学生時代は経営工学を専攻し、数理最適化、機械学習を研究していました。卒業後、より深い専門知識を身に着けたいとと考え、専門分野に近い研究職を志望しました。

東芝を志望するきっかけとなったのは、インターンシップへの参加です。インターンシップでは、一般家庭の電力消費量予測に取り組みました。印象に残っているのは、“これ以上精度をあげる必要があるのか?“, ”ユーザは予測値に納得できるのか？“等、実務的な視点から多くのアドバイスをいただけたことです。また、社員の方は現場を深く理解するために工場や事業部に頻繁に通っており、本当に必要な技術を開発したいという気持ちを強く感じました。この経験から、私も技術的な視点だけでなく、実務的な視点も兼ね備えた研究者になりたいと感じ、東芝を志望しました。

入社後は、京浜の発電設備を製造する工場で、生産計画の作成、修正を高速化する業務に携わりました。京浜工場は火力発電所や水力発電所、原子力発電所で使用する各種機器を製造しています。これらの機器は巨大で、製造手順が非常に複雑です。従来は熟練者が人手で生産計画を作成、修正していましたが、修正に時間がかかるため最新の情報を反映できていませんでした。この課題を開発するため、生産スケジューラを利用した生産計画修正環境の構築に取り組みました。

生産スケジューラを利用することで、生産計画を高速に修正できます。一方で、熟練者が作成した場合と比べて、生産計画の精度が低くなりがちです。熟練者は過去の経験や,ヒアリングにより作業の遅れ、失注、受注を予測し、計画を修正しています。しかし、市販のスケジューラでは、熟練者の経験やヒアリングの結果を計画に反映できません。そこで、スケジューラ単独で計画を作成するのではなく、スケジューラと熟練者が協調して計画を作成するための仕組み作りに取り組んでいます。

この業務では、要件定義から仕様の作成、開発、保守運用の全てに関わっています。要件定義から運用まで関わることで、自分の仕事がどのように改善に結びつくのか実感でき、やりがいを持って仕事に取り組めます。