OpenAIのエンジニアリングマネージャーのインタビュー記事を読んで考えたこと

こんにちは。天野です。

先週こちらの記事が話題になっていたので読んでみました。

Inside OpenAI: How does ChatGPT Ship So Quickly?

エンジニアリングマネージャーの Evan Morikawa 氏が、OpenAIの組織や開発の進め方について詳しく語っています。

こちらの記事の前半部分（たぶん無料で読める範囲）を平鍋さんがまとめてくれた記事もありました。

OpenAI のエンジニアリングチーム（サービス開発）のやり方 - Qiita

CEO退任など目まぐるしく状況が変化しているOpenAIですが、こちらのインタビュー記事を読んでの感想をまとめます。

読書メモ

こちらはDeepLで翻訳しつつ読みながら取ったメモです。

1. Introduction
- OpenAIのプロダクト開発・デザイン組織は "Applied" と呼ばれる
- OpenAIは2015年に設立され、Appliedチームは2020年の夏に始まった
- Appliedチームは当初6人ほどで構成され、2年半で150人規模になった
- 全体150名の内訳は130名がエンジニア、残り20名はPMとデザイナー

2. Operating like a small, independent startup
- Appliedチームは2022年まで30人のエンジニアで同じコードベースを触っていた
- エンジニアは一つの統合されたチームだった
- ChatGPTと共にやり方ががらっと変わった
- 数人のエンジニア・デザイナー・研究者・OpenAIのco-founderが一室を占拠しプロダクトアイデアを急速に反復し始めた
- この新チームにまっさらなコードレポジトリとクラスタを与えた
- 小さなChatGPTサブチームでの目標は、初期段階のスタートアップがプロダクト・マーケット・フィット（PMF）に向けて反復しているような雰囲気を作り出すことだった
- チームのメンバー全員が現場にいて、座席の配置を変えて、お互いを隣り合わせにした
- チームが大きくなるにつれ、このパターンをさらに体系化した
- この "フラクタル・スタートアップ" のアプローチは、どのような新しい製品カテゴリーにとっても良いモデルだと感じている

3. Tight integration with Research
- ほとんどの伝統的なハイテク企業ではEPD（エンジニアリング・プロダクト・デザイン）と呼ばれる3つの組織がある
- リサーチがプロダクトチームに統合されることが非常に重要
- これをDERP（デザイン・エンジニアリング・リサーチ・プロダクト）と呼んでいる
- OpenAIではプロダクトの機能要求が研究テーマになることが多い
- OpenAIの研究組織とApplied組織は別の部門になっている
- 研究部門で実験のみ行い、プロダクト部門が製品化することを「壁越しに投げる」文化は避けたかった
- それを防ぐために、プロダクトチームはエンジニア・デザイナー・プロダクトマネージャー・研究者が一緒に働いている
- 研究部門との密接な統合がアイデアを素早く出荷する理由
- さらに、研究と開発の両方で頻繁なプロトタイピング文化があり、多くのプロトタイプはプロダクト化された