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【MICINのひと】仕事にも趣味にもストイックな機械学習のスペシャリスト

【MICINのひと】は、「MICINという組織の性格」を知っていただくために、ここで働くメンバーを一人ひとり紐解いていく連載です。

2人目は、Google出身、医療分野への強い熱意を持ち、機械学習領域のみならず染み出して活躍しているこの人。

花木健太郎 Kentaro Hanaki
機械学習エンジニア。アメリカの大学院で物理学の博士号を取得後、情報系の世界に面白みを感じてエンジニアに転向し、アメリカの大学院でデータサイエンスを学んで前職のGoogleへ。AIを専門に、スマートスピーカーの自然言語理解部分の開発に携わる。医療✕AIに関心を持ち、2020年にMICINに入社。趣味にもストイックな「ヤバい人」。

医療分野に可能性を見出した機械学習のスペシャリストが感じるMICINでの仕事や人々、彼自身のストイックなのに自然体な価値観についても語ってもらいました。

目次

  1. 役立つだけじゃなく、もっとクリティカルに人を救いたかった
  2. 新しいことを学ぶ意欲と、コミュニケーション
  3. 面白いから仕事も趣味もストイックに追究できる

役立つだけじゃなく、もっとクリティカルに人を救いたかった

MICINに入ったきっかけは、「医療×AI」の仕事に携わりたかったからです。前職ではスマートスピーカーの自然言語理解をやっていたのですが、あるとき医療のワークショップに参加したらすごく面白くて。可能性を感じました。

テクノロジーで人の役に立つという点では、スマートスピーカーにも共通する部分はあるけれど、例えば声で部屋の電気を簡単につけられたところで、直接的に人の命を救えたりはしないじゃないですか。だから医療という分野で、もうちょっとクリティカルに人の役に立つことをしたいと思ったんです。

本当は、転職ではなく同じ会社内のアメリカの医療関連チームに異動する予定だったんですが、コロナ禍の影響で白紙に…。だから日本国内で「医療×AI」に携われる会社を探すことにしました。

でも実際に探してみると、自分が興味のある分野で募集をかけている企業はMICINを含め3社くらいしかなくて。アメリカの場合は数え切れないほどあるので、日本は「医療×AI」において、まだまだ遅れをとっているなと改めて感じました。

MICINを選んだ理由は2つです。まずは医療分野に対する熱量の高さ。僕自身が「医療×AI」でいうとAI寄りの人間だったので、ちゃんと医療分野の知識も身につけたいと思っていて。MICINのメンバーには医師や製薬会社出身の人なども多く、日本の医療をもっと良くしたいという本気が見えたんです。

もうひとつは、これまで大きな組織で働いてきたので、そろそろスタートアップで働きたいなと。大企業だと自分が組織に大きく貢献できている実感があまりないけれど、スタートアップだったら違うだろうし、それが面白そうだと思っていました。

ここだけの話、他の会社の選考を辞退するときに「あっちの会社のほうが僕が居る意味が大きいと思う」と告げてMICINに来たんです(笑)。

新しいことを学ぶ意欲と、コミュニケーション

同じ医療系のサービスでも、問診データのみとか画像データのみ、みたいに扱うデータが限定的な場合が多い一方で、MICINの機械学習エンジニアは多様なデータを扱います。

多様なタスクを扱うこと、また医療に関する知識も常にアップデートし続けていかないといけないので、新しい知識を身につけることに面白みを感じられる人は向いていると思いますし、僕らの職種は一般的にはデータが既にある状態からモデルをつくることが多いので、そうではなくて「データを作る」というデータサイエンスの最初の部分から関われるのも貴重です。

ただ、医療業界で集められるデータ量の少なさや時間のかかり具合は、想像以上に厳しいものでした。例えば希少疾患については、そもそも患者さん自体が少なかったりもします。

例えば前職なら一週間でプロトタイプを作り、本番に近い環境で検証して…みたいなことができたけれど、医療となるとデータが集まらず一ヶ月なにも動かない、なんてこともザラ。

そんなデータが少ない状況でも使える技術はあるので、機械学習の基礎知識と共に常に新しいことを学んでいく意欲が試されたりもします。

さらに複雑だなと思うのは、ただ「AIを活用して病気を診断することができれば良い」という話ではないこと。ユースケースに関しては、社内とも、またクライアント先である製薬会社や病院とも綿密に議論して決める必要がありますし、ステークホルダーそれぞれに実現したい「思い」があるので、それらが衝突することもあります。

だからこそ、ビジネスサイドのコミュニケーションが組織の内外で重視されているのもMICINならでは。

そもそも社風として、「お互いへの話しかけやすさ」みたいなものはあるんじゃないかな。

大企業のエンジニアだった頃は、チーム外の人と話すことがあまりなくて。ビジネスをどう進めるかとか、プロダクトをどう広めていくかなど、自分の管轄外のところを知る機会がほとんどなかったのですが、MICINに来てからは自分からも色んな人に積極的に話しかけるようになりました。

立場的に、プロジェクトの方向性がズレそうになったら軌道修正をしたり、技術的なアドバイスをすることが多いので、柔らかい伝え方をするように気をつけています。

チームで仕事をするからには、とにかく「人にやさしくすること」が大事だと思っていて。難しい言葉だと「心理的安全性」ってやつですかね。

「これはダメ」よりも「こんな方法もありますよ」のほうがいいし、気持ちよく仕事できたほうが生産性も上がるはずです。チャットコミュニケーションでも「ありがとうございます」を言い忘れないとか、インターンの若い人にもリスペクトをもって自分と同等だと思って接するとか。こういう人間関係が一番大事くらいに思っています。

それに、MICINの場合は医師や薬剤師が社内にいるので、コミュニケーションがあることによる恩恵も。自分で勉強して得た知識だけではわからない、例えば「医師はこういう時にどんな対応をしているか」といったリアルな情報が直接手に入るので、意見を聞いてプロジェクトに反映することも。

あとはシンプルに、色んな人と話せると楽しいですしね。

面白いから仕事も趣味もストイックに追究できる

エンジニアになる人って、多くが学生時代からその分野に関心を持っていたと思うんですけど、僕の場合はちょっと違っていて、かなり遅かったんです。29歳とか。

それまでは大学院で物理をやっていて、宇宙はどうやってできたのかを理論的に導き出す研究をしていました。そこでの自分に限界を感じ、プログラミングの独学をはじめたのが、エンジニアになったきっかけです。

その後就職して、就職した企業の残業の多さに絶望してアメリカの大学院に戻り、データサイエンス学科の修士課程で2年間学びました。

残業の多さに絶望したことについては割愛するのですが(笑)、アメリカの大学院では幸運なことに、当時はまだ「流行り始め」くらいだった深層学習の世界最先端の研究室に所属させていただいていました。そこでAI分野の超一流の研究者に揉まれたのが転機だった気がします。

あの経験を経てAIにどっぷりハマっていった感じなので、もしあのとき、AI分野で超一流の人たちに囲まれた経験がなかったら、AIはやっていなかったかもしれません。

とはいえ「人生でこれを成し遂げたい!」というのを決めているわけではありません。その時その時で自分が「面白い」とか「やりがいがある」と思うことを選んでいきたいですね。

「医療×AI」の分野に来たのも、エンジニアになったのもこれが理由。興味を持ったら飛び込むし、好きなものだったらあれもこれも知りたくなって、突き詰めていくタイプなんです。

趣味のアニメでも、良いなと思ったら監督を調べて脚本の人を調べて、誰が絵コンテ書いているか調べて、アニメブログを書いていました。

放映から1日以内に記事を出すって決めて、何度も同じシーンを見返して、登場人物の心情とか演出の意図とかをひたすら書いて。仕事でもお金儲けでもなく、完全な趣味です。

MICINでも、普段めちゃくちゃ走ってる人とか、ベンチプレスを140kg持ち上げられる人とかもいるし、仕事にしろ趣味にしろ、みんなやりたいことは全力でやるところがあるのかなぁなんて。

なんにせよ、やりがいをもって楽しい人生を送りたいですよね。

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