未経験からAIエンジニアに。電力×AIの分野で新たな挑戦｜インフォメティス・アルゴリズム開発部・合谷秋人

今回は、アルゴリズム開発部の合谷秋人さんにお話を伺いました。

アルゴリズム開発部　合谷 秋人（ごうや しゅうと）
2021年入社
明治大学大学院電気工学専攻を修了後、大手家庭用・業務用機器メーカーに入社。工作機の油圧ユニットの電気回路設計・評価を行うチームで３年間業務に従事。並行して、社内のAI人材育成プロジェクトに参加。「もっとAIに関わる仕事をしたい」と、2021年にインフォメティスに入社。現在は機器分離推定技術の精度の向上に取り組む。

AIエンジニアとしての経験値を積みたい。電力×AIのインフォメティスに転職を決意。

ーーまず、これまでの経歴や仕事内容を教えてください。

大学と大学院で電気工学を専攻し、再生可能エネルギーのうち、洋上風力発電の基礎研究に取り組んでいました。2018年に大学院を修了後、大手家庭用・業務用機器メーカーに入社し、工作機の油圧ユニットの電気回路設計・評価を行うチームに配属され、３年間業務に従事しました。AIを使った事業の課題解決にも興味があったので、通常業務と並行して、社内のAI人材を育成するプロジェクトに応募し、AIに関わる業務にも取り組んでいました。

ーーなぜ、インフォメティスに入社したのでしょうか？

これまで培った電気のエンジニアとしての経験を活かし、今後取り組んでいきたいAIの分野に挑戦できると感じたからです。前職でAI人材を育成するプロジェクトが終了し、油圧ユニットの電気回路設計・評価を行う通常の業務が100%になった時に、「もっとAIに関わる仕事をしたい」ということに気付きました。それから転職活動を始め、その中で、電力分野でAIを用いた事業を行っているインフォメティスに出会いました。

最初は、大企業からベンチャー企業への転職はものすごく不安でした。しかし、何社か内定をいただいた中で、取り組む課題が明確だったこと、技術面談を通じて入社してからの業務が具体的にイメージできたこと、さらに、大手と違い少人数のため、１人に割り当てられるタスクの幅が広く、多くの経験値を得られると感じたため、入社を決意しました。

ーー現在はどのような業務をしているのでしょうか？

現在は、機器分離推定技術の開発に取り組んでいます。インフォメティスは、家庭の分電盤に設置する電力センサーから取得した大量の電力データを用いて、家電がいつ、どれくらい使用されているのかを推定する機器分離推定技術という独自のAI技術が強みです。

同じ家電であっても機種によって電気的な特性が少しずつ異なっていることが分かっています。機種ごとに精度のばらつきが出ないようにアルゴリズム改善に取り組んでいます。

機種のバリエーションは家庭のバリエーションでもあるので私の取り組んでいる改善によってより広範なお客様へ品質の高い機器分離のサービスを安定的に提供することが可能になります。

実際に業務に取り組んでみて、今回の転職で実現したかった「AIエンジニアとしての経験値をたくさん積む」ことができている実感があります。業務の中では、仮説を立てて、実行し、結果を踏まえて検証するという一連の流れがありますが、家電の稼働を推定するためには、実際の家電の動きを理解していると仮説が立てやすく、自分が経験してきた電気回路の知識が役に立ちました。それでも、思ったような結果が得られず大変だと思うこともありますが、そのようなプロセスを含めてたくさんの経験値を獲得できていると感じます。

「わからなかったことはすぐに聞ける。」親身になってくれる経験豊富な仲間たち。

ーー入社前はどんな勉強をしたり、スキルを持っていたりしましたか？

「G検定」と「E資格」というものを取得していました。G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）とは、ディープラーニングをビジネスや事業に活かすための知識を習得できる検定です。E資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）とは、ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を持っているかを測るエンジニア向けの資格です。

それらを通じて、機械学習やディープランニングの基本的な知識を習得することができました。その他にも、AI人材育成プロジェクトでの経験や書籍での学習を行っていました。最終的には、技術面談という形でスキルを評価されたため、入社することができました。

ーー入社後、どのようなサポートがあって、今の業務に入ることができましたか？

実際に手を動かしながらOJTで業務に取り組んでいます。「課題は何か？」「どのようにすれば課題を解決できるのか？」ということを日々考えながら業務に取り組んでいます。

手を動かしてみると、理解したつもりでも実はできていなかった"わからなかったこと"が明確になってきます。毎日終業前に30分ほど、上司に相談をする時間が設けられていて、そこでわからなかったことを質問しています。また、チーム単位では週１回の進捗報告会があるので、その場でも相談することができます。

急ぎだった場合には、Slackなどで疑問・質問を投げかけると、仲間からすぐに返事が返ってきます。研修や教育が充実しているわけではありませんが、聞きやすい環境が整っていて、疑問や質問に対してすぐに答えを返してくれるスキルの高い仲間が多いので、機械学習の経験値を積みたかった自分にとっては、とても良い環境です。

ーーインフォメティスの入社前のイメージと入社後のイメージをそれぞれ教えてください。

入社前はベンチャー企業というものに不安がありました。当時のイメージは目の下にクマを作りながら働くというイメージがあったので（笑）

実際には、自由度の高い働き方ができる会社だと感じています。裁量労働制なのでメリハリをつけて働くことができている実感があります。他の人の働く様子を見ていても、ワークライフバランスを大事にしている方が多い印象で、自分のペースで頑張れる会社だと感じています。

また、機械学習エンジニアとして未経験だったので、ついていけるか不安でした。働いてみると、周りのメンバーに聞くことができる環境が整っているので、１人で悩みを抱え込む状況には基本的にはならないと感じています。毎日の相談会や週次のチーム報告会、月１回の1on1など、疑問を解消できる仕組みも整っていますし、誰に聞いても快く答えてくれるので、気持ち的にも聞きやすいと感じています。

特に、メンバーが本当に優しく、些細な事でも相談に乗ってくれますし、Slackで困っていることを呟いたらすぐに回答をくれます。親身になってくれるところやスキルが高いところなど、メンバーが魅力的なのは推しポイントです（笑）

但し、裁量労働制で良くも悪くも個人に成果が期待されているので、１人が躓いてしまうと、チーム全体への影響を与えてしまいます。フォローしてくれる環境は整っていますが、あくまで主体的に頑張らないといけないと感じます。

個人として成長し、将来的にチームで成果を出せるようなエンジニアになりたい。

ーー今後、どんなことにチャレンジしていきたいですか？

先ずは、入社の理由だった少数精鋭の環境を活かして自分のスキルを高めたいです。

将来的には、チームとして成果を上げられるようなチームマネジメントに興味があります。困ったときに助けてくれた先輩方のような役割を自分自身が担っていきたいと思っています。

また、イギリスのチームと３週間に一度、英語でディスカッションする機会もあるので、英語でのコミュニケーションを強化して、グローバルで活躍できる人材を目指していきたいです。

英語は元々苦手ではなかったのですが、技術ディスカッションなどを実践するとまだまだ難しいと感じることが多いです。これもチャレンジしたかった分野なので頑張っていきたいと思います。

ーー最後に、今後入社する方にメッセージをお願いします！

未経験での入社は、思い描くエンジニアの姿と実際の業務のギャップに苦労することも多いと思いますが、それを乗り越えられる環境は整っていると思います。是非、一緒に頑張っていきましょう。

ーーありがとうございました！