こんにちは。CEOの今林です。
今日は、EAGLYSの AI × 秘密計算 のテクノロジーを社会に浸透させる重要な役割を担う「エンジニア」ポジションの魅力について、お話をしたいと思います。
2022年、今年からEAGLYSもいよいよ成長フェーズに入ります。これまでは、秘密計算システムの研究開発やインダストリー向けの高度なAIアルゴリズム研究開発が多かったのですが、今後は社会にデプロイするための本番システムを開発していくフェーズです。
事業のミッションやと今後の方向性や取り組みについて、ご紹介できればと思います。
EAGLYSは、「世の中に眠るデータをつなぐハブとなり、集合知で社会をアップデートする」というビジョンを掲げ、その実現のために「あらゆるデータを安全に活用し、価値に変える」というミッションを掲げています。
金融・銀行、小売・流通、医療・ヘルスケアなどさまざまなインダストリーの社会課題解決は重要なテーマですが、一社単独のデータでは解決がでないものが多いです。
例えば、銀行間の不正送金をAIで検知する場合も入金側のデータだけではなく他行の出金口座データも必要になりますし、医療データも一機関だけでは症例数・データ量が少なく診断サポートAIも構築できません。
「世の中に眠るデータ」には、非構造・非定型で活用が困難なデータと、機密情報・パーソナルデータのような制約が強いデータとあります。上記のようなインダストリーでは、眠るべくして眠ってしまっているデータが多く、十分な活用にいたっていません。
AIとデータセキュリティのテクノロジーの力で、眠るデータを構造化して起こし、各社から持ち出し、多量・多様なデータをつなげ、活用することができれば、新たな知見や社会の課題解決・アップデートができると考えています。
よりAIが社会に広がっていくためには、単独・個別に囲い込みせず、企業や業界をまたいだデータ収集・連携とビッグデータ活用が重要になると信じています。
あらゆるデータを収集し活用するためのデータセキュリティ・秘密計算、それを価値に変換するAI解析をやっている理由はそこにあります。
秘密計算は、データ活用のためのセキュリティ・プライバシー保護技術です。最近のGoogleやFacebook等によるデータ活用時のプライバシー侵害ニュースも話題になりましたが、そのような背景から、IBM、Microsoft、Google、Intel等の米国のトップ企業を中心にグローバルで技術研究、投資が加速しています。
2021年に、グローバルの著名調査会社であるGartner社は戦略的テクノロジのトップ・トレンド技術として秘密計算を取り上げ、今後発展するのは間違いないといっても過言ではなくなりました。（ここまで創業から5年かかりましたが、ようやくグローバルトップリーダーも注目してくれました！）
EAGLYSは、Googleがパブリックデータにアクセス可能にしたように、インダストリー/プライベートデータ版として
「企業がスピーディにあらゆるデータにアクセスし、データを価値に変換できる」こと、そして、その仕組みがデータ活用ユーザーにとって重要だと信じています。
これらの実現手段として、秘密計算をはじめとするデータセキュリティ技術をもって、機密情報・パーソナルデータでもアクセス（データ活用）を可能にした上でAI解析につなげていきたいと考えています。
一方、現実的にこの秘密計算技術を使いこなすためには、保護すべき相応データの活用ニーズをユーザー（顧客）がもっていることが重要です。AI活用は企業のデジタル化・業務変革（いわゆるDX）の取り組みの中で今や議論の中心的存在になり、データ活用ニーズを顕在化し具現化する手段となっています。
そのため、インダストリー向けのAIシステムの開発〜デプロイメント、およびMLOpsをクイックに実行・環境構築できるチームが欠かせない存在です。
（別の視点でもEAGLYSのアプローチや課題チャレンジについてまとめているので、別のブログに載せています。）
冒頭に書いたように、EAGLYSのAIプロジェクトはこれまでは、企業のディープで複雑な課題を解決するため、また高精度・高速に処理するため、AIアルゴリズムの研究開発を行っていましたが（例えば、椿本チエイン様との事例）、お客様のご協力とR&Dチームの成果により、実証実験をクリアするプロジェクトが多く、今後は本番システムの開発に移行していくものが多くなっています。
少し事例を挟みたいと思います。
直近、クラウドカメラのシェアNo1のセーフィー様と飲食店向けAI画像解析サービスの共同開発および塚田農場様との実証実験の発表をしました。このような検証がうまくいった後には、AIエンジンをクラウド経由で提供するデプロイ環境の構築と継続的なAI品質を維持・モニタリングするためのMLOpsが重要になります。
もちろん、単なるAI機能の提供だけではありません。映り込む人のデータやその周辺情報はプライバシー・機密性の観点から保護が必要になり、秘密計算などのデータセキュリティ技術とリンクしていきます。
先行して、パナソニック様とは秘密計算の関連技術である連合学習（フェデレーテッド・ラーニング）を活用した、プライバシー保護AI解析の取り組み事例を創出し始めています。
このように、AI解析はデータセキュリティともシナジーが強く、あらゆるデータを活用して価値に変えるというミッション実現への取り組みとして、点と点がつながってきています。もちろん、その他、秘密計算を活用したデータ連携の事例も動き出しています。
グローバルの秘密計算企業でも、著名企業を巻き込みながら事例オープンにできている事例はまだ数少なく、EAGLYSは民間事例においてはグローバルトップランナーのポジションを狙えています。
圧倒的な首位となるためにも、プライバシー・機密性をともなう領域でのインダストリー向けAI開発も積極的に取り組んでおります。
現在、顧客パートナーとのAIプロジェクトが「アルゴリズム研究開発」から「本番システム構築」へと移行してきています。プロダクト思考をもってAIシステム設計・開発、そのMLOps含めたデリバリーが重要なフェーズとなります。
そのため、オペレーションエクセレンスを追求したデリバリーサービスを意識しながら、各プロジェクト開発をリードするフロントエンジニアとバックエンドエンジニア（下記1）をそれぞれ募集しています。
また、BizDevやパートナー・顧客とコミュニケーションしながらモック開発をクイックにおこない、業界向けのAIパッケージをパートナーと開発し、案件獲得につなげていく動きも重要です。
そのようにAIシステム開発からBizDev・顧客との橋渡し役を遂行していただける、Webアプリケーションエンジニア（下記2）も募集しています。
さらに、ディープテックだけやってマーケットがくるのを待つのではなく、今後データ連携のビジネス基盤創出にむけてEAGLYS自ら機会を獲得しながら成長できるようにしていく必要があると考えています。
その足がかりとして、マーケットインの視点で業界に採用してもらいやすい、顧客・ユーザーに理解されやすいアプリケーションをつくる必要があります。
この考えに共感いただけて、またプロダクトを企画フェーズから一緒にあれやこれやと考えながら開発できることをEnjoyしていただけるエンジニアにはぜひ力をかしていただきたく、プロダクトエンジニア（下記3）も探しています。
それぞれの業務内容としては、以下の通りです。
1．AIシステムエンジニア / AI特化PdM
（AIアルゴリズム周辺のシステムを開発するWebアプリケーションエンジニア）
・AIアルゴリズムを理解し、AIのモックシステムをクイックに開発
・ BizDevや顧客と連携しながら、AIシステムをブラッシュアップ
・ AIデプロイ/モデル管理〜MLOps環境をプロダクト思考でデザイン・開発
・ BizDevとR&D（AI・秘密計算のリサーチエンジニア）との橋渡し役として顧客とコミュニケーション
2．AIシステムエンジニア
（AIアルゴリズム周辺のシステムを開発するWebアプリケーションエンジニア）
・顧客と同じ視座でコミュニケーションしながら、AIシステムのあるべき姿を定義し形にする(顧客視点)
・AIアルゴリズムを理解し、それを品質高く動かすためのAI周辺システムを設計・開発する※(エンジニア視点)
・AIデプロイ/モデル管理〜MLOps環境をプロダクト思考で設計・開発(デザイン視点)
・AIモデルやシステムの品質を維持するデリバリー手法論を研究
※言語・フレームワーク等の技術選定、フロントシステム・バックエンドシステム全体のアーキテクチャ設計・開発
3．プロダクトエンジニア
（Webアプリケーションエンジニア、フロント・バックエンドをそれぞれ募集）
・セキュアなデータ連携・データ活用インフラへのビジネス入り口となる新規Webアプリ（プロダクト）開発
・顧客ユーザーとの直説のヒアリングと、開発へのフィードバックを高速で実行。開発ロードマップの企画・更新
・エンジニア／UI・UXデザイン／ビジネスの3つの視点を理解・吸収しながらコミュニケーション・開発
これまでEAGLYSでは、AI開発においては、エンジンはPython、WebアプリはPython（フレームワークはDjango・flask）、DBはRedisやMySQL/Postgres、クラウドPFのRDSなどを活用しています。データセキュリティのプロダクトを開発においては、Pythonに加え、Rust、C/C++、フレームワークはReactを活用しています。
今後、複雑・多量なデータを用いたAI解析への処理要求やその安定性への要求に応えるため、Rustなどモダンなテクノロジーを積極的に採用していきたいと考えています。
歓迎する思いや経験・スキルとしては以下のような項目です。
・EAGLYSのチャレンジ課題、アプローチへの関心
・EAGLYSのバリューへの共感
・Webアプリケーションの開発経験（フロントやバックエンド）
・静的型付け言語での開発経験・基礎知識
・クラウドサービス（AWS・Azure）の開発経験・基礎知識
・コンテナ技術(Docker)を用いた運用経験・基礎知識
・CI/CD、GitHub、Confluence等のチーム開発ツールの基礎的知識
・複数人のエンジニアチームをリードした経験
・AIシステム（デプロイ機能、モデル管理）の開発経験
・大量トラフィックやビッグデータ処理基盤に関する知見・開発経験
・情報処理技術やプログラミング技術の基礎的知識
・運用システムのサービス安定化にむけた知見・運用経験
（ないから難しいというわけではありませんのでご安心ください）
EAGLYSでは、一つのプロジェクトが動くときにも、BizDev/Products&Solutions/R&Dのユニットが動く、機能型の組織になっています。
そのため、AI周辺のシステム開発がメインであっても、技術営業の役務やデリバリーの役務まで、個々の裁量によって一人が幅をきかせる範囲が広くできます。そのため、職務に縛られない働き方を実現しつつ、AIエンジニアからPdMというようなレアなキャリアを自ら設計し経験を積むことができます。
EAGLYSのメンバーは、全体の約6割がエンジニアで内7割（≒組織全体の4割ほど）がPh.D.をもったメンバーです。
秘密計算、ビッグデータ、ディープラーニング・機械学習などそれぞれが専門領域をもっている、個性の豊かなメンバーが揃っています。
オフィス中にはいたるところにホワイトボードがあり、数式やアーキテクチャが散見されます。そのホワイトボードの前でメンバーそれぞれの専門の立場から意見をぶつけ合い混ざり合って新しい技術アイデアを創出し、和気あいあいと話している様子を目にするのが私たちの日常です。
一方、エンジニア・ディベロッパーは少なく、これまではなんとか凌いできたものの、そろそろプロジェクト・顧客との共同ソリューション開発をひっぱれるリーダーが不足しはじめています。これからまさに成長フェーズに入る上で、チーム・仕組みづくり、これからの文化を創るメンバーを求めています。
まずは、新しく引っ越した大人な隠れ家の雰囲気を感じる新宿のオフィスに、ぜひ遊びにきてみてください！
お気軽にご連絡をお待ちしております！