私の研究開発した技術は、東芝のAI OCR Synchro+™という文字認識サービスに組み込まれています。どこの企業でもまだ紙の文書が残っていて、それがデータ活用の妨げになっています。そこで、このサービスでは紙の情報を高い精度で読み取ることで、データ活用につなげようとしています。その中で私が担当した機能の一つが日付印の読み取りです。コンビニエンスストアでの支払いで目にしたこともあるかと思いますが、払込票などの帳票によく使われるものです。印影の中にある日付の部分を正確に読み取りたいというニーズがあり、その課題に取り組みました。難しかったのは、印影が傾いていたり、押し損じで全然ちがう場所に再度押されていたりして、どこに押されているのか分からないというケースが多いことです。また、欄の中にバックプリント（背景の印刷）があると読み取りの難易度が一気に上がります。こうした複雑な状況でも確実に読み取れるようにすることがテーマでした。私は日付印を読み取る AI モデルを開発し、実用レベルの精度になるまで試行錯誤を重ねました。その結果、精度・性能ともに問題ないと評価され、実際の製品に搭載されてお客様に使っていただけるようになりました。

私は大学では工学部にいて、研究室ではAIに取り組んでいました。AI の学習をどう効率化するかがテーマだったのですが、使っていたデータは現実の業務とは少し離れていて、もっと実際に使えるものを作りたいと思うようになりました。就職活動では、より事業に近い研究ができる環境を探していました。AIを活用した日付印のテーマには３年かけて取り組みました。難しいデータに対してなかなか精度が上がらず苦労しましたが、製品化を判断するギリギリの段階で精度を改善できたときは本当に嬉しかったです。文字認識の分野は、東芝では昔から力を入れている領域で、スキャナとOCRが一体になった製品の歴史があります。私の所属している部門には、OCRに限らず知らないことを訊けばとても丁寧に教えてくれる組織の文化があり、どの先輩に訊いても丁寧に対応してくれるのでとても助かっています。ずっとOCRに取り組んでいる先輩がいて、何か相談するとポンポンとアイデアが出てきたり、他部署との調整がすごくうまかったりと、学ぶことがとても多いです。そのような仕事を進めていく上での能力も高めていきたいです。今は主に「データ化する部分」を担当していますが、そのデータをどのように活用するかという領域にも進んでいきたいと思います。特に東芝グループの歴史の中で蓄積してきたデータをどのように活用していくかというところに関わっていけたらと思っています。