Google Cloudと生成AI活用の最前線を走るアイレット。先進的な事例を次々と生み出すエンジニアたちが、その強さの秘密と開発のリアルを、自らの言葉で語る。

  • （写真）アイレットのエンジニアのみなさん

今回お話を伺ったDX開発事業部のエンジニアのみなさん

鹿嶋 未郷さん
IoT×クラウドセクション

小菅 優太さん
フルスタックセクション

北村 颯将さん
モダンエンジニアリングセクション

山際 哲哉さん
モダンエンジニアリングセクション

開江 太一さん
フルスタックセクション

    

Google Cloudとの強固なパートナーシップで、日本のDXを加速させる

──アイレットとGoogle Cloudは密接なパートナーシップにある! と伺っています。

鹿嶋さん：私たちアイレットは、お客様の多様なニーズに応えるべくマルチクラウド戦略を推進してきました。その中でも、とくに生成AIやデータ分析に強みを持つGoogle Cloudは、これからの日本のDXを推進していく上で重要なパートナーであると考えています。Google Cloudとともに新たな顧客価値を創造していくこと。それは全社ミッションです。


──そのパートナーシップを示すように、4月にラスベガスで開催されたGoogle Cloud Next 25では、「Partner Award of the Year」を受賞されましたね。

小菅さん：はい、とても光栄なことに「Artificial Intelligence – Japan」（以下、AI）と「Talent Development – Japan」（以下、Talent Development）の2部門で受賞することができました。


──それぞれ、受賞の理由を教えていただけますか?

小菅さん：AI部門については、国内でもトップクラスだと自負している開発事例の豊富さを評価いただけたと感じています。また、Talent Development部門では、累計2,000を超えるGoogle Cloudの認定資格取得数や、Google Cloud Japan が高い技術力を持ったエンジニアを表彰するプログラム「Google Cloud Partner Top Engineer」を15名が受賞（2025年実績）している点を評価いただきました。エンジニアのスキルアップを全力で後押しする社風が結実したと思います。



ナレッジ活用AIを社内に浸透させる秘訣

──それでは、具体的なプロジェクト事例について伺っていきます。北村さんは、総合建設コンサルタントである株式会社ウエスコのチャットボット刷新に携わったそうですが、そこではアイレットのどのような強みが発揮されたのでしょうか?

北村さん：もともと株式会社ウエスコ様は、社内に蓄積されたナレッジを活かすために、社内文書を参照して回答を生成するRAGシステムをGoogle Cloud上で構築されていました。しかし、AIチャットが「社内になかなか浸透しない」という課題に直面されたのです。これは単にバックエンドのAIの精度だけでは解決できません。私たちは誰もが「使いやすい」と感じるUI/UXへの刷新から、お客様自身が運用できるようになるためのインフラ知識のレクチャーまで、プロジェクトをトータルでサポートしました。


──回答の精度だけでなく「使いやすいAI」とは、具体的にどのような工夫をされたのでしょうか?

北村さん：チャット画面の体験を徹底的に向上させました。たとえば、AIの回答だけでなく、参照した社内文書のリンクを表示し、直接ソースを確認できるようにしています。さらに、関連した質問をサジェストしたり、会話履歴を絞り込み検索できるようにするなどの改善をした結果、「以前と比べて格段に使いやすくなった。回答精度にも満足」と大変喜んでいただけました。


──生成AIという最新技術を、いかにユーザーにとって便利なものにするか、という視点でUI/UXを追求されたのですね。「内製化支援」についても教えてください。

北村さん：社内文書を今後追加するときや、AIの口調を変更するときなど、ユースケースに応じた実装方法をレクチャーし、50ページ程度のドキュメントにまとめて提供しました。インフラからバックエンド、そしてフロントエンドまで一気通貫で対応できるのが、私たちアイレットの大きな強みです。その総合力が発揮された事例の一つが、このプロジェクトでした。


膨大なゲーム映像から「あのシーン」を検索するAIシステム

──続いて、小菅さんと開江さんは株式会社バンダイナムコエンターテインメントとともに、世界でも類を見ないプロジェクトを担当されたと伺いました。

小菅さん：株式会社バンダイナムコエンターテインメント様は、ゲームや音楽、イベントなど多岐にわたる事業を展開されており、社内には膨大な「動画データ」が蓄積されています。そのため、プロモーションビデオを作る際、該当の動画を探し出すことに大変な労力がかかっていました。そこで「大量のゲーム映像から、特定のシーンを探すAI基盤」を構築したのです。



──マルチモーダルなデータ活用として、とても興味深いテーマですね。どういった経緯でプロジェクトは進んでいったのでしょうか?

小菅さん：もともと株式会社バンダイナムコエンターテインメント様は、「業務へAI駆動のサービスを積極導入していきたい」いう思いをお持ちでした。そこで、具体的なプロジェクトを、Googleとともに提案したのです。Google Cloudの内製化支援プログラム「Tech Acceleration Program」を利用し、まずは数日間のPoC（概念実証）から始めて、一つのゲームタイトルで実際に実施することになりました。


開江さん：私はプログラマーとしてプロジェクトに加わりました。ゲーム映像を生成AIの「Gemini」に読み込ませて、登場キャラクターやシーンの内容といった情報（メタデータ）をテキストとして付与し、そのメタデータをLLM（大規模言語モデル）を用いた検索サービス「Vertex AI Search」に取り込む、といった作業を担当していました。


──前例のない挑戦の中で、特に苦労された点や工夫した点はありますか?

開江さん：膨大な映像データを一つひとつ処理していては、時間がかかり、精度も安定しません。そこで、複数の処理をまとめて実行するバッチ処理を上手く取り入れることで、検索精度の向上と処理コストの短縮を両立させました。実はこうしたアイデアをどう実装すればいいのか悩んでいたのですが、社内の先輩エンジニアに相談したところ、すぐに解決策を示してくれました。


小菅さん：Google Cloudと協力し、ゲームの主役級キャラクターだけでなく、脇役のアングル違いでも認識できるよう、検索精度の向上にも細かくこだわりました。結果として、エンタメ業界全体から大きな関心を持っていただけるプロジェクトになったと感じています。


最新技術を使いこなし、提案力を最大化する組織力

──Google Cloudの技術、特に生成AIの分野はめまぐるしい速度でアップデートしていますが、どのようにキャッチアップされているのでしょうか?

山際さん：社内にAIに関する専用のチャットチャンネルがあり、最新ニュースや技術情報は活発に情報交換されています。また、プレミアパートナーであるため、Google Cloudからの情報提供にも恵まれています。私たちDX開発事業部は、そうした情報を「週刊生成AIニュース」にまとめて、自社メディア（iret.media）で発信する取り組みもおこなっています。


──エンジニアの視点から見て、Google Cloudの生成AIサービスにはどのようなメリットを感じますか?

山際さん：なんといってもコストパフォーマンスの高さですね。動画のような重たいデータを扱う場合、LLMの利用料金が足かせになりがちですが、Geminiはかなり価格が抑えられています。さらに、先ほどのバッチ処理のように、きめ細かい設定でコストを最適化できる点は、お客様に提案する上で大きな強みになります。


──いまは生成AIへの関心が非常に高くなっていると思いますが、アイレットのAI導入支援サービスには、どのような特徴がありますか?

鹿嶋さん：テキスト検索という比較的軽いものから、独自のAIエージェント構築といった最新の開発まで、さらには内製化支援やオブザーバビリティ向上といった運営面でのサポートなど、お客様のあらゆるニーズにお応えできる点が、アイレットの強みです。


小菅さん：アイレットは、インフラ構築・運用保守からアプリケーション開発、デザイン制作まで、全てをワンストップで提供できる総合力を持っています。私も前職ではフロントエンド専門でしたが、ここでは幅広い領域に携わることができています。


────「開発工程全般にわたる広い知識をもったエンジニアがいること」は、クライアントにどんなメリットを提供できるのでしょうか?

小菅さん：提案の質が違います。たとえ「生成AIを導入したい」という要望であっても、「どうすれば社内に浸透するか? 」というUI/UXの視点や、「どうすれば運用コストを抑えられるか? 」というインフラの視点も踏まえた、多角的で実現可能な提案をすることができます。


エンジニアを最速で成長させる「挑戦」と「スピード」の文化

──開江さん以外の皆さんは転職組だそうですが、実際のところ、中から見たアイレットと他社はどこが違うと感じますか?

鹿嶋さん：社員一人ひとりの、技術に対するアンテナの張り具合ですね。アイレットの創業者であり現在の代表取締役会長の齋藤が自ら、「私はAIをこう使って効率化していますが、君たちは? 」と問いかけてきます。そんな働きかけもあり、若手であっても「やりたい」と声を上げれば、挑戦できる環境があると感じます。


北村さん：確かに、Google Cloudの新サービスが出たら、それを活用した案件をすぐに始められるなど、常に新しい技術に挑戦できますね。


山際さん：とにかく「スピード感」が全く違います。新しいツールの利用について、以前は数週間、場合によっては数ヶ月待つこともあったので、このスピードは衝撃でした。「エンジニアファースト」な環境だと感じます。


──社内でのAI活用も進んでいるそうですね。

北村さん：私たちの所属するDX開発事業部では、80～90%のエンジニアが日常的にAIを活用しており、コードレビューやコード生成、ブログ記事の作成補助などに利用しています。先日、効果測定をおこなったのですが、1人あたり1日に2～3時間の作業時間を短縮できていることがわかりました。


顧客価値を最大化するエンジニアとは?

──最後に、皆さんが今後エンジニアとして挑戦したいこと、描きたいキャリアについてお聞かせください。

開江さん：年齢や過去の経験に関係なく評価されるこの環境で、まずは「Google Cloud Partner Top Engineer」を目指します。そして、実務で得た知見や学んだことを、ブログやイベント登壇を通じて積極的にアウトプットする、発信力のあるエンジニアになっていきたいと思います。


山際さん：私も「Google Cloud Partner Top Engineer」がスタートラインだと考えています。生成AIは今でこそバズワードになっていますが、数年後には当たり前の技術になっているはず。常に学び続け、チームをテックでリードしていける存在になりたいです。


北村さん：私はフロントエンドの経験が長かったのですが、アイレットに来て本格的にGoogle Cloudに触れるようになりました。今後はさらに対応領域を広げ、お客様の課題を根本から解決できるような、プロジェクトをリードできるエンジニアを目指します。


小菅さん：生成AIはまだ「やってみないと分からない」部分が多く、効果に懐疑的なお客様も少なくありません。だからこそ私たちは、クラウドを熟知し、クラウドを使い倒す企業として、着実に成果をお見せし、お客様が安心してDXに踏み出せるよう伴走していきたいと思います。


鹿嶋さん：生成AIはなんでも叶えてくれる魔法の杖ではありません。これからも、生成AIありきで考えるのではなく、お客様にとって本当に価値のあるものは何かを、常に突き詰めていきます。


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