こんにちは。SCIENメンバーインタビュー企画を担当する松本です！

この企画では、SCIENにどんな人がいるのか。そして、どんな仲間と、どんなふうに成長していけるのか。そんなリアルで等身大のストーリーをお届けします。

第8回は、数学科 修士1年、インターン未経験からSCIENに参画し、現在は プロジェクトのPM を務める 柳下さん。証明の世界で鍛えた思考を武器に、“目的→分解→検証”の姿勢で価値を積み上げる彼の素顔に迫ります。

彼の証明の世界で鍛えた思考と、その強みを活かせるSCIENの環境について深く掘り下げていきます。きっと、SCIENという組織の熱量と可能性が伝わるはずです 🎶

自己紹介——数学と社会実装、その“ちょうどいい距離感”

Q1. 簡単にご経歴（入社前・現在）を含めて自己紹介をお願いします。

柳下さん：

東京大学の数学科で修士1年で、これまでインターンの経験はありません。SCIENでは、機械の指示書を自動生成するプロジェクトのPMをしています。これまで人のノウハウで書かれることが多かったプログラムを、より良い形で自動化できないか、機械学習の活用も含めて検討・設計しています。

ー　柳下さんのプログラムは、たとえば「この3D形状の、この面を、こう削る」といった加工手順の言語化。製造の現場知とアルゴリズムの橋渡しが求められる、難易度の高いテーマです。

数学に惹かれた理由——“実験に縛られない”確かさ

Q2. 学部時代で勉強していたことや、数学を専攻するようになったきっかけなどはありますか？

柳下さん：

学部では 代数・幾何・解析・応用 を一通りやりました。最初は物理に興味があり、「現象を数式で予測できる」のがすごいと思っていたのですが、理論の正しさを実験で確かめる必要があることにもどかしさを感じていて。量子力学の理論は線形代数だとしても、自分の手では実験できない——そこに“違和感”を抱いていました。

その点、数学はすべて証明。原理的には自分の頭で理解に到達できるのが性に合いました。数学の世界にも“現象”があり、それを説明する理論がある。その豊かさに惹かれて、1年半ほどで「自分は数学だ」と腹落ちしました。

ー　“興味”を自分で言語化して決めることができる安心感——その感覚が、のちの「目的→分解→検証」の仕事スタイルにも自然につながっていますね！“正しさ”を自分の頭で積み上げられる安心感——その感覚が、のちの「目的→分解→検証」の仕事スタイルにも自然につながっています。

入社のきっかけ——“社会との接点”をつくるために

Q3. SCIENに惹かれたポイントは？

柳下さん：

きっかけは 田端（SCIEN代表）さんから声を掛けてもらったことです。高校の部活の先輩で、OBとして時々来られていました。最初は「AIの会社で自分にできることはないのでは？」と感じていましたし、実はパソコンが得意ではなかったです（笑）。でも、「いろんな人が集まる場に身を置こう。社会に還元できることを一緒にやってみよう」と背中を押してもらって、勇気が出ました。

また、数学を勉強していると数学だけの世界に閉じてしまい、社会実装に目を向けることがありませんでした。SCIENに入ったら社会との接点を持つ良い機会だと思い、飛び込みました。

ー　“研究の思考”を保ったまま社会に接続する——その選択が、今のPMロールの土台になっているのだと感じます。

未経験からのキャッチアップ——“目的→分解→検証”で進める

田端さんから、柳下さんは先方の長年のノウハウをプログラミングで触り、ものの数週間で再現し、さらに越える工夫まで組み込んだというエピソードをおききしました！

Q4. 未経験なのに先方さんのノウハウを超えるほどの成果を上げるのは並大抵のことではありません。プログラミングを実装するコツはありますか？

柳下さん：

手段に溺れないことですね。プログラミングが未経験だからこそ、まず目的を定義しそこから必要なタスクに分解します。分解した各タスクについて、自分の頭の中に“こう動くはず”という予想を立ててから手を動かし、出力を検査して修正していきます。

ツールは積極的に使います。たとえばChatGPTはよく使いますが、“全部任せる”のではなく、出力を自分の理解で点検し、齟齬があれば具体的に指示を返す。

つまりコツで言えば、状況をいちばん把握しているのは人間なので、そこを言語化してツールに正しく伝える——抽象（目的）と具体（修正指示）の往復を意識しています。

ー　「予想→検証→修正」のサイクルを、高速かつ着実に回す姿勢が光りますね！
SCIENの「地に足をつける」姿勢を一番体現しているのは、間違いなく柳下さんだと思います！

数学と仕事の思考回路——二つをどうブレンドするか

Q5: 数学を勉強している時から、目的ベースでの流れを意識していたのですか？それとも、数学の時は全く違う頭の使い方をしていたりしますか？

柳下さん：

「使い分けている」という感覚はありませんが、SCIENの「目的ベースで着実に進める」と、数学の「わからないけどがむしゃらに進める」という二つの側面があるとおもいます。

SCIENでは、プリセールスの時点である程度は流れとゴールが決まっていて、そこに向けて今のスタート地点から目的のゴールまで進む流れがあります。

大学の数学といっても高校の延長でなの、与えられた条件と求めたいものがあってそこに向かって計算するのですが、わからないときいは「とりあえず計算してみる」という方法を取ります。

この二つの頭の使い方を完全に使い分けるというよりかは、この両方の考え方を学んだことによって、ブレンドしたり違う場面で使ったりできるようになったと思います。

ー　“目的から組む”と“手を動かしながら掴む”——両輪があるから、抽象と具体を往復できるのですね！

PMとしての視点——“停滞をつくらない”タスク設計

Q6. PMとして意識していることはありますか？

柳下：

一番避けたいのは、メンバー同士がブロックし合って停滞すること。だから、タスクはできる限り独立性が高い単位へ分解します。難度が高いテーマでは、同じタスクを複線で走らせる判断もします。ボトルネックを早期に可視化して、「次これお願いします」だけで詰まらない設計を心がけています。

もちろん完璧にタスク分配をできるわけでもないので、全て完璧にしようとせず、気にしすぎないことも大事だと感じ出ています。

ー　配分は“最適解”よりも停滞の回避。学術で鍛えた分解力を、チーム設計に転用しているのが印象的です。

SCIENで伸びた力 TOP3

Q7：SCIENにはいってから伸びた力 TOP3はありますか？

柳下さん：

1. 伝える力：社内外の報告で、相手に届く話し方・見せ方を意識するように。早口や“動きがうるさい”など自分の癖にも自覚が持てました（笑）最近は議事メモのテンプレや検討資料の章立てを先に共有し、会話→可視化→合意の流れを早くする工夫もしています。
   
2. 興味の幅：業務として機械学習を扱うことで、心理・認知など周辺領域にも興味が広がりました（小野さんの話など刺激が多い）。製造現場の安全・品質管理といった業務ドメインにも自然と目が向き、課題→データ→指標のつながりを意識するようになりました。
   
   ー　“見せ方”と“興味”が噛み合ったことで、合意形成と改善のスピードが一段上がった印象です！小野さんの心理・認知のお話は本当に興味深かったですよね。ぜひインタビュー第５段をご覧ください！

未経験で得られた強み——“手段に溺れない”距離感

Q8. 他メンバーにはない自分の特長は？

柳下：

みなさんの機械学習の知見は本当にすごい。そこは尊敬しかありません。そのうえで自分の強みを挙げるなら、“手段に溺れない”距離感を保てること。機械学習は目的のための道具だという認識が常にあり、リスペクトを持ちつつも、目的起点で設計できます。

ー　「手段に溺れない」とは、未経験であるが故の一番の強い武器だと思います！この武器はまさにSCIENそのものでもある。SCIENは必ずしもAIをつかうというポリシーはなく、目的に応じてその時一番最適な手段を用いており、それがAIであったりデータ分析であったりさまざまです！

趣味と人となり——宇宙兄弟、そして言葉

Q9. 普段ハマっていることは？

柳下：

小説やアニメ、漫画をよく見ます。『宇宙兄弟』は特に好きですね。宇宙という題材を通して、最後は人間が好きになる作品。この作品は自信持ってみんなにお勧めしています！

ー　インタビューを通じて、SCIENのメンバーが様々な趣味を持っていることに気づきました！多種多様なメンバーに会いに、皆様もぜひ応募してみましょう！

未来の仲間へ——前線で“自分の思考”を試そう

Q10. SCIENに興味がある人へメッセージを。

柳下：

今までAIに触れてこなかった自分でも、意外と働ける！——それを実感できる場所だと思います。目的を言葉にして、タスクに分解し、検証しながら進める。そのプロセスを前線で任せてもらえるのがSCIENの魅力。初心者でもPMができて、インターンとは思えない経験ができ、自信がつきます！
ぜひSCIENに入って、お話ししましょう！

ー　思考力とを挑戦心に、社会に彩りと縁を与えていく。そんな仲間がもっと増えていく未来が楽しみです！