転職者インタビュー#01
転職者インタビュー#01
CAREER INTERVIEW 01
油田開発
機器
メーカー
AGC
世界最先端の
データサイエンスを駆使して、
AGCのものづくりの
プロセスを革新していく
転職者インタビュー#01
  • 先端基盤研究所
    共通基盤技術部
    ソフトサイエンスチーム
    (取材当時)
    2018年キャリア入社
  • 大学院で地質学を専攻し、博士課程を修了後、外資系の機械メーカーに入社。油田探査用の計測器の開発を手がけていたものの、環境の変化により開発チームが解散することになり、それを機に転職を決断。前職で培ったデータサイエンスの知見を生かせる場を求めてAGCに入社。
転職者インタビュー#01

前職で培ったデータ分析の経験を生かし、
ものづくりの最上流を担いたいとAGCへ

以前はグローバルな油田開発機器メーカーに勤務し、日本国内の拠点で製品開発に携わっていました。退職するまで長期にわたって、地中に存在する流体の成分を測る新装置の開発プロジェクトに関わり、実験データを分析しながら成分を特定するシステムの構築を担当。そこでデータサイエンスのスキルを磨きました。仕事は面白かったのですが、市場が変化して装置の需要がなくなり、残念ながらそのプロジェクトが縮小されてしまいました。私が所属する開発チームも解散する事態となり、新たなキャリアを求めて転職を決意したのです。
転職にあたっては素材メーカーを希望していました。テクノロジーの進化によってさまざまな製品がすぐに陳腐化してしまう昨今、ものづくりの最上流の素材に関わっていれば、時代がどう変化しても普遍的に世の中に貢献できると考えたのです。なかでもAGCは、ものづくりの共通基盤技術として分析・評価やセンシングに強みを持っており、そこで前職でのデータ分析の経験が生かせるのではないかという期待もあって志望。そして入社後は、先端技術研究所の共通基盤技術グループソフトサイエンスチーム(旧組織名称)に配属となりました。

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私が考えたアルゴリズムで製造現場を効率化
入社早々、その成果が社内で表彰される

配属されたチームのミッションは、ソフトウェアの先端技術を駆使して、社内のさまざまなプロセスを改善していくこと。なかでも私は、分析データを基にどうオペレーションすればプロセスを効率化できるか、そのアルゴリズムを考えて現場に展開していく「最適化」の技術を追究しています。AGCのものづくりの現場では、まだまだ熟練した技術者の暗黙知に依存しているプロセスがたくさんあります。そこで、今人間が判断している部分のルールを把握して数学モデル化し、幾多の製造条件の中から最適なパターンを自動的に抽出できれば、製造のスピードアップやコストダウンにつながります。
私は入社してすぐ、この最適化の領域でいくつかテーマを任されることになりました。例えば、ガラスの製造工程において部材を効率よく加工するための配置を計算するアルゴリズムや、深層学習によって製品の不良を自動的に検知するソフトウェアの精度改善などに貢献してきました。AGCでは年に1度、事業に大きく貢献したテーマを表彰するイベントが開催されるのですが、私が携わったこれらのテーマが金賞を受賞し、入社初年度から社内に対してプレゼンスを示すことができました。

転職者インタビュー#01
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海外の学会などで最先端のナレッジを吸収し、
難度の高いテーマに次々と挑戦できる醍醐味

私は前職でプロジェクトを完遂できなかった悔しさもあり、自らの研究開発を具現化して成果をもたらすところまで関わりたいという思いを強く抱いていました。AGCはまさにそれを実践できる場。私が開発したソフトウェアが現場の頭脳の一部となって動いているのを目の当たりにした時は大きなやりがいを感じます。新たな技術を吸収できる機会も豊富で、先日はアイルランドで開催されたオペレーションズ・リサーチの国際的な学会に参加。最先端のナレッジを習得し、社内で実証を図っています。AGCに入社してからとても密度の濃い経験を重ねており、技術者人生が加速している実感がありますね。
今AGCではデータサイエンスの重要性がいっそう認識され、私たちが手がける最適化・自動化のスケールはますます大きくなっています。例えば現在取り組んでいるテーマは、10の10,000乗に及ぶパターンの中からスピーディーに最適な製造条件を探すというもので、たいへんチャレンジしがいがあるものです。こうした複雑な意思決定の仕組みを数学モデルで表現し、あらゆる状況変化に対応していくのはきわめて難度が高いのですが、機械学習などの技術も高度に活用しながらぜひ実現し、AGCの競争力強化に貢献したいと思っています。

取材:2019年8月