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  • 「最短距離で本質的な課題解決を。」先端技術を社会実装し価値を生む、松尾研のシニアデータサイエンティストとは?

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    プロジェクト詳細

    今回は、株式会社松尾研究所でシニアデータサイエンティストチームのリーダーである岡田 領さんに、本職種に求められる役割や実際のプロジェクトの進め方、今後の展望についてお話をお伺いしました。

    業界業種問わず様々なプロジェクトを長期間にわたって推進。

    ー松尾研のシニアデータサイエンティストの役割と、求められる力について教えてください。

    松尾研のAIソリューション事業のシニアデータサイエンティストは、AIコンサルタントと協働しながら、チームで連携し、クライアントの課題に対して技術的なソリューションを研究・開発・提供します

    求められる力としては、①AI実装力 ②チームリード力 ③顧客折衝力 の3点です。

    自分が携わったプロジェクトの例を挙げると、画像認識・異常検知・ロボティクス系の研究・開発プロジェクトです。他には「世界モデル」(※) という国内外で研究が進められている領域の産業界への応用を検討するプロジェクトや自己教師あり学習に関わる内部の探索的なプロジェクトなどもあり、リサーチからAIモデル構築、エンジニアリング、プロジェクト推進まで幅広い経験をさせてもらっています。

    ※世界モデル:外界(世界)から得られる観測情報に基づき外界の構造を学習によって獲得するモデル

    参考)「世界モデル」とは何か? 知能の実現に向けて、松尾研が研究を推進する理由。| 東京大学松尾研究室
    https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/20221130-1/

    プロジェクトは短くても半年から1年かけて取り組むものが多く、中には3〜5年という長期間に渡って続いているプロジェクトもあります。ただ、長期プロジェクトとは言っても、「この取り組みをより大きくしていきましょう」という議論が生まれ、当初の課題とは異なる課題の解決に向けた取り組みを進めることも多いため、同じことの繰り返しではなく、変化に富んでいますね。

    業界業種問わず多様なプロジェクトがあるので、常に自分がこれまで知らなかった領域のインプットが必要とされますが、面白く取り組ませてもらっています。直近は社会実装のプロジェクトは別に、LLMを使った自社プロダクト開発にも携わっています。

    プロジェクトを進める中で、数年後を見据えたより高い挑戦へ。
    顧客企業の技術リテラシーの向上も実感。

    ー実際にプロジェクトではどのような価値提供をしているのですか?

    プロジェクトによって成果は様々ですが、例えば私が携わったものだと、ある企業様にて工場の監視の自動化を実現しました。これまで人的にある工程を管理していたものを自動化できたため、異常を早期に検知することができ、製造ロスやコスト削減に繋がりました。

    最初はそのような具体的な課題解決から始まった企業様ですが、今ではプロジェクトを進める中でより組織としての本質的な課題解決に向けての取り組みを進めています。

    長期に渡ってプロジェクトを進める中で先方組織の技術に関する知識レベルもかなり上がってきているため、より発展した内容にアプローチできています。課題が解けることも勿論ですが、先方組織の知識レベルが上がることで、組織成長にも貢献できていると実感できることは大変嬉しいことの一つですね。

    純粋に顧客の中でも技術を用いてできること・できないことの解像度が上がっているため、今できることを踏まえて、数年後を見据えた高い目標に向けて共にチャレンジすることができます。

    また、松尾研はモデル開発に一番の強みを持っていますが、アウトプットを限定しているわけではありません。モデルを渡して終わり、ではなくケースバイケースでMLOpsの観点で支援・開発したりプロトタイプを作ったりと継続的に開発や支援も行っています。

    最短距離で本質的な課題解決を。
    価値を生み出す手段として、時に顧客への提案も。

    ーどのようなことを意識してプロジェクトを進めていますか?

    「最短距離で本質的な顧客の課題を解くためにはどうしたら良いか」を考えています。

    時に顧客提案を行う場合もあるのですが、これはビジネス力をつけたいというよりは、目的を最短距離で達成する上で必要なスキルがあれば活用したい、という考え方を持っています。

    全体の流れを見ることで本質的な価値提供のために何を捉えるべきかが分かってくるので、この関わり方が効率的だなと。AIの技術を使うにしても、価値を生み出すことができなければ意味がないので。

    そもそもの世の中の課題が全てAIで解けるかというと、限界がありますよね。

    データサイエンティストが本当に社会の課題を解いていくのであれば、AIの技術的見地に立ったものの見方だけではない、幅広い視点が必要だと思うんです。そういった観点から、データサイエンティストも最初の提案の部分から入り、提案書を書いて提案することもありますね。ビジネス的な価値がどう生み出されるかを、技術屋が考えてはいけないことはないと思うんです。

    こうした「価値を生み出す」という視点は、松尾研に来る前はあまり持てていなかったように思うのですが、(大学の)基礎研究の研究員の方も含めて、本当に社会に対する提供価値を強く意識してるんだなっていうのが、いい意味でのギャップでした。

    ーちなみに岡田さんは前職は何をされていたのですか?

    前職は、システム開発会社でエンジニアリングやアーキテクチャ設計、プロジェクトリードを担当していました。いわゆるSIerでは新しい技術をあまり使わないことが多いのですが、有り難いことに自分は先端技術を使ったプロジェクトに携わる機会に恵まれていて、AIやブロックチェーン技術を活用した開発に携わっていました。

    ですが、SIerは性質上保守や部分的な開発が多く、どうしてもスピード感が遅くなってしまう。より早く新しい技術価値を提供したいと考え、次のキャリアを考え始めました。

    最終的な候補として残ったのは、松尾研か事業会社かの二択。二つを比較した際に、事業会社は転職後のイメージができたものの、アカデミアに近い組織である松尾研は働き方や仕事内容があまりイメージできなかったんですよね。(笑)よく分からないからこそ面白そうだと思って、松尾研へのジョインを決めました。

    技術難易度の高い論文実装。
    好奇心をベースに、手を動かしながら先端技術をキャッチアップ。

    ーこれまでプロジェクトを進める上で、大変だったことはありますか?

    松尾研のプロジェクトでは最新の論文や事例がないような考え方を積極的に実装し、活用を検討します。ゆえに、既存のソフトウェアやライブラリのように安定して動作するものをベースにしていません。その点は技術難易度が高く難しい点であり、かつ面白さでもあったりします。

    それらを実現するためにはアルゴリズムやフレームワーク、ライブラリへの深い理解が求められます。また、様々なユースケースに対応できるよう設計されているライブラリなどとは異なり、論文は1つのケースをベースにして動かしているので、社会実装する場合は様々なケースに対応できるように自分達で設計する必要があるんです。実際に動かしてみないと分からないことも多いため、取り組む速さも求められます。この辺りが強いことは松尾研の大きな特徴ですね。

    ー新しい領域や技術のキャッチアップはどのように進めていますか?

    前提として、単純な好奇心はとても重要です。

    既存のルールや限界が技術で置き換わる瞬間や、新しい技術や手法が出た際に、それらがどう広がっていくのかを見るのも面白い。他にも、意味のある組み合わせを見つけて新たなものを生み出したり、既存のものを洗練することで新たな価値を生み出したり・・ということ自体が面白い。それらを面白がって、好奇心をベースとして「もっと知りたい」と思うことで自然とキャッチアップは進むと思います。

    その上で、技術を「学ぶ」ことと「使う」ことは全く異なります。

    書籍や論文を読むことは誰にでもできますが、チュートリアルを触るのと、社会実装の文脈で技術を扱うのでは全く次元が異なるので、最新論文を読んで、実際に社会実装の中で手を動かして・・と試行錯誤を重ねながら先端技術をキャッチアップしている感覚はありますね。

    情報を集める際には体系的に一から学ぶというよりも、その目的を達成する上で必要な要素というのは何かを考えながらキャッチアップを進めています。仮説を立てた上で、一番信頼できるであろう情報ソースを探して探すというか。論文であれば最新の論文を読み、そこで引用されている過去の論文を読み・・と広げていく感じですね。

    ープロジェクトメンバーである学生インターンは、どのような方達ですか?

    松尾研のインターン生は興味のあることに猛進できることが特徴で、「面白がって突き詰めることができる」ことは大きな強みです。優秀という言葉はあまり使いたくないですが、みなさん技術力やエネルギー値が高く優秀な方々です。

    年上だから年下だからということをあまり気にしないというか、普通に仲間として接する感じですね。当然、僕が社会人の先輩として経験しているものも多いので、その人の価値に繋がる部分があったら教えてあげることもあります(教えてあげるって言い方も偉そうですが)。別に学生だからと言って、社員に劣っているなんてことは全然なくて、技術的に強い部分は強いので、彼ら彼女らに学び刺激を受けることも多いです。

    技術発展の先を走る松尾研。
    高い技術力を土台に、頼もしい仲間と共により高みを目指す。

    ー在籍される中で、組織として変わったこと・変わらないことはありますか?

    「AI技術を用いて社会の課題を解決する」「チームで取り組んで価値を出す」というところは変わっていません。ですが、年々目指すところは大きくなっていると感じます。AI「だけ」で解決できる範囲はやはり狭いので、それ以外の手段も含めて、課題解決のために最適な手段を見つける、ということができてきていると思います。

    そういった思想は元々からあった気もしていて、組織の仕組み化が進んだことで、より効率的に元々本来目指すべきだったところを目指せるようになったんだと思います。

    元々の高いAI技術力を土台に、戦略ファーム出身のメンバー含め、様々なケイパを持つメンバーが入ってきたので、取りうる選択肢が増えてきた実感は持っています。

    ー最後に、今後の展望について教えてください。

    今後も目まぐるしいスピードで技術は発展していきます。しかし、松尾研はその先をいくような技術要素やアイディアに溢れている組織なので、それらを社会実装して価値に繋げるのが我々のチームがやるべきことですね。理想的には、作ったモデル全部を社会実装できるようにしていきたいなと思っています。

    (プロフィール)岡田 領
    東京理科大学理工学部経営工学科卒業。
    日本ヒューレット・パッカード(2017年よりDXC Technologyに分社)にて7年間在籍後、松尾研にジョイン。データサイエンティストチームリーダー。

    【現在募集中の求人はこちら】

  • 「日本の産業をより良くする」アカデミアに近い組織で顧客の課題解決に挑む、松尾研のAIソリューション事業とは?

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    プロジェクト詳細

    今回は、株式会社松尾研究所取締役でAIソリューション事業を統括している鈴木 慎司さんに、本事業についてご紹介いただきます。AIソリューション事業の特徴や目指すものについて知りたい方はぜひご覧ください。

    目指すのは、日本社会全体への寄与。

    ー松尾研のAIソリューション事業は何を目指していますか?

    抽象的ですが、「日本の産業をより良くしていく」ことを目指しています。松尾研が利益を上げることよりも、日本が成長することにどれだけ寄与できるかというところを真っ直ぐに見据えていることは最大の特徴です。

    我々は東京大学松尾研究室を起点に立ち上がっている組織ですので、「国全体を良くしていく」という思いが根底にありますね。指標として、日本のGDP向上への寄与を目標に掲げています。

    そのための手段として、深層学習の研究成果を応用し社会に実装することやAIソリューションの開発・提供に取り組んでいます。

    最新の研究成果をビジネスに適用することで、社会に大きな価値をもたらすと同時に、企業が持つデータの利活用を促進することにより日本全体の研究開発も加速させることを目指しております。研究を研究のままで閉じず、どう産業に応用させていくかという部分が試されていると感じます。

    そういった特徴を持つ組織ですので、「単なる実装・単なる研究をしたい」というだけでなく、その先の「社会・日本を良くしたい」という思いに共感できるメンバーが集まっているように思いますね。

    アカデミアに近い組織ならではの、公平中立な視点。

    ー松尾研AIソリューション事業の特徴について教えてください。

    顧客の課題を起点に各プロジェクトが動いていますが、事業課題に密接に結びついたものから、どちらかというと基礎研究に近いプロジェクトまで幅広い取り組みまであることは、松尾研のAIソリューション事業のユニークさの一つです。扱う業界の幅も幅広く、医療や建築、メーカー、教育、インフラ、メディア・・と多種多様な顧客との取り組みを推進しています。

    ーAIソリューション事業を進める上で、重視しているのはどのような点でしょうか。

    AIソリューション事業を開始する際に見ているポイントとしては、主に二つあります。
    一つは、我々の持つ技術で顧客の課題解決が可能かという点です。

    パッケージング化されたシステムでは解決できない難易度の高い課題に取り組ませていただくケースが多いのですが、実現不可能なものは当然無責任にお受けすることはできません。ですので、先行論文や事例を調査した上で、必要に応じてお取り組み開始前に先方のデータを頂きつつ、実行可能性を検証すべく、小さなPoCを実施した上でプロジェクト開始を決定する、という方策を取ることも多いです。

    それでもまだ分からない、という場合は、通常半年から1年での取り組み期間を想定しているものも、「まずは3ヶ月一緒に取り組みましょう」というスモールステップを設けて始めることもあります。

    もう一つは、顧客にとって経済的な合理性があるかどうかという点です。

    課題を解決しても、得られる成果が仮に「1人の工数削減」だけだとすると、費用対効果が限られてしまいます。顧客にとって投資するだけの価値が果たしてあるのかを、我々の方でも精査しディスカッションしています。先方の利益に繋がらないことはやっていただく必要がないと考えています。

    ーお話をお伺いすると、非常に真摯な向き合い方をされていると感じます。

    冒頭にお話した通り、「日本の産業をより良くしていく」ことを目的に掲げておりますし、かつアカデミアに近いポジションというところもあり、公正な判断・本質的な助言をするべきである、といった考えは強いですね。

    面接などでお会いする外部のコンサルタントの方が、「自社利益を出すことに寄ってしまい、顧客にとって本質的に良い提案をできない場合がある」とおっしゃっていたのを聞いたことがあるのですが、比較すると、松尾研では「顧客、そして社会にとって良いことをすべきだ」という方針がかなり強いことは特徴的だと感じます。

    顧客からも評判の高い、松尾研の技術力。

    ー松尾研AIソリューション事業に対する、顧客の期待について教えてください。

    課題を解決することができるということはもとより、それ以外ですと社員教育に繋がったという声もいただくことがあります。

    顧客側の社員がプロジェクトにアサインされることで、AIについて学ぶ機会を得ることができたことを契機に、プロジェクトに入っていない社員の方にも松尾研のAI教育を受けさせてもらえないか、という打診もいただくことがありますね。

    我々とのプロジェクトをきっかけに社内でのAI活用やDX推進に踏み出す、という動きは一定の顧客で見ることができます。

    あとはやはり技術力の高さには信頼と期待をお寄せいただいています。

    企業の開発チームが必ずしも研究に専念しているわけではないと思います。そのため、今世の中にある技術を活用して開発を進めていらっしゃいます。アカデミアとの架け橋を担っている我々は、開発チームの方々ではリーチしづらい点を差分として提供することができます。その点は価値を感じていただいていると思いますね。

    また、直近はChatGPTの盛り上がりに比例し、大規模言語モデル周りのご相談も如実に増えています。

    私たちとしてもこの技術がどのように活用できるのか企業の方とのディスカッションの機会のご提供も進めています。

    プロジェクトの実施後にアンケートを取っており、有り難いことに実施後満足度は非常に高いです。一方、達成難易度の高い抽象的な課題をご相談いただくことが多いため、高い期待値に対してそれ以上のものを返せているかというと、まだできることはある、という感覚はあります。引き続き、頂いた期待を超えるような価値提供に尽力していきたいです。

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    ※お取り組みに関するリリースはこちら

    ディップ株式会社様:https://matsuo-institute.com/2023/04/458/
    株式会社ZEALS様:https://matsuo-institute.com/2023/04/466/
    日本テレビ放送網株式会社様:https://matsuo-institute.com/2023/01/316/

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    AIコンサルタントとデータサイエンティストの連携により、
    プロジェクトを推進。

    ーAIソリューション事業を推進する組織について教えてください。

    主にAIコンサルタントとデータサイエンティスト、そしてインターン学生という役割で構成されています。AIコンサルタントは顧客企業のカウンターパートとして、顧客への提案活動を中心に行い、データサイエンティストはAIソリューション事業がスタートしてからのデリバーを中心に担っています。

    現時点では社員が20名程度で、AIコンサルタントとデータサイエンティストは互いの領域に染み出しながら密に連携しプロジェクトを進めています。

    ※AIコンサルタントの働き方に関する記事はこちら

    ー組織が拡大しているタイミングですが、現在のケイパビリティや課題について教えてください。

    自分がジョインした数年前はインターン生も含めて30〜40名規模だったので、組織の拡大は身に染みて感じています。

    ポジティブな点は、組織拡大と共に受け入れられる課題の幅や量が増えている点ですね。これまでのプロジェクト事例による過去の知見もあるため、それらを活かしたプロジェクト開始前のデータサイエンティスト側からの提案もより活発に行えるようになってきました。

    その結果、AIソリューション事業の取り組みの幅も格段に広がり、インターン学生も沢山受け入れキャパシティも増えています。

    インターン学生はAIソリューション事業を通して技術の社会実装経験を積み、結果としてプロジェクトをマネジメントするメンバーや、自身でスタートアップを立ち上げるメンバーも輩出しています。インターン学生については、企業の方々から優秀だというお声をいただくことも多く、技術力は勿論、アウトプットの質や提案スピードも高く評価いただいています。これまで授業で課題を解いていたところから、実社会のデータを使って課題を解くことに対して関心がある方々が多く、非常に学習意欲高く取り組んでいただいているので、そういった方々に集まっていただけているのは有り難い限りです。

    一方で、課題としてはマネジメントの部分ですね。インターン学生の割合が高い分、顧客との期待値調整やお作法に関しては社会人経験のあるメンバーの方が勿論経験値が高いため、メンター制度や全プロジェクトに社員が関わる体制を構築しています。

    ーこの組織で働く魅力はどのような点でしょう?

    AIソリューション事業全体の魅力でいえば、繰り返しになりますが、「日本を良くしていく、産業全体に寄与できる」というポジションにいる点です。

    また、個人的には最先端の研究や技術、最新動向を最前線で触れることができる点に魅力を感じています。

    また、論文の輪読会や、論文実装の勉強会コミュニティといった学びの場も開かれていますし、周りに優秀なエンジニアやインターン学生がいるため、切磋琢磨しながら自身の技術を伸ばしていける環境も、魅力の一つだと思います。

    より大きな社会的インパクトを目指し、事業の方向性を柔軟に検討。

    ー今後のAIソリューション事業の展望について教えてください。

    プロジェクトの質と量をどちらも高めなければいけないと考えています。

    例えば、AIの社会実装だけではなく、そもそもの組織のDXから進めなければいけないという話も出ていますね。

    例えば、AI実装をしようにも、元データが揃っていなければ高い精度を出すことができません。ですので、その前段階のアナログな部分のデータ化を推進する必要があるよね、というような、本質的に提供する付加価値は何かということを深堀りできる余地があると考えています。

    また、現在はモデルの提供を行っているのですが、実際のシステム開発も必要だと考えており、これは我々の中で組織を編成して進めるのか、外部の企業と連携して進めるのかは模索中です。

    あるいは、プロダクト開発する必要もあるのではという議論も進んでいます。我々で研究した技術をプロダクトという形で広く世の中に提供していくことに価値があると考えれば、その方向にも舵を切る可能性もあります。

    いずれにせよ、社会に対してよりインパクトの大きな価値提供をしていかなければいけないと考えているため、現状のやり方に拘ることなく、価値提供の方法は柔軟にアップデートしていきたいと考えます。

    ー非常に大きな目標を掲げていると思うのですが、鈴木さん自身はこの目標をどのように考えていますか。

    常にゴールが前に前に進んでいる、という感覚があります(笑)

    より良い場所、高みを目指している感じはしていますね。

    入社当時は「企業の一部門でもAI実装できている状態をきちんと作ろう」という話だったのが、最近はそれだけだと一部門、一部署の貢献にしか寄与できていないという議論になり、企業、そして産業全体に寄与するのであれば何が必要かということを模索するようになりました。これまでもAIソリューション事業は毎年160%成長を続けていますが、辿り着いたと思ったらまだまだ先を見据えている、そんな感じはありますね。

    大きな目標を掲げているため、勿論きついこともありますが、この役割の中で日本を変えられる可能性があるのではないかと本気で思っているので、かなりワクワクすることができています。

    ー最後に、未来の仲間へのメッセージをお願いします。

    前述の通り、目標が年々高くなることがある組織ですので、その結果、新しくチームができたり、やるべきことが変化することも多いです。そのため、変わることを楽しめる方に向いている組織だと感じます。チャレンジングな目標もどんどん立ち上がるので、それらを前向きに捉え、受け入れる柔軟性を持った方に入ってきていただけると嬉しいです。松尾研のAIソリューション事業に関心を持ってくださった方は、ぜひ面談でお話ししましょう。

    【現在募集中の求人はこちら】

    (プロフィール)鈴木慎司

    名古屋市立大学経済学部経営学科卒業
    日本生命保険相互会社入社、支社にて現場支援に従事。
    本部へ異動後はコンプライアンス統括部にて金融庁対応や個人情報保護に関する全社対応を実施。
    その後、株式会社ニッセイ基礎研究所へ出向し、財務、経理、社内インフラ全般2年、経営戦略策定、考課・人事制度運営、広報・イベント運営等に4年携わる。
    2020年より、株式会社松尾研究所に参画。企業とのAIソリューション事業の責任者となり、2022年より取締役就任。
    他、東京大学松尾研究室学術専門職員、株式会社MK Capital取締役

  • 松尾研の人事評価制度や働き方について、HR担当がお伝えします!

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    プロジェクト詳細

    今回は、ITコンサルタント・人事コンサルタントを経てHRとして松尾研にジョインされた鈴木麻央さんより、松尾研の人事制度や働き方をご紹介いただきます。評価項目や社員間のコミュニケーションまでざっくばらんにお伝えいたしますので、松尾研での働き方にご興味のある方は是非ご覧ください。

    組織の成果最大化と共に、
    個人の成長を促す人事評価制度。

    ー松尾研の人事制度について教えていただけますか?

    当社は2020年に立ち上がった比較的新しい組織になりますが、私自身入社して驚いたほど(笑)しっかりとした制度があるので、ぜひご紹介させてください。

    松尾研における人事制度(評価・等級・報酬)は、組織にとっての成果の最大化を第一の目的にしつつも社員の皆さんの行動変容を促し成長につなげていただけるような形で設計し、運用しています。

    今回は評価制度についてご紹介させてください。
    現在の運用では、以下3つを組み合わせて評価を行っています。

    この中でも等級が決まる①行動評価についてご説明しますね。
    行動評価の対象とする「松尾研に求められるコンピテンシー」としては、下記8項目を設けています。

    これらの項目は、高い目標が課される組織の中で、社員にご自身の役割を認識し、成果に繋がり得る行動を取ってもらうことを目的に設計をしています。

    例えば、コンピテンシーの1つに「チャレンジする」があります。
    組織として、「チャレンジする」姿勢は役職や役割問わずどのポジションにおいても求められるもの、結果を出すためには必要不可欠、と考え設定している形です。

    成果を出すために考える・検討することも当然大切ですが、考えているだけ・口だけではなく、とにかく行動をする。そして、その行動を基に高速でPDCAを回して改善に繋げていくことが求められる。松尾研はそのような組織です。

    「チャレンジする」にあたり、それらの行動が松尾研全体の目的に沿っているか(「組織の目標や価値を考えて、業務を遂行する」)、必要な情報を集めることができるか(「必要な情報を収集する」)、自分だけではなく他人を巻き込むことができるか(「適切な人を巻き込む」「後輩や同僚の成長に貢献する」)という点も項目に含まれていますね。

    また、優秀な学生と近い距離にある組織ということもあり、社員自らも自身をアップデートし社会に求められる人材になっていくことが期待されるため、「自己研鑽を続けている」という項目も設定してます。

    話はそれますが、これらのコンピテンシー項目に対する行動発揮度は選考の中でも採用候補者の方にお伺いしています。

    直近2〜3年でご自身が取られた行動を事前にご共有いただき、面談の中でコンピテンシーの発揮度を確認、入社時のオファー内容に反映させていただいてます。

    こちらの選考にあたり多少事前準備のお時間はいただいてしまうものの、候補者の皆様の入社後のご活躍を見据えた選考をしたいという意図がございますので、ぜひご協力いただけますと幸いです。

    ムーンショットを求めるからこそ、
    行動にフォーカスし高い壁に挑んだ挑戦を讃える。

    ー鈴木さんは人事コンサルとしてこれまで数々の企業の人事制度に触れる機会があったと思いますが、松尾研の人事制度におけるユニークネスはどのような部分でしょう?

    ここまでしっかり社員の行動をもとに評価をしている点は珍しいと思います。

    勿論成果を求める前提ですが、コンピテンシー項目に対し、その人の1年間での行動をダイレクトに反映した形で等級・ベースとなる年収を決定します。その年にコンピテンシーをレベル高く発揮していただければ、大きく報酬が上がる仕組みです。他企業であれば、年次をベースとした給与アップや、コンピテンシーではなくスキルで評価する場合も多いため、その点はユニークだと感じますね。

    このような評価制度を運用している背景には、松尾研が目指す目標を達成するのは決して簡単ではないということが挙げられます。どのチームも毎年5〜10%の成長を目指すことを求められるのではなく、「来年この活動規模を5倍にするには?10倍にするには?」という思考と目標設定が求められるんです。これはチームだけではなく、一人一人の社員についても同様です。

    (一社員として、私自身が成長しないと実現できない目標も多いので「大変・・!」と思うことはありますが)そのようなムーンショット的な高い目標を追い求めるため、どう行動したかにフォーカスし評価するという点は松尾研らしさだと感じています。

    周囲の仲間に真摯に向き合い、
    目標の実現に向け手を取り合う。

    ー松尾研での仕事の進め方として、周囲との関わりはどの程度あるのでしょう?

    所属するチーム内はもちろん、チームを超えた協業は日常的にあります。

    まさしく、コンピテンシーの「適切な人を巻き込む(相談する)」を体現している状態ですね。

    「結果へのこだわり」を持つことはどのポジションにも求められるのですが、そのスタンス・思いを持っている限り、リーダーや周りのメンバーは全力でサポートしてくれます。

    各チームの目標と進捗は、良い点も課題点も、全社員が参加する定例会議や週次報告で随時共有されます。それを知った上で、チームの枠を超えて協力しようという前向きな思いを持って手を貸してくれる社員ばかりです。手前味噌ながら、本当に良い組織だと思います。

    協力を得るために必要なこととして「結果へのこだわり」と挙げました。これは冒頭でご共有した評価制度 ③松尾研メンバーシップで定義している、松尾研で働くために求められる基本マインドセットの1つです。「結果へのこだわり」の他、「リスペクトとフェアネス」「ディグニティ」も基本マインドセットとして設定しています。

    結果を出すために他人を利用する、自分では手を動かさずに周りにやらせるという働き方はもってのほかです。互いへのリスペクトを前提に、各々がオーナーシップを持ちながらチームを超えてフォローし合う、そんな形で皆が働いています。

    豊富な学びの機会に手を伸ばしやすい環境。
    個人のチャレンジを応援するカルチャー。

    ー松尾研内の学びの機会にはどのようなものがありますか?

    制度面でいうと、例えば書籍を上限なしで購入できる制度や、輪読会などの勉強会に自由に参加できるものがあります。

    エンジニアメンバーからは、GPUリソースを心置きなく使用することができることや、自身の希望するスペックのPC(Mac/Windows問わず)を自由に利用できることが魅力だという声も挙がっています。環境に制限されることなく、技術研鑽に正面から向き合える体制が整っているのではと思いますね。

    組織カルチャー面でいうと、研究メンバーと距離が近く最新技術に関してもすぐに情報が入ってくる環境があります。また、分からないことについて聞けばすぐに教えてくれるので、技術面を学びたいという意思のある方にとっては大変充実しているかと思います。

    Slackでは日々最新論文がシェアされています。

    業務の幅を広げるという意味では、(本業での成果が前提ですが)起業しているメンバーがいたり、チームの垣根を超えて業務をするメンバーがいたりと、各々のチャレンジは前向きに受け入れられます。

    メンバーの経験・チャレンジについては、記事でもまとめているので是非ご覧ください!

    ◆入社3年目で最速で役員へ。データサイエンティストが経験した松尾研での0→1の新規事業開発と今後の展望。
    ディープラーニングのその先へ。脳・神経科学の知見を活かし、ブレイクスルーを目指す。
    経営視点の戦略立案 × 技術志向で企業の5-10年先を照らす提案に臨む。
    「GAFAにも通ずる組織構造。」R&Dによる価値創造で産業を変える「攻め」の経営企画とは?

    多種多様な働き方の社員が在籍。
    社員同士の交流の機会も。

    ー社員の働き方やコミュニケーションについて教えてください。

    原則フルリモートでの勤務となるため、地方から働いているメンバーもいます。業務に応じて出社いただくことや、年に何度か任意参加で全社で集まる機会はありますが、オンラインコミュニケーションがベースですね。2週間に1回くらいの頻度で出社しているメンバーが多いです。出社した際は、会社のSlackで呼びかけて時間を合わせてランチに行くこともよくあります。

    社内のランチ呼びかけチャンネルにて

    現在は20〜30代の社員が中心で、パパママ社員も多数在籍しています。育休産休制度はありますし、フレックス制も導入しているため、お子さんの子育てとの兼ね合いで朝8時から夕方前まで働いている社員ももちろんいます。ご家庭の事情で、突然お子さんが熱を出したり…ということもあるため、そのような場合は周りのメンバーでフォローしあって業務を進めていますね。

    メンバーのtimesチャンネルでは育児あるあるなこんな投稿も・・

    どうしても遅い時間帯に業務が入ってしまう場合は、他で休暇を取得してもらいライフワークバランスは取っていただいています。

    兼業副業も可としているため、例えば本業とは別にカメラマンの副業をしている社員や、先ほどお伝えした通り起業をしている社員も在籍しています。

    どうやら「松尾研」と聞くと、「AIで全て回しているのではないか」「機械的なコミュニケーション・働き方なのではないか・・」と思われてしまうことも多いようなのですが、全然そんなことはないです(笑)

    懇親会・交流会も定期的に開催していますし、時間が合えばランチはもちろん、業務後にお酒を飲みに行くこともあります。クラブ活動もあって、マリンスポーツを楽しんだり、サイクリングに行ったり、ボドゲをしたり・・、人間らしく(笑)楽しんでいます!

    松尾研御用達・オフィス近くのビアバーにて

    マリンスポーツ部でSUPを楽しんだ際の一枚

    社会を変えうる高い目標。
    一緒にワクワクできる方と働きたい。

    ー改めて、HRという立場から見て松尾研の組織の魅力について教えてください。

    繰り返しですが、組織として誰も到達したことのないような高い目標を掲げて、それに向かって全員がストレッチしてチャレンジしているんです。

    高い目標に対して「え・・!?」と苦笑いしつつもワクワクしながらオーナーシップを持ってやりきる。志を持ちつつも闇雲には動かずに高速で仮説検証を回してスピードを持って前に進めていく。そんなところが松尾研らしさだと思います。

    これもお伝えした通りですが、他チームの状況は随時確認ができるので、各社員が自分の仕事は進めつつも周りの仕事をどうサポートできるかを考えながら動いていて、組織間の壁はなくチームワークがある組織だとも感じています。

    皆さん人柄は大変素晴らしく、意地悪な人も組織に悪影響を及ぼす人もいないですね。

    既に魅力に溢れた組織であると自信を持って言えるのですが(笑)、創業3年を迎え益々組織拡大を目指すタイミングなので、「松尾研の中でもっとチャレンジしたい」「一緒にチャレンジする仲間を増やしたい」と思ってもらえるような育成体系や各種制度は一層整え、更に魅力を磨いていきたい!と、HRとして思っています。

    ー最後に、これから一緒に働く方へのメッセージをお願いします。

    松尾研のビジョンに共感してくださり、高い目標に苦笑いしつつも「よし、やってみよう!」とワクワクしながらチャレンジできる方とご一緒したいです。上記でお伝えした以外にもお伝えできる魅力はまだまだたくさんございますので、ぜひ気になる方はカジュアル面談でお話ししましょう!

    お会いできることを心より楽しみにしております!


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  • 「AI教育は社会変革のための手段。」スピード感を持ち事業を推進する、AI教育事業ディレクターの挑戦。

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    プロジェクト詳細

    今回ご紹介するのは、社会人教育の領域で経験を積んだのち、株式会社松尾研究所にてAI教育事業を推進する大牧 信介さん。「教育は社会的インパクトが大きい」と語る大牧さんに、これまでのご経験やジョインの背景、AI教育事業の全貌についてお伺いしました。

    産業や社会を変革する、教育領域での経験。

    ーこれまでどのような経験をされてきましたか?

    大手企業向けに経営人材育成や組織開発、新規事業開発の支援を行なってきました。

    半年から一年の経営人材育成プログラムを各社の経営環境・事業特性に合わせてカスタマイズして設計します。企画設計から、戦略・マーケティング・リーダーシップ、自社課題提案の講師として、多くの業界・プログラムに携わってきました。

    新規事業開発の支援では、企業内のビジネスコンテストの企画運営支援やスタートアップとマッチングをして新規事業案を創るアクセラレーションプログラムなども提供してきました。

    ー現在の業務に通ずる部分もあると思いますが、社会人教育の面白さを感じたのはどのような点ですか?

    選抜研修の受講者が、3年・5年・10年で企業の経営幹部や役員、社長になっていくことですね。研修の場で自社の経営課題に対する解決策や新規事業案を提言するのですが、実際に受講者が事業のトップ、経営トップになり、当時の提言内容を実現されています。そういった変革の現場を作ってそれを目撃できるのが、この仕事の醍醐味ですね。3年・5年という時間軸は長めですが、単一・短期のプロジェクトとは違い、組織の変化と事業の成長の両面を見ながら、伴走出来る点が面白いです。

    教育というと、つい個人の知識、スキルの向上だけに目が行きがちですが、組織を変え、事業を創り、産業・社会を変革するまで視野に入れると、教育は社会変革をするための手段と考えています。

    Article content

    技術への手触り感を求め、AI教育の領域へ。

    ー なぜ松尾研にジョインしたのですか?

    20年程度在籍していたので、なんとなく違うフィールドを探していたことに加え、問題意識として、「デジタル技術への手触り感のなさ」がありました。2013年頃に技術経営の修士も取得しましたが、文系出身でビジネス教育が中心でしたので、経営を考える上で、技術の視点から経営を理解したいというのが根底にありました。私自身もビジネスサイドからDX戦略の講義等をしていましたが、AI・デジタル技術がどのように実装され、どんな難しさがあるのかを正しく理解したいと思うようになりました。丁度そんな問題意識があった時に、松尾研がAI教育をやっていることを聞き、面白そうだと考えました。

    松尾研の提供しているAI教育コンテンツについては、全くの素人でしたが、教育プログラムの企画・設計、講座提供、AIを活用した事業開発におけるビジネス視点など、これまでの経験値を活かせるので、うまく融合できそうだと思い、ジョインしました。

    今後の社会に必要なスキルを学ぶ手段として、AI教育事業を提供。

    ー松尾研ではどのようなAI教育事業を展開しているのですか?

    松尾研では、これからの社会で活躍する人材に必要な要素として、①仮説思考 ②デジタルスキル ③目的思考 の3点を挙げています。その中でも、重要視しているのはデジタルスキルです。なぜならデジタルスキルをベースにすることで、仮説思考においては仮説検証のサイクルをより高速に回すことができ、目的思考においては技術の動向を捉えることで未来を構想する解像度が上がり、そこから逆算して現在の課題を捉えることができると考えるからです。

    Article content

    この「デジタルスキル」を身に付けるための手段として、AI教育事業にて「AIプロジェクトリーダーコース」と「デジタル新規事業リーダーコース」を企画・準備中です。

    また、松尾研究所は東京大学松尾研究室とビジョンを共有し、伴走する組織です。企業憲章にも記載の通り、個社の利益最大化を目指すのではなく、公に利益を還元していく組織と自認しています。故に、社会全体・産業全体に対する最適化の視点で研修プログラムを検討し、提供できることが特徴と考えます。

    実は香川高等専門学校を起点に、毎年100人以上の全国の高専生向けにオンラインでAI講座を展開し、高専生のAI教育と起業家支援もしています。この取り組みでは、受講した高専生がDCONというディープラーニングを活用したビジネスコンテストに参加し、見事受賞したという実績もあります。これはビジネスとして地域課題の解決に繋がる取り組みとして進めており、公に資する組織である松尾研だからこそできることだと感じています。

    Article content

    ー研修を通して受講者は何を得られるのですか?

    プログラミングを学び、個人で実装経験を積めることが大きいですね。最初は四苦八苦しながら取り組みますが、試行錯誤を繰り返すうちに、ちょっとしたコードを書けるようになってきます。ノーコードのWebアプリも使いながら、実際に作ってみて動かす体験もします。知識の理解にとどまらず、実際に手を動かし体験的に理解することを重視しています。

    しかし、個人でできる感覚を掴んだとしても、組織の中で成果が上がるわけではありません。受講者が研修の中で小さい成功体験を積んだ後、自社のAIプロジェクトを構想し、進めていくことができるように、松尾研のAIソリューション事業との連携も行っていきます。

    とはいえ、このプログラムではビジネス系人材がAIエンジニアになることを目指すのではありません。あくまで、AI技術を体感的に理解することで、AIでできること・できないことを峻別し、インパクトある課題設定と実現可能なソリューションの方向性を設定できるようになることを目指します。また、AIプロジェクトにおいて、企画者としてエンジニアチームと共通言語を持ち、互いに適切なコミュニケーションができるようになります。


    ー教育領域での長年の経験を通し、教育に対してどのような思いを持っていますか?

    教育によって変わるか変わらないかは本人次第だと思っています。提供側が、考え方を変えよう、行動を変えようというのは不遜で、考える場や素材を用意し、実践できる機会や環境を提供しますが、変わるかどうかはその人の状況次第です。その機会と本人の思いがピッタリと当てはまって変わる方、優秀だけど変わるタイミングではない方、などさまざまです。

    組織変化や社会の変化を目指して教育を行い、学んだ人が結果として行動する。そして新たなプロジェクトが立ち上がり、世の中への価値提供に繋がる。こういう順番だと思っているので、個人の変化に立ち会うことへのやりがいは結果としてありますが、そこだけを目指してやるものではないと考えています。社会全体の変化に大きく関わっていくということが、教育の醍醐味だと思います。

    Article content

    0→1から10→100まで。異なるフェーズを次々と経験できる環境。

    ー松尾研での経験を通し、大牧さん自身は何が変わったと思いますか?

    入社直後はAI技術の基本的な用語も分からない状態でしたが、データサイエンスやディープラーニング、WEB工学関連の講義資料、演習課題など豊富なコンテンツやAIソリューション事業が取り組んでいる多くのプロジェクト事例があり、学ぶことができました。それによって、ビジネスと技術を理解した上で、どういう経営組織であるべきか、どのような変革プロセスを進めていくべきかという仮説の解像度が高まっています。まだ体系化できていませんが、様々な関係者とコンセプトを議論しながら、仕込みをしているところです。

    ーありがとうございます。松尾研の組織の特徴はどんな点ですか?

    1つは、スピード感です。松尾研はアイデアから実現までの時間軸が早いです。大企業だと、アイデア検討から実現まで一定の時間がかかり、いくつものハードルがあります。松尾研では数ヶ月単位で新たな企画を動かしている感覚です。実験的に色々なことを仕掛けられるのは非常に面白い点ですね。

    もう1つは、スケール化です。アイデアを具体化する0→1フェーズの取り組みもありますが、1→10、10→100フェーズの活動もあります。社会的なインパクトも目指していますので、小さく始めながらも、スケール化させる仕組みを整えていくことも同時に取り組んでいます。

    Article content

    (企業向けリスキリング教育をテーマとしたイベントにて、モデレータを務めた。)

    5〜10年先を見据え、社会にインパクトを与える教育インフラを。

    ー今後の展望を教えてください。

    5-10年後に振り返って、今の活動がより社会的にインパクトの大きな取り組みになっていたらと思っています。今は立ち上げ期なので小さな種を仕込んでいる段階ですが、それらが拡大・統合され、振り返ったら大きな教育インフラを作れた、変化の潮流を起こせたという活動になっていたら嬉しいです。この1年でもすでに大きな変化を実感しています。

    ー未来の仲間へのメッセージをお願いします。

    AIの技術やビジネスの学び方、経験の積み方は様々ですが、AIの実装や教育をしているど真ん中でキャリアを積むことは、必ずプラスになります。また、教育は自分一人でプレイヤーとして及ぼす影響範囲よりも、1000人教育したら自分の1000倍影響を及ぼすことできる、そんなインパクトの大きさがある領域です。

    AI技術を学び、組織変革を支援する。松尾研では、その事業を創る活動ができます。アカデミアに近い組織で先端技術に触れ、優秀な学生や起業家との連携など、多様性に富む場で知的刺激も得られます。松尾研から日本を変えるうねりを起こしたい方、そんな想いを持って事業を推進してくださる方とご一緒できることを楽しみにしています。

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    (プロフィール)大牧 信介

    2021年7月より現職。AI教育事業にて、AI領域から産業界のDXを推進するビジネスパーソンの育成に取り組んでいる。

    大学卒業後、大手リース会社をへて株式会社グロービス。グロービスでは、コーポレート・エデュケーション部門(法人研修部門)にて顧客企業の経営者育成プログラム、新規事業開発のワークショップ、アクセラレーションプログラム等、数多くの企画支援実績がある。グロービスの企業研修講師として、経営戦略、デジタル戦略、デザイン思考、新規事業開発などのセッションを担当している。

    立命館大学経済学部卒業。東京理科大学大学院イノベーション研究科修了(技術経営修士)。


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  • 松尾研AIコンサルタントの挑戦 | 経営視点の戦略立案 × 技術志向で、企業の5-10年先を照らす提案に臨む。

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    プロジェクト詳細

    今回ご紹介するのは、コンサルティングファームでキャリアを積み、その後、株式会社松尾研究所に2022年8月にジョインされた村上将一さん。松尾研究所を選ばれた理由、今後の展望についてお聞きしました。

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    「研究に踏み込んだ知見があれば、競争優位に立てる戦略を提案できるはず」歯がゆさから次のステージへ。

    ーこれまでのご経歴を教えてください。

    ファーストキャリアは損害保険会社で、主に法人営業、リスクコンサルティングをしていました。その後コンサルティングファームに転職し、戦略コンサル部門でマネージャーとして約3年半従事したのち、松尾研究所にジョインしました。

    戦略コンサルでは様々な業種のクライアントに対し、中長期戦略や、新規事業の立案、シナリオプランニングを行っていました。


    ー転職を考えたきっかけを教えていただけますか?

    当時、様々な種類のプロジェクトに携わっていたのですが、中でもAI活用に関するプロジェクトが多くありました。社内にもAIに精通した人材はいて、相談もできる環境だったものの、「先端AI研究の社会実装を行う知見が自分自身にあれば、アイディエーションの段階からより競争優位性の高い戦略を解像度高く構想できる。そうすることでクライアントにとってより価値のある提案ができるのではないか」と考えるようになりました。

    そんな自分の理想とする状態に到達していない自分に歯痒さを感じ、次の進路としては、自身のAIに関する知見を深めながらAIコンサルティングができる企業を探索していました。

    コンサルタントがリサーチエンジニアとバディを組む。松尾研で、研究動向を追う最前線に辿りついた実感。

    ー松尾研究所に入社を決めた理由を教えてください。

    決め手は、大きく三点あります。

    一点目は、先端AI研究を社会実装するという、松尾研究所の業務に魅力を感じたことです。同時に、面接の中で、AIエンジニアリングに精通している優秀なメンバーとバディを組んで提案活動できることや、基礎研究を行うリサーチャーの方々とも直接意見交換ができることをお伺いし、これはあまり他にはない、先端AI 研究の社会実装に関する知見が得られる環境だと感じました。

    多くの日本の企業が、AIを活用しようとしてもなかなか実現できないという悩みを抱えています。今までできなかったことができるようになる、そんな先端の研究が生まれているということは、私もある程度知ってはいたものの、知識が乏しかった。その点に詳しいリサーチャーの方とのコネクションは魅力的でした。

    私自身、単なるAIの開発ではなく、先端AIの研究を社会実装していく、その先端性が重要だと思ってます。

    AIは、今なお世界中で多くの研究がなされ、現行の手法に関する問題点を解消したり、より高精度に予測を行う手法が日夜生み出されています。ですので、AI開発に取り組む際はそういった最新の研究を踏まえながらベストな手法を選択することで、クライアントにとって最適な提案ができると考えています。

    この「先端」という部分に関しては、ケイパビリティやリーチのしやすさという点でも、松尾研はベストな環境であると考えました。

    Article content

    二点目は、目指す目標のスケール感です。

    松尾研究所では、「AIを社会実装をする共同研究を推進し、日本全体のDXを推進していく」という高次な目標を掲げています。

    面接の際に、お話しさせていただいた社員の皆さんも、「共同研究を通して先端技術と社会の橋渡しを行い、社会実装を加速する」という松尾研究所のミッションを意識されていることが印象的でしたし、その姿勢にとても感銘を受けました。

    最後は、チャレンジできる自由な風土があると感じたことです。社員の皆様からも口を揃えてお伝えいただいたことですが、自分がやりたいことがあればチャレンジを推奨する風土、環境が整ってると思えたことが大きいです。

    余談になりますが、当初は松尾研究所が、共同研究として社会実装を推進していることも、松尾研究所でキャリア採用しているということも知らなかったです。また、東京大学の出身でなくても、松尾研究所に転職できるということも知らなかったので驚きました。

    社会・経済を動かす経営者達との、熱量も視座も高い商談に驚き。

    ー現在の具体的な業務内容に関して教えてください。

    主に大手企業の役員層や、事業企画部門の責任者の方々へのAIやDXの提案活動をメインに行っています。クライアントの課題を伺って、松尾研究所の特徴である「あるべき姿を解像度高く描くこと」を軸に検討を進めつつ、実現するための手法とプロセスを考え、ご提案、という流れです。検討の段階から、AIエンジニアとバディを組んで、技術的なところを補完していただいています。


    ー村上さん自身も技術についてキャッチアップしながら提案を進めていると思うのですが、具体的にどのように提案内容を検討しているのですか?

    解かなければいけない課題を明らかにしたのち、手段であるAIの手法として何を選択するかを検討します。 その際に把握する必要があるのは、世の中にその課題に対しての解決手法は何があるのか、そしてそれぞれの特徴は何かということです。それらを並べ、評価して絞り込む。ですので、まずはどんなオプションがあるかということをとことん調べます。

    松尾研にジョインしてから、より精度の高い論文のリサーチ手法をAIエンジニアから学べたことも良かったですね。前職ではGoogle Scholarを使う機会もあまり多くありませんでしたが、現在は発表からの年数や被引用数といった相場感なども鑑みつつ、積極的にサーベイをするようになりました。

    Article content

    ー入社してギャップを感じたことはありますか?

    入社して、本当に驚いたのは、産業界のあらゆる業種業態のリーディングカンパニーの上位レイヤーの方々との接点が豊富ということです。松尾研究所はアカデミアに近い企業だと思っていたので、産業界との接点の多さがまず驚きでした。そんな企業はおそらく他にないんじゃないかな、と。加えて、社長などの経営層や経営企画の責任者といったレイヤーに直接提案が出来る機会が多く、商談で出てくる話の“視座”の高さにもかなり驚きました。

    さらに商談時の雰囲気も、最初から先方の熱量が高いんです。こちらの情報を吸収しようという意気込みがすごい。提案を受け入れてくださる素地がある。松尾研究所への期待の大きさを感じます。

    またある意味想定以上だったのが、AI開発についてご相談いただく機会の多さと、提案するAIテーマの幅広さです。産学連携を含め、先端AI研究を社会実装したいというニーズを持つクライアントは、予想以上に多いという印象です。

    世界にあるAI手法を俯瞰し、最適なソリューション提案を行える。

    ー企業の方々が松尾研究所に求めていること、松尾研究所だからこそという依頼や、期待される部分はありますか?

    既に社会でなんらかの実装が進んでいるようなソリューションではなく、先端的な、今まさに世の中で研究されてるような手法を用いたAI開発が求められています。世の中で動いているAIの研究を俯瞰的に見て、課題に対して最適なソリューションを提案してくれそうだという期待があるのではないかと感じますね。

    過去にこういった試みを推進しようとしたが途中でプロジェクトが頓挫してしまった、というクライアントの話を聞くことも多々あります。そういったクライアントは、過去にチャレンジしてうまくいかなかった部分を、先端のAIの手法を用いてブレイクスルーしていきたいというニーズがとても大きいです。

    Article content

    ーコンサルティングファームと松尾研究所、AI系のプロジェクトに対してのアプローチの差はあると感じられますか?

    AI開発手法を深堀り、検討出来るのが、松尾研の特色であり強みだと言えます。

    コンサルティングファームでは、課題に対して既存で確からしい手法のみを提案しているイメージがありますが、対して松尾研究所では、解決策を複数提示することができます。さらに、現時点ではクライアントの業界には適用してない、他の業界でもうすでに取り入れ始めたAIの先端的な手法を取り入れることができるかもしれないという、挑戦的な提案ができることが多い。この辺りが差分だと思います。

    世界におけるAIの手法というのを俯瞰した上で、最適な手法を複数候補から選んで、提案することができることは魅力の一つです。

    Article content

    最新技術のキャッチアップが習慣化されている、刺激的で魅力的な環境。

    ー入社して組織や環境について、どう感じていますか?

    刺激的でチャンスが多い、魅力的な組織だと感じますね。

    例えば、先端AIについて学習できる環境であること。最新のAI論文の輪読会が週1回開催されていて、私も参加させてもらっています。徐々にキャッチアップしてる段階ですが、大変勉強になってます。

    また、やはりメンバーの皆さんが、すごく優秀で向上心が高いです。AI、MLのエンジニアリング についての知見も豊富で、様々な最新の手法についても情報収集し、常に自己研鑽やアップデートをしていると感じます。それは自分にとって大きな刺激になっていて、知見を共有いただいています。

    ー入社にあたり、不安に感じられた部分はありましたか?

    戦略コンサルにいた人が転職の際にAI系に進む場合、AIに関する知識が乏しい中で、エンジニアの方々と対等に話せるのかを気にする方は多いのではないかと感じます。選考中は私も少し不安に感じていたものの、入社後にはそういった不安は払拭されました。

    よくあるのが、こちらから能動的に聞きに行かないと話せないような環境です。これは、AIの知識のない人からすると結構ハードルが高かったりします。

    松尾研究所内では、共同研究チームとは、毎週1〜2回は、ミーティングで話す機会もありますし、Slackで気軽にいろいろやり取りできる文化もあるのでハードルは低いですね。実際、入社してからも抵抗感は感じたことはなく、大変ありがたいです。

    Article content

    好奇心を満たせるチャレンジングな機会。いずれは海外も視野に入れていきたい。

    ー今後目指していることや、夢をお聞かせください。

    もっと世の中にインパクトを与えられるようなプロジェクトを、数多く生み出していきたいです。色んな業界のプレイヤーと連携して、より大きな仕事をしていくことを想定したときに、海外を視野に入れて連携すると相乗効果はあると思っています。そのような点も含めてチャレンジしていきたいですね。

    あとは、産学官連携を進めた結果、オープンイノベーションをより拡大していくことができるように、私自身も関与していきたいです。


    ー今後どんな人と働いてみたいですか?

    皆様にとっても、好奇心を満たせる素晴らしいチャレンジの機会がここにあると思っています。そういった点に魅力を感じて仕事を進められる方と是非ご一緒したいです。

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    (プロフィール)

    村上 将一 AI事業開発マネジャー

    大手損害保険会社、デロイトトーマツコンサルティング合同会社(モニターデロイト)を経て現職。前職では、幅広い業種のクライアントに対してデジタル戦略立案や新規事業構想のコンサルティング業務に従事。慶應義塾大学経済学部経済学科卒。経営学修士。


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  • より良い知能を創り出すことで、人間の知能を理解したい。その知見を人間の「教育」に役立てることが夢。<小川雄太郎さんインタビュー・後編>

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    プロジェクト詳細

    前編に引き続き、株式会社松尾研究所で、東京大学松尾研究室と連携しつつ、技術の社会適用を目指した様々な基礎研究を遂行するシニアリサーチャーとして働く小川雄太郎さんのインタビューの後編をお届けいたします。(前編はこちら

    明石高専を卒業後、東京大学工学部精密工学科編入学、東京大学大学院 新領域創成科学研究科博士号取得。20代をアカデミアで過ごされた後、30代で民間企業に就職。AI関連の受託案件・製品開発・研究などに従事され、機械学習・ディープラーニングを独習、その後、書籍執筆や講師をされた経歴をお持ちの小川さん。これまでのご経験と、今後の夢についてお伺いします。(小川さんのインタビューは、前・後編の2回でお届けいたします。)

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    自由になるために、早く自立したかった。ロボコン出場と自立を志し入学した明石高専での生活が原体験。

    ー これまでのご経歴を教えてください。

    中学生の頃、テレビでロボコンを観て、いつか自分も出場したいと思っていました。文系科目があまり好きではなかったこと、そして、早く自立したいという思いもあり、明石高専に進学を決めました。高専の先生方は博士号を持っている方が多く、教育の質が高く教養の土台を培ったと思っています。高専時代には、同じ寮の仲間でグループを作り、自己学習で少しずつ学びながらロボット制作に熱中、憧れていたロボコンにも参加、国技館でロボットを操縦する夢も叶いました。面白い生活でした。

    生体医工学(筋電義手)に関する卒業研究に従事し、生物×工学に強い興味を持っていました。また、クラスや寮の友人・後輩に教える機会が多かったため、当時から「教育」にも興味がありました

    当初、高専卒業後すぐに働くつもりだったのですが、先生方の勧めもあって東京大学工学部精密工学科への編入学を決めました。入学後、勉強、アルバイト、就活もサークル活動も全てを両立させる東大生の行動力を目の当たりにして、焦りを感じました。高専の時間の流れってすごくゆるやかなんです。このままじゃいけない、何か頑張らねばと思っていました。

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    知能を理解することでより良い教育を実現したい。

    大学で研究室を選択する2010年頃、脳科学ブームが到来し、ヒトの脳血流変化の可視化や、脳波を計測して意図的に物を動かすBCI(ブレイン・コンピューター・インターフェイス)などの研究が進み始めました。そのため脳・神経科学の研究が、生体医工学の研究のなかでも一番熱そうだな、そして、教育とも相性が良さそうだなと感じていました。

    以前から脳科学には興味を持っていて、高専で寮生活を送っていた時も「同じ授業を受けて、同じ生活をしているのに、テストで良い点を取れる人と取れない人がいるのはなぜか。なぜ教育効率にこんなに差が出るのか」と疑問に思っていました。また、もともと、いわゆる暗記科目が嫌いだったんです。「暗記すれば良いことは、検索すればいい。それさえ煩わしいので電気刺激で完了しないものか。脳をなんらかの形で拡張して、暗記項目は外部メモリで補完できないだろうか」と思っていました。学部生の時にインターンで働いていた際も「社会人の研修の効率化を目的に、なんらかの脳刺激のみで、何日分かの研修と同じ学習効果を得ることはできないか」と考えたりしていました。

    世紀を跨るにつれて学ぶことは増えているのに、教育期間は限られている。もっと効率よく勉強できるよう、教育方法を見直す必要がある。学習の効率化に、生体医工学を用いることができないものか。当時の脳科学のブームもきっかけとなり、教育と脳に関する分野への探究心から、さらに研究の道に進むことを決意。東京大学工学部神保・小谷研究室で学部、修士、博士、そしてポスドク1年を過ごし、工学の観点から神経科学の分野で博士号を取得して働きました。

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    道が狭まらない方を選ぶ。それが進路を選択する際の基準。

    ー その後のキャリアは、どう選択されたのですか?

    ポスドクをしていた、30歳になる手前のタイミングで、アカデミック方面に進んで大学の助教や高専の教師を目指すか、それともビジネスの世界に進むのかの選択に迷いました。

    高専生の学生期間の5年間って、人生の多感な時期だと思うんです。その時期の学生と関わるということは、学生の人生に対する影響力が大きい。自分の研究領域も追究でき、専門的なことも教えられ、多感な学生時代に学生に寄り添えて、人と関わる喜びもある。そんな高専の教師という職業に憧れがありました。

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    一方で、博士1年生のときに既に結婚していたので、生涯家族をきちんと守っていくことを第一に考え、ビジネスのフィールドで、ITのスキルを身につければ、この先の時代、家族を食べさせていくのに困ることは少ないであろうとも考えました。また、ビジネスの世界からアカデミックへ戻る先生方にも多く出会って来たのですが、その逆の道を歩む方は多くはない印象を抱いていました。

    難しい判断や大きな選択をする際には、自分なりの基準として「将来の選択肢が狭まらない方向を選ぶ」という考え方を以前から持っていましたため、その基準に従いビジネスの道を選びました。

    この先の時代は自分で学んで成長していかないと落ちていく。勝手に成長したり、スキルやポジションが上がるわけではない。

    入社したSIerでは、最初、先端技術の開発、研究、調査系の部署に配属されました。業務としては、複数の先端技術の中から、脳との関連も多そうで、アカデミックでの知見が活かせそうだと考え、AI系の研究・開発・調査を担当しました。その後新卒3年目頃からは自然言語処理系のAIを搭載した製品開発の開発から開発マネジメントを担当しました。

    AIの分野で博士号を取得した訳ではなかったので、早くAIの分野で日本を代表できる人材となって、会社にきちんと貢献できる人材にならねば…と必死でした。

    そのため業務時間外に機械学習・ディープラーニングの勉強をしてはその内容を自分の備忘録がてら、ブログでアウトプットしていました。すると、書籍執筆の話や、講師の依頼が届くようになり、こうした会社外でのAIコミュニティとのつながりから、松尾研究所の技術顧問である松尾先生が理事長を務める、日本ディープラーニング協会の委員に加わることになりました。その時のご縁もあり、松尾研究所に入社することになりました。

    Article content

    学生の時から現在に至るまで、私が「知能」に興味を持っているのは、「教育」という言葉がカギだと感じています。松尾研究所でより良い知能を創り出すことを通して人間の知能を理解し、それを人間の「教育」に役立てていきたいと思っています。

    松尾研究所では「ディープラーニング × 脳・神経科学」の分野に限らず、強化学習や世界モデル、自然言語処理や画像処理などについても、アカデミック分野で「知の探究」を担う東大松尾研究室と並走し、「知の社会実装」を担う基礎研究から開発を担当する企業での研究者・開発者を募集しています。 興味がある方はぜひカジュアル面談 にお申し込みいただけると嬉しいです。


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    (プロフィール)

    2002年:明石高専 電気情報工学科入学
    2007年:東京大学工学部 精密工学科編入学
    2016年:東京大学大学院 新領域創成科学研究科 博士号取得 「脳機能計測と神経細胞集団の数理モデル」の研究
    2016年-17年:東京大学 先端科学技術研究センター 特任研究員
    2017年-22年: 株式会社電通国際情報サービスに入社AI関連の受託案件・製品開発・研究などに従事
    2022年より現職
    松尾研究所でより良い知能を創り出すことで、逆に人間の知能を理解し、それを人間の「教育」に役立てていくことを目指している。

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    (研究内容・著書:小川雄太郎)

    ・アジャイルとスクラムによる開発手法 ~Azure DevOpsによるプロフェショナルスクラムの実践(22年6月)[link]
    ・つくりながら学ぶ! PyTorch による発展ディープラーニング(19年7月)[link]

    その他、著書、論文、学会発表はこちらから [link]

  • ディープラーニングのその先へ。脳・神経科学の知見を活かし、ブレイクスルーを目指す。<小川雄太郎さんインタビュー・前編>

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    プロジェクト詳細

    今回ご紹介するのは、株式会社松尾研究所で、技術の社会適用を目指した様々な基礎研究を遂行するシニアリサーチャーとして働く小川雄太郎さん。ディープラーニングや機械学習といったAI分野の技術に、「脳・神経科学」の最新知見を統合させることで、より知的なシステムを実現させる研究・開発に取り組まれています。新たな活躍の場として松尾研究所を選ばれた理由、今後の展望についてお聞きしました。(小川さんのインタビューは、前・後編の2回でお届けいたします。)

    Article content

    人類は、10年前想像した社会にまだ到達できていない。

    ー 現在の研究内容の概要を教えてください。

    松尾研究所では、東京大学松尾研究室とビジョンを共有し、社会適用を目指した様々な基礎研究を実施しています。私は、そのなかでも、ディープラーニングや機械学習といったAI分野の技術に、「脳・神経科学」の最新知見を統合させることで、より知的なシステムを実現させる研究・開発に取り組んでいます。一般には、「NeuroAI」[1] もしくは「ディープラーニング × 脳・神経科学」と呼ばれる分野となります。

    昨今のディープラーニングの研究・開発の大部分は「Transformer」をベースにしており、そのモデルを大規模化することによって、特定タスクについては人間の能力に匹敵するような、驚きの成果を上げています。一方で、私はこのような現在のディープラーニングの大規模化勝負の延長では、真に知的なシステムの実現は難しいだろうと考えています。2012年頃にディープラーニングが登場してから約10年が経過しました。

    しかし残念なことに、現在の社会はその頃に期待されたレベルには到達できていないと感じています。2013年頃、IT・AI技術の発展により、多くの仕事がAI・コンピューターに代替されると予想されました。しかし、実際にはいまだに多くの仕事が存在しています。[2,3]

    Article content

    ー 今後、ディープラーニングはどう発展・進化していくべきだとお考えですか。

    現在のディープラーニングは、大部分が特定タスクに特化した特化型のタスク志向AIであり、「システム志向AI」ではありません。「システム志向AI」とは私が使用している造語ですが、「汎用人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)」とは異なる概念です。「システム志向AI」の「システム」という言葉は、完了させるのに必要とする時間が長く、次々と複数の様々な小さなタスクの実施を繰り返すことで、最終的な目的が達成できる対象を意図しています(たとえば運転業務や漁業、秘書業務など)。すなわち特定タスクを代替するAIではなく、何らかのシステムを代替するAIとも言えます。

    このような「システム志向AI」を実現するには、まさに人間の脳が実現しているように、様々な種類のデータと様々な種類のタスクを次々と学習しながら、複数の小システムを徐々に実現できるようになっていくことが重要となります。すなわち、“学習内容を積み重ねられる”ことが大切になります。

    人間の場合も一般的には、社会で仕事を新人レベルでできるようになるまでに、小学校から大学まで約16年もの間、学習を積み重ねていきます。人間のように徐々に段階的に学びを積み重ねて、システムとして動作するAIを「ディープラーニング × 脳・神経科学」の文脈から目指しています。

    現在のディープラーニングは脳・神経細胞の働きを模している部分も多いですが、昨今の脳・神経科学の発展、知見を鑑みると、もっとAI・機械学習・ディープラーニング側に持っていける、持っていくべき脳・神経科学の知見があり、それがディープラーニングの進化につながると考えて、研究・開発に日々取り組んでいます。

    Article content

    この研究に出会わなければ、ここにいなかった。 こんなスリリングな研究生活は、人生で二度と体験できない。

    ー 新たな活動のフィールドとして、松尾研究所を選ばれた理由を教えてください。

    私は今年36歳になります。35歳になる少し前のタイミングで、これからの、35歳から40歳の重要な5年間のキャリアを何に取り組んでいくのか検討していました。30歳までに培った「脳・神経科学の知識・スキル」、そして30歳から35歳までに培った「ITとAI・ディープラーニングの知識・スキル」、これらをかけ合わせて、新たな知能・AI系の研究・開発に取り組んでみたいと考えていました。

    私自身、松尾先生が提唱している「動物OSと言語アプリの2階建て」知能構造 [4]について、とても共感していました。

    知能といっても、きっと犬や猫にも知能はあると思いますが、犬レベルの知能をゴールに研究して、実現できたとしても、恐らくすぐに人間社会で役立つものは少なく、やはり人間社会で役立つ知能を創るには、言語という人間特有の知能の源が重要であろう。そしてきちんとそれらの言語レベルの知能と、犬・ネコ・猿レベルの知能を区別することと、それらをうまく融合していくことが大切だと考えていました。

    当時の私は、松尾先生が脳・神経科学の最新の知見を活かし、ディープラーニングを発展させたいと考えていらっしゃることを知らなかったのですが、両分野の融合と刺激について2021年に先生が論文公開されているのを読み[5]、「ディープラーニング×脳・神経科学」を推進していくことを知りました。

    Article content

    奇しくも同じ時期、世界に目を向けると、Facebook社はMeta社と社名変更し、AIの研究を推進してきたヤン・ルカン先生はこれまで強く主張されてきた「自己教師あり学習の重要性」[6] に加えて、「脳・神経科学とディープラーニングとの融合により、より知的な次の世代のAIを作っていくための仲間の募集」[7,8,9,10] へと動き始めていました。

    このようにGAFAはじめ世界レベルで似た動きが始まろうとしており、上記ルカン先生が公開しているアプローチは、松尾研究所の考えるアプローチと違う点は多いですが、目指しているビジョンそしてキーワードは、一致するものが多いように感じます(ディープラーニング、強化学習、世界モデル、変分オートエンコーダー、自己教師あり学習、自然言語処理、画像処理など)。

    また、この頃我が家では、第一子の誕生を目前に控えていました。

    新しい命の誕生、赤ちゃんという「生命知能」が真横にいて、その発達を観察・育児しながら、「人工知能」の研究ができる。こんな研究生活ができる機会は、おそらく人生でもう二度とないだろう、すべてのタイミングが一致し、運命的だと感じました。

    こうして前職のSIerでのAI系の研究・開発の職務から、松尾研究所での「ディープラーニング × 脳・神経科学」の基礎研究および開発へ転職することを決断しました。

    新しいチャレンジの場としての松尾研究所。壮大なビジョンの具現化に向けて、挑戦の日々。

    ー 松尾研究所に入社され、どんな感想を持たれていますか。

    松尾研究所に入社して驚いたのは、社内だけに止まらず、東京大学松尾研究室や松尾研発スタートアップなども含んだコミュニティの規模の大きさと、質の高さでした。研究の人員、インターンをしている現役の大学生・大学院生、スタートアップ企業を創業している松尾研の卒業生を含め、レベルの高い人材が集まる場だと感じました。また、このコミュニティに自然と集まってくる情報の密度やレベルの高さが想像以上でした。

    やはり、AI系をやっていくのであれば、松尾先生、松尾研コミュニティに身を置いている方が、人材、情報の質、密度、レベルが高くて、非常に効率的で効果的だと感じています。

    とはいえ、正直、入社するまで松尾研究所は怖かったです(笑)。それまで企業で、SIerで勤めており、ガチガチの研究環境からは離れていましたので、東京大学松尾研究室とビジョンを共有し、松尾先生が技術顧問を務める「松尾研究所」において、企業のリサーチャーとして求められるレベルの成果を出せるのか、不安に感じていました。

    Article content

    基礎研究発のビジネスを構築している過程であるため、不確実性が非常に高い内容であり、やはり、思い通りに成功するか不安はあります。しかし、一歩ずつ前進し、少しずつ描いている完成図に近づいていることに、その不安を上回る、圧倒的なやりがいと面白さを感じています。企業でのリサーチャーとしてAI系に取り組む場合に、松尾研究所以上の場所を探すのは難しいのではと今では感じるほど、充実した毎日です。

    ー ありがとうございます。少し話は変わりますが、お子さんが誕生されて間もないとのことで、どんな毎日を過ごされていますか。

    朝は、5時前に起きてすぐに業務に着手します。その後、6時半頃に現在1歳になる子供に朝食を食べさせます。離乳食が始まってからは、なかなか集中して食べてくれないので少し大変になりました。ですが、少しずつ食べられるものが増えていき、もうすでに本人なりに好き嫌いもあるようで面白いですね。

    7時30分頃から18時までの時間は、ほぼずっと研究しています。途中、チームメンバーと定例ミーティングを行い、自分の考えているアイデアをメンバーに伝えディスカッション。それを元に考えを整理し、仮説検証を行います。

    現在はビジネスのための研究を主眼においているため、論文を書くことはしていません。実は論文を読むこともあまりしません。研究の時間は、主にはアイデアレベルの「こうやったらできるんじゃないか」という仮説を立てて実装してを繰り返し、アイデアが浮かばなくなってはじめて、論文調査を行ったりします。

    <小川さんのとある一日>
    5:00 起床・起きてすぐに業務に着手
    6:30 子供に朝食を食べさせる
    7:30 研究
    9:30 チームメンバーと朝のミーティング
    18:00 子供とお風呂に入る
    19:00 夕食
    20:00 子供を寝かしつける
    20:30 自由時間 本や漫画を読む(たまに研究)
    22:00 就寝

    一歩一歩ビジョンに近づいていることが実感できること。それが何よりの原動力。

    ー やりがいを感じているポイントについて教えてください。

    私たちが掲げている、「ディープラーニング×脳・神経科学」によるアプローチとビジョンは、例えるのであれば、法隆寺を建立するかのように、壮大で緻密なものです。私たちメンバーは、そのための細かなパーツの設計や、設計手順を考え、少しずつ組み上げるために、日々格闘しているような状況です。

    まだまだ基礎研究発の新ビジネス構築の初期段階のフェーズにあり、ディープラーニングを中心にしつつも、今までにない方法によるアプローチのため、現時点では最初のハードルの突破を目指している状況です。

    メンバー間で密にディスカッションをしては、プロトタイプを創って、技術顧問の方々にぶつけ、時に松尾先生からもフィードバックをもらっては、またメンバー間でディスカッションして、次のプロトタイプを創ってディスカッション。この繰り返しです。

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    ー 今後どんな人と働いてみたいですか。

    まずは、大前提として「ディープラーニング×脳・神経科学」に共感を持てること。そして、新たな手法を、ゼロベースで仮説検証を繰り返し作っていけるだけの知力と好奇心。専門外のことでもキャッチアップしていける能力。それらを合わせもった方とぜひ一緒にプロジェクトを進めていきたいと思っています。

    現在のフェーズは、まさに企業で研究発新ビジネスを構築するための0から1を突破する醍醐味を存分に感じられるステージだと思います。

    今後、「ディープラーニング × 脳・神経科学」、そして松尾研究所のアプローチに共感できるメンバーが増え、このプロジェクトの進展・拡大が加速していくことを願っています。

    <後編へ続く> より良い知能を創り出すことで、人間の知能を理解したい。その知見を人間の「教育」に役立てることが夢。

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    –––––(プロフィール)
    2002年:明石高専 電気情報工学科入学
    2007年:東京大学工学部 精密工学科編入学
    2016年:東京大学大学院 新領域創成科学研究科 博士号取得 「脳機能計測と神経細胞集団の数理モデル」の研究
    2016年-17年:東京大学 先端科学技術研究センター 特任研究員
    2017年-22年: 株式会社電通国際情報サービスに入社AI関連の受託案件・製品開発・研究などに従事
    2022年より現職

    明石高専で生物×工学に強い興味を持ち、生体医工学(筋電義手)に関する卒業研究に従事。周囲の友人や後輩に教える機会が多かったため「教育」にも興味を持つ。
    大学編入学後の研究室選択の2010年頃、脳科学ブームが到来。ヒトの脳血流変化の可視化や、脳波を計測して意図的に物を動かすBCI(ブレイン・コンピューター・インターフェイス)などの研究が発展。教育とも相性が良さそうだと感じ研究を開始。工学の観点から神経科学の分野で博士号を取得。
    松尾研究所でより良い知能を創り出すことで、逆に人間の知能を理解し、それを人間の「教育」に役立てていくことを目指している。

    (研究内容・著書:小川雄太郎)

    ・アジャイルとスクラムによる開発手法 ~Azure DevOpsによるプロフェショナルスクラムの実践(22年6月)[link]
    ・つくりながら学ぶ! PyTorch による発展ディープラーニング(19年7月)[link]
    その他、著書、論文、学会発表はこちらから [link]

    (引用)

    [1] 「Toward Next-Generation Artificial Intelligence: Catalyzing the NeuroAI Revolution」(2022)[link]
    [2] カール・ベネディクト・フレイ及びマイケル・オズボーン「The Future of Employment: How Susceptible are jobs to computerization?」(2013)[link]
    [3]「人工知能の経済学」視点で考える第4次産業革命――雇用なき経済成長と認知アーキテクチャ [link]
    [4] JSAI2020 招待講演「世界モデルと記号処理」松尾 豊 [link]
    [5] 認知科学 解説特集 深層学習と認知科学 「深層学習と人工知能」(2021)[link]
    [6] ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る KS科学一般書(2021年)[link]
    [7]「Yann LeCun on a vision to make AI systems learn and reason like animals and humans 」(2022年2月)[link]
    [8]「Opening Keynote: What is the Future of AI?」ヤン・ルカン [link]
    [9]「A Path Towards Autonomous Machine Intelligence (JEPA) 」[link]
    [10] AIの第一人者ルカン氏、現在のアプローチの多くは真の知能につながらないと批判(2022年)[link]

  • 入社3年目で最速で役員へ。データサイエンティストが経験した松尾研での0→1の新規事業開発と今後の展望。

    Client

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    プロジェクト詳細

    今回ご紹介するのは、株式会社松尾研究所で、入社3年目にして取締役を務めながら新規事業の立ち上げにも挑戦されている金 剛洙さん。1年目はデータサイエンティスト兼PMとしてプロジェクトをリードし、2年目は人材育成と組織づくり、3年目からは経営に参画しつつ新規事業開発をリードするなど、様々な0→1経験を積み重ねてこられました。本記事では金さんの松尾研ジョインの背景やこれまでのご経験、今後の展望についてお聞きします。

    ー 松尾研究所にジョインするまでの経緯を教えてください。

    小学生の時から「なぜ、働いていないのにお金が増えるんだろう」と金利の概念を不思議に思ったり、金融周りの領域に興味を持っていたので、大学・大学院では計量経済学を学びました。為替や株の分析をするために、機械学習を学んだのがこの頃です。

    そして卒業後は外資系金融機関に就職し、金利デリバティブのトレーディング業務に従事しました。マーケットメイキング業務に活かせないかと、独自に深層学習による予測モデルの作成なども行なっていました。金融工学、機械学習、制御工学など、様々なタイプの数学を武器として使って利益に変えていくのが面白かったです。

    ー 次のキャリアを考え始めた理由はなんですか?

    前職を離れることを考えたのは、端的に言うと金融系の業務特性が理由です。

    この業界では「一人前になるには長い年月がかかるが、その業務の8割は2〜3年で習得できる」と言われることもあります。勿論一つの物事を極めることも素晴らしいですが、自分の時間軸ではそこに残りの仕事人生全てを掛けることはできないと考え、次のステップでの挑戦をしたいと感じました。

    また、ビジネスが自社の知名度と人脈、B/Sで成り立っていることに気づき、自分の力で何ができるのか試してみたくなったことや、自身の深層学習の力量に力不足を感じ、知見を深めなければと刺激されたことも理由として挙げられます。

    ー 松尾研究所にジョインすることになったのは何故ですか?

    実は、前職を辞める時に起業しようと考え、友人と起業を検討していたのですがなかなか上手く行きませんでした。

    同時期に、東大松尾研究室が開催しているDL Hacksというディープラーニングの勉強会に参加させていただくことになりました。

    それがきっかけで、松尾研で当時大手金融機関と進めていた共同研究プロジェクトの存在を知り、関わらせていただくことになったんです。

    ー 金さん自身も松尾研究室と同じ学部・研究科出身ですよね。

    はい。そしてさらに言うと、在学中に授業の一環で、松尾先生にインタビューさせていただいたこともあります。その時に先生から伺って印象に残ったのが「日本では(他の人よりも)2倍優秀な人でも、2倍(速く)出世することはできない」という言葉でした。

    自分は就職先が外資系企業だったので、その論理は適用されないかなと思っていましたが、実はリーマンショック以降に構築されたピラミット構造の影響もあり、出世や昇進のスピードも概ね一律になっていました。必ずしも努力が出世に跳ね返ってくるわけではない仕組みになっていることに気付き、当時の先生の言葉を思い出したんです。

    また、松尾先生が当時仰っていたこととして「起業するにあたっては、会社の看板を使って社内でベンチャーを始めるのも一つの手」などと世間一般の「起業」とは異なる考え方を10年程前に提言していて、先端的な考え方を持っている方なんだなという印象を持っていました。

    1年目はチームを率いてプロジェクトをリード

    ー 松尾研究所に入社して1年目はどんなことをしていたんですか?

    AI事業部で、データサイエンティスト兼プロジェクトマネージャー(PM)として働いていました。他のデータサイエンティストやエンジニアと一緒に実際に手を動かしつつプロジェクトをリードする役割なので、機械学習系のスキルをベースに、更に様々な技術をキャッチアップさせていただきましたね。

    さらに半年ぐらい経ってからは、案件の提案や立ち上げを行うAIコンサルタントの業務範囲にも挑戦させてもらいました。AIスタートアップ創業者が立ち上げ期に必要とする経営以外の活動一通りのことはやらせてもらったと思います。入社前は「金融系のプロジェクト100%でやるのかな」と思っていたんですが、色々できたことは結果的に良かったです。

    ー 松尾研究所の「データサイエンティスト/PM」職はどんな仕事をするんでしょうか?

    松尾研究所で扱うプロジェクトは、数年先の経営インパクトの創出を見据えたものが多く、それらを半年から一年のマイルストーンで管理しています。

    データサイエンティストは、AIコンサルタントと協働しながら、技術的な知見とデータ分析結果を基にクライアントの課題を整理・見直しし、論文調査を行い、モデルを実装し、そのモデルの精度を上げ、パイプラインを整備し、実運用に繋げる、といった、一連の流れを担当します。解決すべきクライアントの課題の粒度は様々ですが、大企業の社長を含む役員陣からの依頼が多いのも特徴となっています。

    「難易度は高いが社会的に価値の大きい」課題に向き合える、松尾研らしさ。

    ー どんなところに仕事の面白さがありますか?

    様々な技術をキャッチアップして実装できるところでしょうか。私自身技術に触れることが好きなので、そういった環境は大変有り難いです。私の場合はその技術というものが必ずしも「最先端」ではなくても良くて、昔ながらの手法であってもクライアントの課題解決に上手く応用できるのであれば良いと考えています。

    一方で、基礎研究との精神的な距離の近さも魅力です。つい最近も、昨年の論文を応用してできなかったことが、今年の論文を応用して一気に精度が上がった、ということがありました。メンバーもリサーチ力が高く、実装スピードも速いので、知の境界線のぎりぎりまで攻めたものも実装することができます。

    また、松尾研究所という組織の特徴ですが、公に資する強い自覚を持った組織だからこそ、自社の利益最大化ではなく、「難易度は高いが、解決すれば社会的に価値の大きい」タスクに挑戦できるのも大きなやりがいです。その分、探索的な時間をしっかりとれている実感があります。

    人材育成と組織づくりに取り組んだ2年目。

    ー 松尾研究所に入社して、2年目はどんなことをしていたんですか?

    2年目からリーダーポジションに昇格し、メンバー育成の仕組みづくりに取り組みました。1つ目はエンジニアメンバーの等級制度と評価・育成スキームの確立、2つ目は今後のプロジェクト化を見据えた、金融×機械学習人材の育成です。

    松尾研究所のエンジニアメンバーは、社内の等級制度をさらに分解し、3段階のグレードに細分化されます。しかし当初は、各グレードで能力定義が曖昧だったんですね。そこで、論文のサーベイやコーディング、チーム開発など項目を設けて、各グレードでどのような力が求められるか、そのためどのような経験が必要かの言語化を進めました。そのおかげで、組織としてのメンバーの育成目標ができたり、マネージャーの目線合わせができるようになりました。

    ー メンバーの育成には元々関心があったんですか?

    学生時代に教育機関でアルバイトやインターンをしていたので、人が育つ、ということには興味はありました。さらに、入社時から起業には関心があったので、(松尾研発スタートアップELYZA創業者の)曽根岡さんに「将来自分で事業を起こすのであれば、人材育成の経験は絶対に必要。この経験は将来的にも役に立つのではないか。」と言われたんですね。今思えばその通りだな、と。

    ー 金融×機械学習人材の育成は、なぜ・どのようなことに取り組んだんですか?

    (これは今取り組んでいる新規事業の話にも繋がっていますが)当時から金融系の新しい事業を立ち上げたいという構想があって、そのためのチームビルディングとメンバー育成を目的に勉強会を企画しました。金融領域は機械学習を応用するのに手間がかかる分野なので、専門書を使って輪読会を開催するなどしました。実はこの会はかなり好評で、今年講義コンテンツにまとめて公開したりもしています。

    3年目で取締役に就任。経営に携わりつつ、新規事業立ち上げに挑戦中。

    ー そして今年 入社3年目。松尾研究所 取締役にも就任されましたね。

    松尾研究所は株式会社なので利益も追求しますが、個社利益の最大化・最適化だけを優先したりはしない組織です。東京大学松尾研究室とビジョンを共有する組織としてレバレッジの範囲が大変広いですし、それはどんどん拡大しています。組織のできる範囲が大きくなることに比例して、自分の選択肢も広がっていくことを魅力に感じています。

    ー 新規事業の立ち上げもされていると聞きました。何をしているんですか?

    まだ内緒なので、「金融系のプロジェクト」とだけお伝えしておきます(笑)自分の関心やキャリアに基づき、金融企業向けにトレーディングに関わるプロダクト・サービスを提供できれば良いと思っていて、今構想中です。

    ー 金融プロジェクトの面白さはどんなところにあるんでしょうか?

    インパクトが全然違うと思っています。仮に自分がベンチャー企業を創業したとしても、日本のGDPの1%も動かせないと思うんです。でも、金融というのは、うまくいくと数千億円、あるいは数兆円規模でインパクトが出せる、スケールの大きさがあります。

    日本ではまだ金融領域で世界的に成功を収めている企業というのが出てきていません。そこに挑んでいくような事業にしていきたいです。

    また、コンサルティングも受託開発も、BtoBでやる以上は、ある業界の成長に応じてその一定割合をいただくビジネスです。すると、業界の成長が事業のキャップになる。金融領域はそのキャップがないので、挑戦に終わりのない面白さがあります。

    実は、松尾研にジョインした当初は年齢が20代後半だったので、選択肢を狭めなくて良いと思い、金融に拘らず幅広く色々な業界を見ていたんです。そうして広く見渡してみた結果、やはり金融が面白いと再認識できましたね。

    ー 今後のキャリアはどう考えていますか?事業が立ち上がったら、社内起業家として会社にすることも視野に入りますか?

    今の仕事が面白いので、入社時ほど特に起業に拘っているわけではありませんが、社内起業の形が必要になるなら、挑戦したいと思います。

    個人的には、現在はディープラーニングの社会実装が非常に面白い時期だと思っていますが、より長期的な目線では、アカデミアに伴走する企業として、大学や研究機関のAI以外のさまざまな技術ドリブンのシーズを掘り起こし、先端技術を社会実装する場面を応援する立場を担っていくというキャリアパスも面白いと感じています。

    まだ勝負するフィールドを決められていない人も、”起業が遠くない感覚”を得ることができる

    ー 松尾研究所に入社するメリットはなんでしょうか?

    社会人・学生問わず優秀なメンバーから得られる刺激です。意識が高く、基礎能力が高くて目的を持って自走する力がある方が多い印象があります。

    松尾研に入ると同年代の優秀な人がいるので、それと比較して何が足りていないかが明るみに出るため、嫉妬しつつもがむしゃらに頑張り、切磋琢磨できる環境があります。

    個人的には、元々起業をしたいと思っていたので、「起業が遠くない感覚」を持てたことも大きいと感じています。これは、年齢問わず周りの人がどんどん起業している特殊な環境から来ていると思います。

    起業している人って、良い意味で変わり者でとんでもない熱意を持っている人達ですが、彼ら彼女らに刺激されて「自分にもできるんじゃないか」と思えたのは大きな経験でした。

    また、様々なクライアントの課題に向き合うという性質上、起業のタネを見つけやすいというのも面白い点です。松尾研発のスタートアップが増えているのもそういった理由があると思います。起業に興味があるけど、まだ勝負するフィールドを決めていないという人にとっても魅力的な環境かと思います。

    最後に、松尾研に興味のあるみなさまへのメッセージをお願いします。

    松尾研で働くには、やはり、知的好奇心が旺盛なことが大事だと思っています。

    そして、抽象的な事象をどう落とし込んでいくかが非常に重要なので、柔軟にその過程を楽しめる人、ただ考えるだけではなく、新しく思いついたアイデアを実行に移すことが好きな人にもおすすめの環境です。そんなメンバーと、松尾研のビジョンの実現に向けて共に歩んでいけると嬉しいです。

    –––––

    (プロフィール)

    2017年東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻を修了。

    同年シティグループ証券株式会社に入社し、日本国債・金利デリバティブのトレーディング業務に従事。
    2020年より、株式会社松尾研究所に参画。機械学習プロジェクトの企画からPoC、開発を一貫して担当。その後、社長室チーフデータサイエンティストを経て、2022年より取締役就任。

    他、東京大学松尾研究室ボードメンバー、株式会社MK Capital代表取締役、PLUGA AI Asset Management株式会社執行役員

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  • 松尾研究所設立の理由、目指すこととは?(代表取締役 川上インタビュー)

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    プロジェクト詳細


    2020年2月に設立された株式会社松尾研究所。
    どんな企業で、何を目指しているのか。代表取締役 川上登福さんにインタビューしました!

    東大松尾研に伴走し大学を中心としたイノベーションを生み出す

    ー松尾研究所はどんな企業ですか?

    松尾研究所は、人工知能研究の東京大学 工学系研究科 松尾研究室の、研究成果活用型ベンチャーです。
    松尾研究室に伴走し、大学を中心としたイノベーションを生み出す「エコシステム」を作り、大きく発展させることを目的に設立されました。
    研究室に伴走し志を同じくするという点で、松尾研発スタートアップともまた異なる、ユニークなポジションの企業です。

    ー松尾研究所が目指すことは?

    私たち松尾研究所はシリコンバレーを一つのベンチマークに、AI技術を中心とした価値の連鎖を生み出していきたいと考えています。AI技術の社会実装と、企業の次世代を担う人材やスタートアップ企業の育成を担います。

    先端技術は、社会で使われてこそ価値を発揮します。
    大学を中心に先端的な知が生み出され、社会に実装される過程の中で、様々なサービスやスタートアップ企業が生まれ、指数関数的に価値が増えていきます。
    これを実現している好例がシリコンバレーであり、私たちは東大松尾研究室が持つ「本郷を日本のシリコンバレーにしたい」という構想を、社会実装の観点で実現することを目指しています。

    ー松尾研究所の事業について教えてください

    松尾研究所が現在取り組んでいるのが、「AI開発事業」「AI教育事業」「インキュベーション事業」の3つです。

    「AI開発事業」では、ディープラーニングを軸に、モデル開発を通じ、既存技術では解決できなかった企業課題に取り組んでいます。実証実験(PoC)に留まらず、実ビジネスに導入され現場を変えていくのが、私たちのAI開発事業の強みです。

    「AI教育事業」では、データサイエンスや深層学習などに関する職業教育・訓練機会を社会に広く提供しており、企業のDXを担う人材を育成しています。AI教育事業にはAI開発のエンジニアも参画し、実践的なプログラムを生み出す原動力になっています。企業の中でAI人材が育てば、より私たちとの連携も密になり、より発展的な課題解決に取り組めるでしょう。

    「インキュベーション事業」では、起業を目指す若い志ある人に技術力やビジネス力の武器を渡し、ビジネスの現場で実戦経験を積むところから育成しています。松尾研究所にはたくさんのスタートアップ企業とのネットワークがあり、日々新しい事業アイデアについて議論しています。

    常に存在意義と貢献を自らに問い続ける

    ー松尾研究所がこれから目指すことは何ですか?

    松尾研究所は非常に理念ドリブンな企業であり、時代が変わっていくフロントラインにある企業です。
    シリコンバレーのその先を目指す中で、まだ私たちが気づけていない課題が今後見つかるかもしれません。だからこそ、現在の事業が今後の事業範囲の全てと思わず、何をすべきか常に考えながら、新しいチャレンジを進めていきたいと思います。

    私たち松尾研究所が社会に対し約束している「3つの誓い」というものがあります。

    3つめの「常にその存在意義・貢献を自ら問い続け、自身の活動の変革を続け、社会からの期待に応えていく」という点は、私たち松尾研究所が重視する組織の在り方です。

    今後私たちの活動が拡がれば、社会や市場も大きく変わっていくことでしょう。その変化を捉えてまた自分たちの存在意義を見つめ直し、何を成すべきかを考え、自発的に動く松尾研究所のDNAを大切にしていきたい。常に市場・社会を変えていく当事者でありたいと考えます。

    ー松尾研究所のカルチャーを教えてください!

    “議論と行動”は、松尾研究所の素晴らしい文化です。
    松尾研究所にはAI技術とビジネスに関するプロフェッショナルが集まっています。一見関係ないような技術の話でも、議論の中で「ひょっとするとこんな事業に生かせるのではないか」という新事業のアイデアに結びつき、それが、ビジネスやスタートアップ企業創発の原動力となっています。

    だからこそ、これから松尾研究所に入社される方とは、「松尾研究所として今取り組むべきことは何か」という議論を大切にし、共に新しい事業をどんどん実現していきたい。社会の変化に応じ自らも学びながら進化し、構想の実現に向けアクセルを踏み続けられる方と一緒に働きたいと考えています。

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