「成果が全て」の研究の世界から、データサイエンスの現場へ。

ちゅらデータには、研究や開発の第一線で培った専門性を活かし、実社会の課題解決に挑むデータサイエンティストが在籍しています。今回ご紹介するのは、2022年1月に入社したシニアデータサイエンティストのarakiさん。沖縄科学技術大学院大学（OIST）で中枢神経系の感覚情報処理をテーマに研究に従事した後、データサイエンティストへ転身しました。本記事では、これまでのキャリアや現在の取り組み、そしてデータサイエンティストとして大切にしている価値観についてお話を伺いました。

araki｜シニアデータサイエンティスト｜2022年1月入社
沖縄科学技術大学院大学（OIST）のスタッフサイエンティストとして、中枢神経系の感覚情報処理をテーマとする研究に従事。2022年よりデータサイエンティストへ転身し、研究で培った仮説検証の経験・データ分析力を活かしながら、機械学習モデル実装・技術調査案件のPMを担当。プライベートではヘビメタとギターをこよなく愛する音楽好きで、演奏は生活の一部。IPAが好きで、特に「オリオンIPA」がお気に入り。仕事も音楽も「深掘りして楽しむ」を大切にするタイプ。

研究の原点は、子どもの頃の “分解癖”と自然への好奇心だった

僕の探究心は、「仕組みを知りたい」という欲求に根ざしているように思います。思い返せば、子どもの頃から昆虫を捕まえて観察したり、ジャンクヤードで拾った機械を分解したり、「これはどう動いているんだろう？」「こう変えると面白いんじゃないか？」とか考えていました。

親族は医療関係の仕事をしている者が多かったのですが、へそ曲がりだったので「医者にはなりたくない」と思ってしまって（笑）。それで、探究心を満たせる場として“研究”がしっくり来て、大学は博士課程まで進みました。

研究でOISTという“厳しい場所”をあえて選んだ理由

博士号取得後は、沖縄科学技術大学院大学（OIST）で研究者として働く機会を得ました。大学院での研究テーマと異なることもあり、最初は軽い気持ちで応募したのですが、提案された研究のスケールや未知領域への興味から、思い切って飛び込みました。

OISTでは、インパクトのある研究成果を目指して、多くの研究者が挑戦するホットな領域や未知領域の研究に挑戦しています。高い成果だけが評価される厳しい環境で、幸運にも10年以上研究を続けることができました。

研究プロセスの中で特に好きだったのは、仮説を設定してその検証手法の妥当性を検証する“プレ実験”です。

予想した通りの結果が得られた時の「キタ！」という快感が楽しいですね。逆に、データを積み重ねて再現性を検証する過程では、仮説を否定するデータが得られたりして、地獄を見ることもままあります（笑）。でも、その両方をやり切るのが研究なんだと思っています。

脳科学研究から機械学習へ、転機の中で出会ったちゅらデータ

研究では、脳機能を代表する少数の神経細胞を探索して、その機能を直接調べる職人的な技術を得意としていました。細胞の情報処理をリアルタイムに観測して、直感的に仮説を組み立てることができる点が魅力ですね。

ただ、脳全体でどう機能しているのか、システムレベルの機能にアプローチできない歯痒さがありました。そんな中、機械学習を活用して脳の機能を模倣するアプローチで多くの成果があげられ、興味を持つようになっていました。

そんなとき、沖縄県の求人サイトで偶然ちゅらデータを見つけました。

サイト上で、代表の真嘉比さんから“いいね”と、「面談しませんか？」とメッセージが届き、僕が返答すると「じゃあ明日面談で！」と（笑）。とにかくレスポンスが早い会社でした。
真嘉比さんと初めて話したとき、多様なプロジェクトを手掛けていること、機械学習への知見や、求める人物像の説明がとても明確で、「面白い仕事ができそうだな」と直感しました。期待アクションが明確で、スムーズに選考が進んだことも印象的でした。

入社直後は“何をキャッチアップすればいいのか”が最大の壁だった

入社当初は、まだオンボーディング体制が整備されていない時期で、何からキャッチアップすべきか迷う場面がありました。その分、自分で積極的に学び取りながら、プロジェクトの流れを掴むことができたと思います。

また、職場の雰囲気が良い意味で研究室に近く、自由度と自主性が尊重されている点は非常に馴染みやすかったです。働き方の柔軟さもあり、生活リズムが整ったのは大きな変化でした。

現在は、技術調査からPMまで幅広く担当している

現在は、機械学習モデルの調査・実装から、技術調査案件のプロジェクトマネジメントまで、幅広い役割を担っています。新しい技術の動向を整理して方向性を見極め、試作を通じて検証しながら、お客様と目指す形をすり合わせながらプロジェクトを進めていくことが多いです。

特に技術調査や概念実証では、お客様の目的に沿ったプロジェクトとなるよう、コミュニケーションを大事にしています。また、「ちゅらいと」のAI校正機能の開発では、研究時代のアプローチが活きています。小規模な検証実験を繰り返し、技術的実現可能性を確かめながら進めることで、リスクを早めに把握し、確度の高い実装につなげています。

大規模プロジェクトを勝ち取れた理由は、“徹底した事前準備”にあった

これまでで特に印象に残っているのが、ある大規模プロジェクトの提案コンペです。金額規模も大きく、先方も慎重だったため、提案だけでなく対面での技術面接が行われました。スライドで説明するだけでは十分に伝わらない気がして、「手応えを感じてもらえる形にしよう」と考えたんです。

そこで、提案手法の動作をリアルタイムで確認できる、プロトタイプをプレゼン用PCに構築し、入力に対してどのような出力が期待できるか、お客様のリクエストに応じながらデモンストレーションしました。

採用手法が先端技術であったため、情報があちこちに散在する状況で、YouTube上の研究報告を参考にするなど、技術選定と検証に苦労しました。でも、実際に提案技術がどのように動作し、どれぐらいの出力が期待できるのか？手を動かして得た、自身の手応えをお客さんにも感じてもらえたことが、プロジェクト獲得の強いサポートとなったと思います。

ギターとヘビメタでリフレッシュ。集中力を保つ工夫

休日は、ほとんど家のタスクに全振りしています。庭の雑草刈りや掃除、家のちょっとした修理まで、お家のメンテ作業は僕の担当です（笑）。

作業の合間には、趣味の音楽でリフレッシュしています。ギターを弾いたり、ヘビメタを聴いたりと、短い時間でも目前のタスクから離れて音楽に集中することで良い気分転換になっています。

家のタスクで体を動かし、合間に音楽で切り替える。

このバランスが今の自分にはちょうどよく、日々のリフレッシュや仕事への集中力につながっています。

不確実性に対応してプロジェクトを“前に進める力”を次のメンバーへ伝えていきたい

ユーザーのリクエストを解釈して、タスクを計画・実行するAIエージェントがすごい速さで発展していて、これから先、AIエージェントに関する技術ニーズは大きく伸びていくと思います。AIモデルが進化するほど、データサイエンティストは単なる調査だけではなく、技術を業務で利用可能な“システム”として形にする役割まで担うようになると思います。新しい技術トレンドから取り残されないよう、キャッチアップを続けていきたいですね。

同時に、PMとして果たしたい役割もあります。

それは、プロジェクトに常につきまとう“不確実性”とどう向き合い、どう対応していくのか

——その考え方や進め方を、メンバーに引き継いでいくことです。

ちゅらデータには技術に強いメンバーがたくさんいます。でも、技術知見だけではプロジェクトは前に進みません。顧客の要望をどう理解し、どう現実のシステムへ落とし込むのか。複数の選択肢をどう比較して、判断するのか。技術変遷が早い中では、挑戦の経験からしか学べない部分があると思っています。
だからこそ、これから仲間になる人とは、たくさんのプロジェクトを通じて新たなソリューションの形を一緒に磨いていきたいと思っています。新しい技術を追いかけるワクワクと、不確実な未来を自分たちの手で切り拓く面白さを共有しながら、より強いチームをつくっていけたら嬉しいです。