こんにちは。IDATENaseメンバーインタビュー企画を担当する宮下です！
この企画では、IDATENaseで活躍するメンバーたちのリアルな姿をお届けしています。

「AIを社会でどう活かすのか。」
「研究とビジネスをどうつなげていくのか。」

そんなテーマに向き合いながら、最前線で挑戦を続けるメンバーにフォーカスしていきます！

今回ご紹介するのは、東京大学大学院で研究を続けながら、IDATENaseでAIプロジェクトのPM・PMOとして活躍する庄子慈人さん。

再生医療×AIという高度な領域で、技術とビジネス、そしてチーム全体をつなぐ役割を担っています。
AI開発を成功に導くPMのリアルに迫りました！

◆ 研究と並行しながら、AIプロジェクトのPMへ

Q1：これまでの経歴と、現在の業務について教えてください

庄子さん：
東京大学工学部システム創成学科を卒業後、現在は東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻の修士課程に在学しています。
研究と並行して、IDATENaseではAIや画像認識技術を用いたPoC（概念実証）プロジェクトのPMおよびPMOを務めています。

Q2：現在はどのようなプロジェクトに関わっていますか？

庄子さん：
現在は、再生医療領域における細胞培養プロセスの支援・自動化を目指すプロジェクトに携わっています。顕微鏡画像から細胞の状態を判定する画像認識モデルの有用性を検証するPoCで、私はPMとしてプロジェクト全体の進行管理を担当しています。
またPMOとして、複数プロジェクトを横断しながら、管理体制の整備やチーム運営の支援も行っています。

— AI×再生医療という高度なテーマ。研究レベルの技術を、実社会で使える形へ落とし込んでいくスケールの大きさを感じます。

◆ PMに求められるのは「QCD」の最適化

Q3：PMとして、普段どのような役割を担っていますか？

庄子さん：
主な役割は、品質（Quality）、コスト（Cost）、納期（Delivery）の最適化です。
具体的には、エンジニアへのタスク割り当て、成果物の品質確認、クライアントへの進捗報告などを行っています。
単純にスケジュールを管理するだけではなく、メンバーが適切な稼働率で最大のパフォーマンスを発揮できるように、優先順位を明確に定義しながら、社内外の関係者と密にコミュニケーションを取ることを意識しています。

— 管理する人ではなく、「チームが最大限力を発揮できる環境を作る人」。PMという役割の本質を感じるお話でした。

◆ AI開発は「不確実性」と向き合う仕事

Q4：AI開発プロジェクトは、どのように進んでいくのでしょうか？

庄子さん：
AI開発、特にPoCフェーズでは、仮説立案・モデル構築・性能検証のサイクルを高速で回すことが重要です。
従来のソフトウェア開発と違って、最初から100%の精度を保証することは難しいので、早い段階でデータを解析しながら、実現可能性を見極めていきます。
その中で得られた結果を、次のステップへどうフィードバックするかという意思決定を繰り返していくイメージです。

Q5：プロジェクトを進める中で、特に難しい部分はどこですか？

庄子さん：
不確実性が高い中で、限られたリソースをどこに投下するかを判断することですね。
技術検証が進むにつれて新しい課題が見つかることも多いので、最初の計画に固執しすぎず、柔軟に軌道修正していく必要があります。
ただ、柔軟でありながらも論理性を失わない、そのバランス感覚はとても重要だと思っています。

— AIプロジェクトでは、「予定通り進める力」以上に、「変化に適応する力」が求められる。その難しさと面白さが伝わってきました。

◆ 技術とビジネスをどうつなぐか

Q6：顧客の要望と技術的な実現可能性のバランスは、どのように取っていますか？

庄子さん：
「何ができるか」という技術面と、「何のためにやるのか」というビジネス価値を切り分けて議論することを大切にしています。
お客さまの期待値に対して、現在のデータや技術で実現可能なラインを明確に提示した上で、目標達成に向けたスモールステップを提案し、合意形成を進めていきます。

— 技術だけでも、ビジネスだけでも成立しない。両者を接続する翻訳者のような役割がPMには求められているのだと感じました。

◆ 自律性を引き出すチームづくり

Q7：エンジニアやデータサイエンティストとは、どのように連携していますか？

庄子さん：
専門性を尊重しながら、プロジェクト全体のゴールを提示する役割に徹しています。
技術的な細部は各スペシャリストに委ねつつ、開発の方向性がビジネス上の目的から逸れていないか、ボトルネックが発生していないかを確認しながら、開発に集中できる環境づくりを意識しています。

Q8：チームでプロジェクトを進めるうえで大切にしていることは何ですか？

庄子さん：
メンバーの自律性を引き出すことと、情報の透明性を保つことの両立です。
弊社のエンジニアは、目的やゴールを明確に提示すれば、自ら最適な手段を考え抜けるメンバーが多いです。
だからこそ、それぞれのスキルや習熟度に応じて適切な裁量を与えることを大切にしています。
ただ、裁量を与えることは“丸投げ”ではありません。
自由度が高い分、認識のズレやサンクコストが発生しないよう、ドキュメントや会議を通じて現在地を同期することは欠かせないですね。

— 「自由」と「管理」は対立するものではなく、両立させるもの。泥臭いコミュニケーションの積み重ねが、強いチームを作っているのだと感じました。

◆ AIで、科学の進化を加速させる

Q9：この仕事のやりがいや面白さを教えてください

庄子さん：
科学の探究や研究開発を、AIによって加速させていくプロセスに携われることですね。
高度な学術的知見を背景に持つ技術を、どう実社会の課題解決につなげるか。
その中で、技術が実際に形になり、科学的な発見や効率化に寄与していく瞬間には大きなやりがいを感じます。

— AIを作るではなく、「AIで科学を前進させる”。その視点に、IDATENaseの挑戦領域の広さを感じました。

◆ これから挑戦する人へ

Q10：最後にメッセージをお願いします

庄子さん：
IDATENaseには、論理的思考とプロフェッショナルな自律性を重んじる文化があります。
最先端のAI技術を、科学や産業の現場に深く根付かせたいと考えているエンジニアやリサーチャーにとって、とても刺激的な環境だと思います。
特定技術を追求するだけでなく、その技術が社会にどんなインパクトを与えるのかに関心がある方と、ぜひ一緒に挑戦したいです！

庄子さん、ありがとうございました！

技術・研究・ビジネス・チームマネジメント。
それぞれを横断しながら、「AIをどう社会実装するか」に向き合う姿勢がとても印象的でした。

IDATENaseには、“研究で終わらせないAI”に挑戦できる環境があります。
最先端技術を、本気で社会につなげたい方には、最高に刺激的な場所かもしれません。

次回のメンバーインタビューもお楽しみに！