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Googleと人工知能関連の共同プロダクト開発を行った経験も持つ先進技術アドバイザー

堺 礼 氏

AI・機械学習アーキテクチャ設計・リファクタリング

経歴

Taylor Nelson Sofres
日本支部ITマネジャー

TenTen
システムアーキテクト

Cogent Lab
DevOpsディレクター

独立

プロフィール

16才よりエンジニアとして活動を開始。シアトルセントラル大学を経て、外資系マーケティング企業2社の日本支社ITマネージャを務めた後独立。同時に IoT関連企業TenTenのアーキテクト、AI関連企業Cogent Lab の DevOpsディレクターとして活動。Googleの人工知能関連部門と共同でプロダクト開発を実施した際には視覚による物体認識・音声言語処理・自然言語分析等の先端技術を用いたデモを2週間で完成させた。現在は AI, RPA 等を含む、先進技術コンサルタントとして活動。

プロ人材の対応可能支援範囲

堺 礼氏の支援範囲

創業期

新規事業開発 , 新商品開発 , 海外進出 , 認可取得・特許取得 , 販路開拓・営業強化


成⻑期

中期経営計画策定 , マーケティング戦略 , 営業組織強化 , WEBマーケティング , 小売店舗開発 , >生産管理 , 品質管理 , 物流改革・SCM


成熟期

業務改善 , アーキテクチャ設計・リファクタリング , 事業承継・M&A , セキュリティ強化 , 管理部門立ち上げ・ガバナンス強化・内部統制

フェーズ
共通

ブランディング・
広報

コーポレートブランディング・プロダクトブランディング , 広報組織立ち上げ・強化

人事

人事制度設計 , 人材採用 , 人材開発・人材育成 , 労務管理 , 働き方改革・テレワーク

経理・財務、その他バックオフィス

経理・財務体制強化 , 資本政策・資金調達 , IPO・IR強化・鞍替え , 法務

新たな脅威・
技術革新、
トレンドに対する対応

業態変革・DX , AI・機械学習 , ブロックチェーン , D2C・EC強化 , SDGs , オープンイノベーション , BCP

SCROLL RIGHT

プロとしての価値観を形成するまで

昔から目的がわからない事が嫌で、ひたすら「なんで?」と聞くような子供で、納得しないと本気でやらないタイプでした。
社会に出て働くようになってから、指示を出している側も、実は目的をあまり理解しておらず、ただ上の指示をそのまま下に伝え、それが固定化し、形骸化した業務になっているケースが多い事に気が付きました。
そこで、目的を再定義し、その目的を達成するための方法を提案すると、長年に渡って変わらな事がガラッと変わり業務量が大幅に減るというシーンを何度も目にしました。

多くの場合、最初は抵抗があるものの、結果を見れば最終的に感謝されるという事がほとんどでした。 その経験から、世の中の仕組みにはもっと伸びしろがあるとの確信が生まれ、より沢山の問題に出会うため、独立に至りました。

今後も、3世代先の大きな変革を起こしていきたい企業をデジタルの力で後押ししていきたいです。

仕事や人生で大切にしていること

「楽しくやる」「努力と根性での解決は極力避ける」が2大ポリシーで、座右の銘は「楽するための努力は厭わない」です。

辛い思いをしていては目の前にある事を片付ける事が最優先となり、どうしても小手先の改善に終始してしまいます。 そんな状態では良いものは絶対に生まれません。

また、努力と根性は時には必要ですが、精々、瞬間最大値が数十%上がる程度で、しかも長続きしません。5倍10倍の生産性を向上できてこそのイノベーションなので、むしろ根性での解決は問題を先送りする悪手だとすら考えています。

支援においては、ITのことがわかる社員を育成することに注力しています。外注という手段はあるものの、企業内にITに関する知見のある人材がいなければ、外部ベンダーと対等に仕事をすることもできないですし、何より会社の存続にも関わりかねません。もし今はまだIT企画人材が育っていないとしても、彼らを育てるお手伝いを私がさせてもらうことで、企業の成長に貢献できると考えています。

堺 礼氏の事例

視覚による物体認識・音声言語処理・自然言語分析等の先端技術を用 いたデモを2週間で完成

Google大手外資系IT企業

背景・課題

    Google Cloud で一番規模の大きいイベント “Google Next San Francisco”で発表したいがデモがない状況だった。開発の依頼先に断られており社内のリソースも不足している中納期が迫っていた

結果

    使用する技術の幅が広く、通常では数ヶ月かかる難易度だったが2週間でデモ開発に成功

自身がプロジェクトにアサインされた理由

    Googleの物体検出AIを用いて、人の動きを元に演奏するアプリを自身で開発し発表した際にgoogleの目にとまり声をかけられた

チーム体制

  • デザイナー・データサイエンティスト各1名
  • フロント/エンドエンジニア2名

プロジェクトで意識したポイント

堺 礼氏

  • 捨てるべきものは捨てること。責任を回避するためのドキュメント作成、本質以外の事が記載された議事録、当事者以外の合意をとるためのプロセスなどは思い切って切り捨てました。
  • 本当に必要な作業工程を見極めクリティカルパスを意識しました。かっこいいデモを創ることが最大の目標だったので、極端な言い方をすればぱっと見てすごいと思わせれば良いと考え、3週間という納期に間に合わせるという目的から逆算し、とにかくいらない機能などを捨てて行きました。
  • チームのマネジメント方法の強弱を工夫しました。期限が短いため100%じゃなくてもいい部分を見極めて、マイクロマネジメントする部分としない部分を明確にしました。性能を左右するので100%の完成度でないとならないな部分はマイクロマネジメントし、考える部分やコードを書く作業も一緒にしました。一方で皆さんプロでしたから、共有すべきことを共有すればチームは同じ方向を向くので、方向を合わせることには注意してあとは自由にやってもらいました。 

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