研究を通じて世に役立つ技術を目指して。

機械学習研究者が描く未来。

私はもともと学士までは日本の大学に進み、人工知能に関する研究に取り組んでいました。 これからは人工知能、機械学習の時代が来る──そう思ったのが、この研究を選んだきっかけです。 2013年当時、グローバル化という言葉を盛んに耳にしたこともあり、「世界で戦えるコミュニケーション能力と、最先端の人工知能技術を身につけるためには、本場のアメリカで学ぶ必要がある」と思っていた私は、渡米し、2013年から2020年まで機械学習を専門的に学び、Ph.D.を取得しました。 学生時代から、学術は学術で終わるのではなく「世界にインパクトを与えてこそ面白い」という信念がありました。そのため、7年間の留学中には学術的な研究だけでなく、多くの企業や大学でインターンとして働くことにより、実社会に根差した応用研究も行っていました。 カルフォルニアの企業で機械学習を製品のマニュアルに役立てたり、東海岸の大学で医療のために機械学習を活用したり。さまざまな研究に携わりました。 また、アメリカのインターンシップは日本のように短期間ではなく3カ月ほどあり、学生はそこでしっかりと研究テーマに取り組みます。 規模の大きい研究テーマではメンターに加え、何名かの学生とも一緒に取り組むのですが、私はそこで多方面から専門家が集まり、ひとつの研究目標をお互いの専門知識を活かして達成することの面白さを実感しました。 その経験を踏まえ、就職活動では、情報システムだけではなく機械工学や生産技術など、多種多様な技術が集結したものづくりを行っている企業を探しました。そこでトヨタに出会ったのです。 過去に一時帰国した際に知り合っていた今の上司から「ロボットやAI技術といった新技術を駆使したスマートシティにつながる基盤研究を行っているので、一緒にやらないか」とのお誘いを受けました。 その誘いもあり、「スマートシティは機械学習を実用化するための実験場として、やりたいことが実現できる場所だ」と可能性を強く感じ、就職するならここしかないと思い入社しました。

現在私が携わっている業務について紹介します。メイン業務は2つあります。 1つ目はグループ企業と連携し、経済データを活用してグループ企業の悩みに対するソリューションを提案することです。2つ目は、Ph.D.を活かした未来の社会へ向けた研究です。 グループ企業との連携では、今現在のお客様に対して価値を提供していますが、研究では5年、10年、20年先にいるお客様に対して、どのような価値を我々が提供できるのかを考え、新技術の研究を行っています。 どのような研究をすれば、未来のお客様のためのコア技術になり、知見が得られて今後のビジネスに繋がっていくのか。そんなふうに、未来に向けた答えのない研究を進めることは容易ではありません。 そこで、重要なのは「良い研究テーマを考える」ことです。そして、私はありがたいことに、アメリカにいた7年間で徹底的にそれに挑戦する機会が与えられていました。 渡米した初期の頃、先生に研究テーマを相談したときに「やりたいことをやりなさい（Do whatever you want）」と言われました。 それから研究について考えるようになりましたが、学部を卒業して、研究者を志したばかりの私にとって、「良い研究とはなんなのか？」、「そもそも研究とはなんなのか？」、「どういう研究をしていけばいいのか？」というこれらの問いは、まさに最大の難問でした……。しかし、そこから7年間、その言葉に苦しみ続けながらも乗り越えてきました。 また、インターンシップでも企業から「どのような研究をしてくれますか」と求められ続けましたが、提案し、時に失敗し、時に打ち勝ってきました。このように常に挑戦し、失敗し、最後には打ち勝った成果が今現れていると思います。 業務を進める中でやりがいに繋がっているのは、やはりリーダーシップを発揮して課題に向かい、解決のために自らが主導し、解決策を掲示して成果が出せる点です。ただし独りよがりにはなってはいけません。だからこそ大事にしているのが、徹底して相手の話を聞いた上でリーダーシップをとることです。 グループ企業との連携ではまず相手の話を聞き、課題を理解し、その上で課題解決への提案を行います。研究テーマを検討する時も、グループ企業の現場に出向いて声を聞き、現在の現場や社会の流れを見つめ、そこから未来の社会とお客様、そしてその時提供すべき価値とそれに必要な技術を思い描き、今我々が取り組むべきテーマを導きます。 そしてチームで研究にあたる場合も、できる限り相手の考えを聞き、理解してから、私の意見を提示するようにしています。私自身も話したいことは多くあるのですが、まずは相手の声に耳を傾け、考えを理解するよう心掛けています。