キャディに機械学習エンジニアとして入社しました！
2023年12月1日からキャディ株式会社で機械学習エンジニアとして働くことになりました、藤田です。今回は、なぜ私がキャディに入社したのかを書きたいと思っています。
キャディの他の社員も入社エントリを書いてますので、ぜひそちらもご覧ください！
キャリアを通してやりたいこと
機械学習エンジニアとしてプロダクトを開発したいと思ったきっかけ
キャディの話をする前に、私が今までどんなことをしたいと思ってきたか、どんなことに取り組んできたかについて書きます。
話は、私が大学生の頃に遡ります。私は、機械学習の研究室に所属して、画像を使った表情認識の研究をしていました。あの頃、大学やテック企業は、どんどんAIの研究・開発が進められていた、一方、世の中にはまだAIという技術は浸透しきっていない、そんな時代だったかと思います。
世の中に浸透しきっていないとは言いつつも、テック企業は莫大な資金をAIに投資し、研究開発をしていました。機械学習の研究室に所属していた私は、このAIへの期待・投資の流れが、ある1つの研究室がきっかけだったことを知りました。そのきっかけとは、トロント大学のある研究室の学生が、画像認識の大会で、AI（ディープラーニング）を使い、ぶっちぎりで優勝したことです。まさに、画像認識分野でのブレークスルーが起きた瞬間だったと思います。それからディープラーニングの研究が盛んになっていきました。
その事実を知った私は、技術で世の中がこんなにも変わるのかと思いました。それも、私と同じ学生がそのきっかけを作ったことが衝撃的でした。
何よりも、まさに革新が起こっている最中に、AIを研究する学生としてこのAIによる革新を体験したことが、より実感を持って凄みを体験できたのではないかと思っています。
この経験から私は、「技術（特にAI）で世の中を便利にしたい」と思っているし、キャリアを通してやっていきたいと思っています。そしてこの思いから、新卒の頃から今まで、機械学習エンジニアとしてAIプロダクトの開発に精一杯取り組んできています。
電機メーカーからAIスタートアップへ、そしてキャディへ
製造業などの世の中で重要な業界に向けて、サービス開発がしたいと思い、新卒では電機メーカーに入社し、製造業向けのAIプロダクト開発をしていました。AIプロダクト開発といっても、プロダクト開発30%、AIのPoC70%くらいの割合で、主な仕事は「インフラ設備の点検をロボット+AIで自動化」というプロジェクトのAI部分の開発でした。自分が開発したものが、実際に現場の方に使われるかもという喜びを感じた最初のプロジェクトでもありました。
その後、もっとスピード感を持ってキャリアアップしていきたいという思いから、電機メーカーと社風が逆の、AIスタートアップに入社しました。そこでも、新卒時の会社と同様に、AIプロダクトの開発をしており、仕事内容は変わらないのですが、裁量は格段に上がり、最終的にはPdM、兼、機械学習エンジニアとして働いていました。ほぼ一からプロダクトを開発したり、商談にも出たり、導入作業もしたりと、純粋なエンジニア業務以外のことも色々してきました。そんな甲斐もあり、最終的には様々な会社へのAIプロダクトの導入をしていくことができました。プロダクトを導入してもらう大変さと、導入してもらった時の喜びを体験することができた2社目でした。
そして、3社目としてキャディに入社しました。
キャディに決めた理由
ミッションへの共感
キャディは、「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」というミッションを掲げています。このミッションは、私がキャリアを通してやりたいことである「技術（特にAI）で世の中を便利にしたい」と共通する部分が多分にあり、かなり共感できるミッションだと思っています！
会社のミッションには、その会社の存在意義が込められていますし、ミッションが会社の特徴・雰囲気を作っていくこともあると思います。ミッションに共感できたというのが、キャディに決めた、一番強い理由です。
グローバルな環境で働ける
学生時代から漠然と海外に興味があり、いつかは海外で働いてみたいと思っています。キャディでは、既に海外での事業をやっていますし、英語話者のエンジニアも在籍しております。働く場所は日本ですが、英語に触れる機会は多いのかなと思いました。もし英語で仕事ができるチャンスがあれば、手を挙げてやっていきたいと思っています！
キャディでの仕事
業務内容
キャディには、機械学習エンジニアとして入社しました。CADDi DRAWER（以下、DRAWER）という図面データ活用クラウドのAI機能開発に携わっていきます。
製造業の企業には、図面が多ければ何十万枚とありますが、それらを活用しきれずにいました。それらをデジタル化してDRAWERに登録することで、図面管理や図面検索することが可能です。
図面検索機能では、登録された図面の文字や記号をAIで認識し、その認識した情報を元に検索をかけることができます。私は、このAI認識機能の開発に携わっていきます。既に、OCR、溶接記号検出などの機能はリリースされていますが、その精度改善をやったり、さらには新たな記号検出機能や属性分類機能の開発に携わっていきます。
入社して1ヶ月経った感想
・DRAWERというプロダクトの将来性
入社後、DRAWERというサービスをより深く知ることができたのですが、知れば知るほど製造業にとって不可欠なサービスだと感じています。感じた理由は2つあります。
1つ目に、DRAWERが実際にどのくらいの顧客に使われているかをデータとしてみれるのですが、結構な数の顧客に使われています。そしてその数は増加し続けています。使われているということは、キャディが顧客に価値を提供できているということだと思います。これからどんどん顧客数を増やしていき、より多くの顧客に価値を提供できればと思っています。
2つ目に、DRAWERを導入した企業へのアフターフォロー体制が整っていることです。キャディには、Customer Successチームがあり、顧客がうまくDRAWERを活用できているかなどを追っています。もし、使えていなそうなら勉強会を開くなどを実施し、DRAWERを使ってもらう活動をしています。Customer Successチームがいることは、顧客が安心してDRAWERを導入することに繋がっていると思っています。
・オンボーディングがスムーズ
入社して3日間は座学での入社研修があります。そこでは、キャディの事業内容や、ミッション・バリュー・カルチャーを学びます。座学といっても、途中、同期の方とディスカッションしたり、現場の方への質問ができたりするので、かなりキャディへの理解度が深まりました。
また、配属先では、チームリーダーの方やメンターの方が、ほぼ毎日1on1や2on1をしてくれて、よりスムーズに業務に入ることができました。また、チームには、良いことをしたら讃え合う文化があり、私が最初のタスクを完了した際にも讃えてもらえたので、よりチームにフィットできたかなと思います。
最後に
DRAWERというサービスは、製造業にとって不可欠なサービスだと感じています。このようなサービスをより良くしていくことに精一杯取り組んでいければと思っています！
また、キャディのミッションに共感してくれる方がいれば、ぜひ一緒にお仕事をしたいと思っています。よろしくお願いします！
【エンジニア向け採用情報】https://recruit.caddi.tech/
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