Profile
奈良先端科学技術大学院 先端科学技術研究科を修了した後、2021年エムスリーに新卒入社。学生時代は医療MLモデルを研究。AI・機械学習チームにて開発リードを経験。現在はチームマネジメントも担っている。
エムスリーには、新卒で入社したエンジニアでも早い段階から大きな仕事を任される文化があります。実装だけを担当するのではなく、ユーザーや事業の課題に向き合いながら、何を作るべきか、どう進めるべきかを自ら考え、提案し、プロダクトを前に進めていくことが求められます。責任も伴いますが、その分得られる経験の幅は広く、多くのエンジニアが想像以上のスピードで成長していきます。
2021年に新卒で入社した氏家は、現在AI・機械学習チームのチームリーダーとして、医療現場や製薬企業、医師転職サービスなど、多様な領域でAI活用を推進しています。学生時代は電子カルテを対象とした自然言語処理の研究に取り組み、医療×AIを軸にキャリアを選択しました。技術的な課題はもちろん、エムスリー特有の「ROI文化」を意識する中で、改善が本当にユーザー価値や事業成果につながるのかを深く考えるようになりました。
研究者として培った専門性を武器にしながら、どのようにして「何を作るべきか」「どう評価すべきか」を考えるエンジニアへと成長したのか。そして、AI時代に求められるエンジニアの役割をどう捉えているのか。その歩みと、エムスリーで得た学びについて話を聞きました。
医療AIの研究から、エムスリーへ
学生時代はどのようなことをされていたんですか？
学生時代はAIの研究をしていました。具体的には、電子カルテに書かれた文章から症状に関する情報を抽出し、構造化する研究です。最近の技術で言えば、LLMや生成AIを活用した自然言語処理に近い領域でした。
本格的にプログラミングを始めたのは大学に入ってからです。高校時代までは自宅にパソコンがなく、情報系の学科に進学してから授業を通じてプログラミングを学びました。その後、研究で必要になったことをきっかけに、より本格的に取り組むようになりました。
研究では、論文を書くための実験だけでなく、自分たちが考えた手法をツールとして実装し、OSSとして公開することもありました。研究成果を実際に動く形にし、それを誰かに使ってもらう経験は面白く、研究を始めて半年ほど経った頃には、働くならエンジニアだろうなと自然に考えるようになっていました。
なぜ医療分野を志望したのでしょうか？
もともと研究を始めた段階では、強いこだわりがあったわけではありませんでした。研究テーマを決める際に、社会に対して比較的直接価値を届けられる領域として医療に興味を持ち、調べていくうちに自然と熱量が高まっていきました。
その流れで、就職活動でもそのまま医療領域を中心に見ていました。会社選びでは、大企業に行きすぎると配属によって経験できることが大きく変わってしまう不安がありました。かといって、当時の自分にとってスタートアップは少し不安定に感じていました。
そのため、医療領域に関われることに加えて、若手のうちからチャレンジできる環境があり、エンジニアとしてもしっかり成長できる会社を探していました。医療領域に絞っていたこともあり、見ていた会社はそれほど多くありませんでしたが、早い段階からエムスリーが第一候補になっていました。
エムスリーに入社を決めた理由を教えてください
決め手はいくつかありますが、一番大きかったのは、「この人たちと働いてみたい」と思えたことです。
当時の私は、機械学習の知識にはある程度自信があった一方で、プロダクト開発やインフラについてはほとんど経験がありませんでした。そのため、一度きちんとした環境でエンジニアリングを学びたいという気持ちがありました。
スタートアップにも興味はありましたが、まずはエンジニアとしての基礎を身につけたい。その上で、事業に近い場所で価値を生み出す経験をしたいと考えていました。
そんな中で出会ったのがエムスリーです。当時、AI・機械学習チームを率いていた大垣さんとカジュアル面談をする機会がありました。まだチームが立ち上がって間もない頃でしたが、しっかりと開発に取り組んでいることが伝わってきましたし、何より大垣さん自身が仕事の話をとても楽しそうにしていたのが印象的でした。
技術の話だけでなく、プロダクトや事業の話も生き生きと語る姿を見て、「この人たちと一緒に働いてみたい」と素直に思いました。エムスリーは、自分が求めていた環境に最も近い会社でしたし、その出会いが最終的に入社を決める大きな後押しになりました。
入社後に驚いた、ROIという文化
入社前はどのような不安を感じていましたか？
入社前に最も不安だったのは、実はAIや機械学習ではありませんでした。
学生時代は研究で機械学習モデルを作っていたため、その領域にはある程度の自信がありました。ただ、プロダクトとして動くコードを書いた経験はほとんどなく、インフラに触れたこともありませんでした。
研究で書くコードと、実際のサービスを支えるコードはまったく別物です。本番環境で動くシステムに触れたことがなかったので、「本当にやっていけるのだろうか」という不安は大きかったですね。
ただ、その不安は入社後すぐに解消されました。最初の1〜2か月は専任のメンターがつき、毎日1on1でフォローしてくれましたし、分からないことも気軽に相談できる環境がありました。思っていた以上に新卒向けのサポートが充実していて、エンジニアリングに対する不安は早い段階でなくなったと思います。
エンジニアリング以上に驚いたことはありましたか？
入社して最も衝撃を受けたのは、エムスリーのROI文化です。
学生時代は研究室で過ごしていたので、事業や利益について深く考える機会はほとんどありませんでした。しかし入社すると、会議では当たり前のように「これはどれくらい利益が出るんだっけ？」「その改善にどれくらい意味があるんだっけ？」という議論が行われていました。
技術的に正しいかではなく、事業としてどれだけ価値があるのかをみんなが自然に考えている。その姿を見て「早くこの考え方を身につけないと置いていかれる」と焦ったのを覚えています。研究では技術そのものの進歩や性能向上に焦点を当てることが多い一方、プロダクト開発では、その改善が本当にユーザー価値や事業成果につながるのかが問われます。
今思えば、エンジニアリングを学ぶこと以上に、この考え方に順応する方が難しかったのかもしれません。毎日のようにROIを軸にした議論に触れる中で、少しずつ価値の捉え方が分かってきました。
研究の精度から、プロダクトの価値設計へ
これまでどのようなプロダクトに携わってきたのでしょうか？
入社後、最初に担当したプロジェクトは、ユーザーの投稿に個人情報が含まれていないかを自動で検出するモデルの開発でした。その後は、医師ごとに最適なコンテンツを届けるためのレコメンド開発にも携わりました。
さらに長く担当したのが、製薬企業向けのマーケティング支援プロダクトです。製薬企業と一緒にマーケティングを考える仕事を2〜3年ほど担当しました。振り返ると、この経験が私の考え方を大きく変えたように思います。
現在は医療従事者向け転職サービスへのAI導入に取り組んでいます。医師と医療機関の双方にとってより良い体験を実現するための機能開発を進めています。
研究とプロダクト開発の違いを感じた出来事はありましたか？
最も大きかったのは、「評価」の考え方です。研究の世界では、学術的な価値のある知見を積み重ねることに価値があります。論文を書く上では「既存手法より精度が向上した」という事実だけでも十分な成果になります。しかしプロダクトでは、そもそも何を評価するべきなのか、その精度向上は本当にユーザー価値につながるのか、というところから考えなければなりません。
また、実際の現場の機械学習では「絶対に見逃してはいけないもの」「本来は避けたいが許容できるもの」などグラデーションがあります。単純に正解・不正解で評価できるわけではありません。サービス担当者や事業側のメンバーと何度も議論を重ねながら、「本当に重要な評価軸は何か」を考える経験を積んでいきました。
その経験はどのような成長につながりましたか？
結局のところ、「何を作るか」よりも「それによってどんな価値が生まれるのか」を考えることが重要なのだと思います。
特にエムスリーでは、医師だけを見ていても、製薬企業だけを見ていても、患者だけを見ていても成立しません。医師、製薬企業、患者それぞれにとって価値があること、そしてエムスリーとして事業が成立すること。それらを同時に満たす必要があります。
ビジネスサイドのメンバーと定例や1on1を重ねる中で、技術的な正しさだけではなく、事業としての正しさも考えるようになりました。
もちろん、それがすぐにできるようになったわけではありません。プロジェクトごとに試行錯誤を重ねながら少しずつ身についていきました。チームリーダーになった今では、以前よりも「価値をどう評価するか」を意識して意思決定できるようになったと感じています。
AI時代に求められる「何をやるか」と「どう評価するか」
AIの進化によって、エンジニアに求められる役割は変わってきていると感じますか？
かなり変わってきていると思います。私自身、今書いているコードの多くはClaude Codeに書いてもらっていますし、タスク管理や翌日にやるべきことの整理、振り返りなどもAIにサポートしてもらっています。開発だけではなく、仕事そのものがAI前提のスタイルになってきています。
数年前までは、機械学習エンジニアが自らモデルを実装し、学習させ、改善していくこと自体に大きな価値がありました。しかし現在は、生成AIやLLMの進化によって、その前提が大きく変わりつつあります。
以前よりも圧倒的に速くプロダクトを形にできるようになった今、重要なのは「どう作るか」だけではありません。むしろ、「何を作るべきか」を考えることの重要性が高まっていると感じています。
求められる力は何だと思いますか？
一つは価値設計です。どの課題を解決するのか。その課題は本当に存在するのか。解決した時に誰が喜ぶのか。そうしたことを考える力は今後ますます重要になると思います。
生成AIを活用した機能を作る場合も、「AIを使えばできる」だけでは意味がありません。それによってユーザー体験が良くなるのか、事業として成立するのか、他に優先度の高い課題はないのかを考える必要があります。これは入社後に学んだROI文化ともつながっています。技術的に面白いからやるのではなく、価値があるからやる。その視点はこれからさらに重要になっていくと思います。
もう一つ重要だと感じているのが評価です。生成AIが出てきたことで、この重要性はむしろ高まったように感じています。従来のシステムであれば正解・不正解を比較的明確に判断できるケースもありましたが、生成AIの出力にはグラデーションがあります。完全に正しいわけではないけれど十分使えるものもあれば、一見正しそうでも業務では使えないものもあります。
だからこそ、どの指標で評価するのか、どのレベルまで到達すれば十分なのか、どの程度のリスクを許容するのかといった評価設計が重要になります。
結局のところ「本当に使えるのか」を判断することが求められるんです。AIがどれだけ進化しても「何を解決するのか」と「それは本当に価値があるのか」を考える役割は、人に残り続けるのではないかと思っています。
エムスリーという環境は、そうした変化に向き合いやすい環境なのでしょうか？
エムスリーは職種の境界が比較的低い会社で、エンジニアだからコードだけを書いていれば良いという環境ではありません。事業の話もしますし、ユーザーの話もします。時には営業や企画のメンバーと議論することもあります。
そうした環境だからこそ、「自分は何をすれば価値を出せるのか」を自然と考えるようになります。
AIによって技術そのものの価値が変化していく中でも、この考え方は変わらないと思っています。むしろ技術だけでは差がつきにくくなるからこそ、どの課題に向き合うのか、どんな価値を生み出すのかを考え続けられる人が活躍していくのではないでしょうか。
私自身も、機械学習エンジニアという肩書きにこだわるのではなく、「今の自分は何によって価値を出せるのか」を考えながら仕事をしていきたいと思っています。
価値を考え、行動する。エムスリーで身についた意思決定力
入社時と比べて、成長を感じる部分はどこですか？
一番大きいのは、やはり価値を考えられるようになったことだと思います。入社当初は、機械学習のモデルを作ることや精度を上げることに意識が向いていましたが、今は「それによってどんな価値が生まれるのか」を自然と考えるようになりました。ROI文化に触れ続けたこともありますし、さまざまなプロダクトでステークホルダーと議論を重ねてきた経験が大きかったと思います。
エンジニアリングの面でも成長を感じています。私はもともと機械学習が専門でしたが、エムスリーにはソフトウェアやインフラに強いメンバーが多くいます。良い設計や良いコードの考え方を学びながら、KubernetesやGoogle Cloudといったインフラ領域も含めてキャッチアップしてきました。機械学習エンジニアであってもサービス全体に責任を持つ環境だからこそ、幅広い経験ができたのだと思います。
エムスリーだからこそ成長できたと感じる理由はありますか？
AI・機械学習チームには、自ら考えてまず行動することを重視する文化があります。実際に入社直後から、大きな裁量を持って仕事を任せてもらえました。プロダクトの一部分だけを担当するのではなく、プロダクト全体の価値をどう高めるかまで考えることが求められます。その分責任もありますが、新卒のうちから事業に近い視点を持てたことは大きな財産になっています。
もちろん失敗することもありました。後から「こういう進め方は良くなかったね」とフィードバックを受けることも何度もありましたが、その一方で「チャレンジしたこと自体は良かった」と必ずフォローしてもらえました。その安心感があるからこそ、次の挑戦にも踏み出せたのだと思います。
チームリーダーになってから、考えることに変化はありましたか？
チームリーダーになったのは1年半ほど前ですが、正直なところ今でも自分が理想的なリーダーだとは思っていません。ただ、入社のきっかけにもなった大垣さんの存在は、今も自分にとって大きな目標です。大垣さんは、技術にもプロダクトにも深く向き合いながら、仕事そのものを楽しんでいるように見える人でした。その姿を見てエムスリーへの入社を決めた部分もありますし、今も「自分もそんな存在になりたい」と思っています。
以前は自分自身が周囲から学ぶ立場でしたが、今はチームとして成果を出すことを考える立場になりました。技術的な正しさだけではなく、事業として何が価値なのかをメンバーと一緒に考える機会も増えています。
まだ理想には遠いですが、メンバーが挑戦しやすい環境を作りながら、チーム全体でより大きな価値を生み出していけるようになりたいと思っています。
ギークでスマート。エムスリーで活躍するエンジニア像
エムスリーで活躍しているエンジニアには、どのような共通点がありますか？
技術が好きであることは大前提だと思います。新しい技術が出たら触ってみたくなる、面白そうだと思ったら試してみる。そういった好奇心を持っている人は多いですね。
ただ、技術が好きなだけでは十分ではありません。その技術を使って何を実現したいのか、どんな価値を生み出したいのかまで考えられる人が活躍している印象があります。
エンジニア採用でよく「ギークでスマート」という言葉を使いますが、まさにその通りだと思っています。技術への探究心を持ちながら、事業やユーザーにも関心を持てる人はエムスリーに合っていると思います。
エムスリーのどんなところに魅力を感じていますか？
一つは、挑戦できる領域の広さです。エンジニアだからコードだけを書いていれば良いわけではなく、事業の話もできますし、ユーザーの課題について議論することもできます。手を挙げれば新しい領域に関わることもできますし、私自身も複数のプロダクトや事業を経験してきました。
もう一つは、一緒に働いている人たちの存在です。機械学習に詳しい人もいれば、ソフトウェアやインフラに強い人もいますし、事業やプロダクトを深く理解している人もいます。それぞれが異なる専門性を持ちながらも、プロダクトの価値を高めるという同じ方向を向いているので、一緒に仕事をしていて学ぶことが本当に多いです。
また、技術以外の部分で強いこだわりを持っている人も多いですね。関数型プログラミングが好きな人もいれば、カメラやキーボードづくりに熱中している人もいます。何か一つのことを突き詰めている人が多いのは、エムスリーらしい特徴かもしれません。
新卒で入社した人がぶつかりやすい壁はありますか？
やはりROI文化だと思います。私自身もそうでしたが、学生時代は事業や利益について深く考える機会がそれほど多くありません。その状態で入社すると、「なぜこの施策をやるのか」「どれだけ価値があるのか」といった議論の多さに驚く人は少なくないと思います。
ただ、それは誰もが通る道でもあります。実際に私も最初は戸惑いましたが、プロジェクトに参加しながら少しずつ理解できるようになりました。
エムスリーは、技術だけではなく事業にも興味を持てる人、自分なりに価値を考えながら行動できる人が活躍しやすい環境です。最初は壁に感じることがあっても、その環境を面白いと思える人であれば、きっと成長していけるのではないかと思います。
医師と医療機関のWin-Winをつくる、これからの挑戦
今後挑戦していきたいことを教えてください
現在取り組んでいる医師向け転職サービスには、まだまだ大きな可能性があると感じています。AIを活用してプロフィール入力やマッチングを支援するだけではなく、医師と医療機関の双方にとって、より良い出会いを生み出せる余地があると思っています。
転職は単純なマッチングではありません。医師にも医療機関にもそれぞれ事情や希望があります。その中で、AIを活用しながら双方にとって納得感のある意思決定を支援できれば、サービスとしてさらに大きな成果につながるはずです。まずはこの領域でしっかり結果を出していきたいと考えています。
また個人としては、「エムスリーにおいて、AIやエンジニアリングをどこに使えば最もインパクトが出せるのか」をこれまで以上に考えていきたいと思っています。技術そのものではなく、その技術が事業やユーザーにどのような変化をもたらすのかを見極めながら、より大きな成果につながる仕事に挑戦していきたいです。
以前は機械学習の精度を上げることに面白さを感じていましたが、今はそれだけではありません。自分たちが作ったプロダクトが多くのユーザーに使われ、事業の成長につながることに大きなやりがいを感じています。
少し大げさに聞こえるかもしれませんが、いつか「自分が関わったプロダクトによってエムスリーの成長に大きく貢献できた」と胸を張って言えるような仕事がしたいと思っています。できれば、自分の仕事によって医療の世界がより良くなったと言えるくらいのインパクトを生み出せたら最高ですね。
エムスリーに興味を持っている学生へメッセージをお願いします
エムスリーは少数精鋭で、技術レベルも高く、入社前は少し身構えていました。実際に私自身も、「本当にやっていけるだろうか」と不安を抱えながら入社しています。
ただ、実際に働いてみると、とても温かい人が多く、挑戦を後押ししてくれる環境でした。何か一つ専門性を持って入社すれば、足りない部分は周囲から学びながら成長していくことができます。私自身も機械学習の知識はありましたが、エンジニアリングや事業視点については入社後に学んできました。
会社選びでは、「どんな会社か」だけでなく、「その環境で自分がどう成長できそうか」を考えてみることをおすすめします。自分の性格や価値観に合う環境を見つけられれば、成長のスピードは大きく変わると思います。
また、学生のうちにインターンや個人開発など、実際に手を動かしてみる経験はできるだけ積んでおくと良いと思います。実際の開発現場やものづくりの過程を経験することで、技術そのものだけでなく、自分がどんな環境で働きたいのかも見えてくるはずです。
最終的には、入ってみなければ分からないこともあります。その一歩を踏み出したからこそ、今の経験につながっています。
もし、技術を武器にしながら事業やプロダクトにも深く関わりたいと思っているなら、エムスリーはきっと面白い環境だと思います。まずはカジュアル面談やインターンなどを通じて、自分が成長する姿を想像できるかどうかを確かめてみてください。
