生物学からデータサイエンスの世界へ。フラットな組織でチームとともに成長したい【社員インタビュー】

ハカルス人事の菊本です。今回インタビューしたのは、データサイエンスチームの芋谷さん。ハカルスでの1年間のインターンシップを経て、この春から正社員として正式にハカルスへ入社されました。大学で生物学を専攻していた彼が、ハカルスと出会い、医療プロジェクトに従事するデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせたこれまでのストーリーと今後の展望について聞きました。

はじめまして、4月から正社員として入社しました芋谷です。HACARUSにはインターンシップ生として2021年の3月から参画し、主に医療系のプロジェクトに従事していました。ハカルスの社員の方のほとんどが中途採用の即戦力で入社されている中、わたしは新卒という形で入社させて頂き、力不足な面もあると思いますがこれからのハカルスでの生活に期待をもっています。

大学時代の専攻は生物学。研究を通じてデータサイエンスのおもしろさを知った

大学時代は、生物学を専攻していました。少し特殊なのですが、学士と修士で研究内容を大きく変えています。小さな頃から生き物の体の成り立ちや病気の仕組みについて興味があり、あわよくば自分も医学に貢献する（かっこいい）研究ができるかも、という思いがあったので、学士では分子生物学を専攻しました。卒業研究では体長1ミリの動物「線虫」を使って実験をしました。

そこでは、器官の大きさを調節する遺伝子のはたらきについて、研究を行いました。一見、医学とは全く関係ないように感じますが、研究対象の遺伝子は遺伝性痙性対麻痺という稀少な病気の原因となる遺伝子でした。ヒトを使った実験は倫理上の問題が多いため、まずは線虫でその遺伝子のはたらきを明らかにしよう！というモチベーションでした。
今ではメジャーな言葉となった「PCR」を毎日のように行い、遺伝子のはたらきを少しずつ紐解いていくのは、とても良い経験だったと思います。その一方、卒業研究を行う中で、生物学分野におけるデータ解析の正確性に課題を感じ、生物学者もデータサイエンスを学ぶ必要があると考えました。

そこで、大学を卒業後、大学院へ進学するにあたって、データサイエンスの分野へ飛び込みました。大学院では、みなさんが想像するようなピペットを用いた「実験」は行わず、画像処理や機械学習を用いて生物学データを解析する研究を行いました。そこで初めて、情報学やデータサイエンスを学びました。少し欲張って情報系の授業をたくさん履修してしまい、課題が全くわからず、幾度も徹夜をしたのも、今となっては良い思い出。そのため、プログラミングや機械学習については、始めたばかりの初心者です。

学ぶことがたくさん、時間がいくらあっても足りない

今、一番興味があることは、やはりデータサイエンスに関連する数学や技術です。学び始めたのが２年前ということもあり、足りない知識・技術を早く身につけたい気持ちがあります。データサイエンスと一口に言っても、さまざまな観点から学ぶ必要があるので、時間がいくらあっても足りないような気がしますが。また、将来的にはデータサイエンスのみでなく、エンジニアリングの方面にも手を出してみたいなと、最近は妄想しています。

大学・大学院と一貫して生物に関係する研究をしていたこともあり、動物園や水族館に行くことは、大切な趣味の１つです。旅行に行った際は、必ずといっていいほど、現地の動物園・水族館へ訪れます。最近は京都市立動物園に行きました ( レッサーパンダが可愛かったです ) 。
また、生物学とは関係ありませんが、読書・アニメ・音楽・美術など、インドアな趣味も多いです。コロナ禍に入ってから機会が減ってしまいましたが、美術館には現代アートを見るために、よく足を運んでいます。

社員になって1ヶ月。いま感じているハカルスのカルチャー

入社して１ヶ月経ちましたが、ハカルスはとてもフラットな組織だな、と思います。良いことはもちろん、困っていることや、課題もチームに共有する文化が根付いていて、チームメンバーがお互いの足りないところを補い合いながらプロジェクトを進めています。

また、ハカルスには向上心の強い方が多いと感じます。チーム、会社を成長させるためにどのような課題があるのか、その課題を解決するにはどのような知識、施策が必要なのかをそれぞれのメンバーが常に考え、提案・実行している姿を見ると、自分も少しずつ貢献していきたいという気持ちが湧いてきます。あと、みなさん優しい方ばかりです。そういった社員の人柄もハカルスの魅力の１つだと思います。

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ハカルスは医療、製造業、インフラ領域に AI をコアにした製品・ソリューションを提供している会社です。 ◉事業領域と提供サービス ---医療・診断支援 MRI や CT のような医療画像をはじめとする患者データを解析し、疾病の早期発見や読影医の負担軽減などより速く、正確な診断ができる医療環境の実現を目指して、製薬企業様との共同プロジェクトを推進しています。・創薬支援創薬研究におけるスクリーニングの効率化を目指した製品開発に取り組んでいます。ハカルスの技術を用いることでスクリーニングの効率化を実現するとともに薬物の作用メカニズムに対するヒントを提示することで、専門家との協働し研究開発を加速するシステムの実現を目指しています。 ---製造業・外観検査ロボット、照明、カメラと AI を組み合わせた製品「HACARUS Check」を提供しています。これまでの検査装置では自動化が難しかった、複雑な形状の自動車部品の検査などを中心に導入を進めています。・予知保全工作機械をはじめとする FA 機器から収集される各種センサーデータに基づいた設備の予知保全を AI で行うことで、より生産性の高いスマートファクトリの実現に機器メーカ様と取り組んでいます。 ---インフラ・地中探査簡便で精度の高い地中埋設物の検査手法が、建設現場や鉄道施設などの現場で求められています。ハカルスでは地中レーダの画像から地中の埋設物の位置を確認するための AI を開発しています。 ◉HACARUSの技術の特徴・ビッグデータ不要 AIと聞くとディープラーニング、ビッグデータというキーワードを思い浮かべる人は多いでしょう。しかし「検討したものの、ビッグデータを集められない」とAIの利用を断念したという課題も耳にします。HACARUSのAI・スパースモデリングなら、少量データでも高精度の成果を得られます。ビッグデータがないからとあきらめる必要はありません。・「その結論に至った理由」が解釈できるビジネスであれ、医療であれ「なぜそうなったか」を説明できることはとても大切です。しかし、ディープラーニングを活用したAIでは「結果が出るが、なぜそうなったか」を説明できません。HACARUSのスパースモデリングなら、その根拠もフィードバック。「知」が見える化されることで、次の展開への応用も期待できます。・高速かつ低消費電力ビッグデータを扱うAIは、膨大なデータ処理のための高性能システムが必要で、電力消費も多く、気軽にできるものではありません。 HACARUSのAIは、少ないデータの取り扱いで済むため低負荷。そのため、お客さまの既存環境で実行できることも少なくありません。クラウドベースとオンプレミスともに提供実績があります。