アイシン・ソフトウェア(株)

以前は、人工知能（データサイエンス・機械学習）の産業活用に必要な要素技術開発をしていました。今は、そのチームリーダーで部下が８名います。最近は研究が進んで製品への適用を推進するフェーズになってきたところです。
これまで携わった要素技術開発とは、例えば人工知能という大きなプログラムをクルマの小さな電子部品に搭載するためのプログラム軽量化技術であったり、人工知能の未知データに対するふるまいを理論保証するための技術などです。私は、数学を駆使してその開発に携わっていました。実は、プログラムを素朴に小さくするのは簡単なんです。ただ、そうすると精度が落ちてしまうという課題があるので、そこを「多目的最適化」という数学的な問題設定にあてはめて、プロセスを数学で定義して、解決してかつそれを製品開発へ応用していきました。これを入社2年目ぐらいの早い段階で経験したので、自信になりました。そこからの積み重ねで、今があると思っています。

座右の銘であり、生きがいである「社会課題・産業課題を数学で解く！」を実践する機会がある、もしくはその機会を作ることができるのが魅力です。会社との出会いから、実際に入社して、本当にその機会があった！と実感して、生きがいになりました。正直、数学を使わなくても解ける問題・課題もあるんですよね。それをあえて数学の問題に載せてやることが好きなんです。もともと数学が好きで、大学に行ったのもあるので、いかに自分の好きなアプローチに寄せてやっていくのか、工夫できないか日々考えています。
機械学習の研究開発では大学レベルの数学を当たり前に使うことも多く、活かせているなと思っています。ただ、メンバーは数学に強い人ばかりではなく、ソフトウェアが強い人もいます。実際に課題に取り組む中で、必要な新しい知識を入れていくというのは数学以外にも、必要なプロセスなので、楽しんでいますし、そこを楽しめている人が活躍しているなと思っています。

学生時代、「数学で社会貢献したいなぁ～」となんとなく思っていたんです。ただ、そう思ってはいたものの、正直無理だよねってあきらめもあったんです。そんな時期に、大学の同窓会でその後上司になる方から伺った、「これからのソフトウェア開発では数学がより活きやすくなる、数学領域で産業課題に貢献できるチャンスがある」という話を聞いて。活躍のチャンスはたくさんあるよって言って頂いて、「マジか…」と(笑)。モビリティ要素は特に重視せず、もうここだ！と思いました。人生の転機ですね。
とは言え・・・当初は「本当かな～」と少し思っていたのですが、やっていけばやっていくほど、数学の問題に落とし込めるものがあるなと思ったんです。実際に入社した頃よりも、今の方が数学がより活きやすくなりました。最初は機械学習から入っていきましたが、ソフトウェア領域でまだまだ深く掘っていけるなと感じています。

部としての風土も大きいと思うのですが、自分たちが切り開いた技術領域で勝負できる、やらされ仕事ではないというのは魅力です。
先行開発部なので、技術調査などを行うことはあります。業務の中で、課題がでて、それを調査するというフェーズではやはり新しい知識を身につけていくことも多いです。
自分たちで責任をもってやっていくというのも魅力ですね。失敗ももちろんありますが、たくさん試して、そのうち1つでもうまくいけばいいなと思っています。失敗込みの挑戦ですね。自分たちで企画を立てて、OKが出れば、ある程度は技術者に裁量がある。技術者同士が交流できるのもいいところです。私自身、「こんなことやってる」とか「こんな課題がある」とか話を聞くのが好きなんです。面白い話が社内にゴロゴロしている。もともとはモビリティを重視していなかったけれど、そこに踏み込んだ泥臭い課題が結構面白いなと思えるようになってきました。教科書じゃ太刀打ちできないような泥臭い課題を面白いと思える人と働きたいし、そういう人はうちで活躍できると思います。楽しいですよ！

たとえ新人でも特定領域だけではベテランと張り合えるような専門性を身に着けると、仕事は面白くなると思います。それに、プロジェクトを任せたくなるような専門性、特化したものがあれば、適正な仕事を任せたいと思えるので、早期にチャンスを得られやすくもなるのかなと思っています。これは、そこまで機会が多いものではないのですが、開発したものを技術論文という形で発表したことがあるんです。国際カンファレンスでも、研究を専門でやっている他のチームと同じ土俵に立つことができたときは、張り合えるレベルなんだと実感はありましたね。具体的なものに触れて、そこを自分の専門領域で突き詰めていけるっていうのは、やっぱり面白いです。
ビジネススキルは入社してからでも間に合うので、ぜひ技術的に尖った面に磨きをかけてアピールしていってください！