AI技術を軸に他分野へ越境し、新しい価値を創造する。
研究開発
CAREER
2018年 研究開発グループ デジタルサービス研究統括本部に配属。
2018～2019年 多目的最適化アルゴリズムの研究に従事。
2018～2020年 地理空間情報・人流データ解析に従事、国際標準化活動に参画。
2019年～ 材料科学向けAI技術の研究に従事。
2022年～ 自然科学研究を支援する「Scientific AI」の複数プロジェクトを推進。
入社の決め手
アカデミアで研究を続けるのも面白そうでしたが、社会で実際に使われる技術を研究したいと思うようになり、民間企業の研究職をめざしました。中でも日立は社会インフラ分野で多様なデータを用いて、一筋縄ではいかない問題に取り組んでいるところが魅力でした。企業はドクターに即戦力を求めて研究テーマとのマッチングを重視するイメージがありましたが、日立では面接の際に「なぜこの研究をやりたいと思ったのか」と私の内面を見てくれたのが印象的でした。決め手となったのは「君と一緒に仕事がしたい」という言葉で、実際その方は入社後に私の私のメンター（指導員）をしてくれました。
現在の仕事
科学研究を革新するAI技術を確立する。
先端AIイノベーションセンタは、社会や顧客の課題を解決するAI技術の開発がミッションです。画像解析や音声・音響処理、言語処理など種々のAI要素技術を研究する部署とは別に、私が所属するデータサイエンスラボラトリでは、要素技術よりもニーズを起点とした技術開発にフォーカスしています。中でも私たちのユニットでは自然科学や研究活動そのものを革新するためのAIに関する技術開発を推進しており、科学者や熟練のエンジニア、オペレータの経験則や暗黙知を知識化して研究開発を支援するAI、すなわち「AI for Science」の確立をめざしています。直近で私が研究しているのは、「新規物質の開発を効率化するAI」です。高性能と予想される新物質候補をあらかじめAIにデザインさせることで、より少ない実験回数でより性能の良い新物質を発見できるようになります。化学物質の分子構造を自動設計する生成モデルや、タンパク質のアミノ酸配列を設計する生成モデルを研究している他、新しい物理法則を発見するためのAI技術や、複数の事象が複雑に絡み合う現象を解き明かすためのAI技術の研究プロジェクトを推進中です。
仕事のやりがい
社内外のステークホルダーとの協創で新しい技術を生み出す。
既存の研究テーマや事業領域に捉われず、AI技術を軸に新たな価値を創造するには、多様なステークホルダーとの協創が不可欠です。そこで、社内外の他分野の研究者と積極的に交流するようにしています。たとえば、業務とは無関係ながらインターネットで見かけた菌類関係の研究会に参加したときのこと。偶然、大規模データを使った研究について議論している人たちに出会い、発想の違いに刺激を受けました。通常、私たちが複雑なものをデータ化するとき、シンプル化することで物事の本質を抽出しようとします。しかし、彼らは複雑で多様性を保った状態そのものが本質的であると捉えており、取りこぼすことなくデータ化しようとしていました。こうした異なる思想や着眼点をもつ他分野の方と会話することで得られる気付きが面白く、そこからまた新しい技術を生み出していくことにやりがいを感じています。
今後のチャレンジ
未来の社会をグランドデザインするスケールの大きな研究者に。
AIは非常に強力で有能な技術でありますが、私にとって手段のひとつでしかありません。未知の事象への理解を深めるためにも、常に新しい可能性を模索していたいと考えています。現代は問題が複雑に絡み合い、ボトルネックが見えにくい時代だと思います。そのような時代において課題を発見し、新しい技術や価値を創出して、未来の社会をグランドデザインしていく。そんなスケールの大きな研究者になりたい。社会を変革するには、優れた技術を生み出すだけでは不十分です。産学官の垣根をこえてステークホルダーとビジョンを共有し、より良い社会に向けた異分野融合プロジェクトをリードしてきたいです。
※記事内容は取材当時のものです
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