ラクスに入社した理由を教えてください。

元々自社開発のサービス用のAIモデル開発に興味がありました。
その中でラクスからオファーを受け、数多くのサービスを安定してリリースしているところや、AIの組み込みによって課題を解決したいという方向性がはっきりしていたところに魅力を感じました。
当時は２人目のAIエンジニアということで、少人数のチームから拡大していくという点も面白そうだと思いました。また、面接時は面接官や採用担当の人柄が良く、入社意欲が上がりましたね。

現在西川さんはどんな仕事を担当されているのですか？

主に帳票向けAI-OCRのモデル改良や、リリース関連、新規モデルの調査・検証の作業を担当しています。

モデル改良では、主にアノテーション作業(※)やアノテーションデータを用いてモデルの学習・精度の評価をおこなっています。
リリース関連ではモデル・ミドルウェアの更新、製品開発やインフラなど他部署との連携・共有などをおこなっています。
新規モデルの調査・検証作業では、最新のアルゴリズムの情報などを集めて、実際にデータを使って学習・評価を行っています。精度が良かった手法については、実際のサービスに組み込めないか実現可能性を探っていきます。

※アノテーション：画像中の物体の種類・座標などの情報を、画像に関連づけ(ラベルづけ)する作業。教師あり学習に使う。

現在取り組んでいる仕事内容について教えてください。

帳票向けのAI-OCRでは、アノテーションが非常に難しいです。主な理由としては、帳票画像は様々なフォーマットがあり、フォーマットごとに正解を用意する必要があるためです。特にインボイス制度の導入後はそれまでになかったフォーマットが出てきたため、新しくアノテーションを行う必要がありました。与えるアノテーションデータによっては既存のモデルの精度が落ちてしまうケースもあるため、精度を向上・キープするのは簡単ではないです。これについては都度チームリーダーや他部署の開発担当とも議論しながら進めています。

どんな時に仕事のやりがいを感じますか？

新規にアノテーションしたデータを使って学習・評価した結果、モデルの精度が上がったことでしょうか。無事にリリースまで進んで稼働しているものを見た時はホッとしました。

アルゴリズムや手法の調査・検証を進める中で、新しく得られる知識も多いことは楽しいですね。(自分がまだまだ知らないことだらけだ、ということも感じますが…笑)
チームリーダーや他チーム・他部署の方の技術レベルが非常に高いので、そこも刺激を感じています。

今後の目標について教えてください！

チームが少人数のため、作業によっては属人化している部分もあります。チームリーダー主導で対処せざるを得ない場合もあるため、個々の能力向上・キャッチアップはまだまだ必要だと考えています。自身の知識・能力を上げることはもちろん欠かせません。
チームとしては属人化を解消することと、もっとチームのメンバーを増やしていきたいですね！