私が所属するS-TECHグループでは、AIを活用した画像処理によって生産効率の向上に取り組んでいます。私の担当テーマはフェライト磁石の外観検査の自動化推進ですが、フェライト磁石はそれ自体に欠けや亀裂があり、そのなかで細かなピンホールのような欠陥があるものだけを人の目で判定して良品・不良品を選別していました。私は今、この作業をソフトウェアによって代替し、省人化しようとしています。

ソフトウェアによる不良品の検知モデルは以前から導入していましたが、製品ごと・欠陥の種類ごとにモデルがつくられ、データ量も肥大化していました。しかし今、AI・機械学習の技術が進化したことで、異なるモデルを一本化させることが可能になってきています。現在はAIを活用した多くのソフトウェアが製品化されていますが、私はモデルの共通化のために必要な画像検査AIソフトウェアの調査から開始し、候補となる製品の性能分析や評価を繰り返し、最適なソフトウェアを選定しました。現在は画像AIソフトウェアを用いたモデルの作成に取り組むほか、検査の内容によっては自作のツールも開発しながら外観検査の自動化を推進しています。

研究開発という業務内容自体、学生時代と似ていますが、大学と企業での研究開発の大きな違いは人とのコミュニケーションです。企業ではチームや他部署とも打ち合わせながら研究を進めていく必要があります。私にとっては初めての経験で最初は不慣れな時期もありましたが、上司や他部署の社員ともフラットにコミュニケーションが取れるGRITの環境に徐々に慣れていくにつれ、一緒に取り組める仲間やサポートしてくれる人がいた方が仕事を進めやすく、1人ではできない大きな成果を生み出せることに気がつきました。

その点、さまざまな分野におけるレベルの高い専門家が多く集っているのは、プロテリアルの大きな魅力です。工場での現場経験からロボット制御のハードウェア関係まで、幅広い知見に触れることができ、ソフトウェア専門だった私の視野は大きく広がりました。他分野の人とのコミュニケーションを通じて自分にはない予想外の視点から突破口が見つかることもあり、チームで研究開発に取り組む面白さを知ることができました。

担当テーマを形にし、
未知の領域にも知見を広げたい

現在は入社3年目に行われる企画職成果報告会での発表を目標にしています。これは入社後2年間の業務の成果を経営幹部の前で発表するという、若手社員にとっての一大イベントであり、私はモデル共通化による外観検査AIの開発期間短縮の取り組みを発表する予定です。先日行われた中間発表では、自ら調査・選定した画像AIソフトウェアの導入によって従来比で60％の作業時間短縮とデータ削減を実現したことを報告し、上司から高い評価を得ることができました。このまま研究を進め、成果発表までに形にしたいと考えています。

その先のキャリアはまだ詳しく決めているわけではありませんが、異分野のさまざまな人と関わりを持てたことで、画像処理とは異なる分野への興味も湧いてきました。特にハードウェアに興味があり、ソフトウェアとソフトウェアの要素が混じり合ったようなテーマがあればぜひチャレンジしたいと考えています。

入社する前は、若手のうちからこれだけの裁量を与えられ、大きな成果を出せるとは想像していませんでした。年次も国籍も関係なく、社員の主体性を重んじてくれるプロテリアルだからこそ、やりがいのあるテーマに挑むことができ、早いスピードで成長できているのだと感じています。