でも彼は違った。ユーザーが実際に何を求めているかをもとに、使うほどに良くなるAIエージェントをつくった。

Jonathan は最初の1ヶ月半、カスタムのユースケースフローの開発に取り組んでいた。
これまでは、複数の結果があり得るリクエストを AI エージェントに処理させるには、それぞれのパターンごとに別々のフローを作る必要があった。
例えば、配送先住所の変更。まず本人確認が必要になる。確認が成功すれば1つのルート、失敗すれば別のルート。こうした分岐がどんどん増えていく。
Jonathan のチームはそこをシンプルにした。
今は1つのユースケースの中で、会話の流れに応じて分岐できる。うまく進めばそのまま進み、そうでなければ別の対応に切り替わる。
「ユーザーが何かを依頼してきた後、その発言に応じて処理を分岐させます。タスクが終われば会話を終了するし、うまく伝わっていなければ確認に進む。その分岐ロジックを設計していました。リリースされたときはすごく満足感がありました。」
樹林AI は動きが速い。
これまでのインターンはもっとゆっくりで、リポジトリも小規模だった。ここでは、まずキャッチアップしないと貢献できない。
さらに、技術スタックも固定ではない。チームは常に新しいものを試している。入って1〜2週間でツールが変わり、プロジェクトの途中で対応することもあった。
「優秀なエンジニアであれば、ストレスのマネジメントはできると思います。仕事量が増えても、時間の使い方を調整すれば、対応できる範囲も広げられます。」
別のインターン先にいる友人からは、スタートアップではレビューがほとんどなく、本番環境が毎日のように壊れるという話も聞いていた(これは他のインターンからも聞いている話でもある)。多くのエンジニアにとって、それが“スタートアップらしさ”として受け入れられている。
でもここは違う。
スピードが上がっても、エンジニアは自分の PR に責任を持ち、リリース前にしっかりテストされる。
「サンフランシスコの友人からは、レビューがほぼ存在しなくて、本番が毎日壊れると聞きました。樹林AI はスピードは速いですが、レビューはしっかりしています。速さと厳密なレビュー、その両方があるのが理想だと思います。」
Jonathan が意外に感じたのが、チームがテキストよりも通話を優先すること。
「すぐに通話する文化がすごくいいと思いました。テキストよりも圧倒的に効率がいい。話すほうがタイピングよりずっと速いので。」
シンプルなルールがある。
1分以内で書けるならテキストで送る。それ以上にやり取りが続きそうなら、最初から通話する。
テキストの往復で1時間使うくらいなら、最初から話したほうがいい。
Jonathan は、人との関わり方の違いにも気づいた。
「技術力だけじゃなくて、一緒にいて楽しいと思える人たちと働けると、生産性も上がるし、この会社で働きたいと思えるようになります。以前のインターンでは、もっとドライな関係でした。」
Jonathan はもともと AI 分野で働きたいと考えていた。それは変わっていない。
ただ、東京での4ヶ月を経て、アジアでの機会にも目を向けるようになった。
「Rise が会社に対して持っている熱量は、チームにも伝わっていきます。本気で自分のプロダクトを信じている創業者は意外と少ないです。そこは今後会社を選ぶうえでも重視したいポイントです。」
樹林AI では毎ターム、ウォータールー大学からインターンを採用しています。興味があればウォータールーワークスでチェックしてみてください。
樹林AIは、高パフォーマンス企業の中核を担う次世代AIエージェントを提供しています。当社のテクノロジーは、メール、電話、メッセージングなどのビジネスコミュニケーションと、それに伴うワークフローを自動化し、人と組織の創造性を解き放ちます。
創業僅かで、日本で最も急成長するAI企業のひとつとして注目を集め、現在は日本、韓国、シンガポールに拠点を展開。アジア太平洋地域全体を、よりエージェンティックで持続可能な未来へと導いています。
東京都民の日常生活に関わる主要企業をはじめ、複数の大手企業に導入されており、既存のツールやシステムとシームレスに統合。100以上の言語でタスクを実行し、労働力不足の課題を解決しながら、チームがより戦略的で高付加価値な活動に集中できる環境を支援しています。