天の月

ソフトウェア開発をしていく上での悩み, 考えたこと, 学びを書いてきます

Sansan×アドバンテスト AI・機械学習Meetupに参加してきた

gaia-ai-community.connpass.com

こちらのイベントに参加してきたので、会の様子と感想を書いていきます。

会の様子

AIエンジニアにとってのアドバンテスト

半導体製造工程において、アドバンテストのGAIAチーム(AIの社会実装をしているチーム)がどのような活動を日々行っていて、GAIAチームが働きやすい環境をどのように形成しているのか?といった話を伺っていきました。

GAIAチームは、社内でのコンペや個々人の自己研鑽を会社としての成果に結びつけるというサイクルを意識しているということで、業務時間のほとんどを自己研鑽の時間として、その自己研鑽の成果を仕事で出しているようです。
また、価値観として「誰も見ていないところでも正しいことをする」を置いているということで、この価値観があるからこそ、業務時間のほとんどを自己研鑽の時間に使えるようにしても、仕事がうまく回り続けているというお話でした。

環境としては、以下のような制度を整えているということです。

  • 一人一台以上のGPUマシン(仕事によってはA100マシンの専有も可能)
  • フレックスタイム制
  • 業務時間の50%(実際はそれ以上)を自主研究や自己研鑽に用いて良い
  • 論文査読のサポート

Sansanにおける研究開発組織とその取り組み

研究開発組織の生産性を上げるための取り組みに加えて、実際にどのような働き方を会社でしているのか?といった話をしてくれました。

生産性を上げるための取り組みとしては、「OKRの運用*1」「スモールチーム体制」「透明性のあるプロジェクト管理」の3つを意識しているということです。
また、個々人がそれぞれの強みを活かした働き方を認められるように、成果の出し方にも多様性を認めているということで、研究分野は勿論、基礎研究をやるかどうかやプロダクト(or事業部)に対してどのように関わっていくのか*2、実際にソースコードを書いたプロダクト開発に関わるのか?などを選択可能な状態にしているということでした。

実際にどのような働き方をしているのか?という点については、斉藤さんから「データ入力にかかるコストをAIを活用して20万円/月減らす」という事例を元に話がありました。
最初に追跡対象とする指標(今回の場合は自動化率)を選定し、その指標に対してエラー分析を用いて、エンジニアと連携しながら追跡対象の指標向上を進め、実際に運用をしていきながら検証を繰り返してモデルの精緻化を行っているということでした。

MLの活用は勿論ですが、MLに関わらない部分についても泥臭く検証を繰り返している様子が伺えたのが印象的でした。

会全体を通した感想

会の趣旨もあって、他のイベントと比較すると会社紹介に割かれる時間が少し多めに感じましたが、その分どのようなコンテキストにおける話なのかがわかりやすく、話の内容に合点がいくものが多かったです。

AI・機械学習の活用という所も今後仕事で使う可能性が高い部分かつ、個人的な興味とも一致しているので、今まであまり参加してませんでしたが今回のようなイベントにも参加する機会を増やしていこうと思います。

*1:通常のOKRと違う点として、野心的な目標と(会社に)コミットするOKRの両方を設定している

*2:特定プロダクトにべったり関わるのか、幾つものプロダクトを兼務して横断的に得た知見を用いて貢献するのか