有名どころからのオファーを選ぶのが無難だったはず。でも……

「基本的には、賭けに出ることにしました。経済的に自立できるチャンスが欲しかったんです。その後で、研究に戻って、何か画期的なことに取り組みたいと思っていました。」

他にテーブルに乗っていたオファーは、どれもすでに確立された組織からのものだった。つまり、安定していて安全。でも彼にとっては、それこそが問題だった。

「仮にそこに入ったとしても、将来的に株式や給与の面で大きな上振れはないと思いました。でも樹林AI は、すごく初期段階のスタートアップだったので、少なくとも世代を超える富につながる可能性はあると感じたんです。」

彼の背中を押したのは、創業者の Rise が、過去のスタートアップですでにそのレベルの経済的自立を実現していたことだった。

「なるほど、この人はこういうものの作り方をもう分かっているんだな、と。そこで入ると決めました。」

研究からエンジニアリングへ。

Likith は学部時代を研究に費やした。香港、シンガポール、アブダビのラボ。これは、スタートアップでプロダクトを作り、世に出していく思考とはまったく別のモードだ。

研究では、問いは分かっているが、答えは分からない。何がうまくいくのか、そもそも明確な答えが存在するのかさえ分からない中で、新しい何かを見つけようとする。

エンジニアリングでは、ゴールは分かっている。そこにたどり着くための最善の方法を見つけ、現実世界でちゃんと動くものにする必要がある。

彼は研究モードとエンジニアリングモードの違いをこう表現した。

「研究は、宝物を探さなければならない地図のようなものです。でも、どの道が成功につながるのか分からないし、そもそも宝物が本当に存在するのかも分からない。エンジニアリングでは、目的地は分かっています。似たような問題を解いた人たちが過去にいるので、道の方向も分かっている。でも、その道をどう歩くのが正しいのか、どんな道具を持っていくべきか、そして既存の道具をその特定の道でどう使うのかは、自分で見極めなければなりません。」

彼は樹林AIでリアルタイムVoice AIと無限コンテキスト・メモリをOpenAIより4か月早く開発しました。

Likith に、自分が作ったものの中で最も誇りに思っているものを聞くと、彼はすぐに長期戦の話をした。

「もし樹林AI が日本のコールセンター向けの次世代プラットフォームになるなら、実際の電話向け音声エージェントのプルリクエストを最初にマージしたのは僕です。親友と一緒にその土台を築いたことを、誇りに思うと思います。」

二つ目は、表には見えにくいが同じくらい重要なものだ。彼は約1か月をかけてリリースサイクルを設計し、顧客ごとに分かれたブランチが予定通りアップデートを受け取り、その過程で何も壊れないようにした。

「リリースサイクルを作り、設計するのに約1か月かかりました。それがここで最も難しいことだと感じていますし、1年後に同じ質問をされても、やはりそれが一番難しかったと言うと思います。それによって、自分はものを作れるんだという自信がつきました。たとえ何も知らないことでも、学び、理解し、そこから作っていけるんだと。」

プロダクト思考はチェスのようだった。

エンジニアリング業務に加えて、Likith は Rise と直接プロダクトにも取り組んでいる。これは、とても、とても珍しい機会だ。普通なら、そうした機会を得られるのは10年、20年の経験を積んだ後だと彼は言う。

彼が最も驚いたのは、プロダクト思考がエンジニアリングや研究とどれほど違うかだった。最初の難しさは、どの機能が現実世界で本当にユースケースを持つのかを理解すること。次に、そのデザインが来る。

「プロダクトに入ってみると、ユーザーが何をするかを予測しなければならないチェスのように感じました。その機能が出た後、ユーザーがやりたくなるかもしれないさまざまな状況を考えて、それを本当に簡単にしてあげる必要があります。同時に、新しい機能はすべて、パズルのピースのようにぴったりはまらなければならない。すでに存在しているものすべてと一貫していて、これまでのロジックを壊すものが何もないように。」

彼は、この考え方が研究バックグラウンドから自然に身についたものではないと認めている。そして今、それを作り上げていくことにワクワクしている。

いい仕事をしたと分かる瞬間…

「新しいアーキテクチャや方法をエンジニアたちに提案して、彼らがすぐにそれがなぜ機能するのかを理解してくれたとき、そのときに自分はいいことをしたんだと感じます。あるいは、まだ誰も解けていなかったことを自分が解いたときです。」

スタートアップのプレッシャー？それがスタートアップというゲーム。

「大変です。物事が思った通りに進まなければ、それを正すためにいろいろ面倒なことが起きます。誰かが何かを壊したら、朝5時まで起きて直すこともある。でも、それがここで僕たちがプレイしているゲームなんです。」

深夜作業の多くは、優先順位づけに行き着く。

「バグ修正の解決策自体は、分かりやすくて、シンプルで、少ない行数で済むこともあります。でも、僕たちには、場当たり的な修正ではなく、正しくやりたいという考え方があります。まずホットフィックスをして、夜にデプロイし、アプリが使える状態であることを確認する。そして翌日戻ってきて、正しいやり方で直す。エンジニアがそうできれば、問題を修正し、時間通りに寝て、より良いアーキテクチャに戻ってこられるんです。」

樹林AI で活躍する人、そしてそうでない人。

「ここで活躍するのは、このゲームを受け入れる覚悟がある人です。簡単ではないということを受け入れられる人。私生活と仕事の間に衝突は起きますし、その両方をうまくマネジメントできる必要があります。」

彼は、私たちの環境に合わない人についても同じくらい率直だ。

「すでに安定した人生を送りたい、家族と落ち着きたいと決めているなら、樹林AI は向いていません。ここで僕たちがプレイしているゲームには、多くの犠牲が伴います。誰かが明確に9時から5時までの仕事を望んでいて、5時以降はただ家族と過ごしたいと思っているなら、僕は違うと言います。」

彼が、樹林AI はコールセンター以上のものを変えると考える理由。

日本の労働力不足はよく知られている。コールセンターにはプレッシャーがかかっている。Likith は、人間のストレスを同時に増やすことなくサービス業務をスケールさせる、数少ない現実的な方法の一つとしてAI エージェントを見ている。

「日本には労働力不足があります。AI は24時間365日、問い合わせに対応できます。コールセンターで働く人たちのストレスを大きく減らせます。将来的には、樹林AI のエージェントと電話で話すだけで、いろいろなことを代わりにやってくれるようになるかもしれません。一つの業界だけではなく、これは多くの業界に応用できます。」

このキャリアの章を、20年後に振り返るとしたら何を思い出したいか。私たちは彼にそう尋ねた。

「樹林AI に入る前、僕は完全に研究に集中していて、エンジニアリングは自分には向いていないと思っていました。それから樹林AI に入りました。ここには3か月ごとにチームを移る文化があります。リリースサイクルにたどり着いたとき、将来どんな問題を渡されたとしても、たとえそれについて何も知らなくても、自分で学び、解けるんだという自信がつきました。20年後に覚えていたいのは、このことです。」

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