【#01_社員インタビュー】

社員インタビュー1回目はAIエンジニアの渡邉さんです。当社サービスのDeepLiquidの立ち上げから共に開発を支える主力メンバーになります。

ー現在はどんな業務に従事されてますか？

画像および動画を用いた機械学習モデルの開発と学習がメイン業務です。より流体らしさを学習できるモデルの研究開発やエッジデバイスなどのハードウェアの改修やメンテナンスも行ってます。

ーより流体らしいとはどんなことですか？

流体力学そのものは古くからある学問であるのですが、流動体に対してAIを活用した分野は少ないのが現状です。学習させるためには膨大なデータをもとに「より流体らしさ」を学習できるモデルをつくることが重要です。ナビエ・ストークス方程式など流体力学の知識を使いモデルを開発していきます。

ー学生時代はどんな研究をされていましたか？

内視鏡カメラの映像から、空気圧駆動の手術支援ロボットの一部タスクを自動制御する研究をしていました。自動制御には画像AIで自動化する判断をしていました。力センサを使用せずに、機械学習を用いた鉗子先端の外力推定など、医療分野での研究を行っていました。

ー卒業後の進路は？

卒業後はAIを使用した大規模なプロジェクトの開発に従事しました。非常にやりがいがあったのですが、使用できるソフトウェアや開発環境の制限などがあり、以前より興味があった「画像×流体」の領域に特化していたAnyTechに転職をいたしました。

ーAnyTechを選んだきっかけは？

大学院で空気で動くロボットを触っていたことから、流体に関心があった事やインターンでアルバイトしていた会社で、トラディショナルな画像処理技術に触れていたので、技術的にも興味があったのがきっかけです。JOINした時はちょうどDeepLiquidの立ち上げ時期で、founderの島本さんと一緒に開発をはじめた頃になります。流動体×AIという分野がまだ未知なる領域だからこそ、研究をしながらお客様の要望を解決していく事の面白さはとても面白いです。

ー開発メンバーはどんな方がJOINしてますか？

皆すごい優しいし専門性に強いメンバーが在籍しています。特に開発メンバーは主に流体力学とAIに強いメンバーが揃っています。AI研究者の木村さんや技術顧問の福田さんはAIの技術の先駆けから開発をしている方で、プロダクト・サービス・経営など幅広い知見を持っている方と一緒にお客様の課題解決ができるのは本当に面白いです。大学での同期だった岩井くんも4月にJOINする事が決まっており、力学の領域においても多くの知見を持っています。様々な分野の知見を持ったメンバーが揃っており、これからの開発が楽しみです。

ーJFEエンジニアリング社の子会社になってよかった事はありますか？

AIの開発においてデータの量は重要なファクターになります。データが取れない（データがない）でつまづいてしまう組織がある中で、JFEエンジニアリング社経由で得られるデータや現場、職人の知見は、AIを開発する時に大変貴重な存在です。JFEエンジニアリング社とのシナジーを共創できる事はとても良い環境だと思っています。

ー具体的に共創できてよかったストーリーはありますか？

そうですね、直接お客様の現場に行って現場の担当の方や職人の方などからお話しを伺いする事は開発に携わる上でもとても役にたっています。お客様の求めている課題が開発をする上でどの様に、またAIをいれる事でリスクを減らし、安全性を高められるリスクマネジメントを一緒に考えられるのは、開発においてとてもやりやすい環境です。

ー今後どんな方にJOINして欲しいでしょうか？

現実世界の流体はまだまだ未知なる領域になります。だからこそ、新しい事が好きでチャレンジし続けられる事に抵抗がない人や、技術そのものが好きな方、流体が好きな方には開発をする上で最高に面白く、やりがいのある環境です。様々なデータが集まる環境での開発は自分のスキル向上だけではなく知見や今後の経験に十分活かせるので、ぜひ興味がある方は一緒に開発を盛り上げていきましょう。

プロフィール

渡邉 賢吾（Kengo Watanabe）
AIエンジニア
【略歴】
東京医科歯科大学大学院　医歯学総合研究科　医歯理工学専攻　修了
制御工学、流体力学、コンピュータビジョン、遠隔手術支援ロボット、自動化などに携わる。卒業後、三菱ガス化学株式会社 情報システム部にてRPA、プラントシミュレータの開発に従事。AnyTechではDeepLiquid開発、画像および動画を用いた機械学習モデルの開発と学習、インフラを担当。