事業部エンジニアとして専門性を活かす / Leveraging Expertise as a Product Engineer

2026年5月に東京大学鳥海研究室を訪問し、GMOペパボ株式会社のエンジニアとして業務紹介をした際のスライドです。

Transcript

1. 2026.5.12 東大鳥海研訪問 事業部エンジニアとして 専門性を活かす watasan（渡辺龍二） GMOペパボ
2. 自己紹介 watasan（渡辺龍二） 博士 → 研究開発員 → 事業部エンジニア 機械学習の研究で博士後期課程修了@九工大 ペパボに新卒入社し研究開発員としてペパボ研究所に 4,5年目は SUZURI事業部のエンジニア に GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 2
3. 今日お話したいこと 1. 機械学習・データサイエンスや研究一般の専門性が 事業部エンジニアというお仕事でちゃんと「活かせる」こと 2. 事業部エンジニアだからこそ、専門性をより速く・多く「活かせる」こと ここでの「活かせる」とは： 業務の中で知識を使うだけではなく、 ユーザや業務・サービスに実際の影響を与えるところまで届けられること GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 3
4. ペパボの事業部エンジニアのお仕事 サービスに関わるエンジニアリング全般をやる 前提：ペパボはサービスに関わる全ての工程（企画・実装・リリース・運用・改善）を 自社で行う エンジニアはサービスの新機能の開発や運用、他職種の業務改善など （※AIが関わる/関わらないに問わず） それぞれ得意領域はあるが、職種としては細かく分けすぎず、 必要であれば適宜領域を越境して担当する GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 4
5. SUZURI byGMOペパボ とは GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 5
6. 実導入したAI関連施策 元々の機械学習の専門性を活かしたリリースを複数行ってきました デザインの規約違反チェック テーマ別の商品推薦 デザイン画像中の背景除去 AIによる開発プロセスの自動化 ※ ここでのAI: 機械学習モデル もしくは 内部的に機械学習モデルを利用するソフトウェア ※ AIが関わらないリリースも別途行っています GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 6
7. 具体事例：規約違反AIチェック 人力では限界のあったチェック業務をAIで拡張する SUZURI byGMOペパボは ユーザがデザイン画像をアップするだけで オリジナルアイテムを作れるサービス 規約違反のデザインがアップロードされることも（著作権侵害, エログロなど） 従来は人間のみがチェック=チェック数に限界があり健全性 現在はほとんどのチェックをAIが実行し健全性 GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 7
8. 具体事例：規約違反AIチェック AIをサービス上の価値に変えるための全てに関わる 評価する：判定精度の定量評価とサービス的な価値の試算 合意する：100点ではないAIを、どの水準なら出せるか関係者と決める 組み込む：LLMや他モデルをWebサービス上で動く形に実装する 運用する：通知・BAN・異議申し立て・人間確認まで含めたフローを作る GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 8
9. 「専門性」をどう活かしたか ① 研究で培った課題設定の力が活きる 機械学習モデルは精度100%はありえない では、どの水準ならサービスに出せるのか？ その水準が、事業・CS・ユーザにとって価値あるものだと説明する必要がある ここはかなり研究でやっていたことに近い GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 9
10. 「専門性」をどう活かしたか ② 機械学習の基本的な知識が評価と技術選定で活きる 機械学習モデルを組み込んだときに「どう評価するか？」を設定する上で効く 評価は、導入前の技術選定にも、導入後のパフォーマンス監視にも使う 機械学習「でない」手法も同列で比較することで、（設定した課題を解決するにあたって必要 十分であれば）機械学習を使わないという選択もできる GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 10
11. 専門性をリリースにつなげやすい 職種の境界で止めず、価値を出すために必要な領域へ踏み込める 効果試算・合意形成・実装・運用改善まで関われる 技術検証からサービス実装への接続を職種間のバトン渡しだけにしない だから、専門性をより速く・多く実サービスに反映できる GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 11
12. まとめ ペパボの事業部エンジニアは研究やAIの専門性を「活かせる」仕事 どう活きるか 課題設定、評価、技術選定、合意形成で活きる AIを使う/使わないを判断する力にもなる なぜ活かしやすいか ペパボの事業部エンジニアは、領域を越境してサービスに関われる 実装・リリース・効果検証・運用改善まで踏み込めるので、 専門性をユーザに届く形にしやすい 続きはぜひランチで！！！ GMOペパボ / watasan — 2026.5.12 東大鳥海研訪問 12