編集部注：本稿の執筆者Ilyes Kacher（イリエス・カーシャー）氏は、商品画像をオンラインで一括編集するAIベースのプラットフォーム、autoRetouch（オートレタッチ）のデータサイエンティスト。
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私はフランス出身のデータサイエンティストで、コンピュータービジョンの研究技師としての経験を日本で積んだ後、母国に戻った。しかし今、私はコンピュータービジョンのハブとは思えないドイツのシュツットガルトでこれを書いている。
ただし、みなさんが想像するであろうドイツの自動車技術の仕事をしているのではない。代わりに、パンデミック下の驚きべきチャンスを最もありそうもない場所で私は見つけた。そこはシュツットガルトのeコマースに特化したAI駆動の画像編集スタートアップで、あらゆる小売製品のデジタルイメージングプロセスを自動化している。
日本での経験は、仕事で海外に移住することの難しさを私に教えた。日本では、プロフェッショナルネットワークとの接点を持つことが往々にして必要だ。しかしここヨーロッパでは、多くの都市にアクセスできることが利点だ。パリ、ロンドン、ベルリンなどの都市は、特定技術のハブとして知られていると同時に、多様な雇用機会を提供している。
パンデミックのために完全リモートワークが増加している中、職探しの範囲を広げることで、興味にあう機会がより多く提供される。
意外な分野で価値を見つける、たとえば小売業
私は今、高級小売業からスピンオフしたテック企業で、自分の専門技術を製品画像に応用している。データサイエンティストの視点からアプローチすることで、私は小売業のように巨大で確立した業界への新たな応用に価値を認識見出した。
ヨーロッパには世界的に有名なブランドがいくつもあり、中でもアパレルと靴が代表的だ。その豊かな経験が、数十億の製品と数兆ドル（数百兆円）の市場にイメージング技術を応用するチャンスを生み出している。小売企業の利点は、定常的に画像を処理することで、AI企業が収益を上げ、利益を上げる可能性もあるベースを作ってくれていることだ。
もう1つ、探求すべき分野として、研究開発部門の一部にあることの多い独立部門がある。私は相当数のAIスタートアップが、非常にニッチなクライアントの研究コストとその結果得られる収益のために利益を上げていない分野に取り組んでいるところを見てきた。
データを持っている企業は収益見込みのある企業
私が特にこのスタートアップに惹かれたのは、そのデータアクセスの可能性だった。データはそれ自体非常に高価であり、多くの企業は限られたデータしか利用できない。B2BやB2Cレベル、中でも小売業やフロントエンドのユーザーインターフェースに関わるデジタルプラットフォームと直接つながりのある企業は狙いどころだ。
こうした顧客エンゲージメントデータを活用することは全員の利益になる。将来の研究開発や分野内のその他のソリューションに応用できる他、自社の他部門と協力して弱点を解決することにも使える。
さらにこれは、ブランドが影響を与えるユーザーの関連分野への関心が高ければ高いほど収益の可能性が大きくなることを意味している。私からのアドバイスは、データがすでに管理可能なシステムに保存され、アクセスが容易な企業を探すことだ。そういうシステムは研究開発に有用だ。
難しいのは、多くの企業がそういうシステムを導入していないこと、あるいはシステムを活用できるスキルを持つ人がいないことだ。もし、深い洞察を語れなかったり、システムが未導入の会社があったら、データ活用の方法を導入するチャンスを探してみて欲しい。
ヨーロッパでは最善策には自動化プロセスの開発が関わっている
私は、プロセスとコアシステムを作るチャンスをくれるアーリーステージ企業の成功の秘訣を知っている。私が働いていた会社は、入社当時まだ新しく、ある分野のためにスケーラブルなテクノロジーを開発する仕事をしていた。チームが解決すべき課題はすでに解決していたが、山ほどあるその他の問題を解決するために行うべきプロセスはたくさんあった。
1年に渡る大量一括画像編集を自動化するプロジェクトは、開発しているAIが、同時に複数の可変要素（複数の画像とワークフロー）を横断して独立に動くことように作られていれば、既存の有名ブランドには出来ないことをするテクノロジーだということを教えてくれた。ヨーロッパでこれを実行している企業はほとんどないため、それができる人材は切望されている。
というわけで、ちょっとしたカルチャーショックを恐れることなく、飛び込んでみてはいかがだろうか？
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画像クレジット：Warit Silpsrikul/EyeEm / Getty Images
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（文：Ilyes Kacher、翻訳：Nob Takahashi / facebook ）
