【INTERVIEW】Kaggle Master勤務！研究開発を中心とした受託ソフトウェア開発事業を行う株式会社フェリックス

今回は、研究開発を中心とした受託ソフトウェア開発事業を行う株式会社フェリックスの研究開発部でエンジニアをされている難波 誉昌さんにお話をお伺いしました。

部署：研究開発部
役職：エンジニア
氏名：難波 誉昌
略歴：名古屋大学理学部化学科、名古屋大学大学院理学研究科卒業後、2017年に化学メーカーに入社。新規製品の開発や既存製品の製造プロセス改良業務に携わる。
マテリアルズ・インフォマティクスに興味を持ったことをきっかけに機械学習を学び始め、2020年に株式会社フェリックスに入社。

会社名：株式会社フェリックス
WEBサイト：https://www.ferix.jp/

---

まず、貴社の事業内容について教えて頂けますでしょうか？

フェリックスは2008年の創業以来、研究開発を中心とした受託ソフトウェア開発を行っています。

「研究開発」というカテゴリー柄、一般的に想像される「これを作りたいんだけど」というゴールがはっきりしている受託開発とは少し異なる依頼ばかり受けてきたのが特徴的でしょうか。

「こういった新しい概念が社会に通ずるか検証したい」「新しい技術を取り入れて、まずは想定通り動くのか見てみたい」「こんなアイディアを形にしたいけど何が必要かは分からない」といった様々な要望を受けて、クライアントの「やりたい」を形にする開発に携わってきました。

普段任されている業務やポジションについて教えてください。

主な業務は、機械学習を活用したプロダクト開発、クライアントからのデータ分析依頼、そしてPoC（Proof of Concept）です。

依頼される案件はR&D要素が強く、チャレンジングな内容が多いため、最新の技術に自然と触れる機会があります。また、受注段階では要件が細部まで決まっていないこともあり、検証結果を踏まえてクライアントと共に進め方を決定できるため、裁量を持って業務を進めることが出来ています。

これまでに経験した業務としては、以下のようなものがあります。
・自然言語モデルを用いた音声認識精度の向上検討
・AIプラットフォームの開発
・料理検出Webアプリの開発

スキルアップや資格取得に関して会社からのサポートはどのようなものがありますか？

当社では社内勉強会の開催のほか、資格取得費用の支援、社外のセミナーや勉強会への参加支援、書籍購入に対する補助など、様々なサポートがあります。

ユニークなものとしては、「勉学が目的であればジャンルや内容を問わずに、たとえばゲームの月額課金であっても補助が出る」という制度もあります。

Kaggle Master取得の経緯とコンペの概要を教えてください。

Kaggle Masterを取得できたきっかけは、子どもが生まれた際に1年間の育児休暇を取得したことでした。その期間を活用してKaggleのコンペティションに参加することを決めました。

参加したコンペティションは「Google Universal Image Embedding Challenge」というもので、これは様々なドメインのオブジェクト画像群からクエリ画像と同じオブジェクトが写っている画像を検索するというものでした。

精度向上を目指す上で障壁となったことはありますか？また、どうやって解決しましたか？

このコンペティションの最大の特徴は、通常主催者から提供される学習データが存在しないことでした。そのため、画像検索ロジックの構築だけでなく、学習を行うためにどのようなデータを使用するべきかも考慮しなければなりませんでした。学習用データセットの探索は、とても泥臭く時間のかかる作業でしたが、計画を立て、検証を進めることができました。

最終的には、大規模なデータで事前に学習されたモデルを用い、一部の層を固定した状態で、自ら構築したデータセットを使用して学習を行いました。その結果、精度を大きく向上させることができました。

Kaggle Masterとしての知見は今後どのような所に活かされそうですか？

Kaggleで培った知見は、現在の業務において大いに役立っています。クライアントからは多様なタスクをいただきますが、そのタスクに関して直接的な業務経験がなくても、Kaggleでの経験を活かすことで、タスクの本質やその実現可能性を深く把握し、アプローチの幅を広げることができます。

また、Kaggleは技術を試す場としても重要で、一度実装を経験したタスクに関しては、その業務への取り組み速度を大幅に上昇できることも実感しています。

どんな人に入社いただき、一緒に仕事してみたいとお考えでしょうか？

データサイエンスに興味があり、休日も何かしら学んでいるような方と一緒に仕事がしたいです。欲を言えば、Kagglerであるとなお嬉しいです。一緒にコンペティションに参加して、社内でわいわいしたいですね。

最後にデータサイエンティストへの転職考えている人へのアドバイスなどあればお願いします

どのくらいのリスクを許容できるかにもよると思いますが、リスクをとれる方はあまり何も考えずに転職してしまうのがよいかと思います。少しでも若いというのは大きなアドバンテージになるので、早いうちにチャレンジするのが良いと思います。

また、退職する企業から「いつでも戻っておいで」と言われるような去り方ができるのであれば、万が一の場合でも転職前の状態に戻るだけなので、跡を濁さないというのも大事かと思います。

ありがとうございました。

今回は、研究開発を中心とした受託ソフトウェア開発事業を展開するフェリックス社にお話をお伺いしました。

フェリックス社で働きたい方は、ぜひ下記からフェリックス社が募集している求人情報をご確認ください！