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テクノロジーを社会のために。エネルギー分野で新たな挑戦|インフォメティス・アルゴリズム開発部・山下長義

今回は、アルゴリズム開発部の山下長義さんにお話を伺いました。

アルゴリズム開発部 山下長義(やました ながよし)
2020年入社
2009年に大阪大学大学院でデータマイニングに関する研究で博士号を取得後、独立行政法人日本学術振興会でデータ分析に関わる業務に従事。その後、機械学習に関わるエンジニアとして、GMOリサーチ株式会社、株式会社フリークアウト、スタートアップを経て、2020年にインフォメティスに入社。機器分離推定技術で家電の使用状況を推定する技術開発に取り組む。また、2020年にグロービス経営大学院にてMBAを取得。

テクノロジーを、エネルギーとライフスタイルの架け橋に。機械学習エンジニアとして新たな挑戦

――まず、これまでの経歴や仕事内容を教えてください。

2009年に大阪大学大学院でデータマイニングと機械学習に関する研究をして博士号を取得した後、独立行政法人日本学術振興会でデータ分析に関わる業務に従事していました。その後、機械学習エンジニアとして、GMOリサーチ株式会社でデータ分析に関わる業務、株式会社フリークアウトで広告配信システムの研究開発、スタートアップへの参画を経て、2020年にインフォメティスに入社しました。また、並行して2018年から2020年にかけてビジネススクールに通いMBAを取得しています。

――キャリアとしては一貫して機械学習エンジニアだったのでしょうか?

本当に幸いなことなんですが、機械学習エンジニアとしてのキャリアを積むことができました。私が大学院を修了したときには、データマイニングや機械学習の経験を生かせるのは、大手企業の研究所や大学しかなかったんです。しかしその後、ビッグデータ・人工知能ブームが始まった結果、社会の変化に合わせて機械学習エンジニアのニーズが増え、これまでの研究経験を生かして働く場が広がりました。

――なぜ、インフォメティスに入社したのでしょうか?

一番は、インフォメティスのミッションに共感したことです。「世界中のエネルギーインフラをエネルギーの超効率利用と人々のQoL(Quality Of Life)向上に貢献する」という世の中の人々に貢献する大きなミッションを打ち出しているだけでなく、実際にエンジニアのチームが取り組んでいる事業や技術開発が、ミッション実現のために必要不可欠なんだと自分の中で理解できたんです。

その上で、自分自身がテクノロジーを極めることによって、会社と一緒に世の中を変えられると信じることができました。エネルギーとライフスタイルって一見離れて見えるんですが、機器分離推定技術で抽出したエネルギーデータを活用することで見守りが出来たり、家の在不在を判別したり、テクノロジーを架け橋にしていく様子を具体的にイメージできました。

それから、自社サービスを持っていることも重要でした。長い時間軸でサービスを改善していくだけでなく、ビジネスサイドのメンバーと議論をし、エンジニアの立場からサービスを育てたいと考えていました。そういう点でもぴったりでした。

経験が及ばない未知の領域。疑問を1つ1つ解決して乗り越える

――インフォメティスでは現在どんな業務を行っているのでしょうか?

機器分離推定技術で家電の使用状況を推定する技術開発をしています。より良いサービスを提供できるように、稼働しているタイミングをできるだけ正確に特定することが目標です。電力データはこれまで扱ったことがないので、手探りの中、何が良くて何が悪いのかわからなくなることもしばしばです。でも、チームメンバーと密にコミュニケーションをとって疑問を解決し、1つ1つ課題を乗り越えています。

――今の仕事に山下さんの強みやこれまでの経験は生かせていると思いますか?

機械学習の分野で、研究と開発のどちらも経験してきたことは今の仕事でも生きています。アルゴリズムの設計が求められる研究から、実際にユーザーがサービスを利用できる形に落とし込む開発までがミッションなので、その両方を経験してきたことは今のチームのニーズにも合っているのではないかと思います。さらに、実際に試行錯誤をしてデータを見たり、検証を繰り返したりをしなければ経験値を得られないことも多いので、これまでの機械学習やデータマイニングの分野で積み重ねた経験は役に立つと思います。

――ズバリ、インフォメティスに入社していかがでしょうか?

まず、エンジニアとして、技術と知識を取り組むべきところに集中できるとてもいい環境だと思います。例えば、経営メンバーが自社の将来性を見据えて、どのような案件を実施していくか真剣に議論し決めていることや、それを踏まえて従業員に対してリーダーシップを示していることは、仕事のしやすさに繋がっています。ビジョンと事業が一貫していることで、自分自身のミッションを達成することが会社のミッション達成に貢献できると感じることができます。

それから、メンバー同士の関係がフラットです。アルゴリズムチームでは積極的に議論ができる雰囲気があるので、自分が間違っていることを恐れずに意見を言うことで様々な観点から意見が返ってきます。電流波形や電力データに関する知識がない中、何がわからないのかもわからないこともありますし、進め方をミスリードしてしまうこともあります。しかし、自信が無かったとしても積極的に意見を言える雰囲気と、意見を言えば適切なフィードバックがたくさん得られるのは本当にチームのいいところだと思います。

「自分のため」から「社会のため」に。お世話になった人への恩返しをしたい

――今後、機械学習エンジニアとしてどんなことにチャレンジしていきたいですか?

まずは、機械学習エンジニアとして腕を磨き、会社のミッションである「独創的な技術と共創的な事業で、世界中のエネルギーインフラをエネルギーの超効率利用と人々のQoL向上に貢献する『次世代の社会インフラ』に創りかえる。」の実現に貢献したいですね。サービスをリリースした暁にはエンジニアの部署にとどまらず、ビジネスサイドのメンバーやその先のクライアントの困りごとを聞きにいき、サービスの改善に取り組みたいと思っています。

また、今、機械学習や人工知能を学ぼうとしているエンジニアに、これまでの私の経験を共有することで、若い世代の機械学習エンジニアをサポートもしていきたいと考えています。自分自身のキャリアを振り返るとすごく幸運に恵まれていたと思うんです。大学院修了後も、大学院での学びを生かして企業で働き続けて来ることができたからです。このようなキャリアは、自分だけで実現できたものではなく、これまでサポートしてくれた家族や友人、恩師や職場の同僚などのおかげだと思っています。なので、これからは自分が得た恩を、若い世代に返していきたいと考えています。

――ありがとうございました!

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