今回インタビューするのは学生エンジニアのウンソさん。韓国で生まれて日本で育つというバックグラウンドをお持ちです。ハカルスでのインターンを経て新卒で採用され、これからは正式に一社員として働かれます。大学での学びやハカルスインターンでの経験について伺いました。
まずは自己紹介から
イ・ウンソです。韓国で生まれて日本で育ちました。韓国語はもう忘れてしまいました。最近の趣味は、プログラミングはもちろん動物園でミーアキャットを鑑賞することや、1年前からハマってる囲碁です。今ネット対戦で1級なのでもうすぐ初段です。 他にもバンドを数年やっていたり、筋トレとかルービックキューブとか折り紙とかDIYとか、こうやって挙げると超インドアですね…
AIに興味を抱くきっかけになったのは、囲碁のゲーム
AIやコンピュータに興味を持ったのは囲碁のゲームがきっかけでした。その複雑性から、AIが人に勝利する日は遠い未来のことと思っていたんです。ですから2016年に「Alpha Go」という囲碁のAIが世界トッププロ棋士に勝利したことは衝撃的でした。そこで脳の構造から着想を得た、ニューラルネットワークや強化学習の存在を知り、”コンピュータがどこまで脳に近づくか”ということに興味を持ちました。
大学時代の学び
大学の脳科学研究所でのリサーチインターンに参加していました。その一環でラットを用いた実験などを経験しました。神経回路の観察のため、ラットの脳にウイルスベクター(無毒化されたウイルス)をターゲット部位に注入します。
2週間立つとウイルスベクターが接続の強い神経細胞に広まっているので、ラットを開腹し心臓から固定液を流し込み全身を固めます。脳は柔らかいのでこのように固まらせてから取り出すんです。脳を薄くスライスしてウイルスベクターに染色すると、赤外光などを当てることで蛍光が視認できます。このように神経の接続を視認できる形することで、アルツハイマーなどの病気の解明に役立ちます。
卒業研究では、コウモリのシミュレータを作成しました。ある種のコウモリは自ら超音波を放ちます。その反射音を聞くことで空間を認識し、暗闇を飛行し, 餌である蛾などを捉えることが出来るのです。そのため、音波シミュレータ(FDTD)で超音波による空間認識の仕組みを考えたり、コウモリの行動シミュレータを作って強化学習による学習でシミュレータがコウモリと同様の行動を獲得できるのかを実験しました。
独学から始まったプログラミング
2018年12月にインターンとしてハカルスに入社しました。そこから2年が経ちますね。2017年の秋、大学のリサーチインターンをしていても脳の学習理論については分からなかったため、統計や機械学習を勉強し始めました。当然プログラミングも必要になるので「Python」（プログラミング言語）を始めましたが独学だったので学習効率が悪く、機械学習に関係する世界の雰囲気がいまいち掴めませんでした。そこでこれらの技術を使ってアルバイトをすることで, 本当に必要とされている技術を身に着けようと考えたんです。
他社のエンジニアインターンなどを経て、2018年の冬にWantedlyでハカルスを発見しました。真面目にプロダクトを作っていそうな印象を持ち、ディープラーニングの一辺倒ではないところに好感を抱き応募しました。
インターンを通して学んだこと、仕事としてのデータサイエンス
実際のデータというのは機械学習の入門書で紹介されるように綺麗に整備されておらず 、その前処理が難しいことが分かりました。また実際のプロダクトでは、機械学習アルゴリズムをただ適用すればいいという場合は少なく、データに対する深い洞察が必要になります。さまざまなアプローチを試行錯誤するため、非常に泥臭い作業が多かったです。自分は1つの事をゆっくり考えるのは好きなので非常に向いていると思いました。
もっと一般的なこととして, 仕事の仕方の多様さを知ることができました。社員さんからの指示が抽象的なことが多いと感じました。曖昧な指示とも取れますが、良く言えば自由度が高いです。その課題を解決するための方法を自ら考え、調べ、 論文を読み、実装や実験を重ね、社員さんとディスカッションして次の行動を決めます。「本当に自分が正しいと思えることをやれる」、そういう風土がハカルスにはあると思います。
以前はオフィスに出社していて、社員さんとインターン生の物理的距離が近くてフランクに話しかけられる雰囲気がありました。コロナが流行ってからは, そういったコミュニケーションが非常に難しくなりましたが、オンラインで緊密に連絡を取り合ったり、最近ではバーチャルオフィスが試験的に使われていたりと、特にコミュニケーション不足を感じるようなことは少ないです。
就職活動について
インターン経験はハカルスが2社目です。あまりの居心地の良さに、それ以上インターンの応募はしませんでした。当初からハカルスが第一志望ではあったものの、他の会社のことを何も知らないのはもったいないと思い、就職活動を初めました。結局最後までハカルスが第一志望であったことは変わりませんでした。
ハカルスは「説明可能なAI」を謳っていてその部分への意識が高いです。答えがでるだけでは満足できずその理由を知りたくなる自分の考えと似ており、共感できました。今の自分の興味、職場や人の雰囲気、自分の適正を総合的に考えてここ以外はないと思いました。
あと、東京R&Dセンターは最高です。
データサイエンティストとしてのキャリアは始まったばかり、これからの展望
特に将来どうなるか、どうなりたいかは考えていません。ただひたすらに面白い仕事をやっていたいと思います。そのために広く一般的に使えるであろう基礎的な数学やプログラミング技術ををゆっくり勉強しながら、実務で必要になったことを着実に身に着けたいです。
ウンソさん、ありがとうございました！
ウンソさんが人工知能（AI）に興味を持つきっかけとなったAlphaGoのドキュメンタリー映画が、YouTubeにて無料公開されています。興味のある方は、ぜひチェックしてみてください。
ハカルスでは、一緒に働く仲間を募集しています
ハカルスでは、多業種にわたって一緒に働く仲間を募集しています。今回始まった「いつもおおきに制度」の今後の展開が気になる方、また多様性を尊重するHACARUSでの仕事に興味がある方は、ぜひ弊社の採用ページをご覧ください。
ハカルスについて
ハカルスは、AIベンチャーとして、2014年に京都で創業しました。 ハカルスの強みは、少量のデータからの特徴量抽出に優れ、解釈性の高いスパースモデリング技術です。ハカルスでは、このスパースモデリング技術をAIに応用しています。
現在、AIの主流技術となっているディープラーニングは、学習に大量のデータが必要であり、AIの意思決定の過程がブラックボックス化されてしまうという課題を抱えています。また、学習フェーズにおいて大量の計算資源が必要になることから、分析に膨大な時間がかかったり、電力の消費量が多いという課題もあります。
ハカルスは、このようなディープラーニングが抱える課題を独自のAI技術によって解決しています。また、スパースモデリングを使うことにより幅広い業種・業態のAIに関連する課題解決を実現しており、これまで100社を超える企業・団体に対してAI技術の開発や実用化に取り組んできました。今後も、AI技術基盤のさらなる強化と既存サービスの拡販に注力し、更なる事業拡大を目指します。
