術を触っています。本人いわく「自分のための開発や勉強を、好きでやっているだけ。例えば、個人用のポートフォリオWebサイトの作成など」。好奇心が業務時間を超えてしまう人ほど、GOOYAのAIチームでは武器を多く持てます。未経験でもChatGPT・各種LLM・ノーコードツールを業務外で触り続けてきた方であれば、研修＋実プロジェクトで一気にキャッチアップ可能です。

4. 「未完成な仕組み」を面白がれる人

GOOYAのAIチームはまだ立ち上げフェーズで、社内の業務効率化プロジェクトも、これから本格的に広がっていく段階です。完成された開発組織で運用するというよりは、自分の手で「業務改善の型」をつくっていく面白さに惹かれる方にとって、次の1〜2年は大きな実績を積める時期になります。理系研究・知財・BtoB営業・コンサルなど、別領域で「相手の言葉を構造化する」訓練を積んできた方も、AI領域への入り口として高い親和性があります。

GOOYAは、AI×業務改善で社内の景色を書き換える次の仲間を探しています。

いきなりエントリーでなくても大丈夫です。まずは1時間ほど、カジュアルに話をしてみませんか。

株式会社GOOYAでは、一緒に働く仲間を募集しています。

募集職種はこちら

【AI・DX推進マネージャー候補】

【ITエンジニア】

【法人営業】

【採用担当】

【採用マネージャー】

【フリーランス】