Wantedlyは、月間200万人が利用する国内最大のビジネスSNSです

This page is intended for users in Japan. Go to the page for users in United States.

【LPIXEL × Interview】ライフサイエンス研究者 ∩ エンジニア 三銃士

ライフサイエンス分野の研究者である強みを生かしながら、機械学習エンジニアとして活躍する3人にインタビュー。研究の世界からエルピクセルへ、彼らの「選択」とは。

(写真左から)研究開発本部 エンジニア 竹村 昌彦 、研究開発本部 副本部長 袴田 和巳、研究開発本部 エンジニア 河合 宏紀

◆ キャリアについて自己紹介

竹村:私は発生生物学を専攻していて、「ショウジョウバエ」をモデルに研究をしていました。日本で博士号を取得後、アメリカミネソタ州で研究を続けていましたが、今年4月に帰国しエルピクセルに入社しました。

河合:私は東京大学で神経幹細胞のホメオスタシスに関わる研究をしていました。博士課程を終えた後も研究室で研究を続けていましたが、2年前にエルピクセルに入社しました。ここでは一番古株ですね。

袴田:私の場合は、東京大学での4年半は細胞の時系列解析を、大阪大学では助教として画像解析、病理画像の分類を研究していました。その後、体外診断薬メーカーに勤めていましたが、昨年9月3日、エルピクセルに転職しました。

河合:竹村さんと私はウェットの実験をメインにしていましたが、バイオインフォマティクス(生命情報科学:生物学のデータを情報科学の手法によって解析する学問および技術)もやっていたんですよね。情報処理(画像処理)が必要だったので、私の場合は、自分で画像処理ソフトウェアを作っていました。袴田さんの場合は「生物工学屋」じゃないですかね?

袴田:そうですね。これまで微生物も動物細胞もマウスも扱ってきたし、それ以外の研究としては義手の研究なども行ってきました。

◆「35歳」はキャリアを考える一つの節目?

河合:35歳って一つの節目だと思うんですよ。「助教の定年」みたいなタイミングだったりして。アカデミアに残るかどうするか、判断する人も多いんじゃないでしょうか。

袴田:そうかもしれないですね。助教になりたくてもなれなくて、そのタイミングで自分の研究したいことができるポジションがないこともありますし。

河合:僕も30歳前にポスドクでポジションを変えようと思ったんですが、画像解析をメインとした研究室で、それまでウェットにいた研究者が入っていけそうなところはほとんどなかったんですよね。

竹村:私の場合は、去年の夏、学会に参加するためにアメリカから一時帰国していて。その時にとある助教のポジションを募集していたので、話を聞いてみたんですよね。アメリカに戻って考え見たんですが、正直、「任期付」は先が厳しいな・・・と。それで、民間を見てみようと思いました。

◆ エルピクセルを選んだ理由

河合:僕の場合、初めはインターンで応募しました。初めての民間(企業)です。ポスドクをやりながらインターンしようかなと思っていたんですが、研究室のような雰囲気で自由に働けそうなところが気に入って、結局、正社員として入社することに。電話で、「やっぱり正社員にします!」と言いました。(笑)

画像解析技術を生かせば、生物分野の研究者はもっと研究を加速できるんじゃないか。(代表取締役の)島原さんと話して、同じ気持ちだったことが大きかったですね。

竹村:私も初の民間です。イメージング技術は発達してるけれど、解析技術を持った人がいないというのは研究をしながら感じていたことでしたね。シークエンスなど、生物学でもデジタルデータを使います。そういった技術を身につけて活躍したい、エルピクセルなら面白そうだなと思って入社を決めました。

袴田:実はエルピクセル のことは2014年から知っていたんですよね。画像解析とバイオやっている会社ってあまりなかったので。

河合:そういえば、私、袴田さんの採用面接をさせていただきましたよね。ビジネスモデルについて質問したのが珍しいなと思いましたよ。

袴田:技術はわかるけどお金になるんだろうか、と思っていたので。最終的に入社を決めたのは、「勢い」の部分もありますよね。考えていたってわからないので。

◆ ライフサイエンスとコンピュータサイエンスの”間”

袴田:生物は良い意味でいい加減じゃないと現象の理解ができないと思っています。バイオ寄りの人は抽象的に考えるけど、コンピューターサイエンスはそうではない。各ステップでどのような操作を行うか明確に決まっています。コンピューターサイエンスでバイオを扱う場合、バイオの抽象的なところをいい意味で無理やりそのステップに落とし込む必要があって、そのバイオの抽象性とコンピューターサイエンスの明確性のバランスが難しいですよね。

河合:竹村さんは入社して3ヶ月じゃないですか。どういうところが「キャッチアップ」に効いていると思いますか?

竹村:コマンドラインインターフェイスに拒否感が出る人は向いていないですかね。自分はそうではないので。

袴田:確かにそうですね。コーディングをやってみようかな、と思える人。

河合:そういう人は、すでに何かしらに取り組んでいるかもしれないですね。

さっきの話にもどりますけど、生物の領域ってプロトコル通りにやっても実験成功しなかったりするんですよね。これはコンピューターサイエンスじゃありえない。プログラムはその通りに実行すれば動くけど、生物ではプロトコルに書ききれない様々なテクニックがあり、「プロトコルだけでは動かないもの」として始まるので。そこは大きな違いですよね。

◆ 研究者から見た、エルピクセル

河合:エルピクセルでは画像解析とディープラーニングの技術双方を身につけることが出来る。研究室で独自にやることも出来ますが、ビジネス的なものに興味があればより楽しい環境じゃないでしょうか。

袴田:最終的にビジネスまでもっていくことができるのは面白いですね。あとは、機械学習についてディスカッション出来る環境があることも大きな利点だと思っています。大企業であっても、自動運転分野を除けば、機械学習を専門でやっている人は多くないんですよね。前職でも3人ほどでした。だから、「レアな環境」じゃないかと思っています。

エルピクセル株式会社では一緒に働く仲間を募集しています
7 いいね!
7 いいね!

今週のランキング

ランキングをみる