わたしのタネは尋常ではない根気強さ

馬場勇気

新卒入社 ITエンジニア（CPSソリューション）イノベーション戦略事業本部
デジタルインダストリー事業部
CBMソリューション部

馬場のキャリアの転機は入社2年目に訪れた。挑んだのは、AIソリューションを扱うAIエンジニアへのジョブチェンジ。膨大な知識の習得と実践を乗り越えた先で見えたのは「プロフェッショナル」の世界だった。

Q1：現在の業務内容とやりがい

AIソリューションに携わりたい！
入社2年目の挑戦

私がマクニカに入った決め手は、選考の過程でお会いした方々の「爽やかさ」でした。実際にオフィスを訪問した時にお会いした他の社員の方々にも同じ印象があったので、良い文化がある会社だと感じたことを覚えています。
入社した当初、私はフィールドアプリケーションエンジニア(FAE)として、米国に本社を置く仕入先メーカーの半導体製品の技術サポートを行っていました。マクニカの主要ビジネスである半導体事業を技術で支えるFAEの仕事は非常にやりがいがありましたが、入社2年目に社内でAIを主軸とした新事業を担うイノベーション戦略事業本部が設立されたのです。
それまで私はAIに関連する半導体製品を担当していたのですが、ハードウェアのサポートだけでなく、AIソリューションに深く関わるビジネスに携わりたいと思い、自ら手を挙げてこの部に異動しました。現在は製造業向け異常検知AIのエンジニアとして活動をしています。

製造業では、長年、製造設備の突発故障・異常によって生じるダウンタイム（設備の動作が停止・中断している時間）が問題になっています。ダウンタイムの長期化は生産効率の低下を招き、企業として獲得できたはずの利益を失う機会損失が発生します。金額にすると数百万円～数億円という規模にもなりえるのです。そのため、迅速かつ正確な設備の復旧作業が求められますが、昨今は日本の少子高齢化に伴うメンテナンス作業員の減少や作業員個々のノウハウに依存する作業の属人化によって、質の高いメンテナンスを安定的に実施することが難しくなっています。そのような状況の中、私たちは製造業のメンテナンスの在り方を変え、工場の生産性をより高めることを目指し、日々活動しています。

1日のスケジュール

8:45

始業

前日までの作業の再確認と当日のアクションを大まかに計画
9:00

データ分析

お客様データの分析～推論AIのテスト
12:00

ランチ

本社に来てくれるお弁当屋さんからよく買っています

13:00

データ分析の続き

提出する実験レポートも同時に作成
17:45

退社
19:00

自由時間

好きなアーティストの音楽を、ギターとDAWでコピーするのが好きです

Q2：成長したエピソード

「尋常ではない根気」を発揮し約2年で一人前へ

イノベーション戦略事業本部に異動してからは大変な日々が続きました。文字通りAIエンジニアのビギナーでしたし、当時社内にはAIの分野に精通している人がほとんどおらず、手厚い研修が用意されている状況でもありませんでした。
しかし、それらはお客様には全く関係のないことですので、お客様に満足いただけるサポートができるよう、がむしゃらに努力しました。

まず目指したのは、日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施するAIに関する資格の取得です。この試験は、難易度が非常に高いため、平日は朝と夜に、週末も返上して徹底的に勉強しました。結果、多くの方々が取得する資格よりも一段難易度の高い「E資格」を取得できました。
しかし、知識の習得だけではエンジニアは務まりません。実際に現場で手を動かしてビジネスの肝となるAIを作り上げ、お客様にとって有用なサービスを提供する必要があります。
そこで私は、マクニカのデバイスを活用して様々なデータをセンシングし、AIをプログラミングするという検証作業を何度も何度も行いました。AIを作り上げる過程は容易ではありません。センシングしたデータをAIに適切に学習させるためには、我々エンジニアが莫大な量のデータの前処理を行う必要がありますし、プログラミング方法も創意工夫を凝らさなければなりません。これらの作業は尋常ではない根気が必要ですが、めげることなく継続して行い、必要とされるスキルやノウハウを蓄積しました。

こうした積み重ねにより、異動して2年ほどで、自分でも一人前のAIエンジニアであると自負できるレベルまで成長することができました。お客様が求めているのはベストサービスを提供できる「プロフェッショナル」です。質の高いサービスやサポートを提供できる「プロフェッショナル」であり続けられるよう、これからも現状の自分に満足することなく、日々成長していきたいと思います。

MY VISION今後の目標・抱負

AIソリューションを導入するためには、AIに関する専門知識や統計学に精通し、アプリ開発や業界特有のナレッジを有する人材が不可欠です。また、導入後にも何度も検証を繰り返し、最善のAIを「育てる」過程が必要です。マクニカのプロフェッショナルとAIの研究組織「ARIH」の知見を結集することで、製造業のお客様が抱える課題の一つひとつに向き合い、今まで誰も成し遂げてこなかったAIソリューションの創出と社会実装によるイノベーションをリードすることに今後も全力を注いでいきたいと思います。

また、私個人としても更にAIに精通したエンジニアを目指しています。奥深くて複雑なAIを熟知したスペシャリストになるべく、マクニカの優秀なAIエンジニアの知見を吸収しながら、今後も成長を続けていきます。

Message

一見AIで簡単に正しい答えが得られる世界になったように見えますが全く違います。肉体を持って現実の世界を生きる本物の人間を幸せにするための仕事がそんなに楽なはずがありません。皆さんがこれからする仕事はそういうものです。
即席な思い付きではなく、技術と人に正しい姿勢で飛び込み、目の前のお客様とその先の人たち、自分の周りの人たち、そして自分を幸せにしてあげられるようなエンジニアに出会えるのを楽しみにしています。