ホームchevron_right採用情報chevron_rightアドバンスト・メディアを知るchevron_right人を知るchevron_right社員インタビューchevron_rightエンジニア(R&D):肥合 智史

エンジニア(R&D)

肥合 智史

新卒入社

アドバンスト・メディアはどんな会社か教えてください。

自身の専門分野を活かしながら、新しい技術や知識を常に吸収できる会社だと感じています。
私は、自然言語処理を利用した研究開発に取り組んでいるのですが、特に自社独自のGPTモデルの構築など、最新技術に触れながら研究開発を進める機会が豊富です。
また、社員同士の協力を促進する文化があります。研究では論文読み会や執筆、開発では製品への技術導入などで部署内外で協力しあい、交流を深めることができます。

現在の仕事内容とやりがいを教えてください。

自然言語処理技術を利用した研究開発を担当しています。特に、独自のGPTモデルの構築に力を入れており、通話や議事録データを用いた高精度なテキスト処理技術を開発しています。この取り組みにより、社内の自然言語処理タスクの基盤を整え、効率化を図っています。
やりがいを感じるのは、私が開発した技術が実際に利用される瞬間です。例えば、自分が開発に携わった要約モデルが展示会でお客様の前でデモとして使われた時は非常に嬉しかったです。

仕事をするうえで大切にしていることを教えてください。

仕事をするうえで大切にしていることは3つあります。
まず、社内外での研究内容の発表などを通して、さまざまな人との交流と知識の共有を積極的にしています。
次に、社内データの活用です。アドバンスト・メディアは実務に沿った多くのテキスト資源を持っており、この資源を最大限活用することで、実際に役立つ技術を提供できると考えています。
最後に、ユーザー視点を持つことです。実行環境や処理速度など、実運用を意識した開発を心がけています。

今後の目標(将来の夢)を教えてください。

弊社技術を幅広い方々に利用していただくことを通して、社会に貢献することです。
そのためには、まだ課題がたくさんあります。
例えば、扱う文書のドメイン(領域)によっては、技術開発に専門的な知識に加えて業務知識や実務データが必要になります。
また、運用環境によっては、処理速度やデータの機密性の関係で、利用できる技術に制限が出ることがあります。
このような課題に対し、業務知識を持つ方々との協力や、実務データの有効活用、性能と処理速度のトレードオフの調査によって、幅広い要望に対応する基盤を構築しています。

1日のスケジュール

10:00

研究開発に関する動向調査

自然言語処理に関して自分が取り組んでいるテーマに関係する製品や論文の調査をします。手元で試せるものはできるだけ試して、素早く正確なキャッチアップを心がけています。

11:00

PoC(概念実証)先企業の方々とのミーティング

PoCを通して技術開発を進めています。会議を通して、実務上の課題の解決に向けた課題と評価指標の明確化や、進捗報告と方針決定をします。

12:00

進捗報告資料作成

社内外の方に、進捗や成果を報告するための資料を作成します。報告の相手に応じて必要な情報を精査して、分かりやすい資料の作成を心がけています。

13:00

昼食

出社時はサンシャイン60ビル内の飲食店に行くことが多いです。リモートワーク時は、散歩がてら近場の飲食店やコンビニに行くことが多いです。

14:00

社内ミーティング

リモート会議形式で部員で集まり、取り組んでいる内容を簡単に説明します。また、軽い雑談を伴うことが多く、リモートワーク時にも部内の交流の機会になっています。

15:00

技術開発用のデータ整備

要望と調査結果に基づき、必要なデータを定義します。データセットの構築には、人手が必要で、社内のチームで作ることもあれば、外注することもあります。関わる方が多いので、必要なデータの定義を明確にすることが重要です。

16:00

アドバンスト・メディア製品に連携する自然言語系サービス・ライブラリ開発

コーディングや構築したデータによる機械学習モデルの学習をすることが多いです。動向調査で利用できそうな技術が出ていた場合、目的に対して有用かを判断したうえで、積極的に取り入れるようにしています。

17:00

タスクリストの精査

1日の進捗と、今後取り組むことの整理をします。次の日にできるだけスムーズに業務に取り組めるよう、次に手をつけることを具体的に決めておきます。

18:00

業務終了

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*出典:合同会社ecarlate「音声認識市場動向2024」
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音声を「文字」に変換する技術です。