学生時代は電気電子工学を専攻し、システム制御について研究をしていました。研究室では専門知識を深めることはできますが、実現場への適用になかなか繋がらず物足りなさを感じていました。そこで、卒業後は専門知識を磨くとともに、実現場への適用ができる職種を志望しました。生産技術センターは研究所として知見を深めるとともに、事業部、工場へ先端技術の適用ができるのではないかと考え、入社を希望しました。

私は入社してから、部品発注・管理業務における課題抽出、需給における課題分析に関わってきました。現在は機械学習の技術開発に取り組んでいます。私が所属する設計生産システム変革推進部では様々な技術開発、事業部への適用に取り組んでおり、幅広い技術、製品に関わることができます。また、各分野の専門家が身近におり、すぐに助言を頂くことが出来ることは心強いです。

機械学習では様々な予測や判断をさせることができますが、その中で私は新たな入力データに対し機械学習モデルを更新、精度の劣化を防ぐ技術開発に取り組んでいます。機械学習では学習データに対して精度が高いことに加え、未知のデータに対する汎化能力が求められます。オンラインで学習させる手法もありますが、モデルが常に変化するため解に対する根拠がわかりづらいという側面があります。そこで、オンライン学習ではなく、オフラインでモデルを更新する技術に着目して開発に取り組んでいます。

実際の生産現場では解に対する根拠、裏づけが求められる傾向にありますが、先述のようにオンライン学習は根拠がわかりづらく、生産現場には適さない可能性があります。現在、私が取り組んでいるオフラインでのモデル更新技術を早期に開発し、将来的には生産現場への適用を行いたいと考えています。