Works & People社員インタビュー&座談会
AIアルゴリズム開発を通して、
最先端の技術を生み出しつづける。
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張 儒逸Zhang Ruyi (チョウ ジュイツ)
FORXAI事業統括部 FORXAI推進センター
機械情報工学科を卒業し、2023年新卒入社。画像AI技術を担うFORXAI事業統括部にて、AIアルゴリズムの開発を担当している。
※掲載情報は取材当時2024年10月時点のものです。
AIに携わるなら、
AIに本気な会社がいい
機械工学を専攻していた私ですが、将来の仕事として志望したのは情報系でした。大学1年のときに授業でプログラミングや機械学習に触れたことがきっかけでのめり込み、その後も趣味でコツコツ勉強していたからです。将来はAIやデータ分析に関連する仕事に就きたいと考えるようになりました。
国内大手メーカーの中でコニカミノルタは、AIを専門的な事業として展開している数少ない会社。FORXAIというブランドを立ち上げたのも、これからAIを重点的に強化していくためであると受け止め、応募しました。面接ではFORXAIについていくつか質問し、イメージ通り先進的な取り組みをしていることを確認。AIのスペシャリストになれるチャンスを求め、入社することに決めました。
人生初のスパコンは、
やっぱり爆速だった
配属先は希望通り、FORXAI事業統括部でした。FORXAIとは、2020年にサービス提供を開始した画像IoTの力で現場のDXを加速させるキードライバーです。コニカミノルタの強みである材料、光学、画像、微細加工といった当社のコア技術をベースに最新のIoT・AI技術を融合させ、お客様のワークフローに貢献できるソリューションの素早い展開を可能にします。私の担当業務はAIアルゴリズムの開発です。実現可能性の検証からアルゴリズムの選定、データセットの準備、モデルの機械学習や改良を行い、実装可能な状態にしたものを各事業部に提供します。
担当テーマは、人行動解析・検査・診断といった画像IoT関連技術を生かせる領域が中心です。例えば、X線検査装置や超音波検査装置向けにAIアルゴリズムを開発しました。機械学習にあたっては、頻繁にスーパーコンピューター(スパコン)を使います。普段使っているPCだと1回学習するのに数ヶ月かかってしまいますが、スパコンだとわずか1週間程度。初めて使ったときは、その爆速ぶりに驚きました。研究設備に十分な予算を確保し、計算リソースが充実している点は、コニカミノルタで働く魅力の一つです。

革新的な技術で、
医療に貢献する日を夢見て
現在、超音波画像の画像認識に関するテーマを担当しています。超音波画像は体組織の判別が難しく、新人の医師には見分けがつかないケースも多い。これを可視化できれば、医療過誤や見落としの防止、あるいは医師の育成にも役立てることができます。
私自身は当然、超音波技術については全くの初心者です。そのため社内研修やe-ラーニングで学習し、社内の先輩たちにもこまめに相談。準備を万全に整え、AIアルゴリズムの開発に取り組みました。その努力が実り、無事、高精度なアノテーションを実現するアルゴリズムが完成しました。革新的な製品のリリースを今から心待ちにしています。
最高のチームで、
「研究×開発」の二刀流に挑戦
所属部署には、基礎的な要素技術の研究開発を担うグループと、事業への実適用を目的とした開発を行うグループが存在します。
私はこれまで後者に所属していました。今後も引き続き、実適用開発を通して社会実装の経験を積んでいきたいと考えています。一方で、私は学部卒のため、周りのメンバーより研究経験が足りません。そこを強化するためにも、論文発表に挑戦したいという思いを以前から持っていました。正直な気持ちを上司に伝えたところ、ありがたいことに、開発と研究の両方の業務を兼務させてもらうことが決まりました。「研究×開発」の二刀流で、どちらにおいても大きな足跡を残すことが、今の私の目標です。
コニカミノルタの好きなところはたくさんありますが、1つだけ挙げるなら「チームの雰囲気の良さ」です。私も含め、みんな本当に研究や最先端の技術が大好き。「給料をもらうために働く」ではなく、「これが面白いからやる」というスタンスなんです。毎週の定例会では、担当テーマについて1人ずつ発表していくのですが、議論が毎回盛り上がります。どれくらい盛り上がるかというと、チームリーダーがメンバーを制御できなくなるくらい(笑)。なかなか次の発表に移れず、時間を延長することもしばしば。でもみんな、心からその時間を楽しんでいます。画像IoTやAI領域に興味がある方は、ぜひ応募してみてください。やりたい仕事も、一緒に夢中になれる仲間も、いっぺんに手に入るはずです。
One Dayある日のスケジュール
< リモートワークする日 >
- 9:00仕事開始、メール確認
- 9:30夜中に回しておいた
機械学習の結果を確認 - 10:00機械学習のコードを修正
- 11:00ヘルスケア事業部との
定例ミーティング - 12:00昼休憩
- 13:00論文の調査
- 14:00ミーティング用の資料を作成
- 15:00新しいテーマアップに向けた調査
- 17:00この週の作業内容に関して、
週報を作成 - 17:40仕事終了
< 出社する日 >
- 9:00出社、メール確認
- 10:00画像基盤チームの
定例ミーティング - 11:00ヘルスケア事業部との
定例ミーティング - 12:00昼休憩
- 13:00チームリーダーとの
1on1ミーティング - 13:30担当テーマについて技術面の調査
- 15:30チームリーダーに相談
- 16:00新しいテーマアップに向けた調査
- 17:40仕事終了