和田絢也 : 日立のデータサイエンティスト：SPECIAL：日立

和田絢也 (2018年4月入社)

Kenya Wada

Lumada Data Science Lab.
データサイエンティスト

数理最適化分野を中心に、広く社会に貢献できる新たなソリューションの創生に取り組む。また、お客様の抱える業務課題を解決するためAIを活用したソリューションの検討・提案・導入を推進。

就職活動を始めたころは、ベンチャー系企業にも関心を持っていました。自社開発を行い、特定の分野やサービスに特化したソリューションを提供している独自性に惹かれたからです。一方で日立製作所については、家電を中心にした製造業というイメージがあったのですが、実際は社会イノベーションを中心にした事業を展開し、たとえば鉄道などの社会インフラをAIで支える仕事をしていると知って大いに興味を感じました。さらにITだけでなく、OTやプロダクトなど幅広い事業を展開しているので、多様な業界・業種の膨大なノウハウやデータが蓄積されています。プロジェクトのスケールの大きさや幅広さは、ベンチャー系企業にはない大きな魅力です。自分の能力を深め広げるためには最適な会社だと感じて日立製作所を選びました。

今の私の役割は、大きく分けて2つあります。1つは「ソリューション創生」です。日立製作所では、広く社会で活用してもらえるような全く新しいソリューションの創生に取り組んでおり、私は数理最適化分野に携わっています。数理最適化とは、一般的な例では、地図アプリのルート検索や乗換案内アプリの最適化に用いられる技術です。いろいろなアルゴリズムがあるのですが、その中からお客様の課題に対する解決策を選択するのがとても難しく、私は最適な解決策が選べるようサポートするためのガイドラインを作成しています。もう1つの役割はデータサイエンティストの王道ともいえる「お客様へのソリューション提供」です。お客様が抱えている業務課題を解決するため、AIを活用したソリューションの検討・分析から導入までのサービス提供に関わっています。

最近では、工場の生産計画の立案業務を自動化するプロジェクトに参画しました。担当したお客様のところでは、毎月、工場の熟練技術者の方が受注数や納期をもとに、経験則によって知恵を絞り綿密な計画を立てていました。これは難しい作業ですし、時間も労力もかかります。その作業をAIによって自動化できないかというところからプロジェクトはスタートしました。実現するためには、その会社の業務や工場の生産ノウハウを、一から勉強して熟練技術者並みの知識を身につける必要があります。専門用語が飛び交うお客様とのやりとりを円滑に進めるためには不可欠だからです。このプロジェクトはお客様から満足していただき、今システム化が進んでいます。これからも働きやすさを実現し、生産性の向上で社会に貢献できる仕事に取り組み続けたいと思っています。

1年目

3カ月の研修を終えて現部署に配属されてすぐ、鉄鋼系メーカーの制御装置の精度向上プロジェクトに参画。座学やグループワークでの研修だけでなくOJTも充実しており、１年目から実際のプロジェクトに参画して実戦力をしっかりと学んだ。

2年目

OJTと並行して、自分で決めたテーマについて論文を作成。2年間の集大成となる論文を幹部の前で発表した。指示を受けて仕事をするのではなく、自分で考え、周りを巻き込んで仕事をするコツもわかってきた。

3年目

「ソリューション創生」と「お客様へのソリューション提供」の業務が、ほぼ半々の割合で進行。働き方改革により、作業負荷の軽減や業務の自動化・最適化のニーズが高まっている今、この両輪でより働きやすい社会を実現したいと考えている。

中川弘充

Hiromitsu Nakagawa

Lumada Data Science Lab.
データサイエンティスト

入社後は研究職としてデータ分析領域で研鑚を積む。ヘルスケア分野での多彩なプロジェクトやエネルギー分野での大規模プロジェクトに従事し、ヒューマンセンシング技術や時系列データストア技術を活用して業務に貢献。講演や後進の指導も担当。

和田絢也

Kenya Wada

Lumada Data Science Lab.
データサイエンティスト

数理最適化分野を中心に、広く社会に貢献できる新たなソリューションの創生に取り組む。また、お客様の抱える業務課題を解決するためAIを活用したソリューションの検討・提案・導入を推進。

阿部田将史

Masafumi Abeta

社会システム事業部企画本部
デジタルイノベーションセンタ

学生時代に習得した知識をベースに自らの手で何かを生み出したいという願望からデータサイエンティストに。現在はデータ解析の業務に留まらず、AIモデルを社会システム事業部の本番サービスへと移行させるSaaS型のフレームワークの開発にも従事。

野田沙織

Saori Noda

公共システム事業部公共基盤ソリューション本部
デジタルソリューション推進部

経験者採用によりデータサイエンティストとして入社。これまでに培ってきたディープラーニング（深層学習）などAIに関する豊富な知識やスキルを活かすことで、社会に貢献したいという強い想いを抱き、その一歩を踏み出す。

鈴木雅人

Masato Suzuki

金融ビジネスユニット金融第二システム事業部
金融デジタルイノベーション本部第三部第５Ｇ

SEとして入社後、海外での業務研修の経験やメンター制度による先輩社員との出会いから、データサイエンティストの面白さを実感。転身後は日立独自のアルゴリズムを備えたAIソリューションの開発を担当。

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