AIと 量子コンピュータの融合。 この新しい領域を 切り拓いていく。
PROFILE
吉田 夏子
システムプラットフォームBU
AIプラットフォーム事業部
2017年入社
大学院 情報理工学系研究科卒
PROFILE
吉田 夏子
システムプラットフォームBU
AIプラットフォーム事業部
2017年入社
大学院 情報理工学系研究科卒

「私たちは変わらなければ、ならない」
社員全員が、そう思っている会社の方が面白い。

私は大学ではセンサーネットワークを研究、大学院ではユーザーインターフェイスの研究に進みました。「もっと自分の研究を通じてユーザーが喜んでいる姿がみたい、技術が役立っている実感を得たい」と考えてのことです。情報工学を志したのは、進路を決める時期にSNSなど新しいサービスが生まれ、「プログラミングでここまで世界に大きなインパクトを与えられるのか」と衝撃を受けたからです。NECは、機械学習の分野で北米研究所を持ち、世界最先端の技術を身につけられるという点に魅力を感じた会社。そして、面接で私の研究の話をとても熱心に聞き、質問をしてくれた面接官の人柄も、ぜひ働きたいと思った点。内定をもらった時は嬉しかったですが、業績に関しては不安が全くなかった訳ではありません。ただ、安定した企業で「現状維持でいいんだ」と皆が思っている中で働くより、これから「変わっていかなければ」と社員全員が思っている環境で働く方が面白いとポジティブにとらえました。

若手に任せてくれる風土。
会社を変えていこうとする議論が活発な風土。

希望どおりにAIプラットフォーム事業部に配属され、「RAPID機械学習」のアルゴリズム開発に携わりました。1年目の冬には、北米研究所に一週間出張し、機械学習の最前線の研究者とディスカッションをして、その結果を開発に反映させていくという貴重な経験ができました。3年目からは研究所も兼務し、量子コンピュータのプロジェクトにも参加。社内の様々な部署や国内外のベンチャーとミーティングを重ねてきました。若手に仕事を任せてくれるのは想像以上で、いい意味でギャップがありました。いま私の周りでも「ここをこうしていかないと」、「ここを変えていこうよ」という議論がよく交わされていて、皆が現状を変えていこうとしているんだと実感しています。個人的には開発スピードをもっと上げていきたいと思っています。品質保証には時間をかける必要がありますが、もっとスピード感を持って動かないと他企業との競争で勝てない。そう思う場面は多々あります。

多種多様な業界のお客様の現場で得た
経験をもとに技術を高めていく。

現場の課題がわかっているからこそ、生みだせる技術がNECにはあります。様々な業界のお客様とのお付き合いがあり、各現場で出てきた課題を、北米研究所やデータサイエンス研究所にフィードバック。研究所と連携して技術を高めていけることが当社の強みです。例えば私も技術検証に携わった「少データ学習」。一般的にディープラーニングは、機械が学習していく過程で大量データが必要だと言われています。ただ、例えば工場の欠陥品や不良品を分類するのにRAPIDを導入する場合、そもそも日本の製造現場のレベルは高く不良品は1万個に1個という出現率。RAPIDを使いたくても、データが無くて使えないということが起こります。この問題を解決するために、少量のデータでも高精度に分析できる技術を開発。RAPIDが多くの現場で使われる技術になろうとしています。より深くお客様のビジネスを理解することが技術を高めていく第一歩だと感じています。

事業部と研究所、AIと量子コンピュータの橋渡し役を担い、
相乗効果を生み出していきたい。

現在はAIプラットフォーム事業部とデータサイエンス研究所を兼務しているので、事業部と研究所、AIと量子コンピュータ技術との橋渡しができるような役割を担っていきたいと考えています。入社以来携わっているRAPID機械学習は、ディープラーニングの理論を知らない人でも、簡単に使えることを目指しています。まったく知識がない人でも、もっと簡単に使えるように、もっと高度な分析が可能なように、いま以上に進化させていきたい。そのためには事業部の開発力と研究所の技術が不可欠です。そして幅広い業界で使ってもらうことによって、新たな発見が生まれたら面白いなと思っています。今取り組んでいる量子コンピュータのプロジェクトも、AIの知識を用いて発展させたり、逆にAIの領域に量子コンピュータを融合させたりと、相乗効果を生み出せたらいいなと思っています。

2017年

RAPIDのアルゴリズム開発

RAPID機械学習のアルゴリズムの開発に携わり、ディープラーニングで使用するネットワークの精度向上というテーマに取り組みました。1年目の冬には、北米研究所に約1週間、出張し新製品の内部のアルゴリズムについて議論し、それを製品に落とし込んでいきました。

2018年

RAPIDの分析基盤開発

ディープラーニングを知らない人でも分析ができる様にしていくツールの開発を担当。データサイエンス研究所と共同で「少データ学習」の技術開発に取り組みました。

2019年

データサイエンス研究所と量子コンピュータプロジェクトを兼務

事業の立ち上げや、機械学習と融合させ、相乗効果を生み出す役割を果たしたいと思っています。量子コンピュータプロジェクトはまだ構想段階。国内外のベンチャー企業との打ち合わせも多く、視野が広がっています。

現在

  • Q:現在のお仕事内容の概要

    A:データサイエンス研究所に加え、量子コンピュータプロジェクトと兼務となりました。個人的にもAIと量子コンピュータをどう融合させていくかは興味深いテーマ。国内外のベンチャーと打ち合わせを重ね、どういうところが活用できるかを模索中です。

  • Q:現在のお仕事のやりがい

    A:「実はここにRAPIDが入っています」「お客様先でこういう事に使われました」というリリースを見ると、やりがいを感じます。最近は、道路がひび割れている所を車から道路を撮影していって検知する「インフラ検査」に使われたというニュースが嬉しかったです。

  • Q:現在のお仕事の成功体験

    A:ディープラーニングの精度向上と、ユーザーの使いやすさの両方を実現するために、北米研究所の機械学習の最前線で活躍している研究者とのディスカッションを開発に活かして新しい機能を作り上げた入社1年目の経験が印象深いです。

  • Q:現在のお仕事の難しい点

    A:機械学習の分野は技術がアップデートされるスピードがものすごく速いので、それについていけるよう常に情報のインプットは欠かせません。実際にシステムを使われるお客様のビジネスについても理解が必要で、常に勉強の日々です。

9:00

技術調査

午前中はテレワーク。常に効率的な働き方を追求し、メリハリある働き方を実現させています。

10:00

プログラミング

現在取り組んでいるテーマのプログラミングに取り組みます。質問や疑問があれば周りの同僚にすぐに確認します。

12:00

同期とランチ

同期と、プライベートを含めた近況報告も兼ねて会社の近くでパスタランチに行くこともあります。

13:00

国内ベンチャーとの打ち合わせ

新しく取り組む研究テーマに対して、国内のベンチャー企業と打ち合わせを行います。

15:00

午前中のプログラミングの続き

午前中に取り組んでいたプログラミングに引き続き取り組みます。

17:00

退社

次の日のタスクやスケジュールを整理。課題や問題点もしっかりと把握した上で、次の日から取り組めるようにしています。

最近、結婚したばかりなので、2人で外出したり、ボードゲームしたりと楽しんでいます。最近の我が家のブームはリアル脱出ゲーム。やっぱり頭を使うものが楽しいですね。平日も残業はほとんどなく、最近は少し忙しくなっていますが、それでも残業は30分程度。帰ってからの時間は勉強したり、料理を作るなど、自分の時間も十分取れています。