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研究開発(IoT・AI・セキュリティ)

単純作業を自動化し、人がより高度な仕事に集中できる社会を

ディープラーニングを取り入れ、より良い文字認識システムを構築

紙の文書を自動でデータ化できる文字認識技術は、現代のデータ社会には欠くことのできないものです。この技術は紙文書をデータ化するだけでなく、工場で撮影された画像から識別番号を読み取ったり、写真から車のナンバープレートを認識したり、実は社会のさまざまな場面で使用されています。私はまさにその技術、画像から文字を読み取る文字認識技術の研究・開発を担当しています。

昨今は、深層学習技術(ディープラーニング)の発展により文字認識の精度が飛躍的に上がっています。私のミッションは、深層学習を取り入れることで、より良い文字認識システムを作ること、具体的には最新技術の調査、実装、評価、改良を中心に業務を行っています。そのほかには、自ら考案した特許提案や、学会発表のための論文作成など、貴重な経験を与えていただきました。

社会に潜む問題に悩む人を手助けしたい

人生の目標は、技術を通じて社会問題の解決に寄与することです。技術が発展し、多くの人が豊かに暮らせるようになった今でも、新聞やニュースを見ると多くの社会問題があることに気づかされます。私の仕事が、少しでもそういった問題に悩む人の助けになれば、これ以上嬉しいことはありません。

就職活動のアドバイス

私が企業を見るときに重要視していたことは、その企業の研究テーマです。採用ページや投資家向け情報で、企業の今後の注力技術が紹介されることがありますが、情報量は少なく、具体的な技術内容をイメージすることは難しいと感じます。一方で、企業の研究所が公開しているような研究テーマは、より具体的で技術内容もイメージしやすく、堅実なテーマ、チャレンジングなテーマ、楽しそうなテーマなど、企業のカラーが分かりやすくなっています。研究職に限らずすべての職種の方々に、志望企業の研究テーマを調べてみることをお勧めします。

ある1日のスケジュール

08:30
メールチェック
08:45
前日仕込んだ実験結果の整理、報告資料の作成
11:00
定例ミーティングで実験結果を報告・議論
12:15
昼食
13:15
ミーティングで出たアイデアの実装、実験
15:00
最新の機械学習技術に関する社内勉強会に参加
16:30
開発中の技術の特許提案資料の準備
17:30
業務に関連する法律の勉強
18:00
実験結果の確認とプログラムの修正
19:00
退社
「※掲載されている部署名などは、2019年3月現在のものです。」