Hitachi １Day Online Competition 2020–日立製作所のトップAI研究者と学ぶ-地下道歩行者量予測-ハッカソン 企画インタビュー 株式会社日立製作所 増田有杜さん
毎年好評を博している日立製作所コンペティション。本年は2020年9月26日および10月24日の二度にわたって開催され、合計50名以上の参加者たちがしのぎを削った。
本年のテーマは北海道の駅前地下歩道における利用者数予測だ。札幌駅前の地下歩道は、休日約4万人、平日約5万人と多数の観光客や通勤・通学者が利用する交通の要地である。今回のコンペティションでは、「新型コロナウイルスの感染拡大下でも地下道を安心して利用してもらうための、アプリ等による予想混雑度提供」を仮想の事業目的として設定。参加者はそのプロトタイピングと仮定して、札幌市が公開する地下道の人流データや交通機関のデータ・気象データなどから30分後の地下道利用者数を予想するモデルの構築に挑んだ。
当日は、日立製作所・研究開発グループの社員の方がメンターとして参加。経験豊富で高いスキルを持つ社員たちが、参加者を手厚くサポートした。
2日程に渡って日立製作所側の事務局としてご参加いただいた、研究開発グループの新卒採用を担当する増田さん。今回のイベント開催に際し、重要視したポイントが2つある。1つは、日立製作所がAI研究開発に力を入れていることを知ってもらうこと。日立製作所は、国内外の幅広い領域でイノベーションを起こすグローバルリーディング企業であり、実務を担う研究者がメンターとしてイベントに参加することで、実際に「どのようなAI研究をしているか？」を伝えることができると考えた。もう1つは学生に”学びの場”を提供すること。学生と民間企業研究者たちの交流の場を作ることで、新たなスキル習得のチャンスを学生たちに提供している。
今回は参加学生のスキルに差が見られたものの、上級者は自身の技術を余すことなく発揮し、初心者は積極的な姿勢で課題に取り組むことで、互いに学びあう様子を見ることができたと言う増田さん。今後の日立製作所におけるデータサイエンティストの採用予定や、学生に求める素質などについてインタビューした。
2日程、採用担当としてコンペティションにご参加いただいた感想をお聞かせください。
みなさんの学びへの姿勢と好奇心、プログラミングを上手くやりたい想い・成長意欲に、大きな刺激をいただいたと思います。過去のコードを活用するなどの上級者のテクニックにも感心しましたし、初心者・上級者問わず、知識の議論も活発で、ハッカソンの良さを改めて実感しました。メンターとして参加した研究者にとっても、ここまで密に学生とコミュニケーションをとる経験はなかなかないので、非常に刺激になったのではないでしょうか。
今回、初級者から上級者まで様々なスキルの方が参加されていましたが、それぞれどのような印象を持たれましたか？
今回、スキルのばらつきが目立ちましたが、数人のグループで課題に取り組むアライアンス制を採用したことが功を奏し、チームワークが良かったと感じます。上級者は自身のスキルを余すことなく開示し、初心者は学ぼうとする姿勢で積極的な質問をすることで、互いの学びに繋がる議論を拡げていた印象です。活発な知識の議論により、大きな学びの場になったのではないかと見ています。
企画の開催～運営まで、どのような想いで取り組まれてきましたか？
大きく分けて２つあります。ひとつは、日立製作所がAI研究に力を入れていることを”知っていただくこと”です。わたしたち日立製作所は、総合電機メーカーという枠を飛び越え、国内外の幅広い領域でイノベーションを起こすグローバルリーディング企業であると考えています。メンターとして、実務を担う研究者が中に入ることで、実際に「どのようなAI研究をしているか？」を伝えることができたと感じています。
もうひとつは、社会貢献として学生に”学びの場”を提供できたことです。学生と民間企業の研究者たちとの交流の機会は、多くありませんので、この点でも非常に意義のある開催でした。
日立製作所のAI事業は、今後どのように展開されていくのでしょうか。
日立製作所は「デジタル技術（IT）」、「制御・運用技術（OT：オペレーショナルテクノロジー）」と「プロダクト技術」を有する世界でもユニークな企業です。これらにAIをかけあわせていくことが、いま求められており、研究開発グループとしてもAI・デジタル研究は、避けて通れない課題です。
基礎研究はもちろん大切ですが、それに加え、モビリティ、医療・金融・働き方などのライフ、インダストリー・エネルギーなど、さまざまな事業分野に「AIの技術を適用していく」「実装していく」ための応用研究が重要です。AIの技術を使うことで『リアルの世界をより良くしていく』研究が重要であり、すべてのベースにもなってくるため、採用部門としても力を入れています。日立製作所の強みを活かし、世界中で社会課題を解決する社会イノベーション事業を行うには、AIの研究・開発が鍵となってくるのです。
データサイエンティストも増員される予定とお聞きしました。ぜひ詳細をお聞かせください。
2020年3月に「ルマーダデータサイエンスラボ」という新しい組織を立ち上げました。これは日立製作所のあらゆる部門からデータサイエンティストのトップ人材を集めて組織化したものです。日立製作所全体として、AIに取り組んでいく強い意思表示でもあります。事業のさらなる拡大に向け、2021年度末までにデータサイエンティストを3,000名に増強することをめざし、採用と育成を強化しています。
日立製作所の研究開発グループにはどのような方がマッチしているとお考えですか。
適性としては「課題発見力」×「課題設定力」だとみています。当社の研究者が常に持ち続けている問いは２つあります。「日立製作所の技術を使って、どのような課題を解決できるか？」「その課題に対して、どのようなソリューションを提供できるか？」つまり、いま社会にどのような課題があって、日立の技術を使ってどのように解決していけるかを考えて、社会実装できるまで落とし込んでいく力です。これが日立の研究者に求められているものであり、わたしたちが学生に求めるものでもあります。
学生が今後のキャリアを見据える上で、基礎としての「与えられた課題を解く」ことに集中すべきでしょうか？ それとも「自ら課題を見つける」訓練を積んでおいたほうがいいのでしょうか？
学生時代はどちらも必要だと思います。その中でも、課題思考は学生時代から持っておくといいといいでしょう。実は「課題が何なのか？」は、情報のない中で考えることは非常に難しいことです。企業に入ると、顧客や会社から多くの情報が入ってきますが、学生時代は自分の専門分野にとらわれず、幅広くアンテナをはっておかなければ、なかなか良い情報は入ってこないでしょう。
学生が「課題思考」の素養を磨く方法として、研究室でも言われたことをやるのではなく「自分の頭で考える」「自ら行動する」これらを続けることは、日常のなかでできることだと思います。
さらに海外留学・趣味などを通じて広く世界を知ることで、自ら課題を見つける素養・可能性が育まれるのではないでしょうか。
本コンペティション参加者のようなAIを学ぶ方が入社された場合、どんな活躍を期待されていますか？
まずは、さまざまなビジネスドメインへのAIの提供です。当社は事業領域が幅広いため、鉄道・エレベーター、産業システム、エネルギー、金融、公共関係のシステムなどリアルの世界のデータを豊富に持っています。社会インフラに関わるところのデータであるこれらを「どう研究にいかすか？」データ分析し、プロダクトに「どのようにAIを適用していくか？」という視点で研究に携わることは、当社ならではの魅力ではないでしょうか。AI自体を目的にするのではなく、あくまで社会を良くするための手段だと考え、ビジネスに実装していって欲しい、というのが率直な思いです。一方で、研究者として、AI・デジタル分野の基礎研究をより深めていただきたいとも考えています。アカデミアにも貢献できる研究・開発を担っていただくことを期待しています。
日立製作所では、さまざまな分野で高い専門性と技術力を持った研究者たちが活躍しており、大学での研究のメインがAIではない学生の入社についても歓迎しています。AIの”適用”という分野で、ぜひ力を発揮していただければと思います。
今回のコンペティション開催を通して、どんなことが得られましたか。
日立製作所のAI研究をアピールしたいという想いが実現できたと感じています。
実際、学生から「日立がAI研究に力を入れていることを知らなかった」という声をたくさんいただきました。日立製作所のAI研究については、幅広いステークホルダーに対して、発信していく必要があると考えています。入社には至らなかったとしても、本ハッカソンの参加者は将来さまざまな企業でステークホルダーになる方々です。そこに対し、しっかりアピールできたことは非常によかったと思っています。
頑張った学生さんに一言お願いいたします。
今回、リアルの世界のデータを扱うことの大変さ・面白さを体験いただけたと思います。
これは”自身の研究を社会実装していく”ことであり、まさに日立製作所の研究者が日々向き合っていることです。データの前処理など地道な作業もありますが、社会実装したときの喜びは非常に大きいものです。「なぜ取り組んでいるのか？」という文脈で、共感していただける部分が少しでもあれば、嬉しく思います。お疲れさまでした。ありがとうございました。
