アカデミアの最先端の“知”を高速で価値にする。松尾研発「AI×画像認識」スタートアップは「社会実装力」でレッドオーシャンに挑む - エンジニアtype
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"具体的には、すべての基盤となるアルゴリズム、業界特化のアルゴリズム、現場レベルのアルゴリズムの三つのレイヤーに分け、前二つに関してはパッケージとして社内に蓄積するように仕組み化する。また、それぞれを担当するエンジニアも明確に分け、AIエンジニアは最先端の論文を元に、ベースとなるアルゴリズムの精度を高め続ける役割に特化。磨いたアルゴリズムを組み込み、各プロジェクトを回すのはプロジェクトマネジャーとソフトウエアエンジニア、という体制にした。"
"「ACESでは構造的であることにとにかくこだわっています。例えば、ドキュメント管理においても細かくルールを定めていて、タイトルの付け方一つとっても非構造的な付け方は許されない。"
"「社内の人はみんな『僕のアルゴリズムにはこれだけの価値があって、サーバーのコストをこれだけカットできるから開発します』とか『OKRのこの部分にコミットできるからこの論文を実装する』といった会話ができる。"
