VoicyのVPoEのやまげん (@yamagenii) です。普段はVoicyでVPoEをしながらお酒を嗜んでいて、最近気にしているトピックは健康投資です。

この記事はVoicyのアドベントカレンダーの25日目の記事です。

Voicyでは5つのバリューがあり、その中に「Proud of Service」というものがあります。 Proud of Serviceは読んで字の如く「自分たちのサービスに誇りを持つ」という指針なのですが、

普段業務をしていると、当たり前の自分たちのサービスや事業の価値に気づけなかったりするもので、「Proud of Service」にエンジニア側目線に立ち戻ってみると、Voicyは技術的にも面白くてやりがいに満ち溢れたサービスを作っていると気づくことができます。

本日はそんな面白い魅力のポイントをぜひみなさんに知って欲しくて、これから5つ紹介しようと思います！

日本発、世界に挑む「プラットフォーム開発」の面白さ

Voicyは単なるアプリではなく、「音声プラットフォーム」そのものを自社で開発しています。それが故にエンジニアとしてたくさんのチャレンジに溢れており、3つのポイントを紹介します。

競合は世界のテックジャイアント

SpotifyやYouTubeといった世界的な企業を競合と捉え、独自の価値を追求しています。

プロダクトの開発ではベンチマークとして競合の機能が羅列されながら、彼らと正面で戦うとリソースでは勝てないので、独自のUXが何かをこだわって開発をしています。

幅広い機能開発

ライブ機能やコラボ収録、広告配信など、プラットフォームだからこそ挑戦できる多機能なプロダクト開発が可能です。これらの技術選定は全てエンジニア側が手動で行なって、意思決定をしています。新しい技術は柔軟に取り入れていきながら最速で価値をリリースしています。

飽くなきパフォーマンス向上

高い可用性と安定性を求め、負荷分散や継続的な改善に注力できる環境です。メディア的な性質もあるため、常にスケーラブルな設計を実施する必要があり、自然とパフォーマンス向上の観点が身についていきます。

音声のビッグデータへの挑戦

音声配信というドメインは、実は技術的なフロンティアが非常に広い領域です。音声データのメディア処理から、大量の音声データの処理など、技術的な挑戦はプラットフォームを持っているVoicyでなければできないものばかりです。

音声配信の深い技術領域

モバイルエンジニアはOSに近い低レイヤーの処理、サーバーサイドエンジニアは安定的かつ高品質な配信を実現するための複雑なパイプライン構築に関わることができます。「ただデータを送る」だけでなく、音声特有のレイテンシや品質管理といった、専門性の高い課題解決を実施しています。

1日1,000万イベントを超えるビッグデータ処理

Voicyでは毎日1,000万件以上のイベントログが発生しています。これらの膨大なデータを収集・集計し事業の意思決定に活かすだけでなく、自然言語処理（NLP）を活用したレコメンド機能の実装など、データから新しい価値を生み出す「データドリブンなプロダクト作り」をエンジニアが主導しています。

生成AIの活用

Voicyで扱われているデータはVoicy事業の強みの一つであり、Voicyでしか利用ができません。そこに生成AIを組み合わせることで新しい価値を広げることができます。 Voicyでは配信活動を楽にするためにも生成AIを活用した機能を開発をしています。

生成AIによって複雑な機械学習モデルやエンジンの構築も要らずに簡易に価値を提供できるようになりました。

ユーザーの熱量が届く開発環境

一般的なエンジニア職ではユーザーの顔が見えにくいことが多いですが、Voicyでは「誰のために作っているのか」を常に肌で感じることができます。

生の声を直接聞き、サービスに反映する

リアルイベントにはエンジニアも積極的に参加し、リスナーやパーソナリティの熱量を直接受け取ります。ユーザーの「生活の一部になっている」という声を直接聞くことで、コード一行が社会に与えるインパクトを実感しながら開発に取り組めます。

未知の体験をユーザーと共に創る

Voicyが創り出したい価値はまだ世の中のスタンダードになっていない価値観です。技術的な要件を満たすだけでなく、ユーザーからのフィードバックを元に「まだ誰も体験したことがない音声体験」を模索しています。「ユーザーと一緒にプラットフォームを育てていく」という共創の感覚こそが、Voicy開発の醍醐味です。