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【LPIXEL×インタビュー】医療×AI 機械学習エンジニア_高宮大策

ーサイエンスによって人が出来ることの幅を広げたい

理論物理の中でも、さらに理論。とにかく現象の根源をとことん突き詰めたい、と考えていた中学、高校時代。その後、東京大学の研究室では「量子光学」を専攻しました。たまたま出会ったレーザーを用いた実験が楽しくて、大学院では工学系に進み、基礎物理を学びました。

※ 量子光学とは?

物理学の研究分野のひとつで、光の振る舞いや、光と物質の相互作用を研究する分野。レーザー光やエンタングルド(量子的にもつれ合った)光子、光子-電子対など特殊な状態の光を扱い、量子コンピューティングの実験や絶対零度付近までの気体分子冷却などによく使われる。

ー博士? でも、お金を稼ぎたい

研究は楽しかったし博士に進むことも十分考えていました。研究者の道を歩むことになった場合、国の予算で研究することになる。そうなると「自分でお金を稼ぐ」とはちょっと違うなと感じていたんですね。「サイエンスで人間の幅を広げる」ということはずっと考えていたことでしたが、それよりも当時は、社会に出たい、自分の力でお金を稼ぎたい、という思いが強かったんだと思います。

ー面接の練習として受けた外資系投資銀行に新卒入社

そうして始めた就職活動。採用選考が早かった外資系投資銀行は「面接の練習」として受けました。そしたら「ご縁」があったようで。就職活動をはじめた頃は、総合商社で、ビジネスサイドから技術に関わって実社会に応用していきたいと思っていたんです。でも、この会社に行けば面白い人に出会えると思ったし、激務だと聞いていましたが、その方が鍛えられると思いました。

ー3年がちょうど良い?

ゴールドマン・サックス証券に入社し、およそ3年間、リスク管理業務に従事していました。3年くらいがちょうど良いと思いますね。少ないと学びきれないし、それ以上だと飽きてしまう。3年を過ぎた頃から次のステージについて考えていました。

ー「テクノロジーで豊かさを増やす」と「実用的なものを実現する」の両立

引き続きアカデミックに興味は持っていたので、テクノロジーで豊かさを増やし、実用的なものを実現する、その両立を出来る環境を探していました。金融に進んだことでサイエンスの道は一度諦めていたのですが、戻って両立できる道がありそうだ、と。まさに、それがエルピクセルだったんですね。

ー金融知識を生かしコーポレート部門で入社

エルピクセルは面白そうだったけど、当時はエンジニアではなかったですし、「縁あるのかな?」と思ってました。理系のバックグラウンドもあったので、エンジニアとコーポレート部門の架け橋になれると思い、金融の知識を生かしてコーポレート部門で入社することに。当時は、エンジニアになってものをつくる、そんな選択肢があることに気づいていなかったですね。

ー投資家に向き合うことで感じた「もどかしさ」

大型資金調達前でしたので、投資家の方々とのやり取りを担っていました。技術に明るい投資型の方もいらっしゃって、鋭いご質問をいただくこともありました。ここで言い飾ったとしても、根本を強くしなければならない。その時、「どう見せるか」しか出来ない自分にもどかしさを感じました。会社にとってドライブが必要なところにいたい。それはエンジニアリングかビジネスだとしたら、自分の武器が一番生かせるのはエンジニアリングかもしれないと思いました。

ーコーポレートから機械学習エンジニアへ 

昨年の夏頃、上司に相談に行きました。考えていたこと、そして異動の希望を伝えたところ、返ってきた答えは「いいと思うよ。」、即答でした。正直、びっくりしましたね。(笑)資金調達前でしたので、やるべきところまでやって区切りをつけてから異動しましょう、ということになりました。

ーエンジニアになって半年、ここからが本番

楽しい。とにかく、勉強できて楽しいです。1ヶ月前には数時間かけても出来なかったことが、今は数時間で出来る。でも、僕が半年で出来たことは誰でも出来ることなんですね。だから、ここからが本番。いかに世の中に求められている形でアウトプットしていくか。技術力を高めることはもちろん、クライアントのところへ行き、声を聴きながら実現していきたいです。今は放射線画像の病変検知アルゴリズムの開発など、複数のプロジェクトに関わっています。生物分野に関してはまだまだ勉強中。読もうと思っている本が、机に積み上がっていますよ。(笑)

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