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機械学習を使いこなすUXアーキテクトエンジニアの必要性

ちょうど昨日、全く同じ話をしていた。

例えば、今時の海外のゲームではAIがゲームバランスを調整していると聞く。

自動的なゲームバランスの調整にAI的なロジックが使われていて、ゲームとしての適切なグルーブ感を自動調整しながら、ユーザーの楽しさを継続させるという部分らしい。

文章に書くと昔からアルゴリズムで行われているこのようにも思えるが、きっと、もっと高度なことが行われていると、一旦仮定する。

いずれにせよ一番重要なのが「ゲームとして楽しいバランス」。これを決めるのは、ゲームクリエイターの味付けでありセンスであるというところ。

昔、天才ゲームクリエイターと呼ばれる人と一緒に仕事をしていたので聞かされた話があって、それは現在の業界的に正しいのかはわからないが、ゲームが完成する直前になってからがゲームクリエイターとしての勝負だということ。

決して単純なロジックやフローチャートでは語りきれない「天才だけがもっているセンス」をどうにかパラメータ化して最終調整をしてもらい、最後の味付けを完成することが、そのゲームの成否に大きく影響するという話を聞いたことがある。

一方で、AIはAIでユーザー行動学習後のシナリオを調整しなくてはいけないので、そこには機械学習のロジックをしっかり理解しているデータサイエンティストが求められる。

（もちろん、さらに言えばそのようなデータを安定的に、かつ高速に回し続けるためのサーバサイドやインフラのエンジニアリングも重要だ。）

しかし、この両者の意識が分断していると結果的に良いものができていないので、プロダクトビジョンか、データサイエンティストのどちらか両方がお互いを理解できる職能を兼ね備えているか、誰か一人で横断的に作っているのかどちらかではないかと思う。

これと全く同じことが、機械学習を使うWebサービスなどにも求められる、という話。ある意味スーパーマンが必要だということなのかもしれない。

しかし、それだと「そんな人いないですよねー」で終わってしまうので、もう少し議論すると、この話を夢想していて、昔、Webの重要性が向上してきて、企業の大規模サイトを設計するために情報アーキテクト＝IAという職能が求められるようになったという話を思い出した。

要は、ディレクションスキルや、制作スキルを十分理解しつつ、情報アーキテクチャの観点から整合性を損なわないで使いやすいWebサイトを設計するための職能である。

同じく、Webサービスやアプリにとって機械学習が求められるのは、広義の優れたUXを実現するためと言える。

ECにおける機械学習のアプローチで代表的なのは、不正決済検知やお店の良い/悪いのファクターを検出するためのロジックなどがある。

しかし、もっと中に入り込んで、「売り上げを増やすためのUX向上に機械学習を使う」というのであれば、それが商品リコメンドであったりすると思うし、適切に適切な何かをユーザ行動を元にフィードバックするというのであれば、ユーザ行動そのものが快適でなければ適切なアウトプットが得られるほどリテンションが得られないし、データ解析にとっての適切なユーザ行動が計測できていないと、同じく適切なアウトプットもできない。

この場合の肝は、ユーザー行動から商品リコメンド、購買に至らなくても、その後のサービスを使う楽しさに繋がるフィードバックループをどう設計し、PDCAを回しながら、学習ロジックもしくはUIを改善していくか？というのが、ここで求められる作業である。

もしUIが完璧にできていてI/Oの設計が完璧にできているなら機械学習のロジックの部分だけ外注にでも切り出せばよいのだが、実際はそんな設計がない状態から考えるとなると、適切なフィードバックループを作るためのプロダクトビジョンがないと、よいサービスにならないし、それでは機械学習のスキルも生きない。

つまり良い情報を取得するためには、良いUXから考えるべきと考えるのが妥当で、その部分は少なくとも「機械学習のエンジニア」という文章からは想像もつかないところにあるし、何より担当者が違うことが多い。だから簡単にはうまくいかない。

つまり、この部分を横断して改善していくための誰かがビジョンを持っていないと実現ができない可能性が高い。

機械学習部隊がよしなにデータを作ってくれる、、、ではダメ。一方データ解析ドリブンでも素敵なサービスが作れないから、カリスマ美容師、ゲームクリエイター的プロダクトスキルとデータ解析を乗りこなすスキルの広いビジョンが求められる。この両者を兼ね備えたエンジニアかプロダクトマネージャが次世代の花形になるハズです。

BASE社ではこの部分に携わっていただける優秀なエンジニアを募集しています。

つまり、「プロダクトも作れる」「機械学習もできる」という両方を兼ね備えた人材です。機械学習は業務の中で勉強してもらえば良いので、そこは最低限、学習意欲だけあればよいと思いますので、何よりも簡単には得ることができない「プロダクトビジョンを持ったサーバサイド経験があるエンジニア人材」が最低限の要件となりますかね。

すげーハードル高いことは重々承知しています。
だからこそ、ここはマジでこれからの花形だし、将来のCTOなどのWebサービスにおけるエンジニアリングのトップになりうる人材だと思っています。

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