代表取締役 CEO　鈴木健史 早稲田大学大学院創造理工研究科修了。在学中、国内外4つの学会にて研究発表、査読付き論文採択を経験。大手ERPベンダーで、会計SaaS立ち上げや複数のAIプロジェクトを経験後、法人向けフードデリバリー企業を共同創業。その後、独立しFastLabelを創業。

FastLabelの起業に至った経緯

起業の原点となる経験は、大学・大学院での機械学習の研究にさかのぼります。ベンチマークデータに対して如何にアルゴリズムの改善をしていくことでAI精度向上をしていくべきかという形で、そのテクニックの新規性を押し出した論文を書くような活動をしていました。 その後、新卒で入社したエンタプライズ企業向けのソフトウェアを開発している企業でのプロジェクトを通じ、どれほどデータの質が重要かを痛感しました。 アルゴリズムを実装するのは1-2日くらいでできたのですが、良質な教師データを用意する方に1ヶ月くらいかかり、データ作りに苦労した覚えがあります。 

フードデリバリーの起業を経験した後、改めて自分が解決すべきと思えるより大きな社会的な課題を探す中で、アノテーションという自らも直面した課題にたどり着きました。他の会社のAI開発者にもヒアリングしたところ、このプロセスは厄介であり自分と同じような課題を抱えていることがわかりました。 この事業領域であれば、解決すべき、解決したいと思える課題があり、自分自身の集大成をぶつけることができる、そんな確信を得ました。課題の大きさと事業機会が一致したことで、長期的に向き合える事業として起業に至りました。

「アノテーション」という言葉を初めて聞く方に向けて、簡単に説明をすると

「これは車、これは飛行機、これは猫、これは犬」というようにひたすらAIへ教えるデータをつくる作業をアノテーションと呼びます。 この作業が完了すると、アノテーション済みのデータセットが出来上がります。このデータセットを使ってモデルを学習させることで、「車」や「猫」かを自動で分類できるようになります。アノテーションの品質がモデルの性能に直結するため、アノテーションは機械学習やAIにおいて非常に重要なプロセスの一つなのです。 
つまり、アノテーションはAIに教える作業であり、人間が創造的なことをし続ける限り無くならない。むしろAIが発達するほど、その教師データを作る工程は重要になっていきます。そしてアノテーションをシステム開発における次世代のコーディング技術のようなものだと我々は考えています。

進むべき指針となる、FastLabelのパーパス

海外ではすでにScale AIのようなデカコーン（企業価値が100億ドルを超える巨大未上場企業）も誕生しており、日本でもこの分野で世界と伍していく企業が求められています。 そうした中、日本企業のAI開発に不可欠な基盤を提供することで、日本を再び世界に冠たる存在に押し上げていきたい。その想いが『AIインフラを創造し、日本を再び「世界レベル」へ』というFastLabelのパーパスに表れています。 このパーパスはFastLabelの進むべき方向性の指針となっています。経営における判断や方向性は、このパーパスとの整合性を軸に決定しています。 パーパスは「登るべき山」であり、戦略は「どのようにして山を登るか」を示すもの。 パーパスという大きな目標から逆算し、その実現に必要な施策を考える。これにより、ブレのない長期的な経営が可能になります。 また、パーパスは社内の結束を高める上でも重要な役割を果たします。毎月の全社会議では必ずパーパスに立ち返り、その意義を繰り返し伝えていく。毎回同じことを言っていると思われるくらいでちょうどいいですね（笑）

「FastLabel ならではの魅力」とは？

なんと言っても日本で一番AI開発の領域が広い企業だということです。 自動運転、製造業や工場、農業、医療など、あらゆる産業のAIモデル開発に携わっているのは日本で我々だけ。その知見の深さは、他社の追随を許しません。 どの領域でもアノテーションは必要不可欠であり、我々は社会を支える様々な産業の発展に貢献できる。その社会的意義の大きさがFastLabelの推進力でもあるのです。

パーパスを実現するために、今求めている「FastLabelの仲間」

FastLabelではフロントランナーとして技術的側面のみならず、顧客目線を持ち、「AI×データ」という未開の地を切り開いていけるマインドを持つ人材を求めています。 成長産業ゆえに "できない理由" はいくらでも作れるこの領域で、その本質的な課題解決に向き合える人こそが、我々のパーパス実現の鍵を握ると感じています。 AIの世界を前進させ、日本の産業を再び世界一にしたいと本気で思っている方と一緒に働きたい。そんな志高き仲間を求めています。