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どうして僕が研究職からデータサイエンティスト転職したのか〜前編〜

こんにちは。株式会社KiZUKAI採用チームです。今回はデータサイエンティストとして、KiZUKAIのAI部分の開発を担当している徳永 輝(とくなが あきら)氏にインタビューをしました。学生時代に研究していた機械学習のことや大学院卒業後に就職した大手電機メーカー系の研究所についてなどを掘り下げていきたいと思います。



就活中に「あれっ。俺、AIやってるじゃん」って改めて気付いた学生時代

インタビュアー:学生時代には、どのようなことをしていましたか?

徳永:大阪府立大学機械工学科を卒業してから、東北大学大学院の航空宇宙工学専攻に進学しました。このように大学と大学院が異なっていましたので、大学時代と大学院時代に分けて話をします。現在は機械学習関連の開発をしていますが、大学時代には機械系の学部に所属していました。ただ、4年生のとき機械工学の中でも最適化や機械学習など情報工学寄りの研究室に配属され、アルゴリズム開発の研究へと入っていきました。実は大学に入るときの第一志望は航空宇宙工学系にしていたので、その時点でせっかくなら大学院に通って航空宇宙工学のことを研究しようと考えたわけです。

その際、航空宇宙工学分野で最適化など情報工学系の知見を活用するような研究をしている大学院に行きたいと探していたところ、東北大学に最適な研究をしていることがわかり東北大学の大学院へと進学したのです。

インタビュアー:大学院から機械学習の研究に入っていったのですか?

徳永:大学の卒論テーマはコジェネレーションによるエネルギーの最適化でしたが、大学院からは宇宙工学分野の研究に明け暮れました。例えば、宇宙空間を漂うスペースデブリなどが地球の大気圏へ再突入する際の安全性評価の研究です。実際の物理現象には様々な不確実性が存在するため、落下地点や落下速度(運動エネルギー)がばらつきますので、膨大な組み合わせの入力変数に対して多数回のシミュレーションが必要になります。その際、軌道解析シミュレーションで何万回もシミュレーションを行っていくと途方もない時間と計算リソースが必要になるため、より少ない計算回数で軌道解析結果を学習できるような機械学習モデルを構築し、計算量の削減を行いました。

このように大学院時代には完全に機械学習の研究へと移行していました。ただ、研究をしていたときには機械学習のアルゴリズムを必要に迫られて使ってましたが、それがAIと言われているものだと認識していませんでしたね。その後の就活中に「あれっ。俺、AIやってるじゃん」って改めて気付いたわけです(笑)。

大学院で学んだ知見を活かせる大手電機メーカー系の研究所へ

インタビュアー:最初の就職はどこですか?

徳永:大学院の修士課程のとき、自分の研究内容を企業向けにポスタープレゼンする機会がありました。そのときは、機械システムを対象に機械学習に基づく手法を用いた故障確率などの評価に関する研究と強度解析シミュレーションに関わる研究を担当していたのですが、大手総合電気メーカー系の研究所に興味を持っていただいたのです。

そこで自分の研究テーマが実社会でも活かせることに気付かされ、その研究所の就職試験を受け無事入社しました。

インタビュアー:その研究所ではどのようなことをしていましたか?

徳永:大きな機械の故障確率について、機械学習や統計モデルなどを駆使して評価するといった研究を行っていました。ですので、大学院で学んだ知見を活かすことができましたね。

インタビュアー:そこから転職しようと考えた理由はなんでしょう?

徳永:二つ理由がありまして、まず一つ目に研究所では大きな不満もなく楽しく研究をしていました。ただ長期目線で将来のことを考えたとき、大企業の一員としてほんの一部のことを担っているだけというところに引っかかっていたのです。自分の志向としては「会社から給料をいただく」という形ではなく、「自分で価値を生み出している」という感覚を持っていたかったのです。要はものづくりに対してもっと全体感が欲しかったわけです。そう考えたとき、「ベンチャー企業に行ってみるのもありじゃないか」となりました。それが1つ目の理由です。

2つ目の理由が、自身のキャリアプランを考えたときに、20代というキャリアの早い段階だと修正も利きやすいのではないかということです。今後、数十年と働いていくにあたって、「自分が向いていること、得意なことはなんだろう」「それを活かせる職場とはどういうところだろう」と考えたとき、それを見つけるにはトライ&エラーが必要だなと思ったのです。そこで個人的な指標として、20代のうちは様々なことを経験してみて、30代くらいになったら自分の中で手応えを感じたことを深掘りしていこうと考えたのです。

インタビュアー:最初に大企業へ就職して得られた経験はなんだと思いますか?

徳永:テキストをやりとりする能力というか、わかりやすくまとめる能力は付いたと思っています。大企業では上層部へ書類を上げる必要が常にありますので、テキストベースでコミュニケーションを取る能力を高める訓練を徹底的にするのです。そのため、話をうまく文書にまとめるという力は付いたのではないでしょうか。

あとは、データサイエンティストとして重要な価値観を身に付けることができたのも前職でした。データサイエンティストって、”画期的なAIを使えば何か良い結果が出る”みたいな印象を持たれることがあるんですが、クライアントから解決したい問題を聞き取ったり、クライアントの知見やノウハウを上手く咀嚼して、分析に組み込むような能力がとても大事になります。前職では周囲に優秀な研究者がたくさんいたので、そういった重要な考え方を身に付けられたのは貴重な経験でした。仕事を進める上での対人コミュニケーション能力も付いたと思っています。「相手は何を求めているのだろうか」と察する力というのは大企業では求められますので。

今の仕事でも、「クライアントがどのような課題を持っていて、どのようなことを必要としているのか」という部分については話をしながら見つけていく必要があります。その点では、今でも必要となっている能力を身に付けられる場だったと考えます。

「1から価値を生み出すときエンジニアとして必要なのは技術力だけではない」と気づかされKiZUKAIへ

インタビュアー:転職先としてKiZUKAIを知ったきっかけは?

徳永:転職エージェントの紹介からでした。他の企業からも機械学習エンジニアとしてオファーをいただいており、紹介時点ではそこに転職しようと考えていました。その企業からは内定もいただいていたのですが、KiZUKAIを転職エージェントから紹介いただいたので面接だけは受けようと軽く考えていたのですね。

最初の面接は取締役CTOの永山勇太さんでした。前職は機械工学系だったのでKiZUKAIの事業とはかけ離れていると考えていたのですが、話をしていくうちに機械学習の手法はKiZUKAIの事業と共通項も多いことがわかってきたのです。そこで、だんだんと面接ではなく分析ツールのAI部分の開発ディスカッションのようになってきて…(笑)。その時点で「KiZUKAIって楽しそうな会社だな」と感じました。また、コミュニケーションが取りやすく、自分の言いたいことが即座に伝わる感覚があったので、チームとして良いプロダクトが作れるという予感もありました。

インタビュアー:「面接時のディスカッション」って想像が付かないのですが、どんなものだったのですか?

徳永:永山さんのほうから「AIの機械学習の予測部分についてこういう問題があります」って相談を持ちかけられて。それに対して心当たりがありましたので「これはこうなっている可能性がありますね」と答えていきました。その後に代表の山田さんと取締役の片山さんとで最終面接があり、面接後にオファーをいただいたというわけです。

インタビュアー:KiZUKAIに入社をした最終的な決め手は?

徳永:転職活動時は、とにかく自分の技術力をあげることばかりに焦点が向かっていました。しかしKiZUKAIのオファー面談で、「1から価値を生み出すときにエンジニアとして必要な能力は単純な技術力だけではない」ということに改めて気づかされたのです。それが後押しになって、1から生み出した自社プロダクトを作っているKiZUKAIへの入社を決めました。

オファー面談時には、就職後の話だけでなく自分のキャリアも含めて最適と思われる進路や働き方について相談にも乗ってもらえたこともKiZUKAI入社の決め手の1つでした。

――― 後編へ続く。

後編では、

「徳永氏がKiZUKAIで携わっている仕事のこと」

「KiZUKAIにける今後の目標」

などを掘り下げていきます。

当社では徳永氏のように、エンジニアとしてKiZUKAIを世の中にもっと広めていきたい!という方を募集しています。

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