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「社会の役に立つ研究に没頭できる環境を求めて・・・」薬科学の研究者からAIの研究者へ

「AI技術で人が人らしく生きられる社会の実現」をミッションに、技術で社会に貢献する活動を行う東大発ベンチャーのAI総合研究所NABLAS。
そんな弊社で活躍するメンバーの日常やバックグラウンドの話を通して、NABLASの魅力を幅広く紹介していきます。今回はリサーチャーとして活躍する井上大輝さんに「AI分野の研究の楽しさ」を中心にお話を伺いました!

■薬科学の博士号を持つAIリサーチャー?

Q. NABLASでのポジションや、現在担当している業務などを教えてください。

現在はR&D事業に携わっていて、リサーチャーというポジションを担当しています。最新論文の調査や再実装を行ったり、担当プロジェクトのクライアントに新規手法の提案をしたり、自社ライブラリの開発などを行うのが主な業務です。R&D事業における「Research」の部分の役割を果たせればと思い、日々仕事をしています。

Q. これまでにどういったキャリアを歩んできたのでしょうか?

2020年の3月まで東京大学大学院薬学系研究科に通っていて、薬科学の研究を行っていました。そこで博士号を取得して卒業し、2020年の4月にNABLASに入社しました。

Q. 薬科学の博士号…!どんな研究を行っていたんですか?

博士課程では「光誘起電子移動を作働原理とした可視光励起光ラベル化剤群の開発」という研究を行っていました。光ラベル化剤とは、光を吸収することで反応活性種を産生し、タンパク質などの生体分子に結合することができる分子の総称です。これによって、タンパク質を蛍光色素やビオチンなどで標識することができ、薬剤の標的タンパク質の同定などに利用されます。従来、紫外光領域で機能する光ラベル化剤しかなかったのですが、本研究で可視光領域(500〜 600nm)で機能する光ラベル化剤の開発に成功しました。これにより、より温和な光ラベル化が可能になりました。
薬科学の分野は研究の成果が出るまでにかなり時間がかかるので大変ですが、研究すること自体が面白く没頭していましたね。

■AIに興味を持ったきっかけとNABLASとの出会い

Q. そのような研究をしている中、どうしてAI分野に?

博士1年の頃にニュースなどでAIが話題になってるのを見て、調べていくうちに機械学習や深層学習に興味を持ったのがきっかけです。当時はプログラミング初心者だったのですが、周りの人に聞きながらPythonの勉強を始めました。フルスクラッチでDNNを構築する頃には、ディープラーニングの汎用性の高さに感動し、卒業後はAI分野に進みたいと考えるようになりました。

Q. 独学からAI分野に入られたのですね!NABLASとはどのようにして出会ったのですか?

AI分野の勉強は、サークルやインターン、勉強会など色んなコミュニティに所属しながら続けていました。そんな活動を続けてく中で、あるきっかけで代表の中山社長と出会ってDeep Learningを利用した共同研究プロジェクトのメンターをして頂いたんです。その研究が一段落した段階で、NABLASに来ないかと直接声をかけて頂き今に至ります。
NABLASを選んだ理由は大きく分けて2つあって、1つは中山社長自身がエンジニアということもあり 、僕らの仕事内容を理解してくれて成果を正当に評価してくれるという点があります。2つ目は仕事環境から必要な計算資源、優秀なメンバーなど、エンジニアにとって本当に魅力的な要素が揃っているという点です。本人から直接聞いたことはないのですが、恐らく中山社長は自身がエンジニアとして働きたい会社をNABLASで実現しようとしてるのかと思います。
そんなエンジニアや技術をリスペクトする文化に大きな魅力を感じて、NABLASで働くことを決めました。

■誰かのために・社会のために役立つ研究に没頭したい

Q. 薬科学の分野ではなく、AIの分野に進んだ理由はなんでしょうか?

現在、AIによる創薬や薬効評価などの研究が盛んに行われているように、AIと薬科学の分野は密接に関わっており、両者の関わりは今後より深くなっていくと思っています。そのような中で、薬科学およびAIの分野で高度な専門性を持つ人材になりたいと思い、卒業後はNABLASでAI分野の専門性を磨くと決めました。

Q. 働く中で苦労してることはありますか?

コロナウイルスの影響でリモートワークが中心になるなどNABLASでも働き方が変わってきてるのですが、そんな中で自分自身の成果を効率よく明文化することや、チームの皆に伝わりやすくするにはどうしたらいいかなど、頭を悩ませています。あと現在担当しているプロジェクトでは外国籍のメンバーが多いので、常に英語でコミュニケーションを取っているのですが、分かりやすく伝わりやすい英語でコミュニケーションを取ることにも苦労することがあります。
ただ、それぞれ異なるベクトルで優秀なメンバーに囲まれて、新しい技術を作るための研究に没頭できることに満足しています。

Q. 今後の目標はありますか?

まずは、現在従事しているR&D事業でクライアントと協力して、社会的にインパクトを与えられる仕事をしたいです。個人的な目標としては、特定の分野のスペシャリストになり、論文を書くことです。「この分野の研究は井上に聞いておけば大丈夫」といってもらえる人材を目指していきたいです。どの分野のスペシャリストを目指すかは未だ定まってないですが、社内のメンバーと議論しながら決めていきたいです。
好きな研究に没頭できるこの環境だからこそ、ちゃんと社会のために誰かのために役に立てるよう成長していきたいと思います。

もっとNABLASを知りたい方へ

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Webエンジニア
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AI総合研究所「NABLAS株式会社」は、東大発のAI企業です。個人の成長とワークライフバランスを大事にする社風の中で、「Discover the gradients, Towards the future」をミッションとして掲げ、3つの事業を推進しています。 1. AI人材育成(iLect)事業 NABLASのAI人材育成事業は、「iLect」という事業ブランドとして提供しています。東京大学から正式にライセンスを受けたAI人材の教育コンテンツや、弊社が独自に開発したAI講座を提供しています。AIで課題を解決に導くAI開発エンジニア育成講座、データサイエンティストやプロジェクトマネージャー向け講座、AIのビジネス活用を進めるAIジェネラリスト育成講座など、AIに携わる幅広い層へ講座を展開しています。また、独自開発の科学計算プラットフォーム「iLectシステム」を提供しており、ユーザは複雑な環境構築を必要とせずに、高性能のGPUが利用できる計算環境に簡単にアクセスできます。iLectシステムは大規模な法人向け研修だけでなく、研究開発の現場などでも利用されています。 iLectはこちら▼ https://www.ilect.net/ ▶2020年4月よりオンラインでのコンテンツ提供も開始しています。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000020.000038634.html ▶iLect System Ver.2のリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000021.000038634.html 2. R&D及びAIコンサルティング事業 私達は、「Discover the gradients, Towards the future」をミッションに掲げ、機械学習 / 深層学習に特化したAI総合研究所として、困難な課題の解決に日々取り組み続けています。画像や音声、時系列データ、自然言語(テキスト)、テーブルデータなど、多様なデータを扱っていますが、扱うデータや課題の性質を分析し、見極め、最適なアルゴリズムとシステムのアーキテクチャを構築します。技術が急速に進化しているAI分野ですが、サーベイを通じて常に最新の技術動向を取り込みつつ、データ分析、モデル構築、システム開発、実運用(MLOps、DevOps)まで、問題解決の一連のフローに幅広くコミットしながらプロジェクトを成功に導きます。 ▼R&D事業で保有するAIソリューション https://www.nablas.com/solutions ▼Stable Diffusion対応のAI生成画像判別システムを開発 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000046.000038634.html 3. 独自技術・サービス開発 最先端のAI技術の恩恵をより幅広く社会に届け、AI時代のインフラとなる技術やサービスを提供すべく、研究開発だけでなく、サービス開発にも力を入れて取り組んでいます。深層学習を中心に、生成AI、フェイク検知、音声合成、製造業向けの外観検査など、保有している技術的アセットを活用した技術開発とサービス開発に取り組んでいます。先端AI技術の恩恵をより幅広く社会に届けることを目指し、B2BやB2C向けのサービスを開発・提供します。
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