全工程にコミットするからこその成長とやりがい――RIZAPテクノロジーズAI・データユニットのリアル

AI・データユニットのメンバーと強み

――今日はAIエンジニアの採用にあたって、実際にどんな仕事をしているのか、どんなチームなのかをお聞きしていきます。よろしくお願いします。まず自己紹介をおねがいします。

高橋：新卒でAIエンジニアとしてキャリアをスタートし、4年半ほど働きました。その後、転職を経て2024年2月にRIZAPテクノロジーズに入社し、データマネジメント部でデータアナリストをしていました。 
2025年6月からプロダクト開発統括1部（以下PD1）のAI・データユニットに配属されています。

学生のころは物理学専攻で、情報系ではなかったんです。数学や物理が得意で、論理的に考える仕事がしたいなと思って就職活動をしていたら、偶然AIエンジニア職に出会って。やってみたらすごく面白くて、そこからハマりました。だから、もともとは情報の専門出身じゃないんですよ。情報系の知識は会社に入ってから一気に覚えました。

――なるほど。では、面接のときは「AIに興味があります」という気持ちを中心に伝えた感じですか？

高橋：そうですね。そういう興味ベースで話しました。たとえば数学的な思考とか、論理立てて考えることが好きな人には向いてると思います。

小泉：私は今、PD1のAI・データユニットでユニット長をしています。これまでいくつかの事業会社でIT子会社の開発部門にいて、自社システムの開発を担当してきました。ですが最近はプログラミングというより、プロジェクトマネジメントが中心ですね。

今年の6月、データマネジメント部のメンバーが新しくPD1に加わるタイミングで、このAI・データユニットを立ち上げました。その流れで、私がユニット長を担当しています。

実は大学ではAIを専攻していたので、基礎的な知識はあります。それもあって、データ管理とAIの両面を見る立場としてユニットを任せてもらいました。

――AI・データユニットというのは、どんなチームなんですか？

小泉：チームの内訳はユニット長1名、AIエンジニアが2名、データエンジニアが3名。 AIとデータ、両方を扱う構成になっています。

AIってモデルを作るのですが、作って終わりじゃないんですよ。結果を事業部や経営層にわかりやすく伝えるためには、データベースに出力してダッシュボード化して「見える化」することも大事。AIの性能や事業への貢献度を評価していく部分までやってこそ意味がある。だから「AIとデータの両方ができるチーム」にしているのは大きな強みだと思います。

実際の仕事内容と取り組みの幅

――では、実際にAI・データユニットではどんな仕事をしているんでしょうか？

高橋：業務で解決したい課題を、AIでどう解くかという観点から要件をもらって、そこからモデルの選定やアルゴリズムの検討をしています。また、学習環境や推論環境の整備、推論結果のデータベース化、それをダッシュボードに落とし込んで事業部が見やすい形にする――といった一連の流れを設計しています。

高橋： AIの処理は計算コストが高くなりがちなので、いかに効率的にするかも重要なテーマです。そこを工夫してコスト削減につなげるのも大事な仕事ですね。

小泉：AI・データユニットではAI案件とデータ分析案件の2軸で進めています。AI案件ではまさに今、AIをゼロから育てているような状況です。データ分析の側面では、AIの出力をどう事業価値につなげるか、その“橋渡し”の部分を重視しています。

実際何をしているかというと、たとえば動画から切り出した画像から、AIを使ってユーザーの行動分析を行っています。

“全工程”に関わることで得られるやりがい

―― AI・データユニットでは、分担ではなく全工程を一貫して担当しているそうですね。それにはどんなメリットがあるんでしょうか？

高橋：ブラックボックスになりにくいというのが大きいです。AIモデルの開発からデータベース連携、ダッシュボード化まで全部やることで、“全体最適”の視点を持てます。部分的な最適化ではなく、処理全体の流れを理解して改善できるのがやりがいです。

小泉：そうですね。AIのモデル開発から保守運用までを自分たちで回せるというのは強みです。幅広い知識が求められますが、そのぶん自分の手で仕組みを動かす実感があります。

キャリアパスと働く環境

――AIエンジニアのキャリアパスというのは、どんな形なんでしょう？

高橋：まずはモデル開発からスタートして、既存モデルの改善や課題解決を経験します。そこから徐々にシステム全体の設計や運用に携わるようになり、最終的には MLOpsエンジニアのように環境構築や再現性の高いパイプライン設計までできるようになる――そんな成長のイメージですね。

小泉： MLOpsエンジニア以外にも、モデル開発だけではなく、様々なAI技術を組み合わせて課題解決をするAIエンジニアのようなスペシャリストとしてキャリアアップも可能ですし、マネジメントに進むことも可能です。

――RIZAPテクノロジーズはフルリモート勤務だと聞きました。コミュニケーションはうまく取れていますか？

小泉：はい、完全オンラインですが問題ないです。実際、私は関西在住で、東京の本社に行くのは年に数回。メンバーとも年に数回しか直接会いませんが、信頼関係はしっかり築けています。週1回の1on1では雑談も多く、ざっくばらんに話せる時間になっています。

高橋：ミーティングでは資料共有やドキュメントの確認が多いので、むしろオンラインの方が効率的ですね。画面共有ツールやFigJamのようなホワイトボードも使って、認識を合わせています。

求める人物像と成長のポイント

――仕事を通じて成長を感じた場面はありますか？

高橋：前職ではAI中心でしたが、RIZAPではデータベースにも深く関わるようになりました。AIとデータ、両方を扱う経験を通じて、より広い視点で課題を考えられるようになったと思います。

小泉：高橋さんはRIZAP内のデータ構造を理解していて、それが強みになっています。どんなデータがあり、それをどうAIに活かすかを考えられる。これは現場で育った知見ですね。

――最後に、新卒採用でどんな人に来てほしいかを教えてください。 

小泉：まずは、しっかりとしたAIの知識・経験があることが望ましいです。具体的には、機械学習や深層学習に関する英語論文を読んでそのアルゴリズムを理解できる、自然言語処理または画像解析の理解と開発経験がある、Pythonによるプログラミング経験がある、というスキルが必要です。 

高橋：そうですね。他にも、新しい技術やサービスが出たら自分で触ってみる。そういう積極的な姿勢を持つ人と働けたら嬉しいです。互いに刺激を受けながら成長できる環境だと思います。

――最後までありがとうございました。お二人の話を聞いて、AIという分野の中で「データを扱う楽しさ」や「仕組みを作る面白さ」がしっかり伝わりました。学び続けることを楽しめる人にとって、まさにやりがいのある環境ですね。