ずっと最先端のAI技術に触れることができている
―― まずは下谷さんのこれまでのご経歴を教えてください。
下谷：2018年に新卒で入社した当初にインフラエンジニアとして配属されてから4年間ほど、Azureを使ったインフラ基盤の設計・構築や、Microsoft 365のセキュリティ導入などを担当しました。その後、約5年前に現在のNewITソリューション部に異動して、現在はAI関連プロジェクトのプロジェクトリーダーをはじめ、複数のロールで活動しています。
―― 下谷さんが所属するNewITソリューション部についても教えてください。
下谷：NewITソリューション部は、主に最新のAI技術を活用して、お客さまの課題解決や生産性の向上を実現するDXの推進を担う組織です。プリセールスの段階からお客さまと関わり、課題のヒアリングを通じて、案件化してプロジェクトを立ち上げ、改善に向けたシステム開発も含めて全体的なご支援を行っています。
下谷さんの所属するDXソリューション本部の強み
―― 現在は複数のロールとありますが、具体的にどのような役割を担っているのでしょうか？
下谷：主にはPL（プロジェクトリーダー）としてプロジェクトに入ることが多いのですが最近では権限を委譲されて、PM（プロジェクトマネージャー）に近い立場で動くことも増えてきました。その他には、案件ごとのプリセールスや、異動前のインフラ経験を生かしたシステムアーキテクトのアドバイザリーとして参画することもあります。
また、部内にあるチームでチームリーダーも務めており、そこでメンバーの育成や自チームの売上管理なども行っています。まだチーム制になってから日が浅い状況ですが、技術領域としてはナレッジグラフやAIのガードレールの設計などをメインでやっていきたいと考えています。
―― 幅広く活動されている印象ですが、学生時代からこのような想定で就活をされていたのでしょうか？
下谷：いえ、学生時代は物理学を専攻していました。量子力学に近い領域を学んでおり、もともとは研究職を目指していたのですが、それ以外の道にも視野を広げた結果、興味を持ったITの分野で就職活動を行いました。
―― 新卒でパーソルグループへの入社を決めた動機は何だったのでしょう？
下谷：AIを扱う組織の存在が、最大のポイントでした。内定をもらったタイミングで現在の部署のメンバーと話す機会があったのですが、当時の最先端だった機械学習やディープラーニングを業務に導入する取り組みの話を聞いて、強い興味を持ちました。NewITソリューション部に異動してから現在に至るまで、ずっと最先端のAI技術に触れることができているのは、非常にありがたいことだと感じています。
また、「はたらいて、笑おう。」というグループのビジョンに惹かれたことや、風通しの良さそうな社風だったことも大きかったです。
インフラエンジニアの時代の知見がかなり活きたAIチャット基盤の構築プロジェクト
―― 入社から8年ほどで、どのようなプロジェクトに携わってこられたのでしょうか？
下谷：小さい規模のものも含めると、軽く30以上のプロジェクトを経験してきたと思います。インフラ時代は、自治体向けのセキュリティ製品の導入や金融機関向けの基盤導入のほか、建設業やエンタープライズなど、幅広い業種のお客さまのクラウド設計・構築を担当しました。
NewITソリューション部に来てからは、交通系のお客さまのアプリケーション設計・構築に携わったほか、生成AIのブーム以降は、生成AIを導入するための基盤を作る案件に複数参画してきました。基盤構築にとどまらず、お客さま側での内製化に向けたメンバー教育まで担ったプロジェクトもありました。
―― その中でも特に印象的だったものを教えてください。
下谷：いくつかあって悩みますが、あるお客さま環境へのAIチャット基盤の構築プロジェクトは非常に印象的でした。そのときの主な課題は「社内データの活用」です。AIに社内データを与えて回答させることで、自分たちで検索しなくても「このようなデータが欲しい」とチャットするだけで返してくれる、セキュアなチャット基盤です。
―― チーム体制と技術概要についても教えてください。
下谷：チームの規模は3〜4人ほどと少人数です。技術的には、基盤にMicrosoft Azure、AI部分にAzure OpenAIのGPTモデルを使い、AIが参照するデータの検索にはRAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築で対応しました。また、アプリはNext.jsとTypeScriptで開発し、アプリ基盤にはAKS（Azure Kubernetes Service）を選定しました。加えて、Bicep（Azure のインフラ構築言語）という、インフラをコードで管理するためのツールも導入しました。
―― 「セキュアな」チャット基盤ということですが、どのような点を見るのでしょうか？
下谷：まずはネットワークです。できるだけ閉域網、つまりプライベートな空間だけで構成すれば、外部からアクセスされるリスクは大きく下げられます。一方で社外からのアクセスが必要な場合は、アプリケーションの前段にあるファイアウォールで不要な通信をブロックし、必要な通信だけを開ける設計が必要です。
AIチャットはユーザーの質問に対して検索をかけ、ヒットした検索結果を用いて答えを生成します。社内データを扱う以上、「どこからアクセスできるのか」「どの通信を許可するのか」「どこにデータが流れるのか」などを丁寧に確認する必要があります。ここで、インフラエンジニアの時代に培ったセキュリティやネットワークの知見がかなり活きました。
―― 特に苦労されたポイントはいかがでしょう？
下谷：Bicepの設定ですね。Bicepはもともと個人的に関心を持っていた技術でもあり、学習を深めていました。今回のAIチャット基盤のプロジェクトにおいて、お客さまが抱える課題を踏まえるとBicepがフィットすると考え、導入を提案しました。その結果、提案が採用され、プロジェクトの標準技術として導入・推進されることになりました。
なにぶん初めての導入だったので、ベースがない状態からのゼロイチはやはり大変でした。リソース名やネットワークのアドレス範囲など、お客さまごとに変わるパラメーターを、変わらない部分と切り離して管理することで、他のプロジェクトでも使えるように工夫しながら進めました。
―― 今回の経験をそのままにせず、同じようなケースでも応用が利くように社内でナレッジ化させていったというわけですね。
下谷：もちろん個別要件に応じた調整は必要ですが、セキュアな構成の考え方や基盤作成のノウハウを再利用できる点は大きいです。設定の直書きによるミスも防ぎやすくなるので、BicepのようなIaC（Infrastructure as Code）の強みが活きるところだと思います。
―― 下谷さんにとって、このプロジェクトに参画したことの意義や学びを教えてください。
下谷：ここまでお伝えしてきた通り、プロジェクトを進めるのに伴ってBicep初期設定のテンプレートができたことは大きかったです。また、セキュアなAI導入に必要な観点について、実践を通じて深く理解できたことも良かったです。
このプロジェクトの後、よりセキュリティ要件が厳しいパーソルグループの社内専用GPT「PERSOL Chat Assistant（以下、CHASSU）」の基盤構築に携わる機会がありまして、その取り組みにも役立つ非常に良い経験になりました。
厳格なセキュリティ要件が求められる、パーソルグループ社内専用GPTの基盤構築
―― 社内専用GPT「CHASSU」（読み方：チャッス）とは、どのようなものなのでしょうか？
下谷：パーソルグループ全体のAI活用を推進する施策の一環として構築された、国内グループ会社で「ChatGPTを安心して活用できるツール」です。各従業員によるプロンプト内容がGPTの学習に利用されないように設計されています。
参考：パーソル、社内専用GPTにAIエージェントの開発機能を実装～約半年で100件近いAIエージェントが稼働、開発者の99％が非エンジニア社員～ | PERSOL（パーソル）グループ
―― 下谷さんが担当されたプロジェクトの概要を教えてください。
下谷：約2週間でプロトタイプとして開発された「CHASSU」をグループ全体でセキュアに使えるようにしたい、という要望から始まったプロジェクトです。私は初期の基盤構築をお手伝いしました。技術的には先ほどのプロジェクトと似ていて、Azureを基盤にOpenAI・GPTとAKSを組み合わせています。
―― 先ほど「セキュリティ要件が厳しい」とおっしゃっていましたが、具体的にどのようなことが大変でしたか？
下谷：グループ内の環境なのでネットワークを自由に作れるわけではなく、一定の制約の中で設計する必要がありました。また、セキュリティが厳しい分、1回厳しく設定したは良いものの、「この構成ではアプリが動かない」ということも起きます。アプリが動く状態を保ちながら、よりセキュアに基盤を構築するのは設計上の工夫が求められるポイントでしたね。
その中でも特に苦労したのはアウトバウンドの制御です。クラウドでは予期しないアウトバウンド通信が走ることがあり、そこに制限がかかってシステム全体としてうまく機能しない事象への対処には手を焼きました。クラウド特有の難しさだと思います。
―― グループ全体となると、かなりの人数が使う可能性がありますよね。
下谷：私が関わった初期構築の時点ではまだ利用者数が少なかったのですが、スケーリングには気をつけました。アプリ基盤のAKSで自動スケーリングができる構成にしていて、利用者が増えても対応できる仕様にはしています。
―― 最近では「CHASSU」にAIエージェントが稼働する機能が組み込まれた、というニュースも拝見しました。より、利用人数は増えそうですね。
下谷：現在は直接関わっているわけではないので正確なことは言えないですが、実際に増えているとは感じています。同時に、それに合わせてコストも確実に増えています。生成AIの利用ではユーザー数だけでなく、モデル利用時のトークン消費もコストに影響します。特にAIエージェントが台頭してくると、トークンを大きく消費するケースも増えるので、コスト面の観点も今後さらに重要になると思います。
AIチャットの構築にとどまらず、AIエージェントをいかに安全かつコストメリットを高める形で提供していくかは、部として今後取り組むべきポイントだと感じています。
さまざまな角度から技術がキャッチアップできる土壌がある
―― 下谷さんのキャリアを振り返った時に、インフラエンジニアからプロジェクトを推進する立場へと大きくロールが変わっているかと思います。何か意識して変えたことはありますか？
下谷：メンバーをリードしていくことに関して、苦労しましたね。私は結構、1人でどんどんやってしまうタイプではあります。ですがPMやPLとなると、なおさらメンバーや関係者を牽引していくことが大事になります。「ちょっとした作業なら自分がすぐできるからやってしまおう」ということがPLになりたてのころはよくあったのですが、人に任せないとメンバーの成長にもつながらないので、PLとして意識を切り替えて任せるようにしました。その切り替えが上手くいかないときもありましたが、試行錯誤を重ねながら任せ方を身につけていきましたね。
とはいえ、PLといっても2〜3人の小規模な体制が多いので、管理業務をしつつ、今でも自分で手を動かしてはいます。「1人でできることは限られるから、チームで推進すべきことを見定めた上で、自分が手を動かす箇所を決める」という形で運用しています。
―― チームリーダーとして、メンバーの育成で気をつけていることを教えてください。
下谷：こちらから「〇〇を勉強しておくと良いよ」と言うのではなく、その人が何に興味を持ち、何をやっていきたいかをヒアリングした上で、「〇〇はどうか」と提案する形で成長を促しています。人から言われるだけでは成長にはつながらないと思っているので、メンバーのやる気やモチベーションをいかに上げるかを意識しています。
―― 手応えはいかがでしょう？
下谷：今のチーム体制になったのは今期からなので、まさに試行錯誤の最中です。ただ、チーム定例ではメンバーにもしっかり発言してもらい、チーム全体で定例を作っていくようなコミュニケーションの部分は上手く回りはじめていると感じています。
―― はたらく環境の魅力についても教えてください。
下谷：私たちの部署では、最新技術に触れられる環境が一定整っていると思います。例えばAzureの検証環境には比較的自由に触れますし、その上にAzure OpenAIを立てて、自分でAIアプリを作ってみることもできます。また、毎週の定例会は勉強会も包含されており、そこで持ち回りでの発表も行われているので、いろいろな角度から技術がキャッチアップできる土壌があると感じています。
―― 勉強会では、どのような発表があるのですか？
下谷：私の場合、以前はHTTPSやDNSの設定手順、Bicepといったインフラ寄りのテーマで発表したことがあり、最近だとハーネスエンジニアリングについてまとめました。他のメンバーの発表で最近印象的だったのは、お客さま先で活用することになったClaude Codeの事例発表です。システム移行をいかに計画通りにやるかといった発表も、非常に勉強になりました。最新技術はもちろん、経験がものを言うような領域の発表も面白いなと感じています。
―― 新しい挑戦に対する組織の空気感はいかがでしょうか？
下谷：何事にもチャレンジしやすい環境だと思います。もちろん業績を追っていく必要はありますが、これまでに多岐にわたる役割を任せてもらっていますし、組織全体でも「さまざまなことにチャレンジしていこう」という風潮・気概を感じています。また、これは会社全体に言えることですが、人柄が良い方が多くて、発言しにくい雰囲気は一切ありません。トラブルが発生したときも、協力して対応する体制をすぐに組めます。実際に直近で問題が起きた際も、みんなで協力して対応できていて、私自身だいぶ助けられました。
―― 人柄が良いというのは、心理的安全性の観点でも非常に重要ですね。ちなみに、どのようなメンバーが特に活躍している印象ですか？
下谷：自立して、周囲をリードしながら動ける人ですね。少数精鋭の体制でプロジェクトの規模も比較的小さい分、1人ひとりの裁量が大きくなります。技術力の高い人は揃っていますが、その技術力をどんどん使っていくマインドセットを持っている人の方が活躍していると思います。技術の移り変わりが早い領域なので、私自身、変化を楽しめる方と一緒にはたらいていきたいと思っています。
AIスペシャリストとシステムアーキテクトの二刀流を目指して
―― キャリアパスについても教えてください。技術者にはどのような道が用意されているのでしょうか？
下谷：スペシャリストとして極める道もあれば、PM・PLといったマネジメント中心の道や、ラインマネージャーのような道もあります。私たちの部隊で言えば、AIに特化したスペシャリストや、システムアーキテクトとしてのキャリアパスも描けます。キャリアの方向性は上長との定期的な1on1ミーティングの場ですり合わせをし、どのようなプロジェクトで、どういった役割をやっていきたいかを話した上で、各アサインが決まっていきます。
―― 「AIに特化したスペシャリスト」とは、具体的にどのような人物像ですか？
下谷：私たちの部隊での主な役割は、AIチャットのようなアプリやAIエージェントを通じて、AIでお客さまの役に立つものを提供することです。その上で、今後はさまざまなAIのサービスに触れていこうという方針が部全体にあります。多種多様なAIツールを実際に触って得たノウハウを生かし、お客さまごとに適したAIツールやアプリを提供できることが、最終的にめざすAIスペシャリスト像だと思っています。
―― 下谷さんご自身は、新しい技術をどのようにキャッチアップされていますか？
下谷：AIに最新情報を検索させてレポートを作成してもらい、それを見て少しずつキャッチアップしつつ、気になったAIツールやフレームワークは実際に自分で使って確かめるようにしています。作成したレポートは部全体に配るなど、ナレッジの共有も積極的に行っています。また、チーム定例でも、それぞれが気になったAIのテーマを挙げて紹介してもらう取り組みをしています。
―― 最終的には、どのような存在になっていきたいですか？
下谷：正直、今も模索しているところではありますが、直近ではAIに特化したスペシャリストになりたいと思っています。AI技術は流れが速く、常に新しい技術を吸収しつづける姿勢が重要です。まずはAIスペシャリストとして経験と学習を重ね、その上でインフラ部隊にいた経験を生かす形で、システムアーキテクトとしても活動していきたいです。最終的には大規模なプロジェクトを動かせるように管理の部分も磨きながら、メンバーの育成も含めて、他に影響を与えられる存在になりたいですね。
―― ありがとうございます。それでは最後に、Qiita読者へメッセージをお願いします。
下谷：私たちはAIという最先端の技術を扱っていますが、AIを目的ではなく1つの手段として捉え、お客さまの未来がより良くなるような価値提供を意識して、日々プロジェクトに取り組んでいます。組織体制の変化も、最先端の技術に触れる機会も多く、日々好奇心が刺激される環境だと思います。自分に合う環境だなと思ったら、ぜひ一緒にはたらけたら嬉しいです。