AIを活用した業務効率化を進めるMakuake Labチーム始動！プロダクトにも社内にも新しい技術を積極的に取り入れています。
話し手紹介：
開発本部 サービス開発部 MLチーム 濱川
2021年にマクアケ入社後、ユーザー体験向上施策を行うチームを経て2023年10月より新たに発足されたMLチームの初期メンバーとして参画。
AIを活用して社内の意思決定のサポートや効率化を実現し、価値を創出し続ける
―MLチームについて教えてください
2023年10月に立ち上がったばかりのチームで、「AIを活用した基盤と検証の土台をつくり社内の生産性を人の力以外によって向上させる」という目標のもと、社内で手動で行っている作業の自動化や、「Makuake」サービスにおいてAIを導入しより良いサービスを提供するための施策検証を重ねていくことをミッションに置いたチームです。
MLチームのMLはマシンラーニングの略かと思われがちですが、実は「Makuake Lab」の略です。
今後必ずAIを使った時代がやってくる中で、早めにAIを取り入れることが事業のためにも必要であるという判断でチームが立ち上げられました。現在は、プロダクトオーナー（PO）１名とエンジニア3名のチーム構成になっています。AI分野は技術の移り変わりが激しいのでチーム内での勉強会も定期的に実施しています。
▼チーム立ち上げ経緯について、専門性執行役員の渡久山より
今後AI、特にGenerative AIを活用した業務改善やプロダクトの進化が、ChatGPTの登場を皮切りに爆発的に加速する世界になっていくでしょう。もはやそれを当たり前に使いこなせているかどうかが、企業やプロダクトの成長そのものに直結すると考えています。その中で「AIの活用に専念し、スピード感を持って取り組む」ことのできるチームがあるかどうかは非常に重要な鍵だと考えたので、元々ワーキンググループ（業務時間の一部をメインミッション以外に使う取組み）で活動していたメンバーに声をかけ、片手間ではなく本業として100%フル稼働できる体制を構築することにしました。
現在MLチームで行っている業務内容としては、LLM（大規模言語モデル）関連が7割、数値予測など業務効率化に関する取り組みが3割といったイメージです。
LLMに関しては、社内にいくつか存在する情報ツール（Confluence、esaなど）を一元管理して機械学習させることに取り組んでいます。現在社内でChatGPTを搭載したSlack botで気軽にChatGPTを試せる環境があり、エンジニアだけでなくいろいろな社員が毎日話しかけています。このChatGPTに社内情報を学習させ、業務上の質問を投げたらすぐに回答が得られるお助けツールのようなものを開発しようとしています。
―チーム立ち上げの経緯を教えてください
もともとはワーキンググループでMLグループとして活動していました。
▼ワーキンググループについてはこちら
私は以前プロジェクトページの改善にコミットするPXチームに所属しており、KPIとしてコンバージョン率などの数値を追っていたんです。数値予測を統計に基づいて算出していたのですが、機械学習のほうが予測精度が高いことに気付き、実務では未経験だったのですが自主的に業務の中に機械学習の技術を取り入れ始めていました。その話を1on1でエンジニアリングマネージャーにしたところ、ワーキンググループで機械学習について取り組むといいかも、という話になり活動することになりました。
ワーキンググループでまず取り組んだのが、類似画像検索ツールです。「Makuake」で掲載予定のプロジェクト商品の類似品が存在するかどうかをチェックする業務をAIを使って効率化できないかとプロジェクト法務の部署からエンジニアリングマネージャー経由で相談を受け、着手しました。画像を取り込むだけで類似画像を一覧で出せるようになっています。
画像を扱う機械学習技術に携わるのが初めてだったので、どういった手法を使えば良いかというところから情報収集を始め、社内でゼロから作りました。いったんツールは出来上がったのですが精度が低いだけでなく、検索時間がかかることも課題でした。
チーム化した後も引き続きこのプロジェクトに取り組んでおり、直近でプロトタイプが出来上がり実際に現場で使い始めてもらっている段階です。当初作ったツールでの検索に時間がかかっていたところは、今では改善して1秒以内でかえせるようになっており、現場の要望だったリアルタイムで検索できる環境ができました。
検索に時間がかかる原因は、データベース内の類似度の数値を毎回検索するためだったんです。画像から取り出した人や物体のベクトル（数値）類似度をANNでインデックス化することで検索スピードを速めることが出来ました。画像検出の精度も向上させていて、今後は画像の一部流用パターンなどの精度も上げ、より使いやすいものを目指していきたいと思っています。
自主的に取り組んでいた領域がチーム化される責任感とわくわく感
―チーム化して良かったことを教えてください
ワーキンググループの時は、隔週の活動なので月2日の活動時間しかなかったのですが、チームになるとフルコミットできるので出来ることが増えました。また、POも入って役割分担をすることができ、エンジニアは開発に集中しやすくなりました。
この分野は、最新の技術に取り組めるのが面白いところだと思っています。新しい技術を使って、今まで「Makuake」で実現できていない未来を感じる機能づくりに着手できる可能性があると考えるとわくわくしますよね。アタラシイものやサービスを生み出すマクアケだからこそ、新しい技術を積極的に取り入れ、うまく活用していきたいと思っています。
―今後はどんなことに取り組む予定ですか？
LLM関連では、前述のように社内情報ツールや社内ドキュメント類を一元化すると共に、議事録自動作成化を目指しています。
もうひとつ、開発の生産性向上のために検討しているのが、プルリクエストに対するレビューの効率化です。レビュアーに対してAIが自動でレビューコメントの草案を作ってくれるようにできないかなどを検証中です。
プロジェクトごとに様々な部署と連携し合い、影響範囲が幅広いのがMLチームの業務の特徴かなと思います。AIの活用をマクアケ内で進めるという一貫した意志のもとに、色々な部署と関わりながら施策を進めています。
数年後の目標としては、マクアケになくてはならないチームになっていたいですね。AIや機械学習を使って社内の業務効率が上がったり、「Makuake」の機能としてチャットやレコメンドといったところに技術が使われるようにできたらと思っています。そして個人としてはAI関連のスキルを伸ばしてデータサイエンスの分野に強みを持ったエンジニアになっていきたいです。
一緒に働く仲間を大募集中です！
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