Interview 社員紹介

機械学習やAIで
業務効率化に取り組む

統合情報システム事業ITエンジニア

2009年入社経営情報学科

新卒入社
DX・データ解析

学んできたプログラミングと趣味のカメラに携われる仕事

ゲームプログラマーに憧れていたことから、プログラミングを学べる商業科高校に進学。そこで出会った会計簿記に興味を抱き、大学ではプログラミングと経営を学べる経営情報学科を選びました。転機は、アルバイト先でカメラ好きの先輩に出会ったこと。そのつながりからプロカメラマンの仕事を手伝ったり、大学で写真イベントを開催したりと、日々カメラに関わる生活を送っていました。

就職活動では自分の強みを活かせるIT企業を軸に企業を探していたところ、ニコンシステムを発見。交流のあるカメラマンがニコンのカメラを利用していたことに縁を感じ、ニコンに関わりながらプログラミングのスキルを活かせることが魅力的だと思い、入社を決意しました。

IT業界は残業が多いイメージが強かったのですが、ニコンシステムは有給消化率が高く、プライベートを充実させられる点が魅力でした。職場の雰囲気も和やかで、それぞれが専門性を活かしてイキイキと働いています。

機械学習やAIなど最先端の技術に触れて

現在所属している部署は、実際に手を動かしてプログラミングを行うこと以上に、企画構想や設計といった上流工程の仕事が中心。経営情報システムや企業の効率化に用いられるシステムなどの開発に携わる部署なので、高校や大学時代に学んだ経営・会計の知識が活かされています。
最近は機械学習やAI、経済産業省の言う「2025年の崖」、いわゆるDXの問題に取り組んでいます。従来の基幹システムは数十年単位で使われており、非常に長い間同じ仕組みが維持されていることも珍しくありません。古くなってしまっているシステムを改善し、機械学習やAIなどで、蓄積したデータを課長して業務を効率化することが目的です。

一番難しい点は、データの収集と精査です。一般的には複雑なアルゴリズムを開発するのが大変と思われており、実際、難しい部分ではあります。しかし、エンタープライズ分野の機械学習やAIで解決したい問題は、「画像認識」のAIなどとは違い、アルゴリズムに読み込ませるデータを自社で用意する必要があります。他社のデータで教育したモデルを使っても、自社で有益な資料やデータが得られないからです。そのため、自社内の各部署にどういったデータが保管されていて、そのデータにどういった意味があるのかを、整理して紐解いていく部分はやはり難しいと感じています。

データには現れない要因を知るためにコミュニケーションが必要

エンタープライズ分野での機械学習やAIは近年急速に注目を浴びるようになった分野であり、前例のない業務に取り組めることにやりがいを感じています。ただ、AIには正解がなく、単にシステムに記録されているデータを使って分析を行うだけでは限界があります。モノが売れる理由は、データに残っている数値要因以上に、営業部門とお客様の信頼関係といった簡単には可視化されないことが要因になっているケースも多いからです。だからこそ、ユーザーとのコミュニケーションを大切にしながら、システムの外側でどういったことが日々行われているかを理解し、技術的な面と業務的な面の両方に精通するよう努めています。

IT業界はサイクルが早く、学生時代に学んできたことよりも入社後に勉強することの方が多いです。文系や理系といった学生時代の専門にこだわらず、可能性と視野を広げて企業を探してみてはいかがでしょうか。新しいことにチャレンジする際、少しでも興味のあることの方が勉強自体を楽しめるものです。そうすれば、意欲的に成長しながら仕事を続けていけるはずです。