Profile

Engineer

竹野 峻輔 / Retty新卒内定者
(2017年新卒)

長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 修士課程を2017年3月に修了予定。 小学生の時のホームページ制作をきっかけにプログラミングに興味を持ち、高専へ進学。 大学編入後、上記研究室にて機械学習を利用した自然言語処理の研究に従事。大手企業との共同研究を経て構文解析・機械翻訳の研究に携わり、成果の一部は主要国際会議に採択。Rettyにおいてはテキスト分析基盤の構築に取り組む。

01

自然言語処理技術がRettyを進化させる

Shunsuke Takeno

ーはじめにRettyを志望した理由を聞かせてください。

僕がRettyに入ろうと思った理由をしぼると、次の3つになると思います。
「これまでに培った自然言語処理が活かせる企業であること」
「様々なことに挑戦できる風通しの良い環境があること」
「エンジニアとしてRettyの取り扱う問題設定が面白いと思った」
この3つです。

ー1つ目の理由から詳しく教えてください。

1つ目は、これまで僕が培ってきた自然言語処理をRettyで活かせるという点です。「僕ができること」と「Rettyが抱えている課題」がうまくかみ合って、それが面白いと感じました。
Rettyは「信頼できる人のおすすめからお店を探す」というコンセプトのもと運営されています。この時の媒介がユーザーさんによる投稿です。
投稿には「料理が美味しい」というコメントだけでなく、誰と食べた、だったり店主さんはどんな人だった等、お店の雰囲気も書いてくださる方もいらっしゃいます。
Rettyの仕事は、実名に裏付けられた良質だが玉石混淆な情報をユーザーさんに正しく届けることです。例えば、「大切な人との記念日を過ごしたい人」に「思い出に残るお店」を、「なつかしの故郷の味を求めてる人」には「郷土料理が食べられる店」を見つけられるようにすることを目指しています。
問題はそれをどうやって実現するか。全ての作業を人が行うわけにはいきません。そこで重要になる技術の一つが自然言語処理です。
自然言語処理はコンピュータでテキスト情報を活用するための技術の総称です。
分野自体は、市場の期待からするとまだ発展途上ですが、それでも現状の技術の組み合わせで解決できることはたくさんあります。先の例も既存の技術をうまく組み合わせれば、できるようになると考えています。

「このお店の何がオススメなんだろうか?」「お店にはどんな設備があるのだろうか?」といった情報の整備や「海外の人が日本に来たときに、本当にその人が求めている食にたどり着けるのだろうか?」という課題に取り組んでいきます。
僕としては、その成果をお見せすることができればと思います。

02

ユーザーと開発者の視点を同時に持ち続けられる

Shunsuke Takeno

ー続けて「様々なことに挑戦できる風通しの良い環境」について聞かせてください。

自然言語処理だけでなく機械学習を利用する時に、計算機の環境がかなり重要になってきます。Rettyでは これをデータ解析用の環境としてオンプレ*で構築しています。これだけの環境をベンチャーで自前で用意できることには、正直驚きました。これに加えて社内ではデータが基本的にオープンに利用できる環境も整えられていて、データと計算機環境を使って誰でもチャレンジできるようになっています。これだけの環境が用意できているベンチャー中小企業は現状ほとんどないと思います。
あとすごく良いな、と思えるのが これらの技術を積極的にサービスに取り入れていこうとする貪欲な姿勢ですね。
色々小さな試行錯誤をしながらサービスに反映させていく、この回転のスピードがRettyはとても早いです。

僕もRettyで「テキスト分析基盤開発」のプロジェクトをメンターに提案してみたところ、実際に任せてもらえました。
きっかけは、Retty内部の取り組みを見て、これから「データ分析を行っていく上での便利な道具が足りない」という気づきでした。
僕の提案を料理で例えてみますね。
包丁一つあれば確かに色々な食材の加工はできるでしょう。でも、色々な食材をさっと刻めるフードプロセッサーや、特定用途向けだが使う機会の多いスライサーも欲しいよね、というのが僕の提案でした。
基礎的な開発だけに、これができればサービスに与える影響も大きいと考えています。
投稿データの分析の幅が広がることで、営業の戦略の幅が広がります。例えば、お店のメニューに対する評判の集計や、地域ごとの細かな客層分析を、他のデータと組み合わせて顧客へ提示できるようになります。Rettyにインターンで参加してから日が浅い僕の提案を聞いてくれて、すぐにプロジェクトとして立ち上げさせてくれたメンターの方には感謝です。

3つ目の理由ですが、それはRettyのサービスが「食」という多くの人にわかりやすいテーマであることです。これはRettyの成長のスピード感を支えている要因でもあると考えています。
多かれ少なかれ誰もが「食」というテーマに関わりながら生きています。 なので、Rettyの社員もサービスを提供する側ではありますが、同時にユーザーとして「食」に関するサービスのありかたを考え続けることができます。
身近なテーマだからこそ、活発に議論ができますしユーザー目線を忘れることなく、常にRetty Way(社内行動規範)である「User Happy」を追求できます。
Rettyは開発者ながら同時にユーザであり続けられるサービスなんですね。
隣の人を幸せにすることを目指しながら改善を続けていく、この目標のわかりやすさは、エンジニアから見ても魅力的な会社だと感じました。

*オンプレ:オンプレミスの略。自社運用のこと。詳しくは http://qiita.com/taru0216/items/dda1f9f11397f811e98a 参照

03

データ分析を超えてサービス全体の仕組みを追求する新たな存在へ

Shunsuke Takeno

ー最後に、竹野くんのRettyでの目標を教えて下さい。

僕個人としての目標とRettyのサービスとしての目標は別にあるので、それぞれ説明しますね。
個人としては、機械学習エンジニアとしての道を模索していきたいと考えています。
いかに機械学習をサービスに取り組むか、より良いシステムは何か、開発しながら追求していきたいです。
機械学習で最も重要なのは質の良いデータです。しかしながら質の良いデータには、良い仕組みとなるサービスが必要で、お互いに切っても切り離せない関係にあります。機械学習エンジニアの観点からサービス全体を俯瞰的に見れるようになりたいですね。
データ分析するだけでなく、時には、欲しいデータを手に入れるために能動的に働きかける手札を増やすことも必要でしょう。かなり険しい道になりますがRettyでその経験を積み上げたいと思います。
Rettyのサービスとしては、より多くの人が使えるサービスにしていきたいですね。
例えば、グローバル化に伴う多言語対応の問題があります。この問題はテキストを翻訳してしまえばそれで終わりじゃなくて、例えば宗教や慣習による壁みたいなものも存在します。そんな垣根をこえて、みんなに使われるサービスにしていきたいですね。