外からは穏やかな航海のように見えますが、内側は嵐の真っ只中です

Estherはかつて「AI企業は避けるべきだ」と考えていた。技術力がなく、見栄えだけを整えた会社が多すぎたからだ。

そのため、基準はさらに高くなった。初期段階、ゼロ・トゥ・ワン（0 to 1）、そして誰も解決していない問題。Twelve Labs（トゥウェルブ・ラボ）は、その基準をクリアして残った選択肢だった。

現在、彼女はDirector of Engineeringとして、米国と韓国にあるチームを率い、採用から技術的な意思決定までを共に手中に収めている。

Q. Twelve Labsを「動画AI企業」と紹介していますが、エンジニアリングの観点からこの仕事の核心は何だと思いますか？

私は実は、動画よりもAI側の方が大きな要因（factor）だと考えています。一般的なアプリサービスは、どんなに複雑であっても、ある程度は決定論的（deterministic）ですよね。同じ入力を入れれば似たような結果が出るはずで、それを前提にシステムを設計できます。 

しかし、AIベースであれば異なります。同じ質問をしても、今日と明日で答えが変わる可能性があります。その不確実性をベースにプロダクトを作り、エンジニアリングを運用するということ自体が、伝統的なITドメインでは滅多に出会えない種類の問題なのです。

Twelve Labsには、AIの不確実性と動画というデータの複雑さが加わることで、他では見当たらない独自のアイデンティティがあります。

Q. なぜその難しい問題を解こうとするのか気になります。この技術が意味を持つと感じた瞬間はありましたか？

私たちが毎日見ているショート動画やリール、ストリーミングのレコメンデーションなどの背景には、結局のところ動画を理解し、分類し、つなぎ合わせるプロセスが存在しています。人間が手作業で行うには膨大で時間がかかり、ミスも避けられないような作業です。

私たちの仕事は、マルチモーダル（動画、画像、オーディオ）を効率的に活用できるようにすることです。メタデータを自動的に抽出し、より正確に分類し、レコメンデーションがより機能するようにサポートすること。人々がコンテンツを発見し、消費する方法の基盤になるのです。

目には見えにくい場所にありますが、メディアの世界が動く仕組みに触れています。私はそれこそが、この技術の持つ意味だと思います。

Q. どのような人がTwelve Labsにマッチすると思いますか？

スタートアップというのは、本来「自分の仕事」と「他人の仕事」が明確に区切られて回るものではありません。ですから、役割の境界線を強く引きすぎる人よりも、問題を見つけたらまず解きたいと思う人の方がマッチすると思います。

規模の大きな組織では、小さな変更であっても様々なプロセスを経る必要があり、「それはあなたの役割ではない」と言われることも多いですが、ここではむしろ「問題だと思うなら早く解決しよう」に近いです。自分が即座に貢献できる環境を好む人であれば、きっと合うはずです。

Q. もともと「AI企業は避けようとした」とのことですが、なぜここを選んだのですか？

周囲からはかなり止められました。実際、技術力もなく見栄えだけを整えた会社が多かったですから。「AIは詐欺だ」という言葉が、かなり的を射ているように聞こえました。

しかし、私は初期段階のスタートアップに行きたかったし、それもゼロ・トゥ・ワン（zero to one）をやりたかったのです。そして、もう一つ条件がありました。まだ誰も解決していない問題であること。Eコマースなどの分野も選択肢としてあり得ますが、すでにみんながやっている問題は面白くないですからね。

30代に入ってから考えました。20代の頃のエネルギーと30代の頃のエネルギーは異なり、それぞれの年齢でしかできない挑戦があると。40代ではおそらくできない挑戦を今やるべきだという判断でした。その基準で見たとき、Twelve Labsがぴったりでした。

Q. 仕事をしていると、方向性がずれたり、挑戦したけれどもうまくいかなかったりする瞬間もありますよね。そのような時はどう対処しますか？

私は失敗がそれほど大きな問題だとは考えていません。収拾できるミスは起こり得ると思っています。人間もミスをしますし、AIもミスをしますし、機械もミスをします。

重要なのは、そこから学ぶかどうかです。「ポストモーテム（事後分析）ミーティングをしましょう」といったプロセスもありますが、より重要なのは、一人ひとりが自省する文化だと思います。今回自分に何がもっと改善できたのか。会社がもっと取り組むべき部分があれば、マネージャーにフィードバックを伝える。その自省の積み重ねがシステムとなり、再発を防ぐことができます。

Q. Twelve Labsの人々はどのような人たちですか？

一言で言えば、ドーベルマンのような性格の人はおらず、ゴールデン・レトリバーのような人たちです。何か問題が起きると、お互いを責めるのではなく、「わあ、どうしましょう！」と言いながら一緒に駆け寄ってくるスタイルです。エンジニアリング組織では珍しいキャラクターですが、それが時間を経て文化としてうまく定着したのだと思います。

スタートアップは大変な瞬間が多いですよね。仕事が多すぎることもあれば、うまくいかないこともあります。そうした時に最後に耐え抜かせてくれるのは、隣にいる仲間たちです。木に例えるなら、根が深くしっかりと張られたチームです。根なしで漂っているのではなく、揺れることはあっても簡単には崩れないチームです。

Q. ここでなければ学べなかったと思うことはありますか？

米国でエンジニアを採用し、マネジメントすることは、ここでなければ絶対に経験できなかったでしょう。私にとって初めての経験でしたし、このように異なるタイムゾーンにあるチームを率いることも初めてでした。

また、Twelve LabsがAI分野において世界的に認められている企業であるため、そこから生まれる接点があります。他の企業のテックリーダーシップや、多様なパートナーシップ。韓国国内だけにいたら接することが難しかったものが自然と入ってきます。それが、思いがけない成長のポイントでした。

Q. マネジメントは簡単ではない仕事ですが、それでもエネルギーを得られる瞬間があるとすれば？

チームが成長する姿を見る時です。これまでのメンバーがステップアップしていくのも嬉しいですし、新しく入られた方々が急速に「Twelvies（トゥウェルビーズ）」になっていくプロセスも面白いです。Twelve Labsでは不思議なことに、入社した後に失望する人がほとんどいません。外から「良い会社だ」と聞いていましたが、実際に来てみたらもっと素晴らしいと口を揃えて言うんです。その反応を見るたびに、文化を共に築き上げてきたことに意味があったと感じます。

Q. AI自体について、個人的に最も興味深く見ている部分はどこですか？

AIは驚きを与えてくれます。意図してうまくいくこともあれば、意図しないところで成長することもあります。ミステリーボックスのようなものです。

たくさん勉強させたから学年1位になると思ったのにクラスで10位だったり、勉強をあまりさせていないのに、ある日突然急成長したりもします。人を見ているような感覚です。そのため、AIをうまく活用するには、AIの限界を知ることの方がむしろ重要であると考えています。「すべてAIに任せればいい」と始めて、結局は気づかされることになります。その境界線をうまくセッティングすることが、今この分野において最も重要な問いだと思います。

Q. 最後に、ジョインを悩んでいるエンジニアに伝えたい言葉はありますか？

外から見ると穏やかな航海のように見えるかもしれません。しかし、内側は嵐の真っ只中です。難しい問題も多く、常に順風満帆とはいきません。笑顔になる日ばかりではなく、時にはお互いに過敏になることもありますし、「なぜこれをやらなければならないのか？」という疑問が生じることもあります。

ですが、重要なのは、この船がただ彷徨っているわけではないということです。進むべき方向が明確であり、全員が同じ目標に向かって動いています。そして、その嵐を共に乗り越えていく過程で、船も徐々に大きくなり、船員も増え、チームワークも固まってきています。頼りなく大海原を漂っているわけではありません。

即座に貢献したい方、誰も簡単に答えを出せなかった問題を解きたい方、素晴らしい仲間たちと共に高密度で成長したい方であれば、ここがぴったりの場所です。 

私はそのような方と、この航海を共に歩んでいきたいです。

EstherはTwelve LabsのDirector of Engineeringです。 Twelve Labsでは、共に働くエンジニアのメンバーを募集しています → twelvelabs.io/ko/careers