前編では、2023年6月にリリースされた新機能『Notionプロジェクト』の使用感についてご紹介しました。

新しくなったNotionはどう変わった？エンジニアに便利な機能を試してみた【前編】

今回は、Notionの日本第1号社員で、現在は営業・マーケティング活動をはじめ、ビジネスオペレーション全般を担当する西勝清氏に、**Notionが目指す世界**や**新機能の開発経緯**についてお話を伺いました。

~~Notion Labs Japan合同会社　ゼネラルマネージャー。 大学卒業後、シスコシステムズへ入社。セールス部門で多数の大手企業のグローバル展開プロジェクトに貢献、社長室戦略チームで事業企画や戦略策定を経験。 2012年 LinkedIn Japanに立ち上げメンバーとして入社。人事向け法人営業部門を統括。 2019年 WeWork Japanに入社。営業シニアディレクターとして戦略と組織を構築、事業拡大を牽引。 2020年9月よりNotion日本1号社員として、営業・マーケティング活動をはじめ、ビジネスオペレーション全般を担当。オランダ・エラスムス大学ロッテルダム経営大学院にてMBA取得。~~

## 多くのファンから歓迎されたNotionのローカリゼーション

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まずは西さんがNotionにジョインした理由を教えてください。

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**自分自身の興味・関心領域やライフミッションにマッチする仕事であること**。さらに、**日本にインパクトを与えられるとても魅力的なプロダクト**だと感じたことがきっかけです。

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前者に関しては、自分の興味・関心の軸に、ネットワーク・コミュニティ・コラボレーションという要素があります。これまで参画してきた会社や事業にも共通しますが、**「人と人とがつながって、なにかがうまれていく」ことへの興味が強かった**んです。
また私のライフミッションとして、「日本企業の生産性を高め、日本が競争力を保つことに貢献したい」という想いがあるのですが、Notionであればそうした願いを実現できるのではと考えました。

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2020年時点で、Notionの事業に携わる日本人メンバーは西さんお1人だったんですよね。

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はい。当時50名ほどのメンバーが在籍するなかで、インターナショナルのメンバーは私1人でした。そもそも、私がNotionを知ったきっかけが、当社のCOOであるAkshay Kothari氏から事業の相談を受けたことでした。
Akshayは私がLinkedIn Japanで営業マネージャーを務めていたときの同僚だったのですが、彼が日本でNotionを展開するにあたって、いろいろと意見交換を行っていたんです。私自身もNotionのプロダクトに魅了されていましたので、なんとか彼と一緒に日本でのビジネスを成功させたいな、と。

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日本でNotionを展開するにあたって、当初どのような戦略を描いていたのですか？

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**「コミュニティの方々と一緒に成長すること」を目標に掲げていました**。私が入社する以前から、日本国内にはNotionの熱狂的なファンがいて、コミュニティミートアップが開催されたり、YouTubeやTwitter上で活発に情報が共有されたりする状況でした。
最初に注力したのが、**コミュニティの方々がNotionにどのような印象をもっているのかなど、ユースケースを収集すること**。また、ユーザーの声をふまえてローカリゼーションを進め、日本でも使いやすいプロダクトにしていくことでした。

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日本での展開を進めるうえで、苦労したことや大変だったことは？

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大変だと感じることよりも、むしろ楽しいことの方が多かったですね。ユーザーさんにヒアリングを申し込んだときも、逆にみなさんのほうから「ぜひお話ししたいです」「事例を紹介したいです」といったポジティブな反応をくださって。いかにNotionが好きかを熱く語ってくれて、楽しい時間でした。

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それはモチベーションにもつながりますね。ちなみにNotionファンのみなさんは、具体的にどのようなポイントが気に入っていたのでしょうか？

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当時は「オールインワンワークスペース」をNotionのプロダクト理念として掲げていましたが、まさにユーザーのみなさんも**「すべての情報をNotionで管理できる点」「自分の好みに合わせて柔軟に組み立てて使える点」を評価してくださっていました**。細かい部分では、パワフルなデータベースや操作性、アイコンのかわいさなど、使い勝手のよさを気に入ってもらえていた印象です。

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その後、ユーザーの反応やニーズに変化は見られましたか？

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機能に対するニーズは、そのときどきの状況によって変化しています。私自身もそうなのですが、**Notionは使えば使うほど、“こういう機能があったら便利だな”というアイデアが湧いてくる**んです。2020年の段階でユーザーのみなさんからフィードバックいただいた意見は、多くが既に現在の機能に反映されています。現在も日々新たなニーズを伺っていますし、今回のアップデートもユーザーの“あったらいいな”を叶える機能が搭載できたのではないかと思っています。

## ビジネス現場ではどのように活用されているのか

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Notionは個人利用と法人利用、いずれのケースが多いのでしょうか？

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正確なデータは公開していないのですが、どちらの利用も年々増加しています。法人での導入も、はじめは個人利用からというケースが多いんですよ。個人で使ってみたところ満足感が高く、その延長でチームでも利用しはじめる。それが徐々に社内に浸透していき、全社的な導入につながるといった流れです。

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法人利用の場合、どのような規模の会社でニーズがありますか？

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ローカリゼーション前は、主に従業員規模の小さいスタートアップ企業でご利用いただくケースが大半でした。**ローカリゼーション後は大企業でのニーズも高まり、まずはDX部門やイノベーション部門を中心に導入いただく流れが生まれました**。

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日本向けの施策が浸透するにつれ、法人の規模もシフトしていったのですね。企業におけるNotionの利用事例を教えていただけますか？

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**チーム内wiki（ナレッジベース）、ドキュメント管理、プロジェクトタスク管理などの目的でご利用いただいています**。具体的には、はじめにメンバー紹介やMVV、社内のオペレーションなどを記載したチーム内wikiを作る。次に、企画やプロジェクトをまとめたドキュメントデータベースを作成する。そして、プロジェクトタスク管理機能を利用して、To Do管理を行いながら実務を進めるといった流れです。

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特に大企業の場合は、既にさまざまな情報共有ツールを導入しているケースが多いと思うのですが、そのようななかでどのようにNotionを組み合わせていくのでしょうか？

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最初はスモールスタートで始める企業様が多いです。**いきなり全社で導入するのではなく、まずは特定の部門から始めていくイメージ**です。一方で、複数の情報共有ツールを並行して使用するのは現実的ではなく、どこかのタイミングで集約する基盤を決めなければいけないんですよね。最近はそうした移行のタイミングや進め方について、企業様から相談をいただく機会も増えてきました。

## 「Notionプロジェクト」開発の背景

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Notionの今後について教えてください。まずは2023年6月に「Notionプロジェクト」という新しい機能がリリースされました。

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はい。Notionプロジェクトのポイントは、**スピーディかつわかりやすくプロジェクト管理ができる点**にあります。これまでのNotionでもプロジェクトの管理はできたものの、ユーザーのみなさんから「さらに現場で活用していくために、もっと機能を強化してほしい」という声をいただいていました。

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また、ほかのプロジェクト管理ツールは、どちらかというと硬直的でタスク管理に重点を置いているのに対し、Notionプロジェクトは連携性・柔軟性が高く、チームを横断して協力しながらプロジェクトをカスタマイズできるようになりました。

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さらに大きな特徴として、**AIが組み込まれた初めてのプロジェクト管理ソリューションである点があげられます**。AI自動入力機能を活用することで、効率的なプロジェクト管理が可能となります。

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プロジェクト管理の利便性が増したということですね。新たな機能を開発した背景として、どのような課題感があったのでしょうか。

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円滑なプロジェクト推進のために、**現場で課題としてあがるのが「明瞭性」「スピード」「チームワーク」の3点**です。

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「明瞭性」は、新規プロジェクトを立ち上げる際に、その背景や文脈、優先度、担当者などを全員が理解しておく必要があります。 「スピード」に関しては、プロジェクトをスピーディに進めるために、ガイドラインを作成しておくことが大切です。また、できるだけアプリの切り替えを避けることが求められます。 「チームワーク」については、すべてのプロジェクトメンバーが情報にアクセス可能な環境が必要ですし、適宜カスタマイズできる使いやすいツールでなければなりません。

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なるほど、Notionプロジェクトでは、そうした課題を解決できる機能を搭載することを目指したわけですね。

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はい。プロジェクトの進行において、社内で情報がバラバラに管理されていたり、不要なツールにコストをかけていたりといった問題が生じがちです。Notionプロジェクトでは、**「誰がいつどのタスクを進めているのかを見ることができて、さらにドキュメント、ナレッジ、他のアプリの情報が1つにまとまってタスクの背景や文脈まで知ることができる」状態をゴールに据えています**。

Notion プロジェクトとは？

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プロジェクト管理の例として、どのような利用の方法を想定されていますか？

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たとえば**マーケティングのキャンペーンや、エンジニアの方々が製品開発時に行うスプリント計画、また全社的に使用するOKRプランニングなど**を想定しています。

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まとめると、Notionプロジェクトの特徴は主に3つです。1つ目が「プロジェクトに必要な要素をすべて一か所に統合できること」。2つ目が「AIによるサポートを組み込み、生産性を大きく向上させたこと」。3つ目が「プロジェクト管理に必要な機能を大幅に拡充したこと」です。

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その具体的な手段が、**「AI自動入力」「ユニークID」「GitHubプルリクエスト連携」「スプリント」「Asanaインポーター」の5つ**です。

## ユーザーの想いを実現できるツールでありつづけたい

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5つの新機能については、私も実際に試してみて、特にエンジニアのみなさんにとって使いやすい機能が増えた印象を受けました。今後、Notionプロジェクトに関して、さらなるブラッシュアップの予定はありますか？

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はい。今後のロードマップとして、**「マイタスク」「チャート」「レポーティング」「オートメーション」の機能を強化していきたい**と考えています。ユーザーのみなさんからもご要望が多い機能ですので、ぜひ楽しみに待っていていただければ嬉しいですね。

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Notion AIについては、他のAIを用いたツールとどのように差別化を図っていく予定でしょうか。

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Notion AIの差別化ポイントは主に3つあります。

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まずは**「すぐに使える」点**です。日常的なドキュメントツールとして使用いただく場合、多くのユーザーさんから“（AIを使いに行くというよりも）AIが自分のもとに来てくれる感覚が強い”という評価をいただいています。 次に、**「チームの知識・情報が活かせる」点で、AIの恩恵を最大限に享受できる**と考えています。現状はAIが単一ページ内の内容を理解して回答を返してくれる仕様ですが、今後はワークスペース全体を把握して回答を提供するシステムの開発も進めています。 さらに、**「今後の拡張性が期待できる」点が特徴**です。プロジェクト管理のAIサポート機能を備えたばかりですが、今後はチーム内wikiなどにおいてもAI機能を拡張していく予定です。

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AIのアシスト機能がどんどん増えていくイメージなのですね。最後に、今後Notionが目指す世界や展望について教えてください。

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Notionはよくレゴブロックにたとえられるのですが、**“Making software toolmaking ubiquitous（誰もが思い描いたソフトウェアを自由自在に組み立てることができれば、世界はより多くを実現できる**。そんな世界をユビキタスな現実にすること）”というミッションにも表現されるとおり、「自分で組み立てていく」、また「組み立てたものを人に見せたくなる」という点が最大の特徴なんです。

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今後もNotionを通じて、コミュニティをはじめとしたユーザーのみなさんがやりたいことを実現できるような世界を作りあげていくことを目指しています。特にAIは、そのサポートに最適な手段だと思っています。

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ちなみにNotionは、米国出身の創業者が京都に来たときに最初の一行をコーディングしたツールなので、「日本発のツール」でもあるんですよ。そういう意味でも、ローカリゼーションを含め、より多くの日本のみなさんに違和感なく使っていただけるためのツールにしていきたいですね。

12年勤務した大手人材会社を退職後、フリーランスライターに転身。会社員時代からIT業界のクライアントとの相性がよく、さまざまなIT系企業の採用活動支援や、エンジニアのスキル開発・育成支援業務に携わってきた。いまの一番の関心ごとは、子ども向けプログラミング教育の未来について。

金子 茉由

西さん

西勝清さんがNotionにジョインした理由

ユビキタスな世界の実現を目指して。Notion 日本1号社員の西氏に聞く、「Notionプロジェクト」開発に込めた想い【後編】

2次元の層を積み重ねることによって、立体物を造形する「3Ｄプリンター」。モノづくりに革命が起きると言われ、およそ10年が経ちます。興味はあるけれど、「実際に使ったことがない」「見たことがない」という方もいらっしゃるのではないでしょうか。

一体最新の3Ｄプリンターはどこまで進んでいるのか、今後どういったことが可能になるのか。「HP Jet Fusion 3Dプリンティング」シリーズで業界をリードする株式会社 日本HPで、3Ｄプリンティング事業を担う宮内 大策さんと川崎 智仁さんにお話を伺いました。

~~日本HPで3Ｄプリンティング事業部コマーシャルアカウントマネージャーを務める宮内 大策さん（左）とコンピテンシーエンジニアの川崎 智仁さん（右）~~

## 3Ｄプリンターは家庭用と業務用で何が違うのか

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現在の3Ｄプリンター業界はどのような状況でしょうか。

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3Ｄプリンターが注目されるようになり約10年が経ちました。今は、大きさや価格、様々なものが各社から登場し、導入されるシーンも増えています。従来の3Ｄプリンターは、アイデアを形にしてみる、いわば試作品のために使われるケースがほとんどでした。作れる形状も限定的でしたが、**今では製品として十分に利用できるものを作れるようになっており、製造スピードも格段にアップしています。**

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家庭用の3Ｄプリンターも見かけるようになりましたが、業務用とはどんなところが違うのでしょうか？

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家庭用は産業用に比べて小型でシンプルな作りで、試作品を作ってみるなどアイデア創出に用いられる場合が多いです。あとは、強度が求められないフィギュアやインテリア雑貨を作る方もいらっしゃるようですね。

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一方で産業用は、モノづくりの工程を幅広くサポートするものになっていて、かなり大型です。試作品だけではなく、製品として使える強度のあるものを作ることができます。また、**かなり複雑な造形も可能なのはもちろん、短時間で大量に製造することができます。これは、家庭用の3Ｄプリンターにはない特徴です。**

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なるほど。最新技術を駆使した産業用の3Ｄプリンターについて、近年の機能や性能のトレンドを教えてください。

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**近年の大きなトレンドは、3Ｄプリンターで最終製品を生み出せることです。**以前に比べ、造形スピードが格段に向上し、造形できるものの強度が高まり、使用できる材料が増えてきました。例えば、3Ｄプリンターに注目が集まった10年ほど前は、ペットボトルのようなシンプルなものを一つ作るのに、半日～１日かかっていました。今では、もっと複雑な形を優れた品質で数十分で量産できるようになっています。3Ｄプリンターだけで、製品として十分なものを作り出せるようになっているのです。眼鏡のフレームなど、消費者向けのカスタマイズ性を持った最終製品を作り上げる事例も増えています。

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世界と日本で3Ｄプリンターの導入や活用に差はありますか？

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日本は3Ｄプリンターの導入が遅れているといわれます。実際に活用状況を見てみても、3Ｄプリンターを活用した最新の製品の市場投入は、海外の方が早い傾向にあると思います。

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どうして日本での導入が遅れているのでしょうか。

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要因として、世界と日本では製品に対する要求値が異なるということが挙げられます。一般的に、日本の製品は高品質と言われますよね。それだけ、日本が品質にこだわる国ということなんです。日本には、これまで様々な産業で培ってきたノウハウと独自の高い基準があります。そういったものと照らし合わせて進めていくと、どうしても慎重になり導入までに時間がかかります。

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日本は基準が高いがゆえ、新しいものを導入する時に慎重になるということですね。その分、高い品質を保証された新製品が増えていくのが楽しみです。

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海外に遅れるケースが多いとはいえ、日本でも次々に新しい製品が誕生しています。他国の事例に準ずる流れになることも多いですが、今後最新の3Ｄプリンターの技術が続々と導入されていくはずです。

## 最新3Ｄプリンターの驚くべき進化

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日本HPの3Ｄプリンターは、どんな特徴がありますか？

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**「HP Jet Fusion シリーズ」を中心に産業用3Ｄプリンティングソリューションに力を入れています。産業機器から消費者向け製品、医療分野、自動車業界など、様々な分野で採用され、評価をいただいています。**

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日本HPの最新の3Ｄプリンターは、従来の製品とどういった違いがありますか。

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**わかりやすい変化は、速さと量です。**HPの３Dプリンターは、これまでに累計１億7,000万個以上のパーツを製造しています。従来のやり方で、一つひとつ製造するのではとても実現できない数です。こういった高い機能を実現するためには、３Ｄプリンターの内蔵機能や構造への工夫が必要です。**HPの最新モデルは、３Dプリンターだからこそ実現できる有機的なダクト構造を採用し、機能性を高めています。3Ｄプリンターの冷却効率を向上させることで、造形スピードが高まり、生産効率が飛躍的に向上しているんです。**

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3Ｄプリンターの造形スピード・生産効率が向上しているということは、コストパフォーマンスも良くなってきているということでしょうか。

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**作るものや量によって違いはありますが、3Ｄプリンターを使うことでコスト面でもメリットが多いと思います。**例えば、従来の製造ラインを組んだモノづくりは、材料や加工品を削る作業や、部品を合わせる作業が必要になります。しかし、**3Ｄプリンターの場合は、始めから作りたいものを形づくっていくので、製造工程を最小減にし、大きなコストカットにつながります。**

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なるほど、3Ｄプリンターのやり方そのものが、コスト面で強みになるんですね。

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それに、**従来のモノづくりよりも生産前の準備に時間がかからないことも強みだと思います。**3Ｄプリンターの場合、型の検討が必要なく、データがあればすぐに生産へ移すことができます。つまり、製造ラインでうまく作れるかどうかのシミュレーションをする必要がなくなるのです。

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なるほど。実際にどのような場面で導入されているのか、ユースケースを教えてください。

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例えば、眼鏡のフレームやゴーグルの事例では、お客様自身がアプリでスキャンした顔面データを元に、パーソナライズされた形状の製品が3Ｄプリンターで製造されています。お客様のお手元に届くまでの時間もかなり短縮でき、米国ではアプリでご注文してから約2週間で手元に届くようになっています。

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身近な商品が3Ｄプリンターで作られ、届けられているということですね。

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ええ、身につけるものだと歯の矯正に使うアライナーの製造という事例もあります。これは歯型をもとに製造するマウスピース状の製品をイメージしていただければと思います。人によって全く異なる形を正確に作り上げなくてはいけません。海外の事例ですが、この複雑で高度な製品を、3Ｄプリンターで1日5万個生産している例があります。

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事例はほんの一部だと思いますが、高い機能性を実現しているわかりやすい例ですね。

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ええ。これまでの3Ｄプリンターは、モノづくりの試作を作るイメージが強かったように思います。それらの用途で使えるのはもちろんですが、**近年では消費者向けの商品の最終製造にも活用され、消費者に合わせてカスタマイズが必要な市場や医療分野でも活躍しています。**

## 「3Ｄプリンティングエンジニア」はどんな仕事なのか

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3Ｄプリンティングエンジニアのお仕事について教えてください。

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**3Ｄプリンティングエンジニアの仕事内容は、大きく2つに分けられます。サービスエンジニアとアプリケーションエンジニアです。**それぞれ、ご紹介させていただきます。

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まず、私が担当しているサービスエンジニアについて。**HPの場合、開発拠点は海外なので、日本のサービスエンジニアの役割は基本的には販売された製品に対するサポートになります。**3Ｄプリンターは大型機械なので、設置するための環境の要件からしっかりとお伝えする必要があります。受注前からお客様のサポートが始まり、導入準備、引き渡し、引き渡し後のフォローを行っていきます。3Ｄプリンターが安定して稼働されるようにすることが、私たちの使命です。

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3Ｄプリンターを利用していただくための重要なポジションですね。

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ええ。**もう一つのアプリケーションエンジニアは、3Ｄプリンターをより有効に使っていただくための活用支援を行うポジションです。**お客様にHPのサービスやノウハウを伝えることで、より幅広いシーンで3Ｄプリンターが活用されるよう取り組んでいます。

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**サービスエンジニアは、導入した3Ｄプリンターの保守や修理に対応しながらお客様と接していくのに対し、アプリーケーションエンジニアは、3Ｄプリンターに関わるシステムやサービスそのものに携わりながら、より高い価値をお客様へ提供できるよう目指すポジションです。**

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川崎さんは、今までどのようなキャリアを積まれて、3Ｄプリンティングエンジニアになられたのでしょうか。

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元々は3Ｄプリンターとは別の業界でエンジニアとして働いており、大学卒業から15年ほど、防犯カメラなどを展開する小売店向けのソリューションに携わっていました。3Ｄプリンターの業界に入ったのは約8年前です。

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現在3Ｄプリンティングエンジニアをされている方のキャリアも様々なのでしょうか。

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私は全く別の畑から入りましたが、産業機械系の経験がある方も多いように思います。既存のプリンター産業や、インクジェットの領域に関わってきた方は、3Ｄプリンターに関心が強いようです。

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成長領域として、業界内でも興味関心が高まっているということですね。

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ええ、これまで2次元の世界だったプリント技術が、立体物という3次元に応用されていく。そして、印刷物ではない製品が出来上がるのはとても面白いことですよね。同じ業界でその進化を見てきた方が興味を持つのも納得です。

## 3Ｄプリンティングエンジニアとしてのやりがいは？

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実際に3Dプリンターを導入する際の流れや、お客様とのやりとりを教えてください。

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まず、製品を選定していただく段階からサポートさせていただきます。私たちの商品・サービスを選定していただいた後、設置場所の環境を確認します。3Ｄプリンターは電力を消費する機械なので、高電流に耐えられる電源の用意が必要です。また、排熱や排気の設備についても考えなければいけません。

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様々な要件があるのですね。3Ｄプリンターならではの準備は他にもあるのでしょうか。

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はい。3Ｄプリンターは粉末状の材料を使用するので、不要な粉末が発生します。それらを処理する掃除関連の設備・機器も必要です。安全・快適に使えるように、環境の確認を事前にしっかり行うことが、3Ｄプリンターの場合は特に重要になってきます。

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特殊な装置なので、設置環境のサポートがあるのは安心ですね。

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設置環境が確認できたら、引き渡しを行い、実際に安定してご使用いただけるようにサポートを継続させていただきます。3Ｄプリンターの故障や不調といったトラブルへの対応はもちろんですが、うまく使用できるようなフォローアップ対応にも力を入れています。

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フォローアップというと、具体的にどのようなことでしょうか。

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**お客様に合わせた運用方法をお伝えするのはもちろん、造形そのものについてもサポートを行っています。**例えば、お客様から「次はこういったことをしてみたいんだけど」とお声がけいただいたときには、どのようなデータを作ればスムーズに実現できるのかを伝えるようにしています。**お客様が作りたいものを受け止め、造形のコツも紹介できるので、3Ｄプリンターの導入が初めてのお客様でもイメージに近い製品をつくりやすいと思います。**

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3Ｄプリンティングエンジニアとして課題を感じることはありますか。

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**市場全体で「最終製品を作りたい」というニーズが高まっているので、エンジニアとしてその部分にどう応えるかが課題です。**納得のいく最終製品を実現するためには、繰り返し作ったときの精度の高さが求められます。**どういった造形ならプロジェクトをうまく進められるのか常に創意工夫しながら、安定性をさらに高めていくため3Ｄプリンター本体のメンテナンスにもしっかり取り組んでいきたいと思います。**

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3Ｄプリンティングエンジニアのやりがいはどういったことでしょうか。

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**3Ｄプリンターのニーズ、活躍の場が市場全体で増えているので、今まで以上にやりがいを感じますね。**私がこの業界に入る以前には試作に使われていた３Ｄプリンターが、現在は複雑・多様な最終製品の製造まで幅広く活用されています。しかも、従来の製造工程よりも速く大量に製造できるのは、本当にすごい進化だと思います。

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いちエンジニアとしては、お客様と直接やりとりできることが嬉しいですね。お客様の元を訪問して、プリンターの修理や改良を行うなかで、「次はこれをやりたい」など、将来的な取り組みについて声をかけていただくこともあります。

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なるほど、お客様との先進的な取り組みがやりがいにつながるということですね。

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お客様とご一緒する中で、さらにやるべきことが見えてきて、一緒に解決策を見出していく。そういったパートナーシップの中に仕事のやりがいを感じます。ご提供している製品に満足していただけるのはもちろんですが、エンジニアとして頼られるのは誇らしいですね。

## AIが3Ｄプリンターの世界でも技術革新を起こす？

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今後、3Ｄプリンターにはどういったことが求められ、どういった機能や性能が搭載されていくと思いますか？

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**最終製品を3Ｄプリンターで製造しようとするトレンドが、今後さらに高まると思います。**そのために重要な要素は、生産に求められるスピードとコストです。３Dプリンターでの生産が進むことで、今後は何を作れるかだけではなく、どのように作るかがより厳しく求められると思います。海外では、3Ｄプリンターでユニークなテクスチャーを生み出して製品の付加価値を高めたケースもあります。今後さらに３Dプリンターならではのデザインも増えてくると感じています。

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モノづくりにおける大変革ですね。まだ課題も多いのでしょうか。

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３Dプリンターでも得意とする形状と不得意な形状が存在します。**３Dプリンターの特徴を理解し、強みを最大限に活かした設計思考が重要です。**３Dプリンターの理解が広まることで、今後日本でも事例が増えると思いますし、活用の幅も広がっていくのではないでしょうか。

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3Ｄプリンターの技術革新において、懸念していることなどありますか？ 

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3Dプリンターは、デザイン・設計から製造までの工程を一貫した生産プロセスでスピーディーに実現することを可能にします。そうなると、これまで以上にデザイン・設計といった部分にも注意しなくてはいけません。これまで分かれていた工程が一つになり、ストップせずに完成まで進んでしまうからです。**デザインや設計は全ての始まりになりますので、最初から３Dプリンターでの製造を考慮して進めないと、思い通りの製造ができず業務の効率が落ちてしまいます。**

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なるほど、最初に全体のサイクルを考えて検討する必要があるんですね。

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ええ。それに最近ではChatGPTが話題ですが、AI技術が進んでいくことによって、デザイン・設計もより身近なものになってくると考えられます。**誰が何を想定してものを作るのか、どのようにデザインするのか、AIだけに任せるのではなく、3Ｄプリンターの機能や特徴を理解し、最適な活用を学んでいくことが重要だと思っています。**

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そういった変化は課題もありつつ、モノづくりの未来を考える上で非常に期待感があり広がりを感じます。最後に、HPが3Ｄプリンター事業で目指していくことを教えてください。

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**プリンターの機能を高めることはもちろん、これまでのデータやノウハウをお客様のサポートに活用していきたいですね。**データを有効活用すれば、機器の安定性をさらに高めることもできます。例えば、不具合が起きる前に部品の消耗などを事前検知し、対応することが可能になります。そうすると、「突発的な故障で使えない」といった事態を未然に防ぐことができるので、製品製造が止まってしまうリスクを下げることができます。

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リスクを最小減にできるのは、日々の事業活動において安心ですね。

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ええ。3Dプリンターの使用量などから運用効率を確認し、より効果的な活用方法をお客様にご案内することもできます。導入したものをどのくらい活用できているのか、どうしたら効果的に使えるのかというのはお客様にとっても気になるポイントではないでしょうか。**活用状況をデータで可視化し、最適な運用方法を一緒に考え続けていくことで、より良いモノづくりが実現できるはずです。**

大学卒業後、構成作家・フリーランスライターとして、幅広いメディア媒体に携わる。現在は採用関連のインタビュー記事や新卒採用パンフレットの制作に注力しながら、SaaS企業のマーケティングにも携わっている。いま一番関心があるのは、キャンプ場でワーケーションできるのかどうか。

岸 裕介

宮内さん

川崎さん

3Ｄプリンターが身の回りの多くの製品を作り出している。

技術の進化を体感できる3Ｄプリンティングエンジニアの仕事内容

AIなど技術革新とともに、さらに進化する3Ｄプリンター

最新の3Ｄプリンターで何ができるのか？業界をリードする日本HPのエンジニアに聞いてみた

実践的なAI学習プログラムや人材育成プログラムを提供するスキルアップAI株式会社。創業5年で大手企業を中心に500社以上にプログラムを提供しており、AI学習プラットフォーム「スキルアップAI」では、AIの知識を体系的に学ぶことができます。日本ディープラーニング協会認定第1号プログラムとして、人工知能の資格試験で難易度の高いE資格※の合格者を多数輩出するなど、AI業界の人材育成に大きく貢献しています。

そんなスキルアップAI株式会社が開発した「AIカルタ」では、豊富な解説とイラストで分かりやすく、AIの基礎から実践的な内容まで学ぶことができます。さらに、AIを事業活用するための知識を問う検定「G検定」の試験対策にも使えるとのこと。カルタで学べるキーワードやAIの最新トレンドについて、同社でラーニング事業部マネジャーを務める安藤悠太氏にお話を伺いました。

~~※E資格……一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施するAIに関する資格。国内の人工知能の資格試験としては最高難易度の試験として知られている。~~

累計8万人以上のAI人材の育成を行ってきた、AI人材育成のプロフェッショナルファーム、スキルアップAIが製作。50個のキーワードを説明文とイラストで学べる（読み札50枚、取り札50枚）。

G検定※頻出ワードを多数収録。JDLA（日本ディープラーニング協会）推薦商品。

~~※一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施するAIに関する検定試験および民間資格。ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定。~~

代表取締役： 田原 眞一
設立： 2018年5月1日
従業員数：184名（業務委託含む）※2022年10月現在

## ノーコードツールの出現で非IT人材もAI理解が急務に

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御社の社名でもある「スキルアップAI」とは、どのような事業なのでしょうか？

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Pythonや数学の基礎から機械学習、ディープラーニングまで実践的に学べる学習プラットフォームの運営です。**AIを体系的に学べる日本初のプログラムがあり、未経験レベルから日本ディープラーニング協会のE資格取得レベルまであらゆる方に合わせた教育サービスを提供しています。**

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エンジニアが在籍する会社からの依頼が多いのでしょうか？

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意外にそうでもありません。ユーザー側の企業さんも多いです。今はノーコードで作れるツールも多いので、画面上で選択していくだけで予測モデルや画像認識モデルを作ることができるため、エンジニア中心の企業でなくともAIに触れる機会は多いです。またデータ活用やデータ分析の基礎の部分での研修の要望も多いです。

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**ノーコードとはいえ、AIが出した答えをどう解釈すべきなのか、作るときにどんなことに気をつけなければいけないかなど、AIの仕組みを理解しておく必要はあります。**そこで当社の「スキルアップAI」の研修で、データ分析やAIについて学んでいただいています。

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なるほど。研修では具体的にどのようなことが学べますか？

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実際に自社のデータに基づいて売り上げの予測をしたり、検品の正確性を高めたりするなど、かなり実践的な内容が多いです。いわゆる動画学習は事前学習という位置付けで各自理解を深めてもらい、ライブ配信や対面講義で実践的な内容に取り組む構成が多くなっています。

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実務経験豊富な講師から実務に活かせる内容を学ぶことができるため、データを扱った経験の少ない会社でもデータ分析の活用方法を具体的にイメージできるようになります。医療AIや気象データ講座など、専門領域に特化した講座も用意しています。

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AIのトレンドとして、今どんな分野が注目されているのでしょうか？

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さまざまな分野が注目されていると思うのですが、個人的なトレンド感でお話をすると、自然言語処理が急速に伸びていることを実感しています。

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AIが得意とする「画像認識」、「音声認識」「予測」のここ数年の伸びに比べて、「自然言語処理」は他の分野と比べると内容が難解なこともあり開発・活用が遅れていた印象でした。しかし今話題になっているChatGPT含め、近年急速に技術的な進化が進み、広く使われるようになってきています。

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ChatGPTは世間的にも大きな話題になりましたよね。

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はい、ChatGPTは2020年に発表されたGPT3という言語モデルを元に作られており、今はGPT4にバージョンアップされているのですが、新しいモデルが発表されてから2年ほどで一般活用されています。技術の進歩も速くなっていますが、社会実装の速度も上がっていることを実感しますね。

## G検定レベルの単語を学べる「AIカルタ」

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遊びながらAIを学習できる「AIカルタ」はどのようにして生まれたのでしょうか？

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たくさんの人にAIをより身近に楽しんでいただく目的で開発しました。AI関連の勉強をしたことのある方なら、一度は見たことのあるような単語が並んでいます。**日本ディープラーニング協会のG検定で頻出するキーワードを中心に収録しているため、テスト対策の一環としてもおすすめです。**

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制作にあたり、工夫された点などはありますか？

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カルタなので絵があるのですが、AIの概念的な言葉をどう図示するかは色々と議論しました。デザイナーさんがAIに詳しいわけではないので、どう分かりやすく絵や図にするかは苦労した部分ですね。AIの知識がない方に、どう教えたら簡単に理解できるか、私たちも学びながら作りました。 

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**「想像以上に本格的」「IT企業の飲み会にピッタリ」**などといった口コミもあるようですが、安藤さんはユーザーからどのような反応を感じられていますか？

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企業で購入いただくことも多く、**AI研修の導入として、アイスブレイクも兼ねて使っていただいています。**人数がいると盛り上がるので、企業の研修にはもってこいのようですね。また、展示会などで置いていると、関心を持っていただくことが多いです。Amazon Alexaスキルに対応しており、Alexaが読み札を読み上げてくれるため、1人で学習するときにも使えますよ。

## エンジニアが知っておくべきAIキーワードとは？

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「AIカルタ」の中から、エンジニアが知っておくべきキーワードをご紹介いただけますか？

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**今後エンジニアが気にしておいた方が良い単語としては、「XAI」ですかね。簡単に言うと「説明可能なAI」ということですが、AIの社会実装が進むにつれて重要になってくると思います。**

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基本的にAIはブラックボックスなので、回答の根拠がわかりません。例えば「明日の天気は？」と聞いて「晴れ」と返ってくることはあっても、なぜ晴れという回答を導き出したかは分からない。雨雲や気圧の流れなどのデータについて気象予報士が解説してくれるのとは異なり、計算結果の「晴れ」という回答しか示されません。

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でもデータの根拠が見えないと困るケースが多いんです。例えば、企業が顧客対応にチャットAIを導入するケースが増えていますが、そこで差別的な回答をすると企業の信用は一気に失墜してしまいます。あるいは、自動運転で人を検出できなかったら、なぜ人を検知できなかったのかを解明する必要があります。そういったときに**AIの各プロセスを可視化したり、入力変数と出力結果の関係を示すなどにより、AIが導き出した回答を説明可能にするという技術です。**

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確かにそれは重要ですね。説明ができずに差別的な回答がされてしまったら、AI導入自体を取りやめる企業も増えそうです。

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はい。ですから、XAIでAIの品質を担保し、改良を加えていくということはとても重要です。何か問題が起こったときにも、どの工程で不十分な点があったのか、責任がどこにあったのかが議論できるようになります。

## AIカルタで学ぶG検定頻出キーワード

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AIエンジニアを目指している方が知っておくべきキーワードはありますか？

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いろいろありますが、一つ挙げるとすればAIの学習方法についてでしょうか。**AIの学習方法には、教師あり学習・教師なし学習というものがあります。**

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教師あり学習というのは、AIの学習において、人間が正解を与えた状態で学習させる手法です。例えば犬と猫の画像を見分ける学習をさせるときに、正解の犬の画像はどれか、人間がラベルをつけて示すということです。

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教師なし学習はどういったものでしょうか？

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教師なし学習の中のクラスタリングでは、いろいろなものがある中で似たものをグループ化することができます。例えばたくさんの花の写真がある場合、分類数を指定してあげるとAIが「赤い花」「白い花」「青い花」のようにグループ化してくれます。学習データやラベル付けが不要であり、時に予想外の結果を得られることもあります。

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**教師あり学習と教師なし学習の中には、線形回帰やサポートベクターマシーン、k-means法、主成分分析など多数のアルゴリズムが存在します。** これらはG検定でもよく出てくる内容なので、それぞれの特徴をよく理解しておくと良いと思います。

## AIエンジニアの需要と今後のトレンド

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スキルアップAIではAI人材の採用支援も行われていますが、AIエンジニアの需要は高まっているのでしょうか？

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そうですね、**AIは全ての仕事において自然に組み込まれていっていますし、より多くの分野で今後AIの技術は求められていくと思います。**

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例えばGmailの迷惑メールの自動振り分けもAIが処理していますし、特定のサービスを購入するときの自動チャットや、スマホで写真を撮るときに人にフォーカスが当たる技術もAIです。さまざまな場面でAIが活用されているので、AIエンジニアに限らずどんな仕事をしていても自然とAIに関わっていくでしょう。 

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エンジニアをしていれば、どのような分野でもAIが関わることになるのですね。

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自分が開発しているサービスの一部にAIが使われることも増えてくるので、AIの仕組みを理解しておくことは全てのエンジニアにとって大切だと思います。

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御社ではAI人材の育成経験を活かして、エンジニア人材の紹介も行われているそうですね。

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はい。スキルアップAIが独自開発したアセスメントサービス『SkillCheck AI』を用いて、人材の強みや得意領域を定量的に可視化し、企業のニーズとマッチした人材を紹介しています。企業の中に入って人材育成や組織構築を行っているからこそ、人材ニーズを精度高く認識し、求職者の志向とスキルに合った人材紹介が可能です。

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最近急速にAIの導入が増えている事業はありますか？

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今までは製造業の製造ラインの検品作業や、コールセンターでの質問の振り分けなど、企業の内部でAIを活用することが多かったように感じます。でもAIの精度が上がっていくにつれて、今後はtoCサービスにもAIの活用が増えていくのではないでしょうか。 

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AIエンジニアとして働きたい場合、どのような経歴や経験が役立ちますか？

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**現在AI開発の主流はPythonなので、Pythonの経験がある方はとっつきやすいでしょう。また統計学や数学に知見があると良いですね。**自分が向いているか向いていないかを判断する意味合いも含めて、一度G検定を受けてみることをおすすめします。

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安藤さんが今着目している分野はありますか？

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私自身が現在注力して取り組んでいる分野に量子コンピュータがあります。スーパーコンピュータの開発が進み、計算速度はとても向上していますが、それでもまだまだ足りない領域が存在します。例えば建築資材や衣類など新しい素材を作りたいときにどのような物質を組み合わせれば良いのか、新薬を作るときにどんな化学合成が良いのか。さらには、渋滞を無くすために道路を走っている自動車それぞれの目的地と交通量を考慮し適切な進路を割り出したいなどです。

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量子コンピュータはまだまだ開発途上であり、よくニュースなどで言われているような「スーパーコンピュータと比較して何でも爆速で計算できる」わけではありません。ただ、量子コンピュータが解くのが得意な問題というのは徐々に分かってきていますので、いわゆるノイマン型コンピュータと併用するような形で、私たちの生活に大きな変化をもたらしてくれるであろうと予想できます。**社会全体がさらに大きく変わると考えられています。**

安藤さん

スキルアップAI株式会社が提供する学習プラットフォームとは

遊びながら本格的に学べるAIカルタの概要と開発背景

AIエンジニアとして求められる知識と今後のトレンド

G検定レベルの知識を遊びながら学ぶ「AIカルタ」。AIのトレンドをどこまで学べるのか？

インタビュー・取材の記事（14ページ目）