logo-idv ico_pp

エンジニアの実験的なモノづくり「何かつくる会」機械学習チームの取り組みレポート!

エンジニア

インディバルでは、社内のエンジニア/デザイナーのチームが運営サービスの開発とデザインを担当しています。日ごろから人材ビジネスを中心としたサービスの新規開発や運用を行っていますが、昨年から技術力の向上や研究を目的として、担当業務と離れたテーマで実験的なモノづくりに取り組んでいます。

「何かつくる会」というゆるい名前の集まりで、数名のエンジニアとデザイナーで編成されたチームごとに実験的な開発制作を業務の合間に行っています。普段の業務と関連しない技術テーマでも問題なく、「VR/AR」「機械学習」「iOSアプリの開発」「旅行サービス」「IoT」「なんとなく便利」などのチームがあります。活発に活動しているチームもあれば、業務が忙しいなどの理由で活動が停滞しているチームもあります。

今回は、その中でも特に活発に活動している「機械学習」チームのエンジニア3名に話を伺いました。
nanika_01
平塚(写真左)
ディベロップメント室 室長 兼 ディベロップメント3グループ マネージャー 2011年7月入社
佐久間(写真中央)
ディベロップメント室 ディベロップメント3グループ 兼 サービス推進本部ショットワークスコンビニグループ 2013年7月入社
藤崎(写真右)
ディベロップメント室 ディベロップ3グループ 2015年4月 新卒入社

― どれくらいの頻度で活動していますか?
(平塚)最初の半年は週1、2回ミーティングしていて、最近は週1回ペースですね。お昼の時間帯に2時間の枠で集まっています。いつもランチを食べながら会議しています。

― 活動テーマを教えてください。
(平塚)ひと言で表すのが難しいですが、ピープルアナリティクス関連のサービスを考えており、技術テーマとして機械学習を取り入れたものを作っています。社員の健康状態(疲れていないかなど)を分析するため、カメラによる顔認識によって判定する機能がその1つです。顔認識から、社員の勤怠を自動で登録管理する機能も検討しています。
また、社内にある社員の行動データを集めて、社員の退職リスクを判断する機能も考えています。韓国発のピープルアナリティクス関連のサービスがあり、それを参考にしています。

― どうしてそのテーマにしたのですか?
(平塚) もともと機械学習を学びたいと思って、その技術が活かせるテーマを選びました。カメラを使った顔認証から表情を学習して分析できると面白いと思ってそうしました。毎日の勤怠入力が面倒くさいなと思ってそれを楽にしたいという思いもありますね。
あと、疲れた人たちの状況を把握してその兆しを捉えて事前にアラートをあげられるようにすることができるといいよね、という話もでましたね。そのあたりは早い段階で合意して着手しています。

― 役割分担はどうしていますか?
(平塚)PythonフレームワークのDjangoを使ったWebアプリの環境を作ったり、分析に必要なデータの収集とその分析を担当しています。社員が受検した適性検査のデータを集めて分析すると面白そうだと思っています。

(佐久間)勤怠システムに接続するためのAPIの調査と連携をしています。また、カメラデータなどの分析の結果、変化のあった社員に対してアプローチするための機能について検討しています。

(藤崎)顔認識や表情認識の機能を作っています。また、インターン生にProttでプロトタイプの画面を作ってもらっています。

(佐久間)藤崎くんだけタスクが重いですねw

(藤崎)終わらない可能性しかない

(平塚)分担はジャンケンで好きなタスクから取っていったのですが、偏っていますね。作業の配分は随時見直していこうと思います。

nanika_02
作成中のプロトタイプ画面イメージ

― 現在のステータスを教えてください。
(平塚)このプロジェクトで使うサーバーを4月から構築していたのですが、社内でネットワーク変更がありサーバー環境がすべてなくなってしまって、いま作り直しているという状況です。

― 楽しいことや大変なことはありますか?
(平塚)和気あいあいとやっていますね。サーバー環境がなかなか準備できなかったときはちょっと辛かったです。半年以上やってそれなりに学ぶことがあり、それがモチベーションになりますね。
(佐久間)アウトプットが形になってきた時に「おおーっ!」という気持ちになりますね。顔認識機能のデモができたところとか。

― 業務に活かせることはありますか?
(佐久間)機械学習の精度やノウハウがたまってくると、社内で導入を進めているRPA(Robotic Process Automation)との連携の可能性も見えてきます。
経験が必要な仕事の求人情報では、それにマッチした経験を持っているかどうかのチェックを行っていて、今は応募者プロフィールをメディアの担当者が実際に見て経験をチェックしているのですが、それらを代替することができるかもしれません。

(平塚)求人のレコメンデーションを、機械学習を使って求職者の属性や行動データをもとに最適化することも可能だと思います。求職者のプロフィールや写真から傾向を診断することに応用もできそうです。

― 応用ができそうで楽しみですね!今後に期待しています。本日はありがとうございました。