【メンバーインタビュー】医療×AIプロダクト開発の内情をエンジニアがお話しします！

前回に引き続き、自社プロダクトである医療画像診断AI（製品名EIRL）の製品開発エンジニア（バックエンド～フロントエンド開発を担当）2名のインタビューです！

【目次】　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
-開発しているシステムやその担当体制
-エルピクセルでの開発が楽しめる人はどんな人？
-今後していきたいチャレンジ

【インタビュイー紹介】　　※もう少し詳しく知りたい方は、インタビューvol.1をご参照ください。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　宮川：新卒でGEヘルスケア入社。約10年CTのソフトウェア開発、その後の約10年MRI開発を担当。エルピクセルには2018年3月、製品開発エンジニア3人目としてジョイン。

松永：新卒でキヤノン電子入社。宇宙開発事業の新規立ち上げに従事。エルピクセルには2020年3月、異業界からのジョイン。

―前回はAIの製品開発についてお伺いしましたが、今回はもう少し製品に踏み込んでお話し伺えればと思います。まず、お二人が注力している開発はどのようなものになりますか？

松永：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　私は入社後からずっと、胸のX線画像を用いた製品（EIRL Chest nodule/metry）の開発をメインで担当しています。現在は、製品の中核となるような機械学習モデルは概ね落ち着いてきたので、付随する付加価値の機能実装に注力しています。例えば、過去との比較だったり、複数の診断結果をまとめて表示をするというような部分の実装です。

宮川：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ちょっとマニアックな部分になりますが、文書管理のシステムは入社以降コツコツと作ってきました。実はこの「文書管理」は医療機器を販売していくためには、かなり重要なものです。

製品を医療機器として販売するためには、QMS（クオリティマネジメントシステム）というルールを制定する必要があります。実際の製品開発においても制定したルールに沿って開発を行い、その規約に沿って開発したというエビデンスを全てドキュメントとして残さなければなりません。そのドキュメントも開発記録を書きっぱなしではなく、記録に対してこの人がレビューをし、この人が承認をしてというあらゆるプロセスまでも記録し保管していく必要があります。

これらを全てカバーしている文書管理システムは世の中にはあるものの、実はかなり高額でして。何とか自作できないものかと考え、ソフトウェアのバージョン管理システムを参考に、承認情報なども組み込めるような文書管理システムをお手製で作り上げました。

松永：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　医療系ならではの開発ですよね。「文書管理」と聞くと一見堅苦しく感じる部分もありますが、医療機器は人の命に直接係わる分野ですし国から求められるものも多いです。

―プロダクトそのもの以外にもシステム開発をされているんですね。例えば他にはどんなものがありますか？

宮川：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　例えば、EIRLを病院に導入する際現地で使って頂くサポートツール、解析数をカウントするシステム、セールスメンバーが販売活動で使用するBIツール、等々です。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　また、「アノテーションツール」という機械学習モデル構築に使う正解データを作るためのツールがあります。このアノテーションツールを活用して、営業時のデモ用ソフトウェアに応用したり、またこれから他の用途での立ち上げも検討していたりします。

EIRLプロダクトを中心としてその周りにも沢山のソフトウェアがあり、ちょっとしたエコシステムのようになっています。

―担当エンジニアの割り振りはどんな感じなのでしょうか？

宮川：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　EIRLプロダクトの仕事は、実際に全員が全プロダクトを開発している訳ではないですが、基本的には全員がどれでも担当出来るようにしています。松永さんはX線系のプロダクトをはじめに担当したので知識が溜まっていることもあり、X線系を担当しがちというレベルの偏りはありますが、この程度の傾向で完全な住み分けはしていません。

他にプロダクト以外だと、例えばクラウド上システムの構築運用は（以前インタビューに登場した）福田さん、EIRLの管理ツールやアノテーションツールは（同じく以前インタビューに登場した）湯浅さん、という感じでメインとなる担当者は大体決めています。

―全員守備範囲がかなり広いですね。そんな製品開発エンジニアチームで、どんな人なら楽しめると思いますか？

宮川：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　自発的に動くことが好きな人だと思います。

僕たちのチームは役割分担が明確に細分化されている訳でもなく、枠組みが出来上がっているチームでもありません。なので、「これ誰もやっていないな」とか「ここ今やっておいた方がいいのでは？」という部分を見つけて、気付いた人が主体的に動くことで成り立っているチームです。自ら課題を発見して、自ら動きたい人は楽しいと思いますし、チームメンバーも皆プロアクティブで自走していくメンバーばかりです。

松永：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　自分が「ここを取り組んだ方がよいのでは」と気付いた部分に対して、自分自身が興味のあるエッセンスを取り入れながら作り上げていけるところが、私としては楽しい部分です。「最近〇〇という技術が話題になっているし、これをうちのEIRLシステム群に組み込めないかな」みたいな観点で考えられる人は、楽しい環境だと思います。

あと、効率的に働きたい人にはもってこいですね。勤務体系が裁量労働制なので、プライベートとの両立がしやすいです。うちのチームは子育て中のメンバーが多いんですが、子供のお迎えや検診・通院なども皆当たり前のように行っています。きちんと結果を出していれば、働く時間や場所の自由度はかなり高いです。ちなみに私も子供が生まれたときは1ヶ月の育休を取り、その後も日々育児も楽しみながら仕事をしています。

宮川：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　そう言えばリモートでミーティングをしていると、子供たちがよく登場するよね。動物の鳴き声が聞こえたり、カメラの前を飼っている猫が横切ったり、ということも日常茶飯事（笑）。

―アットホームな製品開発チームの雰囲気を垣間見るようですね。今皆さんはほぼフルリモートのような形で働かれているかと思いますが、リモート下でのコミュニケーションの工夫は何かされていますか？

宮川：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　実はリモート時のコミュニケーションについては、以前少し課題感がありました。そこで数ヶ月前から、毎日11時から音声のみオンラインで繋いで雑談タイムをしています。

相談事をしたり、「昨日Slackした〇〇なんですけど」って話をしたり、普通にニュースの話をしたり。ひとしきり話した後は、みんなオンラインのまま黙々と開発を始める（笑）。しーんとしている中、たまに誰かの独り言とか鼻歌が聞こえたりもします（笑）。

松永：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　途中で「そういえば、〇〇さんまだいる？」「いまーす」みたいな感じで話しが始まったりして、本当にオフィスで開発している時のような時間です。雑談タイムを始めた時に決めていたのは1日15分とか30分間だったんですが、11時からそのままお昼頃までみんな自然と繋いでいますね。

Slackでももちろん気軽にコミュニケーションは取れますが、「きちんとした文章にしないと伝わりにくいかな」と思って文章を書くのに時間がかかってしまうこともあるので、自由に話しながら作業が出来る時間も大切です。

―では最後に、これからエルピクセルでしていきたいチャレンジ・目標など教えてください！

松永：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　EIRLの製品自体はラインナップが増えていって、検出する病変もどんどん増えていっています。もちろんラインナップ拡充は今後も継続していきますが、私としては製品のパフォーマンスを上げていくことにも注力したいと思っています。例えば、画像から病変を見つける解析時間を短縮するとか、今手作業で行っている部分を自動化して効率化していく、とかです。

ラインナップ拡充が攻撃だとしたら、パフォーマンスの向上は守備のような部分になるかもしれません。ただ、製品を実際の医療現場で幅広く使っていただくことを考えると、必要なチャレンジになると思っています。

宮川：　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　究極の目指す姿みたいな話になってしまうのですが、EIRLという製品を診療のワークフローの中に組み込んでいくことが目標です。

今EIRLは診療全体の中の「画像の読影」という部分のセカンドリード、医師が画像を読むことを前提としている製品です。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　目指すは、診療全体のワークフローに入り込みAIで出た解析結果がそのまま診察結果になる、という世界です。医師が患者さんの診断をする際は、1回の医療画像だけで判断するのではありません。過去の状態との比較だったり別の数値だったり、色んな情報を統合して総合的に診断をしています。

医師が診断をするように総合的な情報がEIRLに集まるような姿を目指して、どこから手を付けようかとセールス・PM・エンジニアみんなで考えています。手の付け所はまだまだ沢山ありますし、とても楽しみです。将来的にはEIRLを診療のワークフローに組み込んでいただくことで、医療が効率よく変わっていけばいいなと思っています。

―熱い気持ちやチームの内情色々お話しいただき、ありがとうございました！