アーニーMLG株式会社

福岡市博多区にあるアーニーMLG株式会社は、自分たちのために開発したプロジェクト管理ツール「Batoner」や独自開発の音声認識AIを利用したコールセンターの業務効率改善を支援するSaaS「YOMEL for コールセンター」を開発するスタートアップベンチャー。

「Batoner」はテレワークに必要なコミュニケーションを効率化する、アプリ型のプロジェクト管理ツール。コミュニケーションや情報共有不足が原因で、チーム全体のプロジェクト状況やメンバーごとのタスクを把握しきれていないリモートチームが多い。「Batoner」はそんな問題をシンプル化してプロジェクトの成功をサポートする。

「Batoner」の特徴的な機能が「バトン」。プロジェクト内における細かなタスク毎にスモールチームを形成し、バトンを渡しあいながらタスクを完了させていく。今現在、誰がそのタスクを担っているのか。進捗状況が明確化されるため、プロジェクトがスムーズに進行する。常に誰かがバトン所持者となることで、チームの連携を促して生産性の向上を実現する。

「リモートワークが爆発的に広がりましたが、突然の事態にリモートワークのやり方に困る企業が続出しています。たくさんのツールがリリースされていますが、どれも我々の理想とは程遠いものでした。クライアントワークでリモートチームを形成して開発を手掛けてきた我々のノウハウを結集させたツールが『Batoner』です」（代表取締役・橋本聡）

代表取締役の橋本氏は既にヒットサービスとなったbellFace（ベルフェイス株式会社提供）やRICHKA（株式会社リチカ提供）の創業メンバーでもある。bellFaceやRICHIKAの初期開発から開発支援を行っていた。

「bellFaceやRICHKAに続けと、当社もまさに今、自社プロダクト展開を開始しようとしています。我々の経験や開発力を活かして、最初から世界を見据えたプロダクトを出していきたいと考えています。」（橋本氏）

いま、事業の中心となっているのは音声認識AIを活用したプロダクトだ。音声認識技術こそ、アーニーMLGのコア技術でもあり、今後の同社の成長を支えるビジネスの柱ともなる。

そのメインとなるのは自社で独自に学習させて開発してきた音声認識AIの「Olaris」。そして、その音声認識AIを利用してコールセンター向けのプロダクトとして開発したのが「YOMEL for コールセンター」。コールセンターでのお客様との対話音声を自動議事録化して、業務効率を改善するためのツールで、毎月新たな機能をリリースしながら改善を続けている。

そんなアーニーMLGには、優秀な若手機械学習エンジニアが集まってきている。九州大学と九州工業大学の学部生や、修士・博士課程の大学院生も多数在籍している。

「機械学習は近年注目されている技術でもあることから、知識のあるエンジニアのほとんどは若く、大学や大学院にいます。フルタイムのコアメンバーだけでなく、大学の研究室に属しているメンバーとも柔軟に協業することで、研究と開発を両立させることができます」（橋本氏）

アーニーMLGのCEOである橋本氏は、エンジニアの出身。それゆえに、会社はエンジニアが働きやすい環境に満ちている。「パフォーマンスの最大化」を掲げて、オフィスへのこだわりにも相当な意気込みを感じる。

音が邪魔にならないようにオフィス空間を工夫し、固定電話を敷設していない。集中して作業するために仕切り付きソファ、オフィスは博多駅徒歩1分の立地にあり、混雑する電車通勤を回避するため通勤用に電気自転車を会社の経費で購入している。

「メンバーが働きやすい環境づくりには、今後も力を入れていきたいと思っています。アーニー株式会社（クライアントワーク中心の別会社）所属のエンジニアは、リモートで働いている人ばかりで、博多のオフィスにはほとんど顔を出しません。アーニーのチームは海外在住エンジニアも3割近く在籍しており、全員がリモートメンバーという環境でもオフィス環境と全く同じかそれ以上のパフォーマンスを出せる環境を用意してあげる必要があるのです」（橋本氏）

エンジニアにとってうれしいのは、希望の開発環境を整えてくれること。Mac Pro＋Eizoデュアルモニター＋HHKBなどみんな自分好みの開発環境を作って、効率よく作業に集中している。

機械学習の開発サーバとして、Xeon8180×4の112コア（224スレッド）CPU特化マシンや、ウルトラハイエンドグラフィックスボード「Quadro GV100 x8」を搭載したマシンなど、大学の研究室レベルのコンピュータを数十台所有している。

「開発サーバには、多額の投資をしています。機械学習で音声認識エンジンを開発するには、強力な計算能力を持ったマシンが何台も必要となります。教師データを使ったAIの開発では、一般的なスペックのマシンでは開発のスピードが遅くなり、台数が少ないとマシンが空くのを待たなければならない状況が発生し、これまた開発に遅れが生じます」（橋本氏）

3Dプリンターも所有し、音声認識の精度を上げるために、マイクなどハードウェアの製造をしていたこともある。技術勉強会で、エンジニアが新しい技術にキャッチアップする機会も会社がサポート。エンジニアが開発に集中できる環境を、アーニーMLGは本気で整えてくれる。