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AIには無限の可能性が あるからこそ、 実用性もかねるべき

製品企画室

池田圭佑さん

AI事業をやるスタートアップ企業への
純粋な魅力

池田圭佑さん

大学院では、脳科学の分野でMRIのデータを分析して脳の働きを調べる研究に没頭していました。脳全体をネットワークとしてみなし、認知機能との関係を調べる研究です。非常に興味深いテーマで、データ解析に機械学習を使用していました。
AIMに入社した理由は、折角MRIという医療画像を学んだこともありましたので、内視鏡画像も医療画像で近しい分野だったこと、そして、AIをしっかり学んでいきたいと思ったのがきっかけです。仮に将来、脳の研究をまたやるとなったとして、AIの最先端の論文も読めるようにはなりたい、そのためにも機械学習、深層学習をしっかり学んでおくことは大きなメリットとなると考えました。また、研究開発部門で、製品として実現可能なAIモデルの実装を学び、プロダクトの方向性も企画できるようになりたいという意思もありました。

もう一つ、大学時代に起業部のような形で活動していたこともあり、シンプルにスタートアップへの関心が高かったのもあります。スタートアップに入って、スタートアップを学ぶ、それは将来の大きな財産になるだろうと思ったのも大きな理由です。

AIモデルの研究、
そしてプロダクト開発まで

池田圭佑さん

これまでの業務では、医師の先生方との共同研究としてAIのモデルを学習させて結果を確認するということをやってきました。思い通りの結果にいくこともあれば、予想がはずれるケースも。改めてAIの難しさや面白さを体験してきました。具体的には、Pythonの機械学習ライブラリ『PyTorch』を用いて、食道炎があるかないかを内視鏡画像から判断するためのAIモデルに携わっていました。施設によって撮影機器や撮影する方がそれぞれ違いますから、それらの違いが推論結果に影響しないようしなければなりません。画像のヒストグラムを見て画像の特性を掴んだ上で少しずつ補正をする必要もありました。このあたりのデータ分析は面白かったですね。機種の世代による差などが可視化されてくるので。結果としては,正解率が90%台後半程度の精度が高いモデルを作ることができ,共同研究先の医師の先生方にもご満足いただけたのではないかと思います。
現在は、プロダクトを展開していくためのフローの一部や論文・データリサーチなども担当しています。どうやってプロダクトを作っていくか、その理解を深めていくためにもチャレンジしています。

働きやすさは環境もメンバーも
至るところに

池田圭佑さん

AIMの働きやすさは至るところに感じています。ちょっとした休憩ができるカフェスペースや、フレックスや休暇制度などです。あとは、一緒に働くチームメンバーもコミュニケーションが取りやすいです。AIモデルチームは、画像処理の専門家やクラウドの知見に長けた方、中には監査法人在籍経験者など、皆、出身分野が異なり、専門性に長けているメンバーばかりで刺激的です。そのような方々からキャッチアップできるのは、非常にありがたいですね。

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