【25卒 新卒インタビュー】AIの可能性を追求する日々 ― 流体力学からAI開発へ、新卒エンジニアの挑戦
今回は、2025年4月に新卒でTechSuiteに入社し、「AIスカウトくん」の開発を担当する吉沢昇馬さんにお話を伺います。大学院での流体力学の研究から一転、AI開発の道へ。その背景にある思いや、現在の仕事のやりがいについて語っていただきました。
――本日はよろしくお願いします。まず、自己紹介と現在の業務内容について教えてください。
はい。千葉県船橋市出身です。日本大学大学院 生産工学研究科で修士号を取得後、2025年4月にTechSuiteに新卒で入社しました。現在は「AIスカウトくん」という採用支援AIサービスの開発を担当しています。
入社してまだ1年未満ですが、プロダクトの技術的な方向性の策定から実装まで、幅広く携わらせてもらっています。大学院で培った研究者としての視点と、現場で求められるスピード感のバランスを取りながら、日々新しい技術にチャレンジしています。
目次
流体力学とディズニーキャスト。研究と実践に没頭した日々
――大学・大学院時代はどのように過ごされたのでしょうか？
学部生時代はちょうどコロナ禍の真っ只中。サークル活動や飲み会といった、いわゆる「キャンパスライフ」とは無縁でしたが、その分、大学院時代は実験とシミュレーションに没頭しつつ、アルバイトや私生活を楽しむ日々を送りました。
専攻は流体力学。水や空気の流れって、一見シンプルに見えて実はめちゃくちゃ複雑なんです。例えば、川の流れ一つとっても、岩にぶつかった後の渦の形成パターンは無数にある。そういった現象を数式で表現し、コンピュータで再現することに魅力を感じていました。
特に力を入れたのは、機械学習を使った流体シミュレーションの高速化です。従来の数値流体力学（CFD）では、複雑な形状周りの流れを計算するのに膨大な時間がかかっていました。そこで、ニューラルネットワークを使って流れのパターンを学習させ、計算時間を大幅に短縮する手法を研究していました。また、AIの能力でどこまで流体解析を簡単にできるかを検証し、学術講演会にて発表を行いました。
様々なアルバイトも経験しました。
成田空港の寿司屋では、国際線ターミナルで働いていたので、英語での接客は日常茶飯事。鳴り響く飛行機の轟音と世界中から来る人々と触れ合えるのは刺激的でした。
塾の集団講師では、中学生に英語と理科を教えていました。「なんで勉強しなきゃいけないの？」という生徒の問いに、「君が将来作りたいゲームも、全部数学でできているんだよ」と答えたら、目を輝かせて聞いてくれたのを覚えています。複雑な概念をいかにシンプルに伝えるか、この経験は今の仕事でも活きています。
ディズニーキャストとして、店舗で働いていました。品出しからレジ打ち、在庫管理まで幅広く担当。ディズニーの「ゲストに魔法のような体験を」という理念は、今でも「ユーザーに価値を届ける」という考え方のベースになっています。繁忙期の長蛇の列を効率的にさばく方法を考えたり、商品の配置を工夫したり、オペレーション改善の楽しさもここで学びました。
キャストをやっていたときの写真です。
就活に迷走した僕を導いた、ChatGPTとの出会い
――そこから、TechSuiteへ入社するきっかけは何だったのでしょうか？
就活は正直、迷走していました。流体力学の研究を活かせる重工業メーカーか、それとも全く違う道に進むか。研究室の同期が次々と内定を決めていく中、自分だけが取り残されているような焦りもありました。
転機は、研究で使用していたChatGPTでした。実験用のコード作成や、論文の要約作成、論文概要の草案作成などAIのおかげで自分が研究を進められていることに気づきました。
そこからAI活用企業を片っ端から調べ始めました。大手の安定性も魅力的でしたが、「AIを使って世の中をどんどん便利にしていく」というTechSuiteのビジョンに強く惹かれました。特に、AIを単なるツールとしてではなく、人間の能力を拡張するパートナーとして捉えている点が印象的でした。
開発効率10倍の提案が半日で実現。新卒に任されるスピード感
――現在の仕事の具体的な内容と、やりがいについて教えてください。
「AIスカウトくん」の開発では、技術的な部分をほぼ一任されています。これ、新卒1年目としてはかなり異例だと思うんですが、それがTechSuiteの面白いところです。具体的には、プロンプトエンジニアリング、複数のAIモデルを組み合わせたマルチエージェントシステムの構築などを担当しています。
一番のやりがいは、提案から実装までのスピード感です。「n8n」という海外発のワークフロー自動化ツールを見つけて、「これ使えば開発効率10倍になりますよ」と朝のミーティングで提案したら、すぐに実証をはじめ、夕方には実際に動かしていました。大企業だったら稟議だけで1ヶ月はかかりそうな案件が、半日で実現する。このスピード感は本当に刺激的です。
入社1週間で大手商談へ。実践で学ぶプロンプトエンジニアリング
――入社後の成長や、特に印象的だった経験はありますか？
入社1週間目の出来事は今でも鮮明に覚えています。いきなり「次の月曜日、大手企業との商談があるから一緒に来て」と言われて、まだ名刺の渡し方も怪しかった自分が、都心の高層ビルへ。結果は大成功。社長や先輩のアシストもあり、作成した資料も好評でした。
技術的な成長も著しいです。入社時は「ChatGPTを使っておけば大体大丈夫だろう」くらいにしか思っていませんでしたが、今では用途に応じてGPT、Claude、Geminiを使い分け、それぞれのAPIの特性を活かした実装ができるようになりました。
Zapierでの業務自動化も得意分野の一つに。SlackとNotionとGoogleスプレッドシートを連携させて、日報を自動生成するシステムとか、顧客からの問い合わせを自動でカテゴライズしてタスク化するフローとか。「それ、めっちゃ便利じゃん！」という反応を見るのが楽しいです。
プロンプトエンジニアリングでは、Chain of Thoughtからfew-shot learningまで、様々な手法を実践で学びました。特に印象的だったのは、同じタスクでも、プロンプトの書き方一つで精度がかなり変わること。これは塾講師の時の「生徒それぞれの考えに合わせて伝える」ことと共通していて、なかなか面白いです。
会社は「実験室」。失敗を恐れず、すぐ試せる文化
――TechSuiteはどのような文化の会社ですか？
TechSuiteの文化を一言で表すなら「実験室」です。
「こんなことできないかな？」と思いついたら、すぐに試せる環境があります。先週も、「音声入力で議事録を取って、自動で要約とタスクを抽出するツール作れないですか？」というアイデアを出したら、「面白そう！やってみて」の一言。予算の承認も、上層部へのプレゼンも不要。まず作ってみて、良ければ採用、ダメなら次、というサイクルの速さが心地良いです。
新卒だからといって「まずは3年修行」みたいな雰囲気は皆無。むしろ「新卒の方が固定観念がなくて良いアイデア出すよね」という期待値。実際、社内の定例会議では、年次関係なくガンガン議論します。
「面白いことは全部やる」―仕事とプライベートの境界線
――プライベートの過ごし方や、大切にしている価値観について教えてください。
休日は大学院時代に遊べなかった友達と過ごすことが多いです。自分は大学院にいた分、社会人経験が少ないためアドバイスをもらったり、一緒にゲームをするなど、結構楽しんでいます。
趣味はゲームとディズニー作品鑑賞。あとは愛犬の写真を撮ったりしています。最近はAIを使ったゲーム開発にも興味があって、ChatGPTにコードを書かせながら簡単なブラウザゲームを作ったりしています。通勤中はディズニー作品をいろいろ見返しています。大人になってから見ても、感動しちゃうんですよね。
トイプードルの伝馬
仕事とプライベートの境界は、正直あいまいです。休日にYouTubeでAI関連の動画を見つけたら、「これ月曜日に試してみよう」とSlackに投稿したり。逆に、仕事で学んだ技術を使って、友人の記念日へのプレゼントを作成したり。「仕事は仕事、遊びは遊び」という区切りより、「面白いことは全部やる」というスタンスの方が、今の時代には合っている気がします。
「できます。今から作ります」と即答できるエンジニアへ
――今後のキャリア目標についてお聞かせください。
将来的には「これ実現できない？」と言われた時に、「できます。今から作ります」と即答できるエンジニアになりたいです。
今注力しているのは、商談の音声データから自動で議事録を生成し、さらにAIが内容を分析して、次回の提案資料の骨子まで作成するシステム。単なる文字起こしではなく、「本当のニーズは何か」「決裁者は誰か」「競合との差別化ポイントは」といった、営業戦略に直結する情報を抽出できるようにしたいです。
技術的には、マルチモーダルAIの可能性を追求したいと考えています。テキスト、音声、画像、さらには数値データも統合的に扱えるシステム。例えば、会議室のホワイトボードの写真を撮るだけで、図解を含む議事録が完成する、みたいな。
長期的には、AIを使って「人間にしかできない仕事」の定義を更新し続けたいです。今「人間にしかできない」と思われていることも、5年後にはAIができるようになっているかもしれない。でも、それは人間の仕事を奪うのではなく、人間をより創造的な活動に解放することだと信じています。
「待つ」ことが苦手な君へ
――最後に、この記事を読んでいる方々へメッセージをお願いします。
TechSuiteに向いているのは、「待つ」ことが苦手な人です。指示を待つ、承認を待つ、誰かが動くのを待つ。そういうのにイライラしちゃう人、「自分でやった方が早い」と思っちゃう人は、うちの会社では輝けると思います。
技術力は入社してから身につければ大丈夫。実際、私も入社時点ではAIの知識は多少あってもその他のツールの知識は全くありませんでした。大事なのは「面白そう」と思ったらすぐ手を動かせること、「これ改善できるんじゃない？」と常に考えられること。
あと、失敗を恐れない人。私も入社してから、本番環境を落としかけたり、間違ったプロンプトで大量のエラーを出したり、失敗は数知れず。でも、そのたびに「次はこうしよう」と改善案を出せば、誰も責めません。むしろ「良い学びになったね」と言ってもらえる環境です。
AIという技術は、まだ誰も正解を知らない領域です。教科書もなければ、10年後の姿も見えない。だからこそ、一緒に試行錯誤しながら、新しい価値を作っていける仲間を待っています。
「AIで世界を変える」なんて大げさに聞こえるかもしれませんが、実際に自分が作ったツールで誰かの仕事が楽になったり、新しいことができるようになったりする瞬間を見ると、本当に世界が少しずつ変わっていることを実感します。その変化の最前線で、一緒に手を動かしてみませんか？
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