～匠の技を全医師へ～　AIによる次世代インフルエンザ検査法 2018年、国内患者数2000万人を超え史上最大に流行となったインフルエンザ。現状の検査法は、発症してから24時間以上が経過しないと診断精度が十分に上がらず、またその精度自体もわずか6割程度と言われています。実際には感染しているのに、 「インフルエンザではない」という判定が出た場合、その方々が通勤や通学することで更なる感染拡大につながります。従来の検査法も少しずつ改善されてはいますが、抜本的な解決には至っておらず、日本のみならず世界的に大きな問題になっています。 そんな中、私たちは全く新しい診断法に注目しました。日本の医師が発見した、インフルエンザ濾胞（ろほう）というものです。インフルエンザ患者の喉には、このインフルエンザ濾胞と呼ばれる特徴的な腫れ物ができます。 インフルエンザに限らず、多くの風邪を引いた方、また全く健康な人であっても、のどの奥には似たような膨らみがあります。 しかし、インフルエンザの場合だけに現れる特徴が、この濾胞にはあると2007年に論文発表されました。 それは、表面の色調や艶やかさ、大きさや盛り上がり方など様々な特徴の組み合わせです。 素人には同じようにしか見えないものが、その道何十年のベテラン医師の目には違って映ります。 医師であるというだけでは見分けられない、「匠の医師」にしか分からない違いです。 私達はその「匠の目」をAIの力で再現し、全ての医師が「匠の技」を利用できる社会を実現しようとしています。

■ビジョン■ 「匠の技を医療の現場に届けたい」 救急医として、幅広い病気の患者さんと向き合ってきた経験がありますが、実際には救えなかった患者さんがいました。その病気の専門医師なら救えたかもしれない患者さんでした。 近年、論文のオンライン化によって、「医学知識」は世界中の医師の間で共有されるようになりました。しかし「医学技術」はまだ共有ができていません。 AIの技術でこの課題を解決し、専門医師の熟練技が世界中で共有されるような、そんな医療の姿を目指しています。 ■事業を始めた経緯■ 当時、医師として現場で働いる中で、医療の効率化に関心が生まれていました。「医学技術」の共有を行いたく、アイリスを設立しました。 起業に至った想いはこちらに記載してます (note) https://note.mu/sho_okiyama/n/need8afe7ed96

■ 使用している技術など ■ 日本最速の性能を誇る大規模AIスパコンであるABCI ( https://abci.ai/ja/ ) を用いて、CNN(畳み込みニューラルネットワーク) や物体検出のアルゴリズムを用いて喉の画像を高速で学習させ、早期に高精度でインフルエンザの判定が可能な、人工知能の開発を行っています。 ディープラーニングのフレームワークはデバッグのしやすさからChainerを採択しています。 またソフトウェアに限らず、電気回路の設計なども行っているため、深層学習だけでなく、組み込みなどIoT分野における知識もつけることができます。 ■ チームについて ■ 代表の沖山は、現役の医師でありながら、エンジニアリングに深い造詣があり、人工知能や数学に関する豊富な知識があります。 また、CTOの福田は、AIの開発だけでなく、100名近い大規模開発組織でのマネージャーや、ゼロからのWebサービスの立ち上げ、車載コンピューターの開発、IBM基礎研究所でのグローバルなプロジェクト経験や、スタートアップ企業でCTOとしてゼロからの開発組織を立ち上げるなど、幅広いエンジニアリングの経験をしてきました。 チームメンバーである、AIエンジニアの轟は、大学院にて医療分野に特化したAIの研究を行っていたことから、医療分野の画像解析ディープラーニングに深い知見があります。 他にも、有名なAIエンジニアをアドバイザーとして迎えるなど、エンジニアにとって大きく成長できる環境となっています。 CTO福田の、アイリスのエンジニアチームにかける想いはこちらに記載しています。 https://note.mu/atsushi_f/n/ncef090f0d250

アイリス株式会社では、インフルエンザ判定のための、ディープラーニングエンジンの開発に取り組んでくれるAIエンジニアを募集しています。 仕事内容は、畳み込みニューラルネットワークや物体検出のアルゴリズムの実装を行い、高精度のインフルエンザ判定のためのAIエンジンの開発を行います。 GPUマシンとしては日本最速の性能を誇る、AIスパコンであるABCIを用いることができるため、他では得られないほど高いパフォーマンスでのAI学習を行うことができます。 ■ 必要スキル ■ ・テクノロジーの力を用いて、人類を救いたいという情熱と知的探究心、そしてそのための学習意欲と惜しみない努力 ・アイリスへの企業ミッションへの強い共感 ・Chainer, keras, tensorflow, PyTorchなどフレームワークを用いて、画像解析系のディープラーニングのモデルを組み、学習、推論まで一通り回した経験 　→　実務経験は必ずしも問いませんが、実務経験がない場合Githubレポジトリなど実績がわかるものがあると嬉しいです。 ・numpy、scikit-learnなどpythonの行列演算や機械学習ライブラリが問題なく使えること ・数式を見てもアレルギーを起こさないこと。 ■ あると望ましいスキル ■ ・Chainerの実務経験 ・医療AIの開発経験 ・画像処理系エンジニアリングの実務経験 ■ 仕事のやりがい ■ AIエンジニアとして、いかに大規模なプロジェクトに関われるとはいえ、自らの手で人類の命を救えるようなプロダクト開発に関われる経験は中々味わえないと思います。 しかしながら、アイリスのエンジニアは全く違います。 我々は、テクノロジーの力を用いて、早期かつ高精度なインフルエンザの判定が可能な、インフルエンザ診断支援機器の開発を行っており、インフルエンザ・パンデミックこの世界から根絶させようとしています。 エンジニアにとって、自ら生み出したプロダクトが、多くの人の命さえ救う可能性があることは、本当にやりがいのあることだと思っています。 少しでも興味を持ってくださった方は、まずは話だけでも聞きに来てもらえればと思います。