2020年7月2日

Arithmer Staff Interview

日々進歩しているAI / DX技術にキャッチアップして、課題にベストフィットする手法でお客様の期待に応えます。

研究開発本部　原田浩一さん

東京大学大学院で物理学の素粒子理論を専攻し、数学との境界領域で研究を行った。またかねてより、深層学習や機械学習に深い興味を抱いており、博士課程修了後、高度な数学をAI分野に応用するArithmerの事業に魅力を感じ入社

Staff interview

原田さんは大学院の博士課程で研究をしている時にArithmerと出会いました。素粒子理論の中でも数学的な側面が強い研究をしてきた原田さんは、自分の技術を伸ばしつつ、研究開発に携われるArithmerに魅力を感じ、エンジニアとしてのキャリアをスタートしました。原田さんに、入社後に手がけたプロジェクトの詳細や職場環境などについて詳しくお聞きしました。

大学での専攻や学生生活
Arithmerで働く楽しさ
Arithmerで取り組んでいるプロジェクト
Arithmerで今後挑戦したいこと
Arithmerへの入社を考えている方へのメッセージ

1. 大学での専攻や学生生活

技術を磨くと同時に、社会課題の解決など、目的意識をもって働くことが重要だと思っています。

■大学では何を勉強されていましたか?

原田：私は大学の物理学科に入学し、大学院で素粒子理論の研究を行いました。数学は小さいころから好きで、博士課程では素粒子理論の中でも数学的な側面が強い、表現論という分野に関連するテーマで修士および博士課程でこの研究に携わりました。私の専門分野だと実験ではなく理論がベースとなっているので、基本的に机とPCがあれば事足ります。研究室では研究室メンバーと議論を深めつつ、ひたすら鉛筆で計算をするといった研究スタイルでした。

■専門として研究されていた分野についてもう少し詳しくお聞かせいただけますか？

原田：具体的には、素粒子理論は対称性というのが重要な概念となっておりまして、例えば現実に解くのが難しいといわれるようなものであっても、対称性の理論を使用することで計算ができたりすることがあります。たとえば、丸い円というのは対称なわけですが、その対称性はあまり大きいわけではありません。そこでもっと大きな、様々な対称性がある事物において、ほとんど対称性だけで問題が解けてしまうということが起きます。私はそのような分野の中で「表現論」や「2次元の共形場理論」といったフィールドを専門としていました。

2. 入社のきっかけ

■どのようなきっかけでArithmerを知りましたか？

原田：数学を活かした仕事ができないかと調べている時に、偶然ホームページで数学の教授である大田社長が起業しArithmerを知りました。またArithmerの社員もアカデミア出身の方が多く、高度な技術を使用している点に魅力を感じ、入社したいと思いました。企業ミッションや大田社長のメッセージに賛同したという点も大きかったです。入社前は流体予測AIシステムや画像解析といった数学が強く関連する技術に特に興味を持っていました。

■Arithmerで働きたいと思ったきっかけはありましたか？

原田：面接で上坂さんとお話する機会があったのですが、現役の特任准教授として数学の研究を続けていることを知りました。今まで数学を研究しながら企業での仕事もしている人を見たことがなかったので、その点はとても新鮮でした。エンジニアという仕事の中でも最新の技術に触れてそれを論文に書くこともあると知り、Arithmerはアカデミアの技術を積極的に活用していくことを重視していると感じ、強い興味を抱きました。

■Arithmerに入社してからプログラマーとしてのキャリアがスタートしたのですよね？どのようにエンジニアとしてのスキルアップを積まれているのでしょうか？

原田：それまでプログラミングの長いキャリアがあったわけではないので、まずは地道にプログラミングを学習しました。一方、技術を磨きつつ、知識のインプットだけではなく、社会課題の解決など、目的意識をもって働くことが重要だと思っています。

3. Arithmerで働く楽しさ

■Arithmerのどのような点に面白さを感じていますか？

原田：まわりに優秀な人が多いので、そこから刺激を得られますし、吸収もできるので、成長し続けられるところが大きな魅力だと感じています。違う分野において深い専門性を持っている人々と共通認識を持てたり、心地よい違和感を得られたりなど、勉強になることが多いです。

■Arithmerでの仕事のやりがいについて教えてください。

原田：開発案件で使う技術の調査段階で、その技術の習得ができるという点にやりがいを感じます。また新しい技術を身に着けながら仕事ができるところがとても魅力的です。

■Arithmerらしいカルチャーだと感じるところがあればお聞かせください。

原田：毎週木曜日に開催されるArithmerの社内セミナーは技術的な内容を取り上げるだけでなく、営業企画本部が開催するセミナーもあり、幅広い分野に渡って勉強できるのがとても面白いと感じています。

4. Arithmerで取り組んでいるプロジェクト

■チームでの仕事内容について教えてください？

原田：最近携わった「トヨタ自動車の工場内運搬カート」のプロジェクトについてお話します。

このプロジェクトでは、工場内で走っているカートが人にぶつかるリスクを事前に回避したい、というお客さまの課題がありました。手法としては物体検知と呼ばれる技術を使いカートと人を検知し、検知したカートの領域から、危険なエリアを事前に検出し、そのエリアに人が侵入した時にアラートを出すというシステムになっています。

人が危険エリアに入ってから、それを検知するまでの速度と精度において運用に耐えられるものを開発する必要があったため、工夫を凝らしました。またディープラーニング手法で学習したことが毎回うまくいくわけではなかったので、どこに失敗の原因があるかを突き止め、改善を加えました。一つのプロジェクトを検収まで一貫して手がけたという点ではとても印象深かったです。

画像解析や物体検知の技術は日々進歩しているので、キャッチアップをしつつ、課題にベストフィットする手法を使って、お客様の期待に応えられるものにするのが大事だと思っています。物体検知は、リアルタイムな推論速度と精度の高さに課題が多く、論文レベルの研究とビジネスレベルの現場実用とでは乖離が出る場合があります。たとえば、画像の画質がそれほど高くはないケースであっても実運用で使用可能なものにすることが求められます。

物体検知技術は自動運転などの運転支援としても使用されますが、自動車が時速60キロで走っている時に1秒後に検知をしたら役には立たないわけで、異常を発見してからコンマ何秒で止めなければならないとしたら、それだけ早くて正確な物体検知のアーキテクチャーが必要となってきます。