コンピュータサイエンスの知識をいかし、ビジネスを加速させる

──現在の業務内容を教えてください。

「Dynalyst」というスマートフォン向け広告配信プラットフォームの開発責任者をしています。業務で扱う技術領域は、インフラ(AWS)とバックエンドシステム(Scala)、管理画面(TypeScript, JavaScript, Vue.js)が中心です。最近では広告取引先のリアルタイムオークションで価格決定の際に用いられる機械学習の推論部分のマイクロサービス化や、「Snowflake」という次世代型クラウドデータプラットフォームの本番導入を行っています。月間数千億、秒間数十万リクエスト規模のシステムを安定して稼働させつつ新規事業のプラットフォームとしても拡張させていくのが主な業務です。開発メンバーの育成、1 on 1や期末の評価も行っています。所属チーム外ではサイバーエージェントグループ向けに「GitHub Enterprise Cloud」や「Slack Enterprise Grid」の導入を推進し、グループ全体でコミュニケーションや資産の有効活用できる仕組みをつくっています。

──学校ではどのようなことを学びましたか？また、その学びが業務でどのようにいきていますか？

大学は情報科学系の学部に入学し、情報理論、プログラミングの基礎(C, Java)、データ構造、アルゴリズム、ネットワーク、セキュリティ、コンピュータアーキテクチャ、言語理論、電子回路などについて学び、研究室では自然言語処理系のテーマを扱いました。業務のなかで実装にまつわる設計やトラブルシューティングに取り組んでいた際に「もしかして、大学の授業でやっていたことではないか？」と気づく機会が何度かありました。そこで気づいたことを頼りに資料を探すと問題の解決に成功した経験がありました。大学でしっかり学んで自分の武器にできていれば、社会に出てからもすぐに実戦でいかせることがあるのだと実感しました。

──今の業務の魅力や面白さについて教えて下さい。

広告系のバックエンドシステムの開発は、システムのパフォーマンスが売り上げや利益に直結し、何らかの指標を1%改善するだけでも大幅に利益が改善することもあります。トラフィックの量だけでなく、広告入札システムのレスポンスのレイテンシ要件も厳しいため、いかにバックエンドシステムのレスポンスを高速化し、各種機械学習アルゴリズムの推論など自分たちのプロダクトの独自性を出せる部分の処理に時間を割けるかが重要です。自分たちの取り組みが直接ビジネスに影響を与えることができるのは、非常に面白いと感じています。

──将来のビジョンを教えてください。

IT業界は変化が激しく、その時流を読みながらビジネスをするのは簡単なことではありませんが、楽しみつつ変化を起こす側のエンジニアになりたいと考えています。AI事業本部は数年前まではアドテクノロジーの専門組織という位置づけでしたが、今では小売系、医療系、政府系(GovTech)などの分野にビジネスを展開しています。我々の技術力や知見がアドテクノロジーだけでなく、様々な事業分野に応用でき始めているので、エンジニア組織もそれぞれの強みが生かしやすいようにアップデートし、サイバーエージェント横断で様々なエンジニアがコミットできるような文化をつくり、世の中にインパクトを与えるプロダクトをつくり続けたいと思います。

──学生にメッセージをお願いします。

エンジニアとして身を置く環境は、競合や他社から斬新なサービスが出たり、新しいデバイスが登場したり様々な変化があります。その流れに伴い、技術トレンドも変わることが多いです。新しい技術が流行ると、トレンドばかり注目されがちですが、その背景を考えることが大切です。サイバーエージェントでも、ビジネスの視点から考えて技術選定ができる力は求められるので、今のうちから自分なりに推測して調査するなど考えるクセをつけておくといいかもしれないと思います。