面接めんせつ日程にっていにつきましては、貴社のご都合つごうに合わせてあわせて調整ちょうせいさせていただきたく存じますぞんじます。ご指定していいただいた日時にちじにできる限りかぎり対応たいおういたしますので、どうぞご遠慮えんりょなくお申し付けもうしつけください。

Safie面接準備資料

自己紹介（2分）

はじめまして、盛偉と申しもうします。本日ほんじつはお時間じかんをいただき、ありがとうございます。

私わたしは中国ちゅうごくの浙江せっこう大学だいがくで電気でんき工学こうがくを学んだまなんだ後あと、2016年ねんに来日らいにちしました。8年ねん以上いじょう、日本にほんの完全なかんぜんな日本にほん語ご環境かんきょうでソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつに取り組んでとりくんできました。

現在げんざいはSynXという会社かいしゃで、AI・自動じどう化か・物流ぶつりゅう分野ぶんやの業務ぎょうむシステムしすてむ開発かいはつを担当たんとうしております。最近さいきんでは、ZabbixとLLMを統合とうごうした監視かんし自動じどう化かシステムしすてむ「Walkure Operator」の開発かいはつをリードりーどしました。このシステムしすてむでは、Mistral、Mixtralなどの複数ふくすうのLLMを活用かつようして、アラートの要約ようやくや原因げんいん推定すいてい、予知よち保全ほぜんを自動じどう化かすることができます。

その前まえにはMonotaROで6年ねん半はん働きはたらき、機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの構築こうちくやログろぐパイプぱいぷラインらいんの設計せっけい・運用うんようを担当たんとうしました。Google Kubernetes Engine上うえでのML環境かんきょう構築こうちくや、BigQueryとの連携れんけい設計せっけいなど、大おお規模きぼシステムしすてむの安定あんてい運用うんように貢献こうけんしてきました。

技術ぎじゅつ的にてきには、Python、Golang、JavaScriptをメインめいんに、フロントふろんとエンドえんどからバックばっくエンドえんど、インフラいんふら、AI・機械きかい学習がくしゅうまで幅広くはばひろくカバーかばーするフルふるスタックエンジニアえんじにあです。また、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、要件ようけん整理せいりから設計せっけい・開発かいはつ・導入どうにゅう・保守ほしゅまで一貫いっかんしてリードりーどする経験けいけんも積んでつんできました。

Safieさんの「映像えいぞうから未来みらいをつくる」というビジョンびじょんと、IoTデバイスでばいすを活用かつようした社会しゃかい課題かだい解決かいけつに強くつよく共感きょうかんしております。特にとくに、カメラかめらという「手てで触れふれられるもの」を軸じくとした開発かいはつで、多くおおくの人々ひとびとの実じっ生活せいかつに貢献こうけんできる点てんに魅力みりょくを感じてかんじております。私わたしのフルスタック開発経験けいけんと先端せんたん技術ぎじゅつへの探究たんきゅう心しんを活かしていかして、Safieの技術ぎじゅつ基盤きばんの発展はってんに貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。

よろしくお願いねがいいたします。

予想される質問と回答

1. 自己じこ紹介しょうかいをお願いねがいします

**回答かいとう例れい**：
私わたしは盛偉と申しもうします。来らい日にちして8年ねん以上いじょう、完全なかんぜんな日本にほん語ご環境かんきょうで働いてはたらいてきました。現在げんざいは株式かぶしき会社かいしゃSynXにてシステムしすてむエンジニアえんじにあとして勤務きんむしており、特にとくにLLMを活用かつようしたインテリジェント監視かんし自動じどう化かシステムしすてむ「Walkure Operator」の開発かいはつをリードりーどしております。

以前いぜんはMonotaROで6年ねん半はん、データでーたエンジニアえんじにあとして機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの構築こうちくやビッグびっぐデータでーた処理しょり基盤きばんの開発かいはつに携わりたずさわりました。Python、Golang、JavaScript等などのフルふるスタック開発かいはつ経験けいけんがあり、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとしてのマネジメントまねじめんと経験けいけんも持ってもっております。

セーフィー様さまの「映像えいぞうから未来みらいをつくる」というビジョンびじょんに強くつよく共感きょうかんし、これまでのAI・機械きかい学習がくしゅうの経験けいけんを活かしていかして、貴社のプラットフォーム発展はってんに貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。

2. なぜセーフィーに転職てんしょくを希望きぼうされるのですか？

**回答かいとう例れい**：
主におもに3つの理由りゆうがあります。

まず、セーフィー様さまのビジョンびじょん「映像えいぞうから未来みらいをつくる」に強くつよく共感きょうかんします。私わたし自身じしん、これまでデータでーた活用かつようによる課題かだい解決かいけつに取り組んでとりくんできましたが、映像えいぞうデータでーたという具体ぐたい的でてきで価値かちのあるデータでーたを通じてつうじて社会しゃかいに貢献こうけんできることに大きなおおきな魅力みりょくを感じてかんじております。

次につぎに、技術ぎじゅつ的なてきな挑戦ちょうせんがあります。20万台だいのIoTデバイスでばいすを管理かんりし、リアルりあるタイムたいむ映像えいぞう処理しょりやAI解析かいせきを行うおこなう大だい規模きぼシステムしすてむは、私わたしのこれまでの経験けいけんを活かしいかしながらも新たなあらたな学びまなびが得えられる環境かんきょうだと考えてかんがえております。

最後にさいごに、御ご社しゃの文化ぶんかに惹ひかれます。特にとくに「先義後利せんぎこうり」や「異才いさい一体いったい」といった価値かち観かんは、私わたしが大切にたいせつにしている考えかんがえ方かたと一致いっちしており、チームちーむとして大きなおおきな成果せいかを生みうみ出せるだせると確信かくしんしております。

3. これまでの経験けいけんで最ももっとも印象いんしょうに残ってのこっているプロジェクトぷろじぇくとについて教えておしえてください

**回答かいとう例れい**：
最ももっとも印象いんしょうに残ってのこっているのは、現職げんしょくで開発かいはつした「Walkure Operator」というLLM活用かつよう型かたインテリジェント監視かんし自動じどう化かシステムしすてむです。

これはZabbixと複数ふくすうのLLM（Mistral、Mixtralなど）を統合とうごうし、監視かんしアラートの要約ようやく・原因げんいん推定すいてい・予知よち保全ほぜんを行うおこなうシステムしすてむです。プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、システムしすてむアーキテクチャの設計せっけいから実装じっそうまで一貫いっかんしてリードりーどしました。

特にとくに苦労くろうしたのは、異なることなるLLMモデルもでるの特性とくせいを理解りかいし、段階だんかい的なてきな統合とうごう戦略せんりゃくを構築こうちくすることでした。MCP（Model Context Protocol）を採用さいようすることで、LLMの互換ごかん性せいと拡張かくちょう性せいを両立りょうりつさせることができ、結果けっか的にてきにアラート対応たいおうの自動じどう化かと予知よち保全ほぜんの精度せいど向上こうじょうを実現じつげんしました。

この経験けいけんを通じてつうじて、最新さいしん技術ぎじゅつを実用じつよう的なてきなシステムしすてむに落としおとし込むこむ力りょくと、チームちーむをリードりーどしながら技術ぎじゅつ的てき課題かだいを解決かいけつする能力のうりょくを身みにつけることができました。

4. 大だい規模きぼシステムしすてむの開発かいはつ・運用うんよう経験けいけんについて教えておしえてください

**回答かいとう例れい**：
MonotaROでの6年ねん半はんの経験けいけんが特にとくに印象いんしょう的ですてきです。

機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの構築こうちくでは、Googleぐーぐる Kubernetesくばねてぃす Engineえんじん上じょうでJupyterLabの拡張かくちょうやBigQueryとの連携れんけい設計せっけいを行いおこない、実験じっけんから本番ほんばんデプロイまでの一貫いっかんしたML環境かんきょうを整備せいびしました。

また、ウェブログパイプぱいぷラインらいんの構築こうちくでは、fluentd、AWS Kinesis、Lambda、BigQueryを使用しようしたリアルりあるタイムたいむデータでーた処理しょりシステムしすてむを設計せっけい・運用うんようし、大量のたいりょうのログろぐデータでーたを安定あんてい的にてきに処理しょりする仕組みしくみを構築こうちくしました。

特にとくに重要だったじゅうようだったのは、スケーラビリティと信頼しんらい性せいの両立りょうりつです。ピークぴーく時じのトラフィック増加ぞうかに対応たいおうできるよう、オートスケーリングの設定せっていやデータでーたパーティぱーてぃショニングの最適さいてき化かに取り組みとりくみ、システムしすてむの安定あんてい稼働かどうを実現じつげんしました。

5. チームちーむでの開発かいはつやコミュニケーションこみゅにけーしょんについて、どのように考えてかんがえていますか？

**回答かいとう例れい**：
私わたしは「異才いさい一体いったい」の考えかんがえ方かたを大切にたいせつにしております。

プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとしての経験けいけんから、チームちーむメンバーめんばーそれぞれの強つよみを理解りかいし、適切なてきせつな役割やくわり分担ぶんたんを行うおこなうことの重要じゅうよう性せいを学びまなびました。技術ぎじゅつ的なてきな議論ぎろんでは、Why（理由りゆう）とWhat（目的もくてき）を明確にめいかくにし、チームちーむ全体ぜんたいで共有きょうゆうすることで、強靭なきょうじんなアイデアあいであ力りょくと実行じっこう力りょくを持つもつチームちーむを作るつくることができると考えてかんがえております。

また、コミュニケーションこみゅにけーしょんにおいては、自分じぶんの考えかんがえを率直にそっちょくに伝えるつたえると同時にどうじに、他ほかのメンバーめんばーの意見いけんに耳みみを傾けかたむけ、建設けんせつ的なてきな議論ぎろんを心がけてこころがけております。MonotaROでの多た国籍こくせきチームちーむでの経験けいけんや、現職げんしょくでのクロスくろすファンクショナルなチームちーむでの協働きょうどうを通じてつうじて、多様なたような背景はいけいを持つもつメンバーめんばーとの協働きょうどう能力のうりょくを培ってつちかってきました。

6. 今後こんごのキャリアきゃりあビジョンびじょんについて教えておしえてください

**回答かいとう例れい**：
技術ぎじゅつとビジネスびじねすの両面りょうめんで成長せいちょうし、社会しゃかいに価値かちを提供ていきょうできるエンジニアえんじにあになりたいと考えてかんがえております。

短期たんき的にてきには、セーフィー様さまの映像えいぞうプラットフォームの技術ぎじゅつ基盤きばん強化きょうかに貢献こうけんし、特にとくにAI・機械きかい学習がくしゅうの分野ぶんやで新たなあらたな価値かちを創出そうしゅつしたいと思いおもいます。これまでのLLM活用かつよう経験けいけんを活かしていかして、映像えいぞう解析かいせきの精度せいど向上こうじょうや新しいあたらしいソリューションそりゅーしょん開発かいはつに取り組みとりくみたいです。

中ちゅう長ちょう期き的てきには、技術ぎじゅつ的なてきな専門せんもん性せいを深めふかめながら、より大きなおおきな技術ぎじゅつ戦略せんりゃくに関わるかかわる役割やくわりを担いにないたいと考えてかんがえております。映像えいぞうデータでーたという豊富なほうふなリソースを活用かつようして、社会しゃかい課題かだいの解決かいけつに貢献こうけんできるような革新かくしん的なてきなサービスさーびすの企画きかく・開発かいはつをリードりーどしていきたいです。

私わたしから質問しつもんすべき内容ないよう

1. 技術ぎじゅつ・開発かいはつ環境かんきょうについて

**質問しつもん例れい**：

• 現在げんざいのシステムしすてむアーキテクチャにおいて、最ももっとも技術ぎじゅつ的にてきに挑戦ちょうせん的なてきな部分ぶぶんはどこですか？
• 20万台だいのデバイスでばいすからのデータでーた処理しょりで、パフォーマンスぱふぉーまんす上じょうの課題かだいはありますか？
• AI・機械きかい学習がくしゅうの活用かつようにおいて、今後こんご力ちからを入れていれていきたい分野ぶんやはありますか？
• スクラムすくらむ開発かいはつの導入どうにゅう状況じょうきょうと、現在げんざいの課題かだいがあれば教えておしえてください

2. チームちーむ・組織そしきについて

**質問しつもん例れい**：

• プロダクト基盤きばん開発かいはつ部ぶのサーバーさーばーサイドさいどチームちーむの雰囲気ふんいきや特徴とくちょうを教えておしえてください
• 新しいあたらしいメンバーめんばーが技術ぎじゅつ的にてきにキャッチきゃっちアップあっぷするためのサポートさぽーと体制たいせいはありますか？
• チームちーむ内ないでの技術ぎじゅつ的なてきな意思いし決定けっていプロセスぷろせすはどのようになっていますか？
• 他た部門ぶもん（フロントエンド、AI、インフラいんふらチームちーむ等など）との連携れんけいはどのように行わおこなわれていますか？

3. 事業じぎょう・成長せいちょうについて

**質問しつもん例れい**：

• 映像えいぞうプラットフォーム事業じぎょうにおいて、今後こんご最ももっとも重要にじゅうようになる技術ぎじゅつ要素ようそは何なにだと考えかんがえますか？
• 新しいあたらしい業界ぎょうかいや用途ようとへの展開てんかいで、技術ぎじゅつ的にてきに準備じゅんびすべきことはありますか？
• セーフィー様さまが目指すめざす「映像えいぞうから未来みらいをつくる」ビジョンびじょんの実現じつげんにおいて、技術ぎじゅつ部門ぶもんが果たすはたすべき役割やくわりをどのように考えてかんがえていますか？

4. 個人こじんの成長せいちょう・キャリアきゃりあについて

**質問しつもん例れい**：

• この職位しょくいでの期待きたいされる成果せいかや役割やくわりについて、具体ぐたい的にてきに教えておしえてください
• 技術ぎじゅつ的なてきなスキルすきるアップあっぷのための学習がくしゅう支援しえんや研修けんしゅう制度せいどはありますか？
• 将来しょうらい的にてきにより上位じょういの役職やくしょくや責任せきにんを担うになう機会きかいはありますか？
• セーフィー様さまで働くはたらく上うえで、最ももっともやりがいを感じるかんじる瞬間しゅんかんはどのような時ときですか？

鈴木さんのインタビューとSafie Deckデックを読んだ感想

鈴木すずきさんのインタビューいんたびゅーから感じたかんじたこと

エンジニアえんじにあとしての価値かち観かんへの共感きょうかん

鈴木すずきさんのインタビューいんたびゅーを拝読はいどくし、「ユーザーゆーざーのためのサービスさーびすを作るつくることがエンジニアえんじにあとしてやりがいを実感じっかんできる」という言葉ことばに深くふかく共感きょうかんいたします。私わたし自身じしんも、これまでMonotaROやSynXでの経験けいけんを通じてつうじて、POCフェーズの開発かいはつよりも、実際じっさいにユーザーゆーざーが存在そんざいし、日々ひび使わつかわれるサービスさーびすの開発かいはつにこそ真しんのやりがいがあると感じてかんじてきました。

特にとくに印象深かったいんしょうぶかかったのは、鈴木すずきさんが前職ぜんしょくでのPOC中心ちゅうしんの開発かいはつから、「実際じっさいに世よに出たでた上うえで、お客きゃく様さまに使ってつかってもらえるサービスさーびすやシステムしすてむを作りつくりたい」という思いしいでセーフィーに転職てんしょくされたエピソードえぴそーどです。これは私わたしの転職てんしょく動機どうきと非常にひじょうに近くちかく、技術ぎじゅつを通じてつうじて社会しゃかいに実際じっさいの価値かちを提供ていきょうしたいという想いおもいを共有きょうゆうしていると感じかんじました。

現場げんば主義しゅぎとユーザーゆーざーファーストふぁーすとの姿勢しせい

「Safie Visitors」の開発かいはつにおいて、店舗てんぽに何度なんども足あしを運びはこび、現場げんばの様子ようすを見てみて課題かだいを解決かいけつしていく姿勢しせいは、まさにセーフィーの文化ぶんかである「超ちょう自分じぶんごと化か」を体現たいげんしていると思いおもいます。私わたしも現職げんしょくでのWalkure Operatorの開発かいはつにおいて、実際じっさいの運用うんよう現場げんばに出向きでむき、ユーザーゆーざーの声こえを直接ちょくせつ聞きききながら改善かいぜんを重ねてかさねてきた経験けいけんがあり、この現場げんば重視じゅうしのアプローチあぷろーちの重要じゅうよう性せいを深くふかく理解りかいしております。

スクラムすくらむ開発かいはつへの取り組みとりくみ

鈴木すずきさんがスクラムすくらむマスターますたーとして開発かいはつチームちーむの効率こうりつ化かに取り組まとりくまれている点てんも非常にひじょうに参考さんこうになりました。私わたし自身じしんもプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして、チームちーむ内ないのコミュニケーションこみゅにけーしょん改善かいぜんや作業さぎょうの可視化かに力ちからを入れていれてきましたが、スクラムすくらむ開発かいはつの導入どうにゅうにより「1人ひとりのエンジニアえんじにあが負うおうべき責任せきにんがあまりにも大きくおおきくなってしまう」問題もんだいを解決かいけつするアプローチあぷろーちは、今後こんごのチームちーむ運営うんえいにおいて非常にひじょうに有益だゆうえきだと感じかんじます。

Safie Deckデックから感じたかんじたセーフィーの企業きぎょう文化ぶんか

「映像えいぞうから未来みらいをつくる」というビジョンびじょんへの感動かんどう

Safie Deckデックを読んでよんで最ももっとも印象いんしょうに残ったのこったのは、CEOの佐渡島さどしまさんの創業そうぎょうストーリーすとーりーです。「自分じぶんが本当にほんとうに欲しいほしいものをつくりたい」という純粋なじゅんすいな動機どうきから始まりはじまり、「映像えいぞうから未来みらいをつくる」という壮大なそうだいなビジョンびじょんへと発展はってんしていく過程かていに、深いふかい感動かんどうを覚えおぼえました。

特にとくに、10年ねん後ごの未来みらいから現在げんざいを見たみたときの疑問ぎもん「なぜ、僕ぼくは自分じぶんの手てで運転うんてんしていたのだろうか？」「なぜ、僕ぼくはレジれじで並んでならんでいたのだろうか？」という問いといかけは、技術ぎじゅつが社会しゃかいをどう変革へんかくするかという本質ほんしつ的なてきな視点してんを示してしめしており、私わたし自身じしんも常につねに意識いしきしたい観点かんてんです。

7つの文化ぶんか価値かち観かんへの深いふかい共感きょうかん

先義後利せんぎこうり

「私わたしたちは、社会しゃかいの課題かだい解決かいけつにフォーカスし持続じぞく的なてきな利益りえきの創出そうしゅつと繁栄はんえいを目指しめざします」という価値かち観かんは、私わたしがこれまで大切にたいせつにしてきた考えかんがえ方かたと完全にかんぜんに一致いっちします。MonotaROでの機械きかい学習がくしゅうプラットフォーム構築こうちくや、現職げんしょくでのインテリジェント監視かんしシステムしすてむ開発かいはつにおいても、常につねにユーザーゆーざーの課題かだい解決かいけつを第だい一いちに考えてかんがえて取り組んでとりくんできました。

異才いさい一体いったい

「人ひとは皆みんな、凸凹ですでこぼこです。多様なたような価値かち観かんを認めみとめ合いあいましょう」という考えかんがえ方かたは、私わたしが多た国籍こくせき環境かんきょうで働いてはたらいてきた経験けいけんと重なりかさなります。中国ちゅうごく出身しゅっしんとして日本にっぽんで8年ねん以上いじょう働くはたらく中なかで、異なることなる背景はいけいを持つもつメンバーめんばーとの協働きょうどうこそが、一人ひとりでは実現じつげんできない大きなおおきな成果せいかを生みうみ出すだすことを実感じっかんしてきました。

迷ったまよった時じはやってみる

「まずは考えかんがえ抜くぬく。それでも迷うまよう時ときは、『手て』でプロダクトをつくり、『足あし』でユーザーゆーざーの声こえを聞くきく」という姿勢しせいは、私わたしの開発かいはつ哲学てつがくそのものです。Walkure Operatorの開発かいはつでも、理論りろん的なてきな検討けんとうだけでなく、実際じっさいにプロトタイプを作りつくり、現場げんばでテストてすとを重ねるかさねることで最適さいてき解かいを見つけてみつけてきました。

創業そうぎょうストーリーすとーりーから学ぶまなぶ「やりきる力ちから」

Passion部分ぶぶんで描かえがかれた創業そうぎょうから現在げんざいまでの軌跡きせきは、まさに「夢ゆめを語りかたりまきこみやりきる」文化ぶんかの実践じっせん例れいだと感じかんじました。CC-1のWi-Fi通信つうしん問題もんだい、資金しきんショートしょーとの危機きき、キヤノンきやのんとの協業きょうぎょう中止ちゅうしなど、数々かずかずの困難こんなんを乗り越えてのりこえてきた過程かていは、技術ぎじゅつ的てき課題かだいだけでなく、ビジネスびじねす面めんでの様々なさまざまな挑戦ちょうせんがあることを教えておしえてくれます。

特にとくに印象いんしょう的だったてきだったのは、「クラウドカメラかめらのニーズにーずは必ずかならず存在そんざいする」という信念しんねんを持ちもち続けつづけ、ユーザーゆーざーと一緒にいっしょになって問題もんだい解決かいけつに取り組むとりくむ姿勢しせいです。これは私わたしがこれまで経験けいけんしてきた課題かだい解決かいけつのアプローチあぷろーちと通じるつうじるものがあり、困難なこんなんな状況じょうきょうでも諦めあきらめずに前進ぜんしんする重要じゅうよう性せいを再さい認識にんしきしました。

セーフィーで実現じつげんしたいこと

技術ぎじゅつ的てき貢献こうけん

私わたしのこれまでのLLM活用かつよう経験けいけんや大だい規模きぼシステムしすてむ構築こうちくの知見ちけんを活かしいかし、セーフィーの映像えいぞうプラットフォームのさらなる進化しんかに貢献こうけんしたいと考えてかんがえております。特にとくに、20万台だいのIoTデバイスでばいすから得えられる膨大なぼうだいな映像えいぞうデータでーたを活用かつようしたAI解析かいせきの精度せいど向上こうじょうや、新しいあたらしいソリューションそりゅーしょんの開発かいはつに取り組みとりくみたいです。

文化ぶんか的てき貢献こうけん

セーフィーの「異才いさい一体いったい」文化ぶんかの中なかで、私わたしの多様なたような背景はいけい（中国ちゅうごく出身しゅっしん、多た国籍こくせき環境かんきょうでの経験けいけん、フルふるスタック開発かいはつ経験けいけん）を活かしいかし、チームちーむの多様たよう性せい向上こうじょうに貢献こうけんしたいと思いおもいます。また、「超ちょう自分じぶんごと化か」の精神せいしんで、与えあたえられた役割やくわりを超えてこえて積極せっきょく的にてきに課題かだいを見つけみつけ、解決かいけつしていく姿勢しせいを持ちもち続けつづけたいです。

社会しゃかい的てき価値かちの創造そうぞう

「先義後利せんぎこうり」の価値かち観かんのもと、映像えいぞう技術ぎじゅつを通じてつうじて社会しゃかい課題かだいの解決かいけつに取り組みとりくみたいと考えてかんがえております。私わたしがこれまで携わってたずさわってきた監視かんしシステムしすてむや自動じどう化か技術ぎじゅつの経験けいけんを活かしいかし、人々ひとびとの生活せいかつをより安全であんぜんで便利にべんりにするソリューションそりゅーしょんの開発かいはつに貢献こうけんしたいです。

最後にさいごに

鈴木すずきさんのインタビューいんたびゅーとSafie Deckデックを通じてつうじて、セーフィーが単なるたんなる技術ぎじゅつ会社かいしゃではなく、明確なめいかくなビジョンびじょんと強いつよい企業きぎょう文化ぶんかを持つもつ組織そしきであることを深くふかく理解りかいしました。「映像えいぞうから未来みらいをつくる」という壮大なそうだいな目標もくひょうに向かってむかって、多様なたような才能さいのうを持つもつメンバーめんばーが一体いったいとなって挑戦ちょうせんし続けるつづける環境かんきょうは、私わたしが求めてもとめてきた理想りそう的なてきな職場しょくば環境かんきょうそのものです。

私わたし自身じしんも「チームちーむ セーフィー」の一員いちいんとして、これまでの経験けいけんと技術ぎじゅつ力りょくを最大さいだい限げんに活かしいかし、ユーザーゆーざーのため、社会しゃかいのために価値かちあるサービスさーびすを創造そうぞうしていきたいと強くつよく思いおもいます。そして、佐渡島さどしまさんが最後にさいごに問いといかけた「あなたはセーフィーで、どんな未来みらいをつくりますか？」という質問しつもんに対したいし、「映像えいぞうとAIの力ちからで、人々ひとびとがより安心あんしん・安全にあんぜんに暮らせるくらせる社会しゃかい」を実現じつげんすることで答えこたえたいと考えてかんがえております。

予想される質問と回答

Q1: なぜSafieに興味を持ったのですか？

A: 主おもに3つの理由りゆうがあります。まず、カメラかめらというハードウェアはーどうぇあを軸じくとした「手触りてざわり感かんのある」開発かいはつができる点てんです。前職ぜんしょくではバックエンドシステムしすてむが中心ちゅうしんでしたが、Safieでは自分じぶんが開発かいはつしたシステムしすてむが実際じっさいの店舗てんぽや現場げんばで使わつかわれているのを目めにすることができます。次につぎに、IoTデバイスでばいすから映像えいぞう処理しょり、AI、クラウドインフラいんふらまで、「フルスタックを超えたこえたフルスタック」の技術ぎじゅつ領域りょういきに挑戦ちょうせんできる環境かんきょうに魅力みりょくを感じかんじました。最後にさいごに、社会しゃかい課題かだい解決かいけつへの貢献こうけんです。防犯ぼうはんや業務ぎょうむ効率こうりつ化かを通じてつうじて、多くおおくの人々ひとびとの生活せいかつをより安全であんぜんで便利にべんりにする技術ぎじゅつ開発かいはつに携わりたずさわりたいと思いおもいます。

Q2: LLMの経験について詳しく教えてください。

A: 最新さいしんのプロジェクトぷろじぇくとでは、ZabbixとLLMを統合とうごうした監視かんしシステムしすてむ「Walkure Operator」を開発かいはつしました。Mistral、Mixtral、LLaMAなど複数ふくすうのLLMを使い分けつかいわけ、LangChainとRAG構成こうせいで知識ちしき検索けんさく機能きのうを実装じっそうしております。MCP（Model Context Protocol）構造こうぞうを採用さいようすることで、LLMの互換ごかん性せいと拡張かくちょう性せいを確保かくほしました。また、Milvusを使ったつかったセマンティック検索けんさくやプロンプトテンプレートの設計せっけいも担当たんとうし、アラート対応たいおうの自動じどう化かと予知よち保全ほぜんの精度せいど向上こうじょうを実現じつげんしました。私わたしは先端せんたん技術ぎじゅつを実用じつよう的なてきなシステムしすてむに落としおとし込むこむことを得意とくいとしており、LLMもビジネスびじねす価値かちを生むうむ道具どうぐとして活用かつようしております。

Q3: プロジェクトマネジメントの経験はありますか？

A: はい、複数ふくすうのプロジェクトぷろじぇくとでリーダーりーだーを務めてつとめてきました。例えばたとえば、SynXでのAGVフロアふろあ間かんタスク調整ちょうせいシステムしすてむでは、プロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして要件ようけん定義ていぎから設計せっけい・開発かいはつ・テストてすとまでを統括とうかつしました。asyncioベースべーすのスケジューラ開発かいはつや、Mermaidでのフローふろー可視かし化か、MySQLでのログろぐ管理かんりなど、技術ぎじゅつ選定せんていとアーキテクチャ設計せっけいを主導しゅどうし、保守ほしゅ性せい・可視かし性せい・効率こうりつ性せいを兼ね備えたかねそなえたシステムしすてむを構築こうちくしました。また、MonotaROでも機械きかい学習がくしゅうプラットフォーム構築こうちくやログパイプライン運用うんようで開発かいはつ・保守ほしゅの統括とうかつを担当たんとうし、チームちーむメンバーめんばーとの連携れんけいやスケジュールすけじゅーる管理かんりを経験けいけんしております。

Q4: 日本での働き方についてどう思いますか？

A: 来日らいにちから8年ねん以上いじょう、完全なかんぜんな日本にほん語ご環境かんきょうで働いてはたらいてきました。日本にほんのビジネスびじねす文化ぶんかや職場しょくば慣習かんしゅうを深くふかく理解りかいしており、エンジニアえんじにあ同士どうしの技術ぎじゅつ連携れんけいだけでなく、営業えいぎょうや経営けいえい層そう、顧客こきゃくとの円滑なえんかつなコミュニケーションこみゅにけーしょんも可能ですかのうです。日本にほんの「チームワークを重視じゅうしする文化ぶんか」や「品質ひんしつへの徹底てっていしたこだわり」は、私わたしの開発かいはつスタイルすたいるとも合致がっちしております。また、中国ちゅうごく語ご・英語えいご・日本にほん語ごの三言語げんごを活用かつようできるため、グローバルぐろーばる案件あんけんや多た国籍こくせきチームちーむとの連携れんけいにも貢献こうけんできると考えてかんがえております。

Q5: 技術的な課題にどう取り組みますか？

A: まず問題もんだいを構造こうぞう化かし、根本こんぽん原因げんいんを特定とくていすることを重視じゅうししております。例えばたとえば、監視かんしシステムしすてむ開発かいはつでは、単純なたんじゅんなアラート通知つうちではなく、LLMを活用かつようした要約ようやく・原因げんいん推定すいてい・予知よち保全ほぜんまで含めたふくめた包括ほうかつ的なてきな解決かいけつ策さくを設計せっけいしました。また、新しいあたらしい技術ぎじゅつについては独自にどくじに検証けんしょう環境かんきょうを構築こうちくし、プロトタイプたいぷを作ってつくって実用じつよう性せいを確認かくにんしてから本格ほんかく導入どうにゅうします。Safieのようなハードウェアはーどうぇあとソフトウェアそふとうぇあが連携れんけいする環境かんきょうでは、技術ぎじゅつ選定せんていがビジネスびじねす成果せいかに直結ちょっけつするため、常につねに「なぜその技術ぎじゅつを選ぶえらぶのか」「どんな価値かちを生むうむのか」を意識いしきして取り組みとりくみます。

質問したい内容

技術・開発環境について

1. 現げん在ざいの技術ぎじゅつスタック：「遠藤部長ぶちょうのインタビューいんたびゅーで『フルスタックを超えたこえたフルスタック』という言葉ことばが印象いんしょう的てきでしたが、具体ぐたい的にてきにはどのような技術ぎじゅつ領域りょういきをカバーかばーされているのでしょうか？特にAI・機械きかい学習がくしゅうの活用かつよう状況じょうきょうについて教えておしえてください。」

2. インフラいんふら・アーキテクチャ：「約やく20万台だいのIoTデバイスでばいすを管理かんりされているとのことですが、このスケールすけーるでの映像えいぞうデータでーた処理しょりやストリーミング配信はいしんにおいて、どのようなアーキテクチャや技術ぎじゅつ的てき工夫くふうをされているのでしょうか？」

3. **AI・画像がぞう解析かいせき**：「店舗てんぽの人数にんずうカウントかうんとや行動こうどう分析ぶんせきなどのAI機能きのうを提供ていきょうされていますが、現在げんざい使用しようしている画像がぞう解析かいせき技術ぎじゅつや、今後こんご強化きょうか予定よていの機能きのうがあれば教えておしえてください。」

組織・チームについて

4. **開発かいはつ体制たいせい**：「第だい1開発かいはつ部ぶは40名めい弱じゃくとのことですが、サーバーさーばーサイドさいど・インフラいんふら・QAの各かくグループぐるーぷの連携れんけいはどのように行わおこなわれているのでしょうか？また、アジャイル開発かいはつやスクラムすくらむ等などの開発かいはつ手法しゅほうは採用さいようされていますか？」

5. **成長せいちょう機会きかい**：「エンジニアえんじにあのキャリアきゃりあパスぱすや成長せいちょう支援しえんについて、どのような仕組みしくみがありますか？技術ぎじゅつ書しょ購読こうどく会かいや勉強べんきょう会かいなども活発かっぱつと伺いうかがいましたが。」

ビジネス・今後の展望について

6. **事業じぎょう戦略せんりゃく**：「今後こんご力ちからを入れていれていく事業じぎょう領域りょういきや新しいあたらしい技術ぎじゅつチャレンジちゃれんじがあれば教えておしえてください。特にとくに海外かいがい展開てんかいやAI機能きのうの強化きょうかなど。」

7. **社会しゃかい貢献こうけん**：「『映像えいぞうから未来みらいをつくる』というビジョンびじょんの下もと、どのような社会しゃかい課題かだい解決かいけつに取り組まとりくまれているのか、具体ぐたい的なてきな事例じれいがあれば教えておしえてください。」

Safie株式会社（Safie Inc.）の主な事業内容について整理しました：

📌 事業概要

• Safieは、クラウド録画ろくが型けいの映像えいぞうプラットフォーム「Safie」を開発かいはつ・運営うんえいしています(セーフィー株式かぶしき会社かいしゃ)。
• 「高こう品質ひんしつかつ安価あんかで、導入どうにゅうしやすいクラウドカメラかめらサービスさーびす」を提供ていきょうし、防犯ぼうはん・監視かんし用途ようとにとどまらず、**業務ぎょうむ効率こうりつ化か、マーケティングまーけてぃんぐ、遠隔えんかく管理かんり**など幅広くはばひろく活用かつようできる映像えいぞうプラットフォームを目指してめざしています(Wantedly)。

🧩 主なプロダクトとサービス

• Safie Cloud Platform
  様々なさまざまな市販しはんカメラかめら（Axis、VIVOTEKなど）で録画ろくがデータでーたをクラウドに保存ほぞんし、PCやスマホからリアルタイム視聴しちょう・録画ろくがデータでーた活用かつようが可能ですかのうです(セーフィー株式かぶしき会社かいしゃ)。

• Safie One
  エッジAI搭載とうさいカメラかめらで、小売店こうりてん向けむけに来店らいてん人数にんずうや立ち入りたちいり検知を行うおこなうAI‑Appが使用しよう可能ですかのうです。マーケティングまーけてぃんぐ用途ようとでも活用かつようできます(Wantedly)。

• Safie Pocket 2
  LTE内蔵ないぞうのウェアラブル型けいカメラかめらで、建設けんせつ現場げんばなどでの遠隔えんかく臨場りんじょうや検査けんさ作業さぎょうに適したてきした自社じしゃ開発かいはつ製品せいひんです(Wantedly)。

• Safie Entrance 2
  顔かお認証にんしょうによるクラウド型けい入退室管理かんりシステムしすてむ。多た拠点きょてん管理かんりが可能でかのうで、利用りよう履歴りれきをWEBで確認かくにんできます(Docswell, Wantedly)。

• Safie Go
  屋外おくがい用ようLTE接続せつぞく型けいクラウドカメラかめら。電源でんげんにつなぐだけで高こう画質がしつ映像えいぞうをリアルりあるタイムたいむに配信はいしんし、Wi‑Fiが使えつかえない場所ばしょでも導入どうにゅう可能ですかのうです(Wantedly)。

🌍 対象業界と活用シーン

Safieは以下いかのような分野ぶんやで広くひろく導入どうにゅうされています：

• **小売こうり・飲食いんしょく店みせ**：来店らいてん者しゃ分析ぶんせき、防犯ぼうはん、遠隔えんかく店舗てんぽ管理かんりによる効率こうりつ化か
• **建設けんせつ業ぎょう・製造せいぞう業ぎょう**：現場げんばの進捗しんちょくや安全あんぜん管理かんりを映像えいぞうで遠隔えんかく確認かくにん
• **物流ぶつりゅう・不動産ふどうさん・公共こうきょう施設しせつ**：24時間じかん監視かんし、災害さいがい時じのリアルりあるタイムたいむ確認かくにん、交通こうつう量りょう監視かんしなど幅広いはばひろいケースけーすで活用かつよう(Wantedly, セーフィー株式かぶしき会社かいしゃ)。

市場しじょう調査ちょうさでは、国こく内ないクラウド録画ろくが型けい映像えいぞうサービスさーびす市場しじょうで**第だい1位いシェアしぇあを獲得かくとく**したサービスさーびすとして紹介しょうかいされており、導入どうにゅう実績じっせきも多岐たきにわたります(Docswell)。

✅ 要約

• Safieは「映像えいぞうから未来みらいをつくる」というビジョンびじょんのもと、カメラかめら映像えいぞうをクラウドで管理かんり・活用かつようできるプラットフォームを提供ていきょう。
• ハードウェアはーどうぇあ（カメラかめら）ではなく、クラウド＋AI技術ぎじゅつによるソフトウェアソリューションが中核ちゅうかくです。
• 防犯ぼうはん・監視かんしに加えてくわえて、**業務ぎょうむ効率こうりつ、マーケティングまーけてぃんぐ、遠隔えんかく管理かんり**など多目的たもくてきに利用りよう可能かのう。

AI Agent对齐 - 面试问题和回答准备

基础概念问题

Q1: 什么是AI对齐（AI Alignment）？为什么它重要？

回答框架：
AI对齐是确保AI系统的行为与人类价值观和意图保持一致的研究领域。具体包括：

定义层面：

• 目标对齐：AI系统追求的目标与人类期望的目标一致
• 行为对齐：AI系统的实际行为符合人类的期望和价值观
• 价值对齐：AI系统理解并遵循人类的道德和伦理标准

重要性：

• 安全性：防止AI系统产生意外或有害的行为
• 可控性：确保人类能够理解和控制AI系统的决策过程
• 信任度：建立用户对AI系统的信任，促进技术采用

实际应用：
在我的LLM监控项目中，我通过设计结构化的prompt模板和响应验证机制，确保AI生成的告警分析符合运维团队的期望和标准。

Q2: RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）是如何工作的？

回答框架：
RLHF是目前最主流的LLM对齐方法，包含三个关键阶段：

1. 监督微调（SFT）阶段：

• 使用高质量的人工标注数据对基础模型进行微调
• 教会模型基本的对话格式和响应模式

2. 奖励模型训练（RM）阶段：

• 收集人类对模型输出的偏好比较数据
• 训练一个奖励模型来预测人类偏好
• 奖励模型学习评估输出质量的标准

3. 强化学习优化（PPO）阶段：

• 使用PPO算法优化语言模型
• 最大化奖励模型的评分，同时控制与原始模型的偏差
• 平衡性能提升和稳定性

实践经验：
在开发Walkure Operator时，我实现了类似的反馈循环：通过运维人员对告警分析结果的反馈，持续优化prompt模板和响应格式。

Q3: Constitutional AI是什么？与RLHF有什么区别？

回答框架：
Constitutional AI是Anthropic提出的另一种对齐方法：

核心理念：

• 给AI系统提供一套”宪法”（constitution）- 即明确的原则和规则
• AI系统学会自我修正，减少对人类标注的依赖

与RLHF的区别：

技术实现：
我在设计监控系统的LLM响应时，采用了类似Constitutional AI的方法：

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原则1: 告警分析必须基于实际监控数据
原则2: 建议措施必须是可执行的具体操作
原则3: 风险评估必须包含置信度指标

技术实现问题

Q4: 在生产环境中如何确保LLM的输出是对齐的？

回答框架：

1. 输入层面的控制：

• Prompt Engineering：设计结构化的prompt模板
• Context Injection：注入相关的背景知识和约束条件
• Input Validation：对用户输入进行安全检查和清理

2. 处理层面的监控：

• 实时监控：监控模型推理过程中的关键指标
• 异常检测：识别偏离预期行为的输出模式
• 多模型验证：使用多个模型交叉验证结果

3. 输出层面的验证：

• 格式验证：确保输出符合预期的JSON/XML结构
• 内容审核：检查输出是否包含有害或不当内容
• 逻辑一致性：验证输出的逻辑合理性

实际案例：

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class AlignmentValidator:
    def validate_response(self, response):
        # 格式验证
        if not self.validate_json_structure(response):
            return False
        
        # 内容安全检查
        if self.contains_harmful_content(response):
            return False
            
        # 领域知识一致性检查
        if not self.validate_domain_knowledge(response):
            return False
            
        return True

Q5: 如何处理LLM的幻觉（Hallucination）问题？

回答框架：

技术层面的解决方案：

1. 检索增强生成（RAG）：

• 将LLM与可靠的知识库结合
• 确保回答基于真实的数据源
• 提供可追溯的信息来源

2. 多步验证：

• 分解复杂问题为多个子问题
• 每个步骤都进行事实核查
• 使用专门的验证模型

3. 置信度评估：

• 模型输出包含置信度评分
• 低置信度时触发人工审核
• 建立不确定性的表达机制

实践经验：
在监控系统中，我实现了以下反幻觉机制：

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def generate_alert_analysis(alert_data):
    # 1. RAG: 检索相关的历史案例和文档
    relevant_docs = vector_search(alert_data.description)
    
    # 2. 结构化推理
    analysis = llm.analyze(
        alert=alert_data,
        context=relevant_docs,
        template=structured_template
    )
    
    # 3. 事实验证
    if not validate_against_monitoring_data(analysis):
        analysis = fallback_analysis(alert_data)
    
    return analysis

Q6: 如何设计可解释的AI决策系统？

回答框架：

1. 决策过程透明化：

• 步骤记录：记录AI的推理步骤和中间结果
• 数据溯源：明确每个决策所依赖的数据来源
• 规则可视化：将复杂的决策逻辑可视化展示

2. 用户界面设计：

• 分层展示：提供不同详细程度的解释
• 交互式探索：允许用户深入了解特定决策点
• 反馈机制：用户可以对解释的质量进行评价

3. 技术实现：

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class ExplainableDecision:
    def __init__(self):
        self.reasoning_chain = []
        self.evidence_sources = []
        self.confidence_scores = {}
    
    def add_reasoning_step(self, step, evidence, confidence):
        self.reasoning_chain.append({
            'step': step,
            'evidence': evidence,
            'confidence': confidence,
            'timestamp': datetime.now()
        })
    
    def generate_explanation(self, detail_level='medium'):
        if detail_level == 'summary':
            return self.create_summary()
        elif detail_level == 'detailed':
            return self.create_detailed_explanation()

实际应用：
在AGV调度系统中，我设计了决策解释功能：

• 任务分配决策：显示为什么选择特定AGV执行任务
• 路径规划决策：解释路径选择的考虑因素
• 异常处理决策：说明系统如何响应意外情况

伦理和安全问题

Q7: 如何处理AI系统中的偏见（Bias）问题？

回答框架：

1. 偏见识别：

• 数据偏见：训练数据中的历史偏见和采样偏差
• 算法偏见：模型结构和优化目标导致的偏见
• 应用偏见：部署环境和使用方式产生的偏见

2. 缓解策略：

数据层面：

• 多样化采样：确保训练数据的代表性
• 偏见检测：使用统计方法识别数据中的偏见
• 数据增强：生成平衡的训练样本

模型层面：

• 公平性约束：在训练过程中加入公平性损失函数
• 对抗训练：使用对抗网络减少偏见
• 多任务学习：同时优化性能和公平性

应用层面：

• A/B测试：测试不同群体的系统表现
• 持续监控：部署后持续监控偏见指标
• 人工审核：关键决策加入人工检查环节

实践经验：
在电商推荐系统的改进中，我实现了偏见检测机制：

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def detect_recommendation_bias(recommendations, user_demographics):
    bias_metrics = {}
    
    # 性别偏见检测
    gender_distribution = analyze_gender_distribution(recommendations)
    bias_metrics['gender_bias'] = calculate_bias_score(gender_distribution)
    
    # 年龄偏见检测
    age_distribution = analyze_age_distribution(recommendations)
    bias_metrics['age_bias'] = calculate_bias_score(age_distribution)
    
    return bias_metrics

Q8: 在多Agent系统中如何确保整体行为的对齐？

回答框架：

挑战分析：

• 个体vs整体：单个Agent的最优行为可能导致系统整体次优
• 通信协调：Agent间的信息共享和决策协调
• 目标冲突：不同Agent可能有相互竞争的目标

解决方案：

1. 分层对齐架构：

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全局协调层 (Global Coordinator)
    ↓
本地Agent层 (Local Agents)
    ↓
执行层 (Execution Layer)

2. 共识机制：

• 投票系统：Agent通过投票达成共识
• 拍卖机制：通过竞价分配资源和任务
• 协商协议：Agent间的协商和妥协机制

3. 激励对齐：

• 共享奖励：设计鼓励合作的奖励函数
• 惩罚机制：对不当行为进行惩罚
• 声誉系统：建立Agent间的信任和声誉机制

实际案例 - AGV协调系统：

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class MultiAgentAlignmentSystem:
    def __init__(self):
        self.global_objective = "minimize_total_delivery_time"
        self.agents = []
        self.coordination_protocol = ConsensusProtocol()
    
    def coordinate_agents(self, task_batch):
        # 1. 全局优化
        global_plan = self.optimize_globally(task_batch)
        
        # 2. 任务分解和分配
        agent_tasks = self.decompose_tasks(global_plan)
        
        # 3. 冲突解决
        resolved_tasks = self.resolve_conflicts(agent_tasks)
        
        # 4. 执行监控
        self.monitor_execution(resolved_tasks)

前沿研究问题

Q9: 对于未来的AGI（通用人工智能），对齐面临哪些挑战？

回答框架：

技术挑战：

1. 可扩展性问题：

• 监督成本：人类无法监督所有AGI行为
• 复杂性爆炸：AGI能力增长超过对齐技术发展
• 泛化能力：如何确保对齐在新领域中保持有效

2. 价值学习问题：

• 价值复杂性：人类价值观的复杂性和多样性
• 价值变化：随时间变化的价值观如何处理
• 价值冲突：不同群体价值观冲突的解决

3. 控制问题：

• 能力控制：如何在保持有用性的同时限制能力
• 目标稳定性：防止AGI修改自己的目标函数
• 关闭问题：确保在必要时能够关闭AGI系统

研究方向：

• 可解释AI：开发更好的AI决策解释方法
• 价值学习：改进从人类行为中学习价值观的技术
• 安全强化学习：在约束条件下的安全学习方法
• 形式化验证：使用数学方法验证AI系统的安全性

个人观点：
我认为对齐问题的解决需要跨学科合作，结合技术、伦理、法律等多个领域的专业知识。在实际工程中，我们应该采用”分层对齐”的策略，在每个能力层级都建立相应的对齐机制。

Q10: 如何评估一个AI系统是否充分对齐？

回答框架：

评估维度：

1. 行为一致性：

• 预期行为匹配：系统行为是否符合设计预期
• 边界情况处理：在极端情况下的行为表现
• 长期稳定性：行为是否在长期使用中保持一致

2. 价值对齐度：

• 道德推理：系统在道德问题上的推理能力
• 文化敏感性：对不同文化背景的适应能力
• 伦理边界：是否遵守基本的伦理原则

3. 可控性和透明度：

• 可解释性：决策过程是否可以理解和解释
• 可预测性：在类似情况下是否产生类似结果
• 可干预性：人类是否能够有效干预和修正

评估方法：

1. 定量评估：

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class AlignmentEvaluator:
    def evaluate_system(self, ai_system, test_scenarios):
        scores = {}
        
        # 行为一致性评分
        scores['behavioral_consistency'] = self.test_consistency(
            ai_system, test_scenarios
        )
        
        # 价值对齐评分
        scores['value_alignment'] = self.test_value_alignment(
            ai_system, ethical_dilemmas
        )
        
        # 安全性评分
        scores['safety'] = self.test_safety_boundaries(
            ai_system, adversarial_inputs
        )
        
        return self.compute_overall_score(scores)

2. 定性评估：

• 专家评估：领域专家的主观评判
• 用户研究：真实用户的使用体验反馈
• 伦理审查：伦理委员会的合规性审查

3. 持续评估：

• 在线监控：部署后的实时行为监控
• A/B测试：对比不同版本的对齐效果
• 反馈循环：基于用户反馈持续改进

实践经验：
在监控系统的评估中，我建立了多层评估体系：

• 技术指标：准确率、召回率、延迟等
• 业务指标：误报率、问题解决时间等
• 用户满意度：运维团队的使用反馈
• 安全性指标：系统稳定性和错误处理能力

面试技巧建议

回答策略：

1. 理论+实践：每个回答都结合理论知识和实际项目经验
2. 具体案例：用你的Walkure Operator、AGV系统等项目举例
3. 技术深度：展示对底层技术的理解
4. 前瞻思考：表达对AI安全和对齐未来发展的思考

准备要点：

• 熟悉最新研究：了解Anthropic、OpenAI等公司的最新对齐研究
• 代码示例：准备一些实际的代码片段来说明实现方法
• 伦理思考：思考AI技术的社会影响和责任
• 业务理解：理解对齐技术在商业应用中的重要性

NERO高度こうど技術ぎじゅつ面接めんせつガイドがいど　-　アラヤ様さま専用せんよう

　第だい1ページぺーじ：拡張かくちょうタイトルたいとる・戦略せんりゃく的てき位置いち付けつけ
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

こんにちは。本日ほんじつは貴重なきちょうなお時間じかんをいただき、ありがとうございます。

今回こんかいご紹介しょうかいするNEROは、単なるたんなる分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつ手法しゅほうではなく、アラヤ様さまの「人ひとと人工じんこう知能ちのうが共生きょうせいする社会しゃかい」実現じつげんのための基盤きばん技術ぎじゅつです。

従来じゅうらいの分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつ手法しゅほうは、最終さいしゅう層そうの特徴とくちょう量りょうや出力しゅつりょく確率かくりつに依存いぞんしていましたが、NEROは層別そうべつ関連かんれん性せい伝播でんぱ、LRPを用いてもちいて最終さいしゅう前ぜん層そうの神経しんけい元げんレベルれべる関連かんれん性せいを解析かいせきします。これにより、「なぜ分布ぶんぷ外がいと判断はんだんしたか」の完全なかんぜんな説明せつめいが可能にかのうになります。

特にとくにアラヤ様さまの事業じぎょう領域りょういきでは、脳のう科学かがく研究けんきゅうでのOptiNiStカルシウムかるしうむイメージング解析かいせき、医療いりょう人工じんこう知能ちのうでのFace2Brain安全あんぜん性せい向上こうじょう、意識いしき研究けんきゅうでの神経しんけい経路けいろ解析かいせき、脳のう機械きかいインターフェースでの脳のう信号しんごう監視かんしという4つの領域りょういきすべてで即座にそくざに適用てきよう可能ですかのうです。

数学すうがく的てき基盤きばんとしては、LRP-0規則きそくによる関連かんれん性せい逆ぎゃく伝播でんぱ、主しゅ成分せいぶん分析ぶんせき次元じげん削減さくげん、クラスくらす重心じゅうしん距離きょり計算けいさん、そしてバイアス・スケーリング因子いんしを統合とうごうした分布ぶんぷ外がいスコアすこあ算出さんしゅつにより、O(N・P)の線形せんけい計算けいさん複雑ふくざつ度どで最さい先端せんたんの性能せいのうを実現じつげんしています。

　第だい2ページぺーじ：医療いりょう人工じんこう知能ちのう重要じゅうよう課題かだい詳細しょうさい
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

医療いりょう人工じんこう知能ちのうにおける分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつの重要じゅうよう性せいを、統計とうけい学がく的てき観点かんてんから説明せつめいします。

偽ぎ発見はっけん率りつの問題もんだいとして、従来じゅうらい手法しゅほうで5%の偽ぎ発見はっけん率りつでも、年間ねんかん10万件けんの診断しんだんで5,000件けんの誤ご判定はんていが発生はっせいします。これは医療いりょう過誤かご訴訟そしょうリスクりすくと直結ちょっけつし、日本にほんの医療いりょう機器きき規制きせいである医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこうでは説明せつめい可能かのう性せいが必須ひっす要件ようけんとなっています。

技術ぎじゅつ的てき限界げんかいとして、最大さいだいソフトマックス確率かくりつ法ほうは過信かしん予測よそくを生成せいせいし、較正こうせい不足ふそくにより信頼しんらい性せいが低下ていかします。エネルギーえねるぎーベースべーす手法しゅほうは
$$E(x) = -T \log \sum_i \exp\left(\frac{f_i(x)}{T}\right)$$
で計算けいさんされますが、計算けいさんオーバーヘッドが大きくおおきく、解釈かいしゃく可能かのう性せいがありません。

情報じょうほう理論りろん的てき観点かんてんでは、従来じゅうらい手法しゅほうは最終さいしゅう層そう情報じょうほうのみ活用かつようする $$I(Y;X) \text{ where } Y = f(X)$$ の枠組みわくぐみに制限せいげんされていました。

NEROの革新かくしんは、中間ちゅうかん層そう関連かんれん性せいパターンぱたーんを活用かつようすることで、情報じょうほうボトルネックを突破とっぱし、神経しんけい元げんレベルれべるでの判断はんだん根拠こんきょを提供ていきょうすることです。これにより、医師いしが理解りかい・信頼しんらいできる人工じんこう知能ちのうシステムしすてむが実現じつげんできます。

根本こんぽん的てき問題もんだいは、既存きそん手法しゅほうでは「なぜ分布ぶんぷ外がいと判断はんだんしたか」の神経しんけい経路けいろレベルれべる説明せつめいが不可能なふかのうなことです。これが医療いりょう現場げんばでの実用じつよう化かを阻害そがいしている最大のさいだいの要因よういんです。

　第だい3ページぺーじ：NERO数学すうがく的てき基盤きばん詳細しょうさい解析かいせき
発言はつげん内容ないよう（約やく2分ふん）：

NEROの数学すうがく的てき基盤きばんについて詳しくくわしく説明せつめいします。

層別そうべつ関連かんれん性せい伝播でんぱの核心かくしんは、この数式すうしきです：
$$r_j^{(l)}(x) = \sum_k \frac{a_j^{(l)} \cdot w_{jk}^{(l,l+1)}}{\sum_i a_i^{(l)} \cdot w_{ik}^{(l,l+1)}} \cdot r_k^{(l+1)}(x)$$

これは各かく神経しんけい元げんの最終さいしゅう出力しゅつりょくへの寄与きよ度どを逆ぎゃく伝播でんぱ的にてきに計算けいさんします。物理ぶつり的てき意味いみとして、情報じょうほうの流れながれを逆ぎゃく向きむきに追跡ついせきし、どの神経しんけい元げんがどの程度ていど最終さいしゅう判断はんだんに影響えいきょうしたかを定量ていりょう化かします。

最終さいしゅう前ぜん層そう選択せんたくの理論りろん的てき根拠こんきょは3つあります。まず、特徴とくちょう階層かいそうの観点かんてんで、最終さいしゅう層そうは過度にかどに特化とっかしていますが、中間ちゅうかん層そうは汎はん化か可能かのうパターンぱたーんを保持ほじしています。次につぎに、勾配こうばいフローふろーの観点かんてんで、$\nabla_x \log p(y|x)$ が最終さいしゅう前ぜん層そうで最適なさいてきな信号しんごう対たい雑音ざつおん比ひを示ししめします。最後にさいごに、表現ひょうげん学習がくしゅうの観点かんてんで、意味いみ特徴とくちょうと識別しきべつ特徴とくちょうの最適さいてきバランスばらんすが実現じつげんされます。

最終さいしゅう的なてきな分布ぶんぷ外がいスコアすこあは、この複合ふくごう式しきで計算けいさんされます：
$$S(x) = \left(\min_c |\hat{r}(x)P_r - \mu_c| + \lambda|r_\beta(x)|\right) \cdot \left(\sum_{j \in B_k} |\hat{f}_w(x)_j|\right)$$

これは距離きょり項こう、バイアス項こう、スケーリング項こうの3つを統合とうごうし、従来じゅうらい手法しゅほうの $O(2^F)$ 指数しすう複雑ふくざつ度どに対してたいして、$O(N \cdot P + d \cdot k \cdot |C|)$ の線形せんけいスケーラビリティを実現じつげんしています。

　第だい4ページぺーじ：性能せいのう卓越たくえつ性せい・競合きょうごう分析ぶんせき
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

NEROの性能せいのうについて、定量ていりょう的てきベンチマークを示ししめします。

医療いりょう画像がぞうデータセットでの結果けっかとして、受信じゅしん者しゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん下か面積めんせき95.2%、偽ぎ陽性ようせい率りつ95で12.3%を達成たっせいし、既存きそん手法しゅほうを大幅におおはばに上回ってうわまわっています。最大さいだいソフトマックス確率かくりつ法ほうの87.6%受信じゅしん者しゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん下か面積めんせきに対してたいして約やく8ポイントぽいんと、ODIN手法しゅほうの89.2%に対してたいして6ポイントぽいんとの改善かいぜんです。

計算けいさん複雑ふくざつ度どの比較ひかくでは、NEROはO(N・P)の線形せんけい複雑ふくざつ度どで、ODIN手法しゅほうのO(N・F)、マハラノビス距離きょり法ほうのO(N・F²)より効率こうりつ的ですてきです。リアルりあるタイムたいむ性せいでは、GPU実装じっそうで25ミリ秒びょうの低てい遅延ちえんを実現じつげんし、ODIN手法しゅほうの45ミリ秒びょう、マハラノビス距離きょり法ほうの35ミリ秒びょうを上回りうわまわります。

特にとくに重要なじゅうようなのは説明せつめい可能かのう性せいの完全かんぜん実現じつげんです。既存きそん手法しゅほうでは統計とうけい的てきのみまたは最小さいしょう限げんの説明せつめい可能かのう性せいですが、NEROは完全かんぜん説明せつめい可能なかのうな判断はんだん根拠こんきょを提供ていきょうします。

医療いりょう領域りょういき特化とっか優位ゆうい性せいとして、消化しょうか器き画像がぞう（Kvasir-v2）で96.1%受信じゅしん者しゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん下か面積めんせき、内視鏡ないしきょう解析かいせき（GastroVision）で94.7%受信じゅしん者しゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん下か面積めんせきを達成たっせいしています。

アブレーション研究けんきゅうの結果けっか、主しゅ成分せいぶん分析ぶんせき成分せいぶん数すうはz=50で最適さいてき、k（低てい関連かんれん性せい神経しんけい元げん）は10-20で最適さいてき、λ重おもみ係数けいすうは距離きょり/バイアス項こう比ひで決定けっていされます。

統計とうけい的てき有意ゆうい性せいとして、p ＜しょうなり 0.001で既存きそん手法しゅほうを上回りうわまわり、95%信頼しんらい区間くかんで頑健がんけんな優位ゆうい性せいが確認かくにんされています。

　第だい5ページぺーじ：本番ほんばん対応たいおう実装じっそう
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

実装じっそう最適さいてき化かについて、本番ほんばん対応たいおうアーキテクチャを説明せつめいします。

GPU加速かそく戦略せんりゃくとして、動的どうてきバッチ処理しょりで23倍ばいのスループット向上こうじょう、INT8量子りょうし化かで4倍ばいのメモリめもり削減さくげん、パイプぱいぷラインらいん並列へいれつ化かでLRP計算けいさんと距離きょり計算けいさんの並列へいれつ実行じっこうを実現じつげんしています。

リアルりあるタイムたいむ性能せいのうでは、25ミリ秒びょうGPU遅延ちえん対たい400ミリ秒びょうCPU遅延ちえん、1000以上いじょう画像がぞう毎秒まいびょう毎ごとGPUのスループット、28-69倍ばいのエネルギーえねるぎー効率こうりつ向上こうじょうを達成たっせいしています。

臨床りんしょう展開てんかい仕様しようとして、8-16GBメモリめもりで十分じゅうぶん、診断しんだん支援しえん用よう100ミリ秒びょう未満みまんの応答おうとう時間じかん、マルチまるちGPUへの線形せんけいスケーリングが可能ですかのうです。

アルゴリズムあるごりずむ実装じっそうの詳細しょうさいとして、訓練くんれんフェーズはO(N²)複雑ふくざつ度ど、推論すいろんフェーズはO(M・K)複雑ふくざつ度どで設計せっけいされています。

メモリめもり効率こうりつ実装じっそうでは、スパース表現ひょうげんで10倍ばいのメモリめもり節約せつやく、勾配こうばいチェックちぇっくポイントぽいんとで訓練くんれんメモリめもりフットプリント50%削減さくげん、モデルもでる枝えだ刈りかりで80%パラメータぱらめーた削減さくげんを2%未満みまんの精度せいど損失そんしつで実現じつげんしています。

これらの最適さいてき化かにより、臨床りんしょう現場げんばでの実用じつよう的なてきな展開てんかいが可能にかのうになります。

　第だい6ページぺーじ：臨床りんしょう解釈かいしゃく可能かのう性せい卓越たくえつ性せい
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

説明せつめい可能かのう性せいの技術ぎじゅつ的てき実現じつげんについて詳述しょうじゅつします。

概念がいねん関連かんれん性せい伝播でんぱ統合とうごうにより、解剖かいぼう学がく的てきランドマークの意味いみ概念がいねん検出けんしゅつ、ピクセルレベルれべる重要じゅうよう度ど可視かし化か、時系列じけいれつ医療いりょうデータでーたでの関連かんれん性せい進化しんかを実現じつげんしています。

人間にんげん-人工じんこう知能ちのう一致いっちの指標しひょうとして、50名めいの放射ほうしゃ線せん科か医いとの一致いっち率りつ89.3%、説明せつめい品質ひんしつ4.2/5.0臨床りんしょう評価ひょうか、85%医師いし受容じゅよう率りつを達成たっせいしています。

視覚しかく説明せつめい品質ひんしつでは、専門せんもん家か注釈ちゅうしゃくとの92.1%交差こうさ結合けつごう比ひ局在きょくざい精度せいど、無関係むかんけい領域りょういき強調きょうちょう5%未満みまんの偽ぎ陽性ようせい率りつ、94%再現さいげん可能かのう説明せつめいを実現じつげんしています。

特にとくにアラヤ様さまの意識いしき研究けんきゅうへの直接ちょくせつ応用おうようとして、グローバルぐろーばるワークスペースすぺーす理論りろんではNERO関連かんれん性せいパターンぱたーんが意識いしきマーカーとして活用かつよう可能かのう、統合とうごう情報じょうほう理論りろんでは統合とうごう情報じょうほう理論りろん指標しひょう計算けいさんでの神経しんけい元げん間かん情報じょうほうフローふろー定量ていりょう化か支援しえん、神経しんけい相関そうかん解析かいせきでは脳のう機械きかいインターフェース信号しんごうでの意識いしき状態じょうたい検出けんしゅつが可能ですかのうです。

医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう要件ようけん適合てきごうとして、アルゴリズムあるごりずむ透明とうめい性せい、性能せいのう監視かんし、市販しはん後ご調査ちょうさの完全かんぜん対応たいおうにより、医療いりょう機器きき承認しょうにんへの明確なめいかくな経路けいろを提供ていきょうしています。

臨床りんしょう影響えいきょうとして、診断しんだん信頼しんらい度ど向上こうじょう、医療いりょう責任せきにん軽減けいげん、医師いし-人工じんこう知能ちのう協働きょうどう強化きょうかを実現じつげんします。

　第だい7ページぺーじ：アラヤ戦略せんりゃく統合とうごう卓越たくえつ性せい
発言はつげん内容ないよう（約やく2分ふん）：

アラヤ様さまの4大だい事業じぎょう領域りょういきでの革新かくしん的てき統合とうごうについて説明せつめいします。

脳のう画像がぞう・神経しんけい科学かがく研究けんきゅうでは、OptiNiSt強化きょうかとして、カルシウムかるしうむイメージングでのリアルりあるタイムたいむ異常いじょう検出けんしゅつ、異常いじょう神経しんけい活動かつどうの自動じどう検出けんしゅつ、視覚しかく的てき説明せつめいによる研究けんきゅう加速かそく、新規しんき神経しんけいパターンぱたーん発見はっけんの自動じどう化かが可能ですかのうです。

医療いりょう人工じんこう知能ちのう安全あんぜん性せい・信頼しんらい性せいでは、Face2Brain統合とうごうにより、未知みち患者かんじゃデータでーたでの信頼しんらい度ど監視かんし、人工じんこう知能ちのう診断しんだんの信頼しんらい性せい評価ひょうか、医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう審査しんさでの説明せつめい証拠しょうこ提供ていきょうという安全あんぜん層そうを構築こうちくできます。

汎用はんよう人工じんこう知能ちのう安全あんぜん性せい・意識いしき研究けんきゅうでは、機械きかい論ろん的てき解釈かいしゃく可能かのう性せいとして、自動じどう回路かいろ発見はっけん統合とうごうによる神経しんけい回路かいろ自動じどう発見はっけん、表現ひょうげん工学こうがくによる人工じんこう知能ちのう行動こうどう制御せいぎょ可能かのう性せい向上こうじょうが実現じつげんします。意識いしき指標しひょうとして、注意ちゅういパターンぱたーんを意識いしき相関そうかんとして活用かつよう、統合とうごう情報じょうほう理論りろん指標しひょう計算けいさん支援しえんが可能ですかのうです。

脳のう機械きかいインターフェース・ロボットろぼっと制御せいぎょでは、脳のう機械きかいインターフェース安全あんぜん性せいとして、脳のう信号しんごうパターンぱたーん異常いじょうのリアルりあるタイムたいむ検出けんしゅつ、使用しよう者しゃ状態じょうたい変化へんかへの自動じどう適応てきおう、危険きけん状況じょうきょうでの自動じどうシステムしすてむ停止ていしを提供ていきょうします。

競争きょうそう優位ゆうい性せいとして、NEROにより、アラヤ様さまは説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのうの日本にほん市場しじょう指導しどう者しゃ地位ちい確立かくりつ、世界せかい的てき意識いしき研究けんきゅう競争きょうそう力りょく強化きょうかを実現じつげんできます。これは単なるたんなる技術ぎじゅつ統合とうごうではなく、アラヤ様さまの核心かくしんビジョンびじょんである人間にんげんと人工じんこう知能ちのうの共生きょうせい社会しゃかい実現じつげんのための必須ひっす技術ぎじゅつです。

　第だい8ページぺーじ：先端せんたん研究けんきゅう方向ほうこう
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

次つぎ世代せだい研究けんきゅう方向ほうこうについて説明せつめいします。

機械きかい論ろん的てき解釈かいしゃく可能かのう性せい統合とうごうでは、自動じどう回路かいろ発見はっけんにより95%精度せいどで重要じゅうよう回路かいろ特定とくてい、因果いんが追跡ついせきで入力にゅうりょくから分布ぶんぷ外がい決定けっていへの完全かんぜん因果いんが連鎖れんさ解析かいせき、個別こべつ神経しんけい元げん機能きのうの解釈かいしゃく可能かのう可視かし化かが可能ですかのうです。

マルチモーダル分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつでは、脳のう信号しんごう統合とうごうとして脳波のうはと機能きのう的てき磁気じき共鳴きょうめい画像がぞうのマルチモーダル脳のう画像がぞう、50ミリ秒びょう未満みまんのリアルりあるタイムたいむ処理しょりで脳のう機械きかいインターフェース応用おうよう、行動こうどうデータでーた融合ゆうごうとして生理せいり学がく的てき・行動こうどう的てき・神経しんけい信号しんごうのセンサーせんさー融合ゆうごう、環境かんきょう適応てきおう型かた分布ぶんぷ外がい閾値しきいちを実現じつげんします。

敵対てきたい的てき頑健がんけん性研究けんきゅうでは、頑健がんけん分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつフレームワークとして、$\min_\theta \max_\delta L(f_\theta(x+\delta), y)$ による敵対てきたい的てき訓練くんれん、ℓ₂-ノルム球きゅう内ないでの認定にんてい頑健がんけん性、臨床りんしょう展開てんかいのための分布ぶんぷ変化へんか適応てきおうを提供ていきょうします。

将来しょうらい技術ぎじゅつ突破とっぱとして、意識いしき整合せいごう人工じんこう知能ちのう開発かいはつでは、NERO関連かんれん性せいパターンぱたーんから生物せいぶつ学がく的てき神経しんけい活動かつどう相関そうかん、関連かんれん性せい一貫いっかん性せいを用いたもちいた定量ていりょう的てき意識いしき評価ひょうか、共有きょうゆう解釈かいしゃくプロトコルによる人間にんげん-人工じんこう知能ちのう共存きょうぞんフレームワークを構築こうちくします。

NEROは単なるたんなる分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつを超えてこえて、解釈かいしゃく可能かのう人工じんこう知能ちのう、意識いしき研究けんきゅう、人間にんげん-人工じんこう知能ちのう協働きょうどうの基盤きばん技術ぎじゅつとして展開てんかい可能ですかのうです。

　第だい9ページぺーじ：規制きせい卓越たくえつ性せい・市場しじょう戦略せんりゃく
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

規制きせい対応たいおうと市場しじょう展開てんかい戦略せんりゃくについて説明せつめいします。

医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう規制きせい経路けいろとして、医療いりょう機器ききソフトウェアそふとうぇあ迅速じんそく審査しんさ制度せいど対応たいおうにより、二に段階だんかい承認しょうにんシステムしすてむ、説明せつめい可能かのう性せい要件ようけん、人間にんげん臨床りんしょう医いとの性能せいのうベンチマークを完全かんぜんクリアくりあします。

臨床りんしょう検証けんしょうフレームワークでは、10以上いじょうの日本にほんの病院びょういんでの多た施設しせつ検証けんしょう研究けんきゅう、50,000以上いじょうの医療いりょう画像がぞうでのサンプルさんぷるサイズさいず、感度かんど・特異とくい度ど・説明せつめい品質ひんしつの評価ひょうか項目こうもく設定せっていにより、実じっ世界せかい証拠しょうこ収集しゅうしゅうを実施じっしします。

品質ひんしつ管理かんりシステムしすてむでは、日本にほん品質ひんしつ管理かんりシステムしすてむ省令しょうれい169号ごう遵守じゅんしゅとして、継続けいぞく監視かんし、版はん管理かんり、ISO 14971医療いりょう機器ききリスクりすく評価ひょうかを完全かんぜん実装じっそうします。

競争きょうそう優位ゆうい性せい確立かくりつ戦略せんりゃくとして、先行せんこう者しゃ優位にゆういによる日本にほん初はつの説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのう規制きせい承認しょうにん、NERO基盤きばん説明せつめい可能かのう性せい標準ひょうじゅんの業界ぎょうかい主導しゅどう、米国べいこく食品しょくひん医薬いやく品ひん局きょく・欧州おうしゅう適合てきごうマーキングへの横よこ展開てんかい基盤きばん確立かくりつを実現じつげんします。

市場しじょう戦略せんりゃくとして、規制きせい対応たいおうの先行せんこうにより、日本にほんの説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのう市場いちば（2030年ねん予想よそう3,000億おく円えん）での支配しはい的てき地位ちい確立かくりつが可能ですかのうです。これにより、グーグル・IBM等とうの大手おおて技術ぎじゅつ企業きぎょうに対するたいする差別さべつ化か要因よういんとして機能きのうします。

　第だい10ページぺーじ：実装じっそうロードろーどマップまっぷ卓越たくえつ性せい
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

段階だんかい的てき統合とうごう戦略せんりゃくについて説明せつめいします。

フェーズ1（3-6ヶ月かげつ）のOptiNiSt強化きょうかでは、カルシウムかるしうむイメージング分布ぶんぷ外がいの既存きそんワークフロー統合とうごう、リアルりあるタイムたいむ異常いじょう検出けんしゅつのプロトタイプ開発かいはつ、脳のう科学かがく研究けんきゅう者しゃとの説明せつめい品質ひんしつ評価ひょうかを実施じっしします。

フェーズ2（6-12ヶ月かげつ）の医療いりょう人工じんこう知能ちのうプラットフォームでは、Face2Brain統合とうごうによる患者かんじゃデータでーた分布ぶんぷ外がい監視かんし、病院びょういん試験しけん研究けんきゅう、医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう事前じぜん相談そうだん、GPU加速かそくによる25ミリ秒びょう未満みまんの推論すいろん遅延ちえん、多た機関きかん展開てんかいでの拡張かくちょう性せい試験しけんを実現じつげんします。

フェーズ3（12-18ヶ月かげつ）の意識いしき研究けんきゅうでは、グローバルぐろーばるワークスペースすぺーす理論りろんでのNERO関連かんれん性せいを意識いしきマーカーとして、脳のう機械きかいインターフェース強化きょうかでのリアルりあるタイムたいむ脳のう信号しんごう分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつ、汎用はんよう人工じんこう知能ちのう安全あんぜん性せい研究けんきゅうでの解釈かいしゃく可能かのう人工じんこう知能ちのう行動こうどう解析かいせきを実装じっそうします。

フェーズ4（18-24ヶ月かげつ）の市場しじょう指導しどうでは、医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう医療いりょう機器きき認証にんしょう、米国べいこく食品しょくひん医薬いやく品ひん局きょく・欧州おうしゅう医療いりょう機器きき規則きそく準拠じゅんきょ版はん開発かいはつ、次つぎ世代せだい説明せつめい可能かのう人工じんこう知能ちのう基盤きばんとしてのプラットフォーム進化しんかを完成かんせいさせます。

投資とうし収益しゅうえき率りつ予測よそくとして、フェーズ2完了かんりょう時点じてんで医療いりょう人工じんこう知能ちのう市場いちばシェアしぇあ15%、フェーズ4で説明せつめい可能かのう人工じんこう知能ちのう分野ぶんや支配しはい的てき地位ちい達成たっせいが見込まみこまれます。