| これが私の仕事 |
機器分析×AI解析の相乗効果を目指して
最近は、以前の仕事（TEMの測定、解析）中に不便だと思っていたところ、自動化したいなと感じていた解析について、統計モデルや深層学習を用いた解決策に取り組んでいます。測定装置を扱っていた時は、「見ればわかる結果＝追加の説明が要らない、きれいな結果」を出すことにこだわりがありましたが、現職に移ってからは、「役に立つ」ことが重要、と考えるようになりました。解析結果をいかに解釈するか、意味づけて次に生かすかがお客様にとっては大切なことなのではないかと感じています。 |
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だからこの仕事が好き！
一番うれしかったことにまつわるエピソード |
『ちょっとした違和感』に気づけるように
私の好きな言葉に「プロフェッショナルとそれ以外を分かつのは、『ちょっとした違和感』に気が付くかどうかだ」というのがあります。機器分析もデータ解析も今は自動化が進んだおかげで、若手職員でも結果として良いデータを取れるようになっています。しかし、ちょっとした装置の不調であったり、サンプルの傾向の違いなど『違和感』に気づけるのはやはり経験を重ねたベテラン、熟達した人が多いです。
また、私自身は結果の出し方について、「『わかること』と『わからないこと』の境界を明確にすること」を心がけています。お客様が期待する内容と異なっていても、「このデータからここまではいえるが、ここから先はわからない」というラインを根拠とともに明確にすることが、結果的にお客様のためになるのではないかと考えています。 |
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| ズバリ！私がこの会社を選んだ理由 ここが好き |
「測定」と「解析」から「結果」
大学院では「物理化学」を専攻しており、「真空中の清浄表面に吸着した分子のレーザー超高速分光」という研究に取り組んでいました。研究の過程で「測定」と「解析」のサイクルをまわして結果に近づいていくことは面白いと感じていました。分析会社でもIRやラマンなどの分光装置や、XPS・SIMSなどの真空装置を扱っているとのことだったので、自分の学んできた知識が生かせると思い、MSTに入りました。
仕事内容は学生時代の経験とは大きく変わりましたが、装置メンテナンスやデータ解析などで、真空・分光に関する知識を生かすことができました。また現職に移ってからは、解析プログラムを書いていた経験が糧になったと感じます。人生思惑通りにいかないこともありますが、様々な経験がその後につながっていくことを感じています。 |
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| これまでのキャリア |
2013年度入団→分析評価部STGにてTEMを担当→分析評価部ISGにてAI・データサイエンスを担当 |
