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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。）

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。

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。

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。

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。

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]

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。）

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]

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。

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。

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。

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。

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]

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。

ー最後に、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。

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（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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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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