GeekNewsがきっかけで思いがけず就職した話

大学4年生の在学中、私は投資AIプロダクト Cresco を開発し、思いがけない結果につながりました。

5年間株式投資を続ける中で、銘柄の発掘と分析の難しさが市場に存在すると感じ、この問題をAIで解いてみたいと思いました。この過程で、次の3つの目標がありました。

• 顧客の視点でUXを設計する
• 商用プロダクトを積極的に使い、その価値を自分で実感する
• AI時代に合ったプロダクト開発の方法を考える

この過程の振り返りをGeekNewsで共有し、多くの方々の関心をいただくことができました。（ありがとうございます）

https://ja.news.hada.io/topic?id=25611

今日はその後の話を書いてみようと思います。

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コーヒーチャットに行ったら、突然インターンになった

ある日、GeekNewsに投稿した文章を面白く読んだということで、あるチームからコーヒーチャットの依頼をいただきました。初めてお会いする方々とAI技術やビジネスについて話せると思い、半分はワクワク、半分は緊張しながらオフィスを訪れました。お会いしてからは、これまでプロダクトを開発・運営しながら悩んできたことを気楽に共有し、チームメンバーの紹介を受けながら、どんなチームなのかも少しずつ分かってきました。

その日の夜、結果的にインターンのオファーをいただきました。長く悩んだ末に、次のような理由で承諾しました。

• 顧客と実質的なインパクトへの強い執着、そして高い人材密度
• 個人投資家と金融インフラの革新という、私が考え続けてきた問題意識と重なるビジョン
• 口先だけのビジョンではなく、実際にその方向で組織とプロダクトを作っているという確信

インターンでも実戦だ。プロジェクトに投げ込まれる

インターン期間中、コンテンツ企業のCSリソース問題を解決するAI Agentプロジェクトを担当しました。顧客の問題を分析するところから実際の開発まで、全プロセスに責任を持つ必要がありました。

• 顧客企業のオフィスを訪問し、担当者の言葉の裏に隠れた本当の課題を観察することから始めた
• AIが実際にCS業務を処理するには、データへのアクセスとアクションの実行が可能である必要があったため、開発チームと協業して必要なデータを連携し、AIが参照から実行までできる構造を完成させた
• この過程で、顧客企業がユーザーデータを十分に分析できていないという、より根本的な問題を発見した
• プロダクトデータまで連携し、専門のデータサイエンティストがいなくても、非開発者がコンテンツ成果分析やファネル分析を直接行えるAgentを構成した

約2か月半のインターン期間のあいだ、問題を定義し、それを技術で解く方法について徹底的に考えました。一人で働くのではなく、チームとして働くとは何かを実感し、相手の立場に立とうと努力した時間でもありました。

契約が満了する頃に正社員のオファーをいただき、承諾して Clib に正式に合流することになりました。

チームで再び、今度は Throne へ

大学時代に一人で作った証券プロダクトに続き、Clibチームとともに個人投資家の体験を革新するためのプロダクト、スローン（Throne）を作っていくことになりました。

• 国内外の証券会社が信頼するデータソースである FnGuide と FMP データを投入するパイプライン構築を起点に、Agentが複雑な証券データを理解し活用できるハーネスを作成
• これにより、単純なLLMでは扱えなかった詳細な財務諸表数値の分析にまで範囲を広げることができた
• 分析で止まらず、可視化によってデータを直感的に見られるように構成するなど、リテンションを高めるための要素を継続的に考え、磨き込んでいる

短いと言えば短く、長いと言えば長い準備期間を経て、正式にサービスをリリースしました。毎日顧客が流入し、投資に直結するサービスであるだけに責任感を持って成長させており、日々寄せられる顧客からの問い合わせを丁寧に確認しながら、体験改善に力を注いでいます。
私の最初のキャリアをGeekNewsがつないでくれたこともあり、このように共有してみました。ジュニアとしてプロダクトを作りながら経験した試行錯誤や学びを、これからも時々ここで共有していこうと思います。

Throne にもぜひご注目ください！
https://throneinvest.ai