広告代理店大手オプトホールディングは4月1日、AI開発コンペティションサイトを運営する新会社SIGNATE（シグネイト）を設立した。AI・ビッグデータの活用、データサイエンティストやAIエンジニアの採用・育成を支援する同社の夏井丈俊副社長に、ビジネスモデルや今後の事業展開などについて聞いた。
SIGNATE
夏井 丈俊 取締役副社長COO
1987年ディスコ入社、98年ディスコInternationa（lUS）CEO、2000年ディスコInternational（UK）CEO、06年常務取締役を経て、10年代表取締役社長（16年退任）。17年5月オプトワークス（現SIGNATE）代表取締役社長。18年4月から現職。
新会社SIGNATEの母体となった、データサイエンスラボとオプトワークスについて教えてください。
データサイエンスラボは、ネット広告代理店大手のオプトが2013年12月に設立したAIの研究開発組織です。
海外では世界中のデータサイエンティストの能力を活用してAI開発を行うコンペティションが定着しつつあり、米国のKaggle社やインドのHackerEarth社といった企業がAI開発コンペティションのプラットフォームを運営しています。この日本版をつくったら面白いのではないかということで、データサイエンスラボが、Deep-Analytics（現SIGNATE）を開発しました。
Deep-Analyticsは、登録会員のデータサイエンティストに対して、AI開発ニーズを持つ企業や官公庁などがコンペティションを開催し、参加者からアルゴリズムを募る場となっています。応募されたアルゴリズムは、その精度がランキングされ、応募期間中に参加者は何度でもチャレンジすることができるため、自ずと精度が高まっていきます。
募集側は最上位のアルゴリズム開発者に賞金を与えて、その所有権を譲渡してもらうことで、効率的に精度の高いアルゴリズムを獲得することができるのです。AI活用が世界中で急速に広まる一方、そのメインプレイヤーであるデータサイエンティストは圧倒的に不足しています。そこで、Deep-Analyticsを活用した人材ビジネスを展開していこうと、2017年5月に設立したのがオプトワークスです。
新会社SIGNATEを設立したねらいとは。
オプトワークスがスタートしてからデータサイエンスラボと緊密に連携しながらビジネスを推進していく中で、事業展開のスピードアップの必要性を感じ、2018年4月1日、オプトワークスとデータサイエンスラボを統合した新会社SIGNATEを設立。Deep-Analyticsの名称もSIGNATEに変更しました。
新会社の社長にはDeep-Analyticsの開発を主導したオプトホールディングCAO（最高解析責任者）でデータサイエンスラボ所長の齊藤秀が就任し、私は副社長を務めています。
SIGNATEの状況について教えてください。
4月現在で登録しているデータサイエンティストは約8000人となっています。その約70％が社会人で、ほとんどが大企業やIT関連企業、研究機関などで活躍している人材です。残り30％は東大や東工大など上位校を中心とする学生（修士、博士課程在籍者多数）です。海外の登録者は10％弱ですが、今後もっと増やしていきたいと思っています。
これまでにAI開発案件のコンペティションを開催しているのは、JR西日本、Sansan、ポッカサッポロなどの企業や、文部科学省や経済産業省などの官公庁です。あらゆる産業でAIを活用する流れが拡大しており、引き合いも非常に増えています。
企業で活躍中の人材や上位校の学生など、約8000人のAI人材が登録している
●SIGNATEの仕組み
SIGNATEを活用してどういったサービスを手がけていくのでしょうか。
コンペティション形式による「AI開発」やSIGNATEのトップランカーに依頼する「データ分析」サービスのほか、データサイエンティストの「採用・育成」支援を行います。
SIGNATEでのAI開発においては、AI活用のコンセプトを整理し、開発手順やベースとなるデータを整備して登録会員に示すことが必要になります。コンペティションで確実に結果がでるような設計が欠かせませんが、これをクライアントだけで行うのは難しいため、当社のデータサイエンティストが課題設定からコンペティション設計、成果物の検証・確認までのコンサルテーションやサポートを行います。でき上がったアルゴリズムを当社が預かり、さらに精度を高めていくことも可能です。
データ分析においては、コンペティション成績の優秀な会員だけを対象にデータ分析を発注し、複数の分析レポートを手に入れることができます。その際の受託者との個人情報のやり取りや秘密保持契約締結などは、すべて当社が代行します。
「データサイエンティストの採用、インターンシップのニーズにも応えられます」
データサイエンティストの採用はますます厳しくなっていますが、当社は職業紹介事業者のライセンスを持っていますので、人材採用を希望するクライアントに対しては、SIGNATEに登録しているハイエンド人材の中から最適と思われる候補者を紹介します。求人企業がAI開発コンペティションを開催する場合には、人材発掘も目的とすることを明示して入社意思のある人材の応募を促すこともできます。
登録会員の約3割は学生ですが、新たに学生版SIGNATEのリリースを予定しており、学生データサイエンティストのキャリア支援、インターンシップや新卒採用でのマッチングニーズに応えられると考えています。 また、データサイエンティストの育成では、コンペティション設計で蓄積したノウハウをプログラム化し、即戦力人材を育成する研修を提供します。さらに、企業の実データを基にアルゴリズム開発やデータ分析を実際に行えるPBL（Problem-Based Learning ／ Project-Based Learning）コンテンツとして大学への導入も図っています。
すでに滋賀大学データサイエンス学部に教育プログラムとして活用されているほか、筑波大学、早稲田大学での講義、データ関連人材関西地区コンソーシアムへの講座提供も行っており、不足しているデータサイエンティストを育成・供給するエンジンとして機能させることで、社会全体でのAI活用の促進に貢献できると考えています。
●SIGNATEの提供サービス
それらのサービスの価値はどういったところにあると考えていますか。
AI開発を手がけることができるハイエンドなデータサイエンティストは圧倒的に不足しており、よほどのAI活用企業でなければ採用は難しいでしょう。かといって、開発ベンダーに依頼しても、コストや時間が膨大にかかるだけでなく、アルゴリズムの精度評価が困難という問題もあります。SIGNATEであれば、こうした問題をクリアできます。
AI開発には専門的なノウハウが必要ですが、当社を介すことでノウハウを持たない企業でも開発が可能となります。そして、コンペティションを通じて公正に評価された最高品質なアルゴリズムを調達できるので、専門業者に依頼することによるブラックボックス的な不都合も回避できます。コンペティション形式をAI開発の市場に持ち込むことで、市場全体の品質の底上げにつながります。
今後のビジョンについて教えてください。
私は、人材ビジネスを再定義したいと考えています。新卒や中途採用、教育といった従来からの発想ではなく、もっとソリューションの範囲を広げるべきではないかということです。例えば、中小企業の事業承継が課題になっていますが、これも承継する「人材」が見つからないという問題にほかなりません。
先述したKaggle社は、2017年3月にGoogleに買収されましたが、要はGoogleがデータサイエンティストをスピーディーに獲得するために企業ごと買収したわけです。つまり、M&Aも人材ビジネスのテーマとなりえます。
ハイエンド人材の採用が困難な状況は、さまざまな分野に存在しています。例えば、IoTにおけるセキュリティの分野です。AI同様、IoTも爆発的な勢いで広がっていますが、それに伴って不正アクセスやアタックが懸念されています。それを防ぐセキュリティシステムを構築する専門人材が非常に不足していますので、次のテーマとして取り組んでいくかもしれません。
SIGNATEの仕組みを、私たちは「アビリティシェアリング」と言っています。つまりトップレベルの才能を一企業が囲い込むことなくみんなで使えるようにするというものです。シェアリングエコノミーによって多様なサービスが共有されている今、「才能もシェアする時代」に入っていると思います。これも広義に捉えれば人材ビジネスの一形態といえます。変化する時代のサインをとらえ、当社は新たな領域の一翼を担っていきたいと考えています。
