株式会社シービーラボ（以下シービーラボ）は最先端のクラウド技術とAI活用を強みとするIT企業であり、顧客課題の解決を通じて社会へ貢献するとともに、健全な議論の場を重視し、社員とその家族の幸せを尊重している。
今回はシービーラボのクラウドインテグレーション事業部部長の松原さんにインタビューを行った
シービーラボ：松原英希 株式会社シービーラボ クラウドインテグレーション事業部長
聞き手：鈴木代表 アヴァント株式会社 / 株式会社シービーラボ 代表取締役
[1] クラウドインフラに強いシービーラボでのAI導入の実情
鈴木：シービーラボはクラウドインフラの構築や運用をメインで行っている会社ですが、それらの業務で現在AIはどのように活用していますか？
松原：主に調査で使用していて、新しい使用法ではなくGoogleの拡張的な存在ですね。
調べ物ベースでは全員AI活用ができていますが、ハルシネーション（生成AIが事実に基づかない情報や、実際には存在しない情報を生成する現象）の問題が出てきていますね。
鈴木：知識や知見が少ない人ほど騙されちゃいますよね。それは業務上の影響がでてしまうぐらい？
松原：今のところは、私を始めとしたリーダー陣でハルシネーションによる誤謬はすべて弾いていますね。
鈴木：調べる内容としてはやっぱり知識・ノウハウ的なものが多い？
松原：基本的に知識面ですね、例えばAWSの設定で使えるものを調べることが多いです
鈴木：AI活用によって業務改善や生産性向上につながっていますか？
松原：生産性ははるかに上がっていると思います。
鈴木：今までと何が違います？
松原：知識不足による最初の壁が低くなって、漠然とした質問でもそれなりの情報が返ってくるようになりましたね。そこで２次情報を自ら得て理解を進めていけるので、いちいち教える手間が省けるようになりました。
鈴木：「僕それ知らないから出来ません」が減った感じですか？
松原：そうですね、「できますやれます」が増えましたね。
鈴木：ただ、それだとイノベーションのレベルとしてはGoogle検索が登場した時とさほど変わらないかな？今までも、気が利いたエンジニアだったら検索して、本で調べて、自分で技術領域広げてきた訳で、AIによって調査や学習のコストが更に下がったというだけにも聞こえますね。
松原：開発エンジニアは、これまで手組みだったプログラミングが自動化されていく流れがあるので、AIの登場が破壊的な変化に思えるかもしれません。しかし、インフラエンジニアの場合はそういった大きなインパクトは感じられないかもしれません。「プログラムを書く」といった実作業の部分って案外インフラって少ないので。
鈴木：うーん、プログラム以外の部分。ドキュメンテーションやテストの部分での自動化など、やれることはいっぱいあると思うんだけど、その点どうですか？ちょっと意地悪な言い方になりますけど、「インフラはAIの影響を受けにくい」って思い込むことで、他社に対して出遅れたりはしていないですか？
松原：あ、そういう事で言えば、そもそもインフラは、オンプレミス（実サーバとネットワークを物理的に構築した環境）からクラウドへの移行というイノベーションを既に通っているのが違いかもしれません。そもそも、既に構築やテストの大部分が自動化されているので。
鈴木：要するに、インフラは既にクラウド化で自動化も進んでいて、アプリ開発より生産性高いですよって話か(笑）
確かにね。オンプレミスの時は一生懸命、ネットワーク配線を手で繋いでいたのも、クラウドだとブラウザ上でポチポチやるだけで出来ますもんね。
松原：はい。既に構築作業の多くは効率化されており、構築業務の大半は設計業務になっています。
鈴木：運用監視業務はどうですか？
松原：運用監視はAIが無くても自動化しやすかった分野ですが、何故かまだ人力が多く残っています。
鈴木：特にクラウドなら自動化簡単ですよね。各クラウドプラットフォームも自動化機能が充実しています。それでなお、自動化が進まないのは何故でしょうか？
松原：心理的な不安が残っているからかも。人の目で、人の手で確認したほうが良いという向きがある。ただ、インフラエンジニアの仕事は運用監視だけではありません。自動化できる部分を広げて、貴重な人材を別業務に回して経験を積ませるべきだと思います。
鈴木：AI活用の流れの中で機運が高まり、運用監視分野の自動化が加速すると良いですね。
[2] RAG構築のメリットをどこに置くか？
鈴木：松原さん個人は、「インフラエンジニア」という枠ではなく、インフラ分野をベースにシステム全体のアーキテクチャを考えられるリードエンジニアですね。しかもデータ活用分野にも深い知見を持っている。そんな幅広い技術領域を網羅されている松原さんご自身はどの様にAIを活用していきたいですか？
松原：個人の効率・生産性を上げるところからもう一つ上のレベルに持っていきたいですね。当然、AIをデータ分析と組み合わせることは考えていますね。マーケティング寄りのデータ分析の更なる予測・可視化ツールとしてAIは面白いのではないかと思っています。
また顧客企業の社内業務でのデータ活用でもAI導入の効果は期待できそうです。例えば、営業管理システムで、各営業の顧客対応記録の中のキーワードを拾って、顧客のエンゲージメントとの相関性を調べるような使い方を提案しています。
鈴木：今まで基幹系のシステムに蓄積されたデータを、分析用途などに利活用しようとする際、データベース負荷が懸念材料になりがちでした。AI活用によって更にデータ活用が進んだ場合、インフラ面の負担が増えると予想されますが、その点はどうでしょうか？
松原：その点は従来と変わりませんね。
鈴木：一時流行したデータレイクの様な分析・参照用のデータベース領域の構築や、その中で利活用するデータのクレンジングなどに多くの投資が必要でしたが、残念ながら費用対効果が出せない企業も多かった。それならば、RAGを構築して、社内で積み上がった雑多な非構造化データをAIで直接分析したくなりますが。。。
結局、私が顧客企業の方とお話させていただく中で、よく聞くのが、RAG構築をいち早くやってみたが、期待通り精度が出なかったり、予想よりコストがかかり、費用対効果が出なかったという声も聞こえてきたりして。
インフラの専門家としてその点、どの様に解決していきますか？
松原：うーん。一概には言えませんが、一般的には、データレイク構築よりはRAGの方がコスト自体は低く収まる事が多いと思います。問題は精度のほうが大きいと思っていまして、十分なデータ量とデータの正確性が自社になければ効果は上がってきませんので。
鈴木：そうするとデータの入力部分を解決するのが先決ですかね？
松原：それは一つあると思います。AIによって、利用者のデータ入力の手間を軽減したり、自動化したりすることで、今まで以上に各社でデータが蓄積し、内容も充実してくれば、自ずとAIを用いた分析処理の精度が上がってきます。加えて、RAG利用のメリットは、コスト面よりもセキュリティ面に大きいことを言及しておきたいと思います。コスト面だけなら、ChatGPTなどのオープンなAIを用いればコストダウンできるのは目に見えていますが、自社のデータを自社だけで活用したいのであれば、RAGの構築は選択肢になります。
[3]AI時代に求められる人材像とは？
鈴木：さて、改めて、AI時代のエンジニアニーズについて話していきたいと思います。松原さんは、AI時代にどの様なエンジニアを育てていきたいですか？
松原：先程の話に戻りますが、インフラエンジニアはもともとクラウド化の波の中で「自動化」への意識はもともと高いです。
鈴木：アプリケーションエンジニアの方が、その点はやや意識の面で遅れていたとも言えますね。
松原：いずれにせよ、システム業界全体でAIの登場は自動化に対する心理的な後押しになると思っています。
鈴木：自動化が進んでいて生産性が高い領域のエンジニア、例えばクラウドエンジニアは相対的にニーズが高く、給与水準も高くなる傾向はこれまでもあったかと思います。一方で、生産性が高いのに人不足人不足と延々と言い続けているのは何故でしょう？
敢えて聞きます。少人数で対応可能になったはずなのに、何故人不足が続くのですか？
松原：少人数でやるからこそ、一人ひとりのカバー範囲が広く求められる。
・技術的なカバー範囲が広いエンジニア
・上流がさばける仕事力やコミュニケーションスキルを持ったエンジニア
それが求められています。
鈴木：そんな人材はそう簡単には育たない。
松原：はい。上流工程の人材に求められるのは、目に見えるアウトプットの範囲だけでなく、頭の中で抽象的な概念をイメージでき、まとめられる人材です。実作業や実成果物を求められる続ける下流工程とは求められる能力が全く違う。
鈴木：クラウドインフラにおいて必要な人材がそうだったとして、アプリ開発もAI化されていく中で、今後はシステム業界全体でそういった人材だけが求められてくるということでしょうかね。
松原：頭の中で抽象化されたイメージがすぐに成果物に結びつくからこそ、その分、頭の中で如何に青写真を描けるかが勝負になる。
鈴木：確かに、「システムアーキテクト」と呼ばれるレイヤーになると、客と話している間に、この案件はこの構成だな、ってすぐイメージできるもんね。私はアプリから入ったアーキテクトだけど、特に変わらないな。
松原：そもそも、そのレイヤーまで来ると、アプリもインフラもありませんからね (笑）
鈴木：厳しい言い方になりますが、作業だけやっている人材、言われたことだけやる人材は求められなくなる。それがこれからのシステム業界ですね。
松原：実作業を積み上げて経験を積んで、その先で抽象的な概念をを経験する、という従来のキャリアパスは描けそうにありません。
鈴木：若い頃から、自発的に考えて動ける人材に育てていく必要がありますね。しかも上位のキャリアは「アプリ」と「インフラ」に分かれていませんので、今後は片方だけのキャリアを積ませるのは得策で内容に思えます。
松原：その点、アプリ開発側に強かったアヴァント、インフラ構築側に強かったシービーラボ、この2社が協力しながら、プロジェクトを進めるようになった今の環境は良いと思います。
鈴木：アヴァントグループに入った新卒社員の皆さんにはぜひぜひ、幅広いプロジェクト経験を積んでもらいカバー範囲の広い人材になってもらいましょう！
