ToTAL科目「プロフェッショナルと価値創造 II第9回：「VUCA時代の挑戦：AI基礎技術で世界を変える」を2021年2月8日に、ZOOMで行いました。

・科目分類/Group of Course：社会課題の認知
・科目名/Course： TAL.S502 プロフェッショナルと価値創造 Ⅱ
・プログラム名/Program：VUCA時代の挑戦：AI基礎技術で世界を変える
・ゲストスピーカー /Guest Speaker： ⽊佐森慶⼀、理学博士、BIRD INITIATIVE 株式会社　Principal 兼）NEC データサイエンス研究所　主任研究員 兼）産総研 人工知能研究センター　プロジェクトマネージャー
・開催日時： 8/Feb (Mon) 18:00-20:00

2021年2⽉8⽇、⽊佐森慶⼀さんをお招きし、ToTAL科⽬「プロフェッショナルと価値創造 II第9回：「VUCA時代の挑戦：AI基礎技術で世界を変える」をウェブ会議の形で⾏いました。ToTAL登録生はもとより、本科目を履修している学生、OPEN学生含め、26名が参加しました。

⽊佐森さんは、BIRD INITIATIVE株式会社 Principal 兼 NEC データサイエンス研究所 主任研究員 兼 産総研 ⼈⼯知能研究センター プロジェクトマネージャを務めておられ、数々の論⽂を有名雑誌に出版されています。

尚、今回は、AGL5期生の齊藤敦美さんの尽力で実現しました。

I. 木佐森さんによる話題提供の内容：

⽊佐森さんがPrincipalを努めておられるBIRD INTERACTIVE株式会社の事業についての⼿短な説明の後、研究者の企業でのキャリアをどう考えるかについて、⽊佐森さんの経験を交えて深く議論されました。

1.　BIRD INITIATIVEの事業：

BIRD INITIATIVE株式会社(以下BIRD)は、NEC含む6社が出資して設⽴された共創型R&D事業会社で、「研究開発能⼒を解き放ち、社会を⾰新するビジネスイノベーションを最速で牽引しつづける」ことを掲げています。多くの場合、機械学習技術は多量のデータを必要とするのに対し、シミュレーションと機械学習の融合技術によって少量のデータでも有⽤な機械学習の技術開発を⾏っています。

その例の⼀つが、⽇産⾃動⾞の⽣産ライン最適化です。⽣産ラインを設計‧最適化する際、従来の⼿法では⽣産ラインのシミュレーションモデルの膨⼤なパラメータを全⼯程のデータを使って⼿動で設定し、20%ほどの予測誤差が有りました。BIRDはデータ同化や機械学習の⼿法を導⼊することで、最終⼯程のデータだけを⽤いて、予測誤差を3%程度に抑えることに成功しました。これによって⽣産ライン構築の⾼速化‧評価の精緻化や、効率的な運⽤が可能になります。

　　

2.企業研究者のキャリア：

木佐森さんは、2015年に東大で学位取得後ポスドクを経て、2016年にNECに入社されました。⼤学でなく企業で研究することの特⾊について下記を説明されました。

●⼈々に直接貢献できる
●誰もやったことのない新しい事業を作れる
●良い研究テーマは現実の社会のみから⽣まれる

⼀⽅で、企業研究者の厳しさも下記を挙げられました。

●研究⾃体は利益を産まないので、評価が厳しく、また論⽂より事業を基準に評価される
●研究というより技術開発というべき内容の仕事しか無い企業もあるので、事前の調査が必要

企業研究者になるにあたり、博⼠課程を終了してから就職するか、あるいは学⼠や修⼠から就職するかが問題になります。博⼠号を取ると就職に困るという主張や、修⼠を取ったら就職して働きながら論⽂博⼠を⽬指すのが賢いとかの主張をたまに聞きます。しかし⽊佐森さんは博⼠課程を修めるメリットを、下記を含め、重ねて強調されました。

●研究と⾃分に向き合える：博⼠課程は研究だけに注⼒できる時間で、⾃分の強みを⾒極め、伸ばすことができる。研究の基礎⼒をつけることは⼤きな⼒になる。また研究分野を変えることも知識の幅が広がり⼒になる。
●博⼠課程進学に就職のdisadvantageはない：特に研究職では博⼠課程での研究の基礎能⼒が最重要視される。博⼠になるまでに時間がかかるがその分就職後の職位は⾼い。

さらに、⽊佐森さんは、(1) 裁量と責任有る⽴場は成⻑のチャンスなので、積極的に取りに⾏くこと、及び、(2) いい⼈と楽しく仕事をすることも重要だと話されました。

II. 感想：

私⾃⾝、ちょうど研究職としての⺠間企業への就職が決まったばかりの時期の中での今回のお話であったこともあり、とても⾝近な題材として講義を受けることが出来ました。私は、現在⾏っている磁⽯の研究から、全く別の研究分野に移ることを不安に思っていましたが、博⼠課程で培っている研究の基礎⼒を総動員し、知識の幅を広げて、研究を⾏おうと勇気づけられました。また、アカデミアこそ研究者の王道と思っていましたが、確かに企業ではアカデミアでより、社会と密接に結びつくことができるはずですから、企業にいて社会の需要を汲み取り、良い研究テーマを発⾒して⼈々に貢献できる研究者になろうと思いました。

III. 終わりに：

最後に、お忙しい中、我々学生と長い間時間共有いただいた⽊佐森さんに、改めてお礼申し上げます。有難うございました。

（文責：侭⽥直也　情報理工学院　情報工学系知能情報コース 博士課程２年、情報生命博士教育課程（ACLS））