こんにちは、Arblet（アーブレット）採用担当です！
Arbletで働く人たちのストーリー＆インタビューと題しまして、2021年4月より信号処理エンジニアとして参画した菅原にインタビューしました！
菅原は前職ではトップアスリートも利用する国立スポーツ科学センターにて、スポーツ選手のコンディショニング・リハビリテーションに長年従事していました。
菅原が異業種・異職種からなぜArbletを選んだのか、色々と話を聞いてみました！

人間の身体の動かし方の知識やリハビリ・理学療法士のバックグラウンドは信号処理エンジニアとして活かせるのではないか

Q. まずは菅原さんがこれまでされてきたことを簡単に教えてください

私の通っていた大学が理学療法系だったこともあり、前職ではオリンピック選手の支援も行っているトップアスリート向けの施設で、アスリートがケガから復帰するときのリハビリ支援の仕事に長く従事してきました。

また、普段の仕事と並行して、大学院に通ってスポーツ障害に関する研究にも取り組みました。
そこで"データに触れる・データから考える"という体験をしました。

リハビリでは、人の身体の動き、リハビリを受ける人がどう感じるか・どう訴求してくるかで物事を進めていて、アートな側面がありました。例えば5人の選手を受け持ったら、同じことをするにも5通りのやり方があります。そこには正解があり、正解がなかった、という具合です。
科学的な根拠に従ってはいたものの、必ずしもそうとはいえないアナログでアートな世界でした。

そこで「データを根拠に物事を判断できると良いな」と漠然と思っていて、その体験もあり、データに興味を持って向き合うようになりました。

Q. 信号処理エンジニアというポジションでArbletに入社を決めた理由を教えてください

データサイエンティストとして仕事をする場合、これまでと業界がまったく異なるので、今まで培ってきた経験を活かせるフィールドはないだろうと思っていました。

Arbletからスカウトをいただいたた時は"人の生体信号を扱う"というところに興味を持ちました、今までやってきたことがすべて活かせるわけではないものの、人間の身体の動かし方の知識やリハビリ・理学療法士のバックグラウンドは信号処理エンジニアとして活かせるのではないかと感じたからです。
私がリハビリの仕事をしていたのも、人の健康・生活に役立ちたいという気持ちや興味があったからで、そこがArbletの目指す世界とも被ったことも大きな理由です。

Q. 信号処理エンジニアとして、今はどのような業務を担当されていますか？

今後デバイスの実証実験をおこなうのですが、そこに向けてモーションキャプチャを利用した教師データの収集や環境構築、加速度センサーのデータからロジックを検討する、精度の高いデータを収集するにはどうすればよいかなどを考えています。また、入社して間もないのですが、論文の執筆もしています。

データ収集の一場面です。

センサーデータと人の動きをリンクさせるという観点で「人の身体の動かし方の知識」が役に立っています

Q. 今までの経験はArbletでどのように活きていますか？

今は人の行動を検知する速度に関する業務に取り組んでいるのですが、センサーデータと人の動きをリンクさせるという観点で「人の身体の動かし方の知識」が役に立っていますね。

例えば、人の動きと加速度の動きがどのようにリンクするのかを想像する際、人の動きがこうだから加速度にはこのように出てくる、加速度のデータがこうなっているから人の動きはこうなっているのだろう、という組み合わせをスムーズに考えることができますね。

Q. Pythonを独学で学び、統計検定も合格し、Kaggleへのコンペ参加など異業種・異職種からのチャレンジは大変ではなかったですか？

実際のところ、なかなか大変でしたが、Pythonの学習は自分の性に合っていたのか楽しかったです。
「もし仮に私が誰かを採用する立場であるとしたら」・・・と仮定して、資格取得が客観的な判断軸の一つになると考えて統計検定に挑戦し、無事合格しました。
外から見える形で最低限のベース知識があるということを示そうと考えたんです、それ以外の面では自分自身の学習成果を客観的に確認したかったという理由があります。
学習中は勉強そのものが難しかったというより、今学習していることと実務とのあいだに実際にはどれぐらい乖離があるのかが分からなかったのが不安でした、ゴールがあるようでなかったですね。

Q. 最後に一言お願いします

生体信号の取り扱いは地道な作業が多いのですが、その地道な作業の先にある「人の健康にどのように役立つか」がイメージしやすいという利点もあります。
例えば、こういったデバイスがあれば健康に不安を抱える様々な人の役に立つ、世の中に貢献できるなどです。どのように貢献できるかが明確なので、日々の業務が地道な作業であってもモチベーションを維持できています。
このような将来に向けた日々の地道な積み重ねができる方、Arbletがこれから解決する大きな課題に興味がある方とはぜひ一緒に働きたいですね。

モーションキャプチャーセンサーを装着し、取得したデータと向かい合っています。