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東京大学大学院のディープラーニングエンジニアが、千葉の柏キャンパスからITベンチャーの渋谷オフィスにたどり着くまで

「東京大学大学院」
「ディープラーニングエンジニア」
「1年半後の2021年4月に入社予定の内定者」―――。


彼を形容する言葉の一つひとつが、いちいち主力級のパワーワード。

今回インタビューさせてもらった津本 海(つもと かい)は、現在、東京大学大学院にて触覚における「快感覚」を研究する、修士課程1年です。

研究の必要なスキルのひとつとして、日本ディープラーニング協会が主宰し、ディープラーニング(深層学習)を実装するエンジニアへと与えられる「E(Engineer)資格」も、先日取得しました。

そして、卒業予定はまだ1年半後の2021年3月ながら、先日、弊社wevnal(ウェブナル)の21卒内定者第1号にもなりました。


...いろいろと聞きたいことがありすぎて、質問の渋滞状態になってる津本に、

・そもそも「快感覚」って何ですか?
・それとディープラーニングってどう関係あるんですか?
・wevnalに入社しようと思ったのはどうしてですか?

などなど、ひとつずつ順番に尋ねます。


カギは「C触覚線維」

――そもそも、津本さんがいま大学院で研究してる触覚の「快感覚」って何ですか?

津本:「ソーシャルタッチ」と総称されている分野のひとつですね。

――「ソーシャルタッチ」とは?

津本:日本語だと「社会的接触」と呼ぶこともあるんですけど、人間がコミュニケーションをとるときに、触覚がどういう情報を授受するのかということを議論してます。例えば物理的な接触によって、人間は感情を伝えたり受け止めたりできるのか、しているのかっていうことを研究してますね。

――それって例えば「お母さんの温もり」みたいな、そういう話ですか?

津本:そうですね。そういうことが実際に行われているのかどうかということを、調べてます。そのなかで特に自分は「快感覚」について研究してるんですけど、この分野はまだまだ分かっていないことも多いみたいで。現時点では、人間の有毛部にはC触覚線維っていう受容器があって、その受容器が刺激されたときに、人間は気持ち良いと感じるのではないか、ということが分かってます。

――じゃあ例えばマッサージでぼくらが気持ち良いと感じるのも、そのC触覚線維っていう受容器が刺激されてるからなんですか?

津本:おそらくそうだと思います。


ネットで服を買うときに、素材の手触りを確かめられる未来!?

――「快感覚」が、人の温もりや気持ちよさに関連した分野だっていうことは分かったんですけど、それとディープラーニング、もう少し広く言うと機械学習とは、どういう関係があるんですか?

津本:それで言うと、そもそも機械学習って、ぼくは「最強の経験則メーカー」だと思ってるんですね。例えばぼくたちが道路で赤信号になったら止まって、青信号になったら渡るのって、教科書や参考書を読んでっていうよりは、周りの人たちがそうしているのを見て、自然と学習していくじゃなですか。

――たしかに、どこでどうやって信号のルールを覚えたのか、全然記憶にないです。

津本:そうやって、経験したものをもとに改善していくことが得意なのが、機械学習だと思うんです。

――なるほど。それで、その機械学習と快感覚を組み合わせると、ぼくらの実生活のどんなところに生かされるんですか?

津本:分かりやすい例で言うと、ECサイトですかね。例えばweb上で服を買うときって、その服がどんな素材なのかや手触りって、分からないじゃないですか。それをweb上で見ている服の素材や手触りがどんなものかを、消費者の手元のデバイスで再現できるようになるみたいな例は、よく挙げられていますね。

――たしかに、感触とか香りとかが、画面上を飛び越えてくる世界はすごいですね。

津本:触覚って、すごく複雑らしいんですよね。なんらかの感覚を与える側・受け取る側の形状、触り方や摩擦、力の強さ、速さなど、関わっている要因が多いんです。しかもそのたくさんの要因が、神経を通して脳に伝わるので、それが本当に触れたことによる影響なのかどうかも特定しづらくて。

――というと...?

津本:つまり、もしかしたらその情報の授受は、触覚じゃなくて、目や耳を通して行われてるかもしれないっていうことです。例えば人間って、目からの情報にものすごい引っ張られるんですよ。中身はすごく軽いんだけど鉄の見た目をした物体があったら、実際の重さとは全然違う力の入れ方をしちゃったりみたいな。

――「重さ」っていう情報よりも、「鉄っぽい見た目」っていう目からの情報が強く効いてるんですね。

津本:そんな感じで、触覚っていろんな要因が絡んでるので、きれいな計算式に表すことが難しいんです。そこで、もう論理的に計算として解くことを諦めて、機械学習を使って経験則的に答えを出すやり方で、触覚や快感覚について研究できるのではないかと思ってるわけです。

――快感覚の研究と機械学習は、すごく相性が良いということなんですね。


決め手は「自分を必要としてくれてる感」

――それで、津本さんのやってる「快感覚」とwevnalとは、どうつながってくるんですか?

津本:自分に付いてくれていた、キャリアアドバイザーの方には「サイエンスを道具として持ってる会社に興味があります」ってことを伝えてました。そしたら、wevnalを紹介してもらって。どんな会社か聞いてみたら、AI(人工知能)を使った自社プロダクトだったり、AIに関するメディアを運営してたりしてたので、たしかに条件に合致するなと。

――サイエンスを道具として持ってる企業を志望してた理由は、なんだったんですか?

津本:自分は将来的に、サイエンスを道具にビジネス、もしくはアカデミアに残るなら研究室をマネタイズしたいと思ってて。というのも、自分は学部生時代は触覚ではなく物理学を専攻してて、大学院も最初は物理専攻の研究室に所属してたんです。

――じゃあ、いまは2回目の修士1年をやってるってことなんですね。

津本:そうですね。それで、1つ目の大学院の研究室が、研究に使えるお金が全然なくて。でも、その研究室の教授はすごく優秀で、その分野で第一線の研究をしてる人だったんです。そのときに、どれだけ質の高い研究をしていても、人に必要とされなければ価値がないんだなと考えるようになって。それで、もう少し違う分野の研究もしてみたいなと思って、研究室を変えて快感覚の研究をするようになりました。

――サイエンスを使ったビジネスや、研究室のマネタイズは、そういった経験から来てたんですね。ただ、サイエンスを道具にしてる企業は他にもたくさんあると思うんですけど、そのなかでwevnalにしようと思ったのは、何が決め手だったんですか?

津本:面接してくれたwevnalの方々からの、「自分を必要としてくれてる感」が強かったことですね。自分は「何をしたいか」っていうよりも、「何をできるのか」っていうことの方が、価値があると思っていて。「何をできるのか」の判断基準を人に委ねる意味で、自分が必要とされている場所に行こうと思いました。

――それでいまは、内定者インターンとして大学院のキャンパスがある千葉の柏から、wevnalのオフィスがある渋谷まで、片道2時間近くかけて、はるばると。。。

津本:もしかしたら、単に人手が足りなかっただけかもしれないんですけど(笑)。というのも、社会人経験のないたかだか大学院生の自分が、企業に必要とされているっていうのは、ハッキリ言ってあまりに傲慢です。でも、たまたま人が足りてないタイミングでwevnalと出会って「必要とされている」と勘違いできたのなら、それはそれで幸運だと思ってwevnalに行こうと思いました。

――人生、一期一会ですね。ちなみにwevnalではいま、具体的にどんな業務をしてるんですか?

津本:実際に案件に関わらせてもらって、BOTCHAN(※wevnalの自社AIプロダクト)をクライアントに納品するまでのディレクションをしたり、AI-SCHOLAR(※wevnalの運営するAIメディア)で記事の執筆や新規事業の準備などをしたりしてます。

――内定者インターンを始めて早速、いろんな業務に関わってるんですね!

津本:大学院の研究との両立は大変ですけど...(笑)。でも忙しい方が好きなので、いまの環境には満足してます。


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