PEOPLE

PEOPLE 05

最先端の技術領域・AIを駆使して、 新たなデータ分析手法の構築に挑む。 最先端の技術領域・AIを駆使して、新たなデータ分析手法の構築に挑む。

PROFILE

技術本部 ソフトウェア2統括技術部
2020年入社
生命医科学研究科 医工学・医情報学専攻修了

就職活動  入社動機

最初に志望していたのはヘルスケア業界。
しかし、当社の新たなことに挑戦する姿勢に惹かれた。

大学院では、医療+工学の分野を専攻しました。いわゆる人間工学と呼ばれる学問です。たとえば、自動車のハンドル操作の際、どのような姿勢であれば安全が保たれるか、快適な操作性が実現するかといったことをテーマに取り組んでいました。就職活動においても、当初はそれらの知見を活かせる医療機器などのヘルスケア業界を志望していました。ただ大学での専攻を活かすことに固執するつもりはありませんでしたし、それ以上に世の中の新しい潮流やトレンドに対する企業の姿勢を重視しており、就職活動を進める中、学内で行われた説明会で当社と出会いました。強い興味があったわけではなく、「たまたま参加」したに過ぎなかったのですが、その話に引き込まれました。特に注目したのが、AIやIoTを導入したスマートファクトリーの新規事業に取り組んでいるということです。「プリンターの会社」と思っていただけに、そのインパクトは大きく俄然興味が湧きました。当社の新しいことに挑戦する姿勢に惹かれ、自分もともに挑戦する一員になりたいと思い入社を決めました。

仕事内容   やりがい

印刷品質の向上を目指したAIの導入。
新たなことへのチャレンジに
感じるやりがい。

入社以来、AI技術を用いた、印刷物の新たなデータ分析手法の構築に取り組んでいます。印刷の品質確保、および向上は、常に追求していくテーマの一つですが、その実現にAIを導入するというものでした。具体的には、印刷物をスキャンすることで得られた画像データから印刷物の品質を数値化します。品質劣化などの不具合があった場合、その異常の原因をAIが自動で予測し、それをアフターサービスや商品開発時の印刷品質の向上に活用することを目指しています。すでにAI搭載の機種はリリースされていますが、他機種でも対応できる汎用性のあるAI技術の開発が現在のテーマです。技術的には、AIの学習部分が最も難しい領域であり、学習方法やパラメーターの検討など、試行錯誤しつつAI予測の高い精度を実現したいと考えています。これら取り組みは、社内に答えを知っている有識者のいないまだ確立されていない分野です。常に困難さはありますが、新しいことにチャレンジし、自分たちの手で作り出していくことに大きなやりがいを感じています。

京セラドキュメントソリューションズで得た

AIを構成する要素技術を習得した実感。
多角的な視点で目的意識を持って取り組む重要性。

AIに関しては大学で学ぶ機会がありませんでしたので、入社後先輩社員からの指導やアドバイスを受けて一から勉強しました。さらに業務を通じて、機械学習の一つである「ディープラーニング(深層学習)」や、生成モデルの一つでデータから特長を学習することで実在しないデータを生成する「GAN」といったAIを構成する要素技術を習得しました。現在の業務に不可欠な知識ともいえます。また、入社してから多角的な視点の重要性を実感しています。多角的に見ることで、今まで気づかなかった解決策を発見できる可能性が広がることを、改めて認識しました。多角的な視点を得るには、さまざまなことに興味を持ち、貪欲に知識を吸収し、周囲の人の価値観や意見を参考にするなど、柔軟なスタンスで目的意識を持って取り組むことが必要だと感じています。さらに、課題解決のための推論力やチームで仕事を進めるための協調性、自分の考えを相手に伝えるための発信力など、仕事を円滑に進めるためのスキルを身に付けることができたと思っています。

5年後の目標/
もっと遠い未来の夢

新たな技術テーマを自ら提案し取り組みたい。
周囲から頼られる技術者への成長を目指して。

私が入社したときは、すでに確立間近の技術テーマに参加するという形でアサインされました。したがって、初期段階の構想から業務に携わった経験はまだありません。そのため、5年後の目標は、新たな技術テーマを自分たちで提案し、初期から技術確立まで携わることです。「技術開発」の醍醐味を味わってみたいと思っています。今の仕事の延長線上であれば、AI関連技術になりますが、AIにこだわるつもりはありません。AIは今後も重要ですし、進化していくと思いますが、課題解決の一つのツールにすぎないと思っています。AI以外の技術も含めて、課題に対して最適な解決をもたらす技術にチャレンジしていきたいと考えています。その先の未来は明確に描けていませんが、幅広い多彩な知識を吸収し経験を積むことで着実に成長したいと思っています。所属する部署だけでなく他部署からも「この人に聞けばいい」と頼られる技術者に成長すること、社内で名前が知られる存在になることが目標です。

SCHEDULE

1日のスケジュール例

  • 8:45

    業務開始
    メールチェックをし、本日の予定を確認。朝礼で課内のメンバーの予定を共有。
  • 9:00

    資料作成
    午後の打合せで使用する資料を作成。
  • 11:00

    昼食

  • 12:00

    チーム内打合せ
    業務の進捗をチーム内で共有し意見交換を行う。課題解決のアプローチ方法、解析結果の妥当性などを根拠となるデータに基づいて議論。
  • 13:00

    アルゴリズム開発・設計
    新機種に実装する機能のアルゴリズム開発・設計を、プログラミングを用いて行う。
  • 15:00

    課内打合せ
    業務の進捗、研修やセミナーに参加したときの内容の共有など、さまざまな情報を課内のメンバー同士で共有する。
  • 16:00

    アルゴリズム開発・設計

  • 17:30

    業務終了

TOPICS

チーム紹介

私の所属するチームには現在7人のメンバーがいます。メンバーの半数が20代を占めており、比較的若手が多くて活発なコミュニケーションが日々行われています。間違っていること、変えたいと思っていることをはっきりと伝え、お互いの意見を尊重するとても良い雰囲気のチームです。学生時代の専攻は全員バラバラだったこともあり、AIのスペシャリストと呼べるほど技術に精通している人はいないのですが、メンバー同士でコミュニケーションを取り、チーム全体のレベルを高めています。利益を追及するだけでなく、自分たちが興味を持ち、楽しむことができるかということもみんな重要視していますね。新しい話題に興味を持ち、それをチーム全員で取り組むことで新たな価値を生み出すことが私たちの使命だと考えています。