秋田エプソン(株)

　主に画像検査に関わる業務を行っています。画像検査の目的は、従来、人が目視で行っていた良品と不良品の判別を、画像処理技術を用いて代替することです。これによって、コストをかけることなく、人間が行うよりも正確な検査を行うことができるようになります。
　具体的な業務内容は画像に関わる評価実験や検査プログラムの作成です。検査装置の立ち上げや改造のためには、カメラや照明、その他撮像条件下で、良品と不良品を判別するための、十分な画像を撮ることができる必要があります。また、画像を、作成した検査プログラムにかけることで高精度で判別をできる必要があります。これらの一連の流れの構築と評価を行うことが画像検査チームに所属する私の仕事です。
　現在、私が特に興味を持って取り組んでいる課題の1つはディープラーニングを用いた画像AIの開発です。これまでのルールベースの処理（幾何学変換やフィルタ処理など）では判別ができなかった検査を、AIで代替することで、高い精度で判別できるようになる可能性があります。
　以上のような検査を実現させるために、光学系の知識、情報系の知識を勉強することも大切な業務の１つです。

　まずは、新しいことに挑戦する環境が整っていることです。先輩たちはどんな意見でも真摯に聞いてくれるので、意見を提案しやすい環境です。また、新しいことに挑戦するときの支援も充実しています。知識が不足していると思ったときは、本を購入したり、検定を受講したり、社外のセミナーに参加したりしながら必要なスキルアップを図ることができます。画像AIの導入の例では、検定を経て基礎知識を深めながら、外部の専門の会社の方のサポートをいただき、経験を積みつつ制作をしています。
　また、会社の規模が大きいので、各部署に専門家がいます。これにより自分の配属先の仕事に専念できるというメリットがあります。積極的にコミュニケーションをとることで自分の配属先に関わらず、新しい知識をどんどん吸収することができます。
　他の魅力は最新技術に直接触れる機会が多いことです。全国で行われている最新技術の展示会に参加することや、長野県にあるセイコーエプソン株式会社などの関係会社への出張をすることが度々あります。こうした機会が多いため、机上での勉強では得られない刺激を受けることができます。

　大学の研究で学んだ“目的意識”が生きていると感じます。最終的に何を達成したいのか、そのためにどういった解決手段をとるのか、この2点はどんな仕事をしても必要な考え方だと思います。例えば、先輩から指示をもらった時に、目的を理解することが出来ると、自分で考えて行動することができるので、誰も気がつかなかった新たな発見ができるかもしれないです。
　専門知識に関しても、随所で生きていると感じます。電気工学、通信工学、制御工学、数学、古典物理学、アルゴリズム論、機械学習、プログラミングなどの知識は装置を作る時に直接必要な知識なので、働いていて使う機会が多いです。また、ソフトウェアや装置の情報収集をするときには英語の文章を読むことも多いので、勉強してよかったと思います。

幅広い知識があるに越したことはないと思います。しかし、必要な知識は配属される職場や携わるプロジェクトによっても変わってきます。仕事をする上で必要な知識は、先輩たちが専用のカリキュラムに従って教えてくれるので、専門知識そのものよりも、学ぼうとする姿勢や、新しい知識を柔軟に取り入れることができる能力のほうが大切だと思います。

技術的に、人間的に、信頼できる人！

　幅広い技術分野でスキルアップして、多くの分野で真っ先に相談しようと言われるような頼りがいがある人になりたいです。たくさんの人から信用を得られるように、いろんな人と積極的にコミュニケーションを取りながら仕事を進めたいと思います。