スタッフ紹介
Our Proud Professionals.
AISingを代表するプロフェッショナルたちは、道なき道を切り拓いてきたメンバーばかりです。
その歩みの一部をぜひ知ってください
リサーチ＆デベロップメント部 リサーチチーム
リードAIリサーチャー
一問一答で深堀
経歴
大学院の工学研究科を修了し、前職ではマイコンメーカーでシステム回路の設計から機能検証までの一連の開発を主導
専門分野
応用物理、強化学習、世界モデル。組み込みAI向け省電力設計の特許を保有。
研究テーマを選ぶ際に大切にしていることは？
技術としての面白さと、実社会へのインパクトを重視しています。
研究と産業応用を繋ぐ、AIリサーチャーとしての役割
リードAIリサーチャーとして、私は AI技術の探索から、本質理解、そして産業領域への応用までを一貫して主導しています。
研究の起点は、論文などから 「技術的に魅力があり、かつ我々の領域で価値を生みうるもの」 を見つけることです。単に新規であるだけでなく、製造業・エネルギー・インフラといった現場で どのように機能しうるかを常に意識しています。
見いだした技術は、自分の手で深く理解した上で、産業データ特有の構造や制約に適応する形へ再設計 します。製造業のデータは時系列・画像・センサ信号が混在し、論文の手法がそのまま使えることはほとんどありません。
そのため、モデルの構造や学習戦略を見直し、複雑なデータ特性に対応できるよう基盤から組み直すことも珍しくありません。
こうして確かな手応えを得た技術は、シミュレーションや公開データセットを通じて効果を検証し、実課題へ適用できるレベルへと磨き上げます。「この技術で何が変わるのか」を具体的に描き出すことで、研究テーマがプロジェクトへ発展し、産業の現場で価値を生む道筋が見えてきます。
技術の面白さと実用価値を両立させ、研究を産業で“使える技術”へと昇華させることを常に大切にしています。
日常の議論が研究を動かす、多様な専門性が生むチームの力
エイシングのR&Dチームには、部署の壁が低く、日常的に技術的な議論が自然に生まれる文化があります。
研究のきっかけは、形式的な会議だけでなく、ふとした雑談から生まれることも多く、給湯室での会話が新しいテーマの出発点になることもあります。たとえば、「ニューラルODEの原理」や「世界モデルの課題」といった気になるテーマについて議論しているうちに、「その技術を我々の領域でどう活かせるか考えてみよう」という流れが自然に起こります。また、チームでは 『日経ロボティクス』などの技術誌を回覧し、気になった記事やキーワードを共有する習慣 があります。こうした日々の情報共有が刺激となり、雑談から専門的な議論へ、そして新しい研究の着想へと発展していきます。
R&Dチームには、制御理論、数理モデル、データサイエンスなど、多様なバックグラウンドを持つスペシャリストが集まっています。異なる分野の視点が交差することで、AIと他領域を組み合わせた新しいアプローチが生まれやすく、より深い理解や独自の発想につながっています。
会社全体としてもフラットで相談しやすい雰囲気があり、専門領域の異なるメンバーとも気軽に議論できる環境が整っています。このオープンな関係性が、研究開発のスピードと議論の深さを支える大きな力 になっていると感じています。
AIを“産業の当たり前”に
10年後、20年後を見据えると、AIは現在よりもさらに社会の深いところまで浸透し、生活の基盤技術として確立していると考えています。既にLLMのようなAIが情報整理や文章生成を担い始めていますが、これはAIが社会に広がっていく流れのごく初期にすぎません。
一方、製造業をはじめとする産業領域では、AI活用はまだ端緒にあり、多くの判断が人の経験や勘に依存しています。現場でAIが自然に働き、産業の一部として機能するためには、単に便利な仕組みを導入するだけでは不十分です。現場で起きている現象の本質を理解し、その構造に真摯に向き合うことが欠かせません。
私は、そうした “現場に根ざし、産業の中で当たり前に動くAI” をつくりたいと考えています。AIが特別な存在ではなく、インフラや制御システムと同じように、産業プロセスを静かに支える技術として機能する未来。その実現に向けて、日々の研究の積み重ねが確かな一歩になると信じています。
AIが社会や産業の一部として自然に根づく——
その世界を、自分たちの手で切り拓いていきたいと思っています。
ある1日のスケジュール
7:30
起床
9:00
業務開始
9:30
論文調査
技術の価値を読み解く。
12:00
お昼休憩
13:00
アルゴリズム理解
技術の本質的な仕組みを理解する。
16:00
実装の設計図
産業データに合わせた実装に向け、構成を描く。
19:00
業務終了
20:00
映画鑑賞でリラックス
予想外の視点や感性に触れることで、思わぬ着想につながることもある。
24:00
就寝
募集要項
データサイエンティスト
勤務地
東京都港区赤坂6-19-45 または自宅
仕事内容日本を代表する大手製造業のクライアントに対して、独自開発のAIプロダクトなどの提案、PoCおよび本開発業務を通じた課題解決をお任せします
クライアントが抱える経営課題を、機械学習/統計/数理最適などのデータサイエンスの力で解決するために、当社のコンサルタントや組み込みエンジニアと連携しながら、実践的かつ最適な技術の選定、アプローチ検討からソリューション開発/実装までをリードいただきます
AIコンサルタント
勤務地
東京都港区赤坂6-19-45 または自宅
仕事内容日本を代表する大手製造業クライアントをメインターゲットとし、顧客の課題を解決するために、弊社独自のAIプロダクトを始め、最適なソリューションを提案/提供する業務に従事いただきます
顧客が抱えるペインを引き出し、AI戦略の立案、課題の特定及び施策を提案・実行することにより、顧客の課題に寄り添い、伴走する一方で、新領域の探索やリサーチなど、ビジネスを自身の手で創り上げる役割も担います