今回の記事では、LAPRAS SCOUTを通して業務委託でのエンジニア採用に成功した株式会社アダコテックの代表である河邑さんにお話を伺いました。
LAPRAS SCOUT導入の経緯から、採用に注力すべき理由、事業の魅力までお話いただきました。
《プロフィール》
株式会社アダコテック 代表取締役 河邑 亮太さん：
一橋大学法学部を卒業後、2011年に三井物産株式会社に入社。南米チリの自動車ローン事業を行う子会社に社長補佐兼CFOとして3年間出向したのち、東京本店では主に新規M&A投資に従事。2018年4月からDMM.comに入社。経営企画室で新規事業立案、及び、投資先のPMI/バリューアップをハンズオンで実施。2019年7月より株式会社アダコテックに執行役員として入社、2019年9月より取締役、2020年4月より現職。
株式会社アダコテック：
アダコテックは産業技術総合研究所(産総研)が開発した「HLAC（エイチラック）」特徴抽出法用いた画像・動画解析技術を軸に、従来よりも効率的な異常検知を可能とするソフトウェアを提供しているテクノロジーカンパニーです。本技術は、少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようケースも含めてほぼ100%異常を検出することが可能です。また、常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現・運用できるのも強みです。検査・検品の自動化をはじめ、お客様の生産性向上に技術で貢献し、「モノづくりの進化と革新を支える」というビジョンを実現していきます。
ニッチ領域のエンジニアもExtension機能で見つけ出せる
ー LAPRAS SCOUT導入のきっかけについて教えてください
当時はLAPRAS SCOUT以外の媒体で合計170件くらいスカウトを送ったのですが、採用に至らず、またエージェント経由では面談までも至らないという状況でした。私達の採用広報不足、スカウト内容にも原因があったとはと思いますが、このまま同じことを続けていても成功しないと考え、知人に相談したところ、複数の方からLAPRAS SCOUTを勧められたので導入を決めました。
ーどのようなところに期待して導入いただいたんですか？
1番のポイントは母集団の広さでした。LAPRASに登録している人だけでなく、LAPRASに登録していない人にも広くアプローチできるというのは最大の魅力でした。
実際にサービス説明を受けた後は、候補者の情報が豊富な点も魅力的に感じましたね。ユーザーが自ら登録した情報だけでなくQiitaやteratailなど、その人の投稿などのアウトプットから候補者のことを深く知れるというのは良かったです。
実際に利用してみても、TwitterなどのSNSで見かけた人をLAPRASのEXTENSIONでプロフィールを逆引きできるので、他のチャネルで発信された情報を基に候補者を見つけています。
アダコテックが事業展開しているのは、Machine Visionというニッチな業界なので、要件に合うエンジニアがなかなか見つかりにくいのですが、製造業 × ITエンジニア という採用要件にマッチしそうなイベントの参加者からLAPRASのプロフィールを逆引きすることで、要件にマッチした候補者を見つけています。
ー ニッチな領域のエンジニアを探す場合、母集団がいくら多くてもマッチした候補者数は少なくなってしまいますよね。それをDBから探すよりも、具体的なイベントなどのコミュニティから逆引きする方が、圧倒的に効率が良さそうですよね
おっしゃるとおりですね。
ニッチな領域ではコミュニティの繋がりが強いですし、優秀なエンジニアが登壇しているイベントには優秀なオーディエンスが集まっています。そこをピンポイントで狙っていくというのはベストな方法だと思いますね。
少人数のスタートアップだからこそ、採用の失敗は許されない
ー LAPRAS SCOUTの運用はどのように行っていますか？
立ち上がりの頃は、エンジニアを全員集めて週に1時間ほど、全員で候補者を探していました。そこで採用要件の詳細について目線合わせも兼ねていました。
最近では、要件の詳細も明確にになってきたので、私がメインで運用をしています。
ー 代表である河邑さんご自身が運用しているのはなにか理由がありますか？
まだ私が代表取締役ではない時からLAPRAS SCOUTを運用していたから、という事情もあります。
前提として、スタートアップにとって採用というものは非常に重要なのですが、社内には採用業務を経験したメンバーがいなかったため、唯一経験のある私がやるべきだと判断し、採用担当になりました。
ー スタートアップにとって採用は本当に死活問題ですよね。LAPRASも社員が1桁の頃は代表の島田が採用に専念していました。採用専任のメンバーがいない初期では、特に代表をはじめとする経営陣のコミットが重要ですよね
そうですね。まだ社員が10人もいないので、1人でも間違った判断で採用してしまうとその影響は大きいです。
2020年4月に代表取締役になったこともあり、採用業務のすべてを私が担当するというのは難しいので、現在は徐々に業務を移管しています。
ー 今回業務委託でジョインした方も河邑さんがスカウトされたんですか？
はい、そうです。
この方は、LAPRASポートフォリオで「やりたいこと」という項目をしっかり書いていらっしゃった方です。
幅広く一通りのスキルを持っていて、技術的に裁量がある職場を求めている方だということがわかったのでスタートアップにとって重要な「自走できるエンジニア」の方だと感じました。
LAPRASのポートフォリオの技術力も4.06、OSSゴールドコントリビューターと、スキルも申し分ない優秀な方でした。今ではプロジェクトマネージャーのようなマネジメントの動きもお願いしています。
すでにAIを製造の現場で活用できているという強いアドバンテージ
ー 事業の話になりますが、AI技術を活用しているLAPRASの目線でも、アダコテックさんの技術は面白いですね。サービスサイトの比較表などを拝見すると、ここまで少ないサンプル数で高い精度が出るということに驚きました
アダコテックでは、十数年の研究から生まれた産業技術総合研究所の特許技術を活用しています。それをようやく実際に活用できるようになったフェーズです。
少ないサンプル数で高い精度が出せるということは、製造業ならではの大きなメリットがあります。日本の製造業では、そこまで多くの不良品は出ないため、不良品の教師データを取得しようとすると膨大な時間がかかります。少ないサンプル数で学習モデルが構築できるというのは日本の製造工程の実態に即しているんです。
ー 会社の魅力はやはりその技術力なんですか？
最も魅力が大きいと考えているのは、AIを実際にビジネスに適用する場があるということです。AIをビジネスに活用したいという方は多いですが、PoCやデータ分析など、実現可能性が分からない中で困難な作業を行わなければならないという課題があります。
アダコテックでは実際に、クライアントの製造ラインで実運用されるというプロジェクトを行っているので、AI技術をビジネスで活用できる場がすでにあります。
そして現在、クローズドβ版として提供しているSaaSの自社プロダクトを持っているのも魅力です。
異常検知という分野においては、ディープラーニングと比べても私達の技術の方が精度が出たり、運用が軽かったりと、優れている部分が多いです。そういう分野で世界と勝負できるのは面白いチャレンジですね。
ー クローズドβ版ということは、これから0→1と成長させていくフェーズですね。裁量を持って進めていくにはワクワクするタイミングだと思います
そうですね。
0→1でのプロダクト立ち上げ、そこにAIを活用するというスタートアップのアーリーステージならではの面白さを味わえるフェーズです。
ー ありがとうございました！
こちらの記事を読んだ方へのおすすめ記事🔻
