研究開発（計算科学/デジタル科学）

各研究所で日々生み出される実験データを集めて機械学習によるデータ解析を行い、実験の効率化や隠れた重要因子のあぶり出しに取り組んでいます。歴史のある会社なだけに各テーマの全体像も大がかりなことが多く、データモデリングとデータ収集体制の構築に多くの時間がかかります。ミクロからマクロまで、あらゆる階層の物理が複合的に影響している高分子は変数の数も膨大です。それでも実験担当者と一つ一つの変数を粘り強く確認していく丁寧さと、収集ルールをチーム全体に展開する大胆さを織り交ぜて、質・量の両面でデータベースを育て、それに伴って機械学習モデルが賢くなっていくことに楽しみを見出しています。

一番の挑戦と言えばキャリアの方向性を大きく変えたゼオン入社前のことになります。キャリア初期はアカデミアでグラフェンの結晶成長メカニズムなどの理論研究をしており、一人、コンピュータにかじりつく日々でした。そんななか企業の実験家と共同研究をする機会に恵まれ取り組むうちに、自分の技術が産業界でも役立つこと、人と連携しチームとして相乗効果を生み出す楽しさを知りました。バックグラウンドの異なるメンバーで作るチーム内ではコミュニケーション能力やリーダーシップが重要です。自分のシミュレーション内容を如何に伝えるか、興味を抱かせ、実験提案に結びつけるにはどういった議論を展開すればいいか、慣れない場面の連続でした。しかし実験家の潜在的なニーズとの紐づけ作業を繰り返すことで徐々にその要諦を掴むことが出来るようになりました。その後、縁あってゼオンへ。ゼオンのネットワークを生かし現在は部署・会社・国籍を跨いだ異種混合チームを多く作っています。

世の中は意外と狭いもので１０年以上を経て再会し、また一緒に仕事をするような機会もあります。過去に違った分野にいた社外の方が現在自分の関心のある分野にシフトして活躍されていることを知り、久しぶりに連絡してみたところ、双方の弱みを互いの強みで満たせることが分かりました。今はそれぞれの同僚も巻き込んだ共同研究に発展。これからどんな化学反応が起きるのか、進捗を楽しみにしています。こういった再会を担保するのは過去の良好な関係です。人に対して丁寧に。後の人生につながる伏線を散りばめておくことの大切さを感じています。