―最初に自己紹介をお願いします

私はAI・データ領域を専門としています。もともと事業会社で検索やパーソナライズドニュース推薦サービスのアルゴリズム改善や実装を担当しました。事業会社での実務経験を通じて、学術的な知見と現場の課題解決を融合させる面白さに気づき、推薦システムの評価手法に関する研究論文を国際学会で発表するなど、アカデミアとビジネスの両方で活動してきました。
現在はSlalom Japanにて、製造業を中心としたお客様のAI・データ活用プロジェクトに技術リードとして参画しています。

―現在取り組まれている大きなプロジェクトについて教えてください

私は現在、AIやデータ領域の最先端技術を社会実装する大規模なプロジェクトに携わっています。プロジェクトは複数の技術テーマに分かれており、例えば最新のAIモデルや機械学習の知見を、実際の現場でどれだけ活用できるかを検証しています。こうした先端研究は、短期的な仮説検証と長期的な価値創出の両面から設計し、お客様の事業や技術実装の変革につなげています。

―先端の研究や未知の領域は、何が起こるかわからないことも多いと思いますが、そうした“究極的に不確実なもの”にはどう立ち向かっているのですか？

本当に未知なことが多いので、先人の知恵や知見をベースとし、時には自身の過去の経験や失敗を踏まえてどのくらいの工数でどの程度の成果が出るかを見積もります。うまくいかないことも一つの成果と捉え、転び方も含めて成果につながるような進め方を意識しています。研究開発のプロジェクトなので、失敗も含めて「やってみて分かったこと」をまとめ、最終的に世の中に貢献できる形にすることを目指しています。短期・長期どちらの場合も、進捗や課題の共有は「成果」だけでなく「どこが難しいか」「どこが不確実か」をオープンに話し合い、お客様と一緒に考えながら進めることで信頼関係を築いています。

―なるほど。ステークホルダーも多い中で、コミュニケーションも難易度が高そうですね。関係性作りやチーム運営はどのように工夫されているのですか？

プロジェクトには様々な立場や専門性を持つ方が関わっています。私は、メンバー一人ひとりの得意分野や経験、お客様側の成熟度をよく観察し、それぞれが力を発揮できるように役割やタスクを調整しています。
特に、苦手な部分や初めて挑戦する領域には、できるだけ寄り添い、伴走しながらサポートすることを心がけています。逆に、得意な領域や自走できる部分は任せて、信頼して見守るようにしています。
また、知識やノウハウが特定の人に偏らないよう、ペア作業や振り返りの機会を設けて、みんなで学び合える環境づくりを大切にしています

―Kojiroさんの根源的な探究心やキャリアの原動力はどこにありますか？

私は、AIが情報をどう理解し応答するかという仕組みの解明や、AIの評価方法について強い関心をもっています。大学では、複数のランキングを組み合わせることで評価効率が飛躍的に向上する検索評価手法の研究に取り組みました。「なぜ効率が百倍も良くなるのか？」という“メカニズムに対する問い”が、博士課程進学の原動力となりました[SC1] [KI2] 。
 [SC1]@Kojiro Iizuka 研究の内容についてスリムにするため内容をまとめつつ”メカニズムに対する探究心”にフォーカスを当てて書き直しています。本などは一旦削除していますが載せたい場合は教えてください！
 [KI2]よさそうです

―キャリアや価値観に影響を与えた出来事や、今の仕事に活きている考え方はありますか？

博士課程時代の指導教員との出会いが、私の考え方に大きな影響を与えました。技術や知識だけでなく、「人にどう伝えるか」「どうすれば相手に伝わるか」という視点を常に指導され、その後強く意識するようになりました。
最初は技術的な要素ばかりを並べて説明していましたが、「まずは全体像や課題を伝え、相手の理解度に合わせてストーリーを組み立てることが大切」と教員から教わりました。
この経験から、今の仕事でも専門的な内容を伝える際は、相手の立場や背景を考えながら、納得感や共感を生み出せるようなストーリー設計を心がけています。