こんにちは、採用担当です。今回は、ライフサイエンス分野の研究者である強みを生かしながら、サイエンス事業（創薬AIを中心とした当社の要事業の1つ。https://imacel.net/）を牽引する2人にインタビューです。

研究の世界からエルピクセルへ、彼らの「想い」とは。

CTO　袴田 和巳（写真左）　※役職はインタビュー当時のもの。現在は退職。

研究開発本部　サイエンスグループリーダー　河合 宏紀（写真右）

◆　キャリアについて自己紹介

河合：私は東京大学で神経幹細胞のホメオスタシスに関わる研究をしていました。博士課程を終えた後も研究室で研究を続けていましたが、2017年にエルピクセルに入社しました。入社以来、機械学習エンジニアとして大手製薬企業とのプロジェクト等を担当しています。

袴田：私の場合は、東京大学で特任助教として4年半は細胞の時系列解析を、大阪大学では助教として画像解析、病理画像の分類を研究していました。その後、体外診断薬メーカーに勤めていましたが、2018年9月エルピクセル に転職しました。機械学習エンジニアとして入社後は、エンジニアを経てサイエンス事業の事業責任者、のちCTOとして業務をしています。

河合：私はウェットの実験をメインにしていましたが、バイオインフォマティクス（生命情報科学：生物学のデータを情報科学の手法によって解析する学問および技術）もやっていたんですよね。情報処理（画像処理）が必要だったので、私の場合は、自分で画像処理ソフトウェアを作っていました。袴田さんの場合は「生物工学屋」じゃないですかね？

袴田：そうですね。これまで微生物も動物細胞もマウスも扱ってきたし、それ以外の研究としては義手の研究なども行ってきました。

◆　「35歳」はキャリアを考える一つの節目？

河合：35歳って一つの節目だと思うんですよ。アカデミアに残るか民間（企業）に移るか、判断する人も多いんじゃないでしょうか。

袴田：そうかもしれないですね。助教になりたくてもなれなくて、そのタイミングで自分の研究したいことができるポジションがないこともありますし。

河合：僕も30歳前にポスドクでポジションを変えようと思ったんですが、画像解析をメインとした研究室で、それまでウェットにいた研究者が入っていけそうなところはほとんどなかったんですよね。

◆　エルピクセルを選んだ理由

河合：僕の場合、初めはインターンで応募しました。初めての民間（企業）です。ポスドクをやりながらインターンしようかなと思っていたんですが、研究室のような雰囲気で自由に働けそうなところが気に入って、結局、正社員として入社することに。電話で、「やっぱり正社員にします！」と言いました。（笑）

画像解析技術を生かせば、生物分野の研究者はもっと研究を加速できるんじゃないか。（代表取締役の）島原さんと話して、同じ気持ちだったことが大きかったですね。

袴田：実はエルピクセル のことは2014年から知っていたんですよね。画像解析とバイオやっている会社ってあまりなかったので。

河合：そういえば、私、袴田さんの採用面接をさせていただきましたよね。ビジネスモデルについて質問したのが珍しいなと思いましたよ。

袴田：技術はわかるけどお金になるんだろうか、と思っていたので。最終的に入社を決めたのは、「勢い」の部分もありますよね。考えていたってわからないので。

◆　ライフサイエンスとコンピュータサイエンスの”間”

袴田：生物は良い意味でいい加減じゃないと現象の理解ができないと思っています。バイオ寄りの人は抽象的に考えるけど、コンピューターサイエンスはそうではない。各ステップでどのような操作を行うか明確に決まっています。コンピューターサイエンスでバイオを扱う場合、バイオの抽象的なところをいい意味で無理やりそのステップに落とし込む必要があって、そのバイオの抽象性とコンピューターサイエンスの明確性のバランスが難しいですよね。

河合：生物の領域ってプロトコル通りにやっても実験が成功しなかったりするんですよね。これはコンピューターサイエンスじゃありえない。プログラムはその通りに実行すれば動くけど、生物ではプロトコルに書ききれない様々なテクニックがあり、「プロトコルだけでは動かないもの」として始まるので。そこは大きな違いですよね。

◆　研究者から見た、エルピクセル

河合：エルピクセルでは画像解析とディープラーニングの技術双方を身につけることが出来る。研究室で独自にやることも出来ますが、ビジネス的なものに興味があればより楽しい環境じゃないでしょうか。

袴田：最終的にビジネスまでもっていくことができるのは面白いですね。あとは、機械学習についてディスカッション出来る環境があることも大きな利点だと思っています。機械学習を専門でやっているエンジニアは増えてきましたが、研究的なディスカッションまでできるところは、多くはないと思います。機械学習としてのディスカッション、ライフサイエンスという実際のビジネス課題を解くところでのディスカッションなど、「原理と応用」といった両側面から議論できるのはエルピクセルの面白いところだと思います。

当社では、「機械学習エンジニア」として一緒に働くメンバーを積極募集しております！研究者としてキャリアを築いてこられた方々からの応募も大歓迎です！！！

「エルピクセルってどんな会社？」「どんな人がいるの？」「ちょっと面白そう」少しでもご興味をお持ちいただける方は、是非一度お話しさせてください。

＜完＞