Sumit Agrawal / VP of Engineering & Head of Mico India

Q1：Micoを選んだ理由、そして最終的な決め手

私にとってMicoは、「3社目のスタートアップ」という挑戦でした。これまでに1社を共同創業し、もう1社ではグローバルなData & AIビジネスへと成長させる経験をしてきました。次は、日本発の会社をグローバル企業へと成長させる仕事がしたいと考えていました。

Micoにはすでに、難しい部分を乗り越えてきた土台がありました。実績のあるプロダクト、実際のお客様、そして確かな成功です。次に必要なのは、それをさらにスケールさせること。そのためには、グローバルなエンジニアリングチームをつくり、Data & AIを通じてお客様に新たな価値を届けていく必要があります。まさに自分が挑戦したい領域でした。

• 経営陣がプロダクトを重視し、ビジョンを持っていること。そして、外部から来た人の意見にも耳を傾けるオープンな姿勢があったこと。
• テクノロジーとビジネスが交わる、明確な挑戦の機会があったこと。
• ゼロからData & AIチームを立ち上げ、AIによる早期の成果を生み出し、プロダクトをエンタープライズ向けのプラットフォームへと進化させる。
• 現在のプロダクトの先にある新しいプロダクトを生み出し、日本以外の市場にもMicoを展開する。
• インドのAIセンターを含め、多国籍なエンジニアリング組織を成長させる。
• 20年以上にわたるAI・エンタープライズB2Bの経験、そしてグローバルなエンジニアリングチームをつくってきた経験と、ほぼ完璧にマッチしていたこと。

Q2：前職と比べて、Micoで働く中で感じた違いは？

スケールとフェーズ

前職では、お客様ごとにAIソリューションをつくり、それらをプロダクトへと発展させていくことに取り組んでいました。

一方、Micoでは、プラットフォームを一つ改善することで、LINEやSMSなどを通じて何百万人ものエンドユーザーに一度に影響を届けることができます。

オーナーシップ

既存のチームを任されたわけではありません。Mico Indiaをゼロから立ち上げました。法人設立、HR、各種ポリシー、採用、オフィス、カルチャーづくりまで、一から取り組みました。

2024年半ばにはまだアイデアだったものが、数か月後にはバンガロールにR&D子会社として法人化されました。

Data & AIチームも同じです。ゼロから始めたチームが、今ではMicoのすべてのプロダクトに関わる中核的な存在になっています。

幅広い領域

現在は、Data & AI、Engineering、QA、SRE、そしてProduct Securityまで、一つの役割の中で幅広く見ています。

アーキテクチャだけでなく、エンジニアリングカルチャーや採用についても同じくらい深く考えています。

技術的なチャレンジ

日々お客様に使われている、すでに成功しているLINEマーケティングプロダクトを止めることなく、Agentic CXプラットフォームの一部へと進化させています。

例えるなら、「飛行中の飛行機のエンジンを交換する」ようなものです。

Q3：現在取り組んでいること、Micoへの貢献

Agentic CX Platform

MicoのすべてのプロダクトがAgentic CXの機能を実装できるように、共通のAI・データ基盤をリードしています。

それぞれのプロダクトをゼロから作り直すことなく、AI-nativeなプロダクトへと進化させられるようにすることが目的です。

Mico AI

識別型AI、生成AI、Agentic AIをカバーする、Mico独自のAIレイヤーです。

購買予測、セグメンテーション、意図分類、メッセージ生成、Agenticな推論やワークフローなどを支えています。

例えばAIによるセグメンテーションでは、ワコール様において、マス配信と比較してサイトへのクリック率1.5倍、注文率113%を実現しました。

Mico One

Micoに入社した後、私から提案し、チームで構想からプロダクト化まで進めました。

現在では、Micoのプロダクト群で共通して利用する、よりセキュアな基盤として、プラットフォームの中核を担っています。

データ基盤

Snowflakeを中心とした全社的なデータ環境と、自社開発のリアルタイムCDPを構築しました。

これらによって、プロダクトやチャネルを横断したインテリジェンスが可能になり、次世代のAIモデルを支える基盤にもなっています。

Mico SMS/RCS

MicoをLINEだけにとどめず、SMSやRCSなどの新たなチャネルへ広げていくためのメッセージング配信プロダクトです。

セキュリティ

今年は全社的なプロダクトセキュリティの強化をリードするとともに、Micoとして初めての専任セキュリティチームの立ち上げにも取り組んでいます。

People

Mico IndiaとData & AIチームをゼロから立ち上げました。

現在は、日本・台湾・インドにまたがる70名以上のグローバルなエンジニアリング組織を成長させています。メンバー一人ひとりが明確なキャリアパスを描ける組織づくりにも取り組んでいます。

Q4：AIを活用した開発によって何が変わったか。また、多国籍チームで働く中で感じたこと

私たちは、AIをエンジニアリング、QA、そして現在ではセキュリティに至るまで、開発プロセスのあらゆるステップに組み込んだ「Engineering OS」を構築しました。

例えば、

• テストケースからQAのテスト自動化を直接生成する。
• セキュリティレビューでは、AIエージェントのチームが脆弱性を探索し、別のエージェントがその検出結果をチェック・検証した上で、エンジニアが確認する。
• 共通のガイドラインやコンテキストパックによって、AIが生成したコードでも、アーキテクチャとの一貫性を保つ。

といったことを行っています。

成果も数字として表れています。

AIを導入する前は、エンジニア1人あたり月3件程度のチケットを完了していました。AI導入後は月7件程度まで増え、チームの規模が小さくなったにもかかわらず、1人あたりのアウトプットは約2.1倍になりました。

ただし、これはすぐに実現したわけではありません。

最初の数か月は、全員が新しいツールの使い方を学ぶ期間だったため、生産性はほとんど変わりませんでした。

エンジニアリングリーダーとしての大きな学びは、AIの導入には学習曲線があるということです。その期間を乗り越えるための投資を続け、最初の四半期だけを見てAIの価値を判断しないことが重要です。

AIによって、私たちの「つくり方」が変わりました。そして、国をまたいで働くことで、私たちの「考え方」も変わりました。

私のチームは日本、台湾、インドにまたがっており、フィリピンのメンバーとも密接に連携しています。

英語だけを話すメンバー、日本語だけを話すメンバー、そしてバイリンガルのメンバーがいます。文化も異なれば、考え方やコミュニケーションのスタイルも異なります。

それでも、私たちには一つの共通した目標があります。

それは、インテリジェントなコミュニケーションや、人間らしさを感じられるレコメンデーションを通じて、お客様とその先にいるユーザーをつなぐことです。

これまでの経験から、チームの間にある本当のギャップは、言語であることはほとんどありません。むしろ「考え方の違い」だと感じています。

だからこそ、何をするのか（What）だけでなく、なぜそれをするのか（Why）まで全員が理解できるよう、明確なコミュニケーションと十分な準備を重視しています。

また、日本とインドのチームに、単に仕事を受け渡すのではなく、実際のプロジェクトに対する共通のオーナーシップを持ってもらうようにしています。

今では、それがチーム全体の働き方になっています。

異なる視点を持つことは、より良いプロダクトをつくる上で大きな強みです。

時差も、私たちにとってはメリットになります。インドは東京より3時間半遅れているため、日本のチームが業務を終えた後も、開発やサポートを継続して進めることができます。

Q5：Micoに興味を持っている方へのメッセージ

「Good is the enemy of the best.（良いものは、最高のものの敵になる）」

これが、私自身とチームに求めている基準です。

Micoでは、すでに実績のあるビジネスを、日本・インド、そしてその先の国々とともに、AI-nativeなビジネスへと変革しようとしています。

今、私たちがData、AI、そしてエンジニアリングカルチャーの領域で築いている基盤が、これから何年にもわたってMicoという会社の未来を形づくっていくことになります。

すでにあるものを維持するよりも、これからのものをつくりたい。

そして、AIを単なる「ツール」ではなく、「チームメイト」として捉えている。

そんな方には、Micoで挑戦できる場所があります。

ぜひ、私たちと一緒に、これからのMicoをつくっていきましょう。