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P-TECH活動 IBM会社紹介・社員紹介
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- 5. 米国IBMと日本IBM 創立 1911年 社長兼CEO アービンド・クリシュナ 拠点 約175カ国 創立 1937年 代表取締役社長 山口 明夫 国内拠点 約65カ所 米国IBM 日本IBM 本社：ニューヨーク 本社：東京都中央区
- 6. 米国IBMと日本IBM 創立 1911年 社長兼CEO アービンド・クリシュナ 拠点 約175カ国 創立 1937年 代表取締役社長 山口 明夫 国内拠点 約65カ所 米国IBM 日本IBM 本社：ニューヨーク 本社：東京都中央区 国連加盟国193 とほぼ同等 アムンゼンの 南極点到達の年 アジア系初 最寄駅：半蔵門線 「水天宮前」駅 7年ぶりの日本人 社長 トヨタ自動車と 同じ
- 7. AI スーツケースを実証実験中 歩行者や障害物の情報 を音声でお知らせ 階段、エレベーター、 ドアなどへ誘導 カメラやセンサーで 周りの状況を認識 視覚障がい者のための スーツケース型 誘導ロボット
- 17. 仕事紹介(1) 食べ物？ 睡眠？ 運動習慣？ 飲酒？ 喫煙？ 遺伝？ 環境？ 体質？ 沖縄クライシスを乗り越えろ 肥満病や糖尿病の激増による高い死亡率 沖縄県本島 メタボ該当者 22.7% メタボ予備軍 15.0% 予備軍以上割合 37.6% 久米島 メタボ該当者 23.1% メタボ予備軍 14.7% 予備軍以上割合 39.3% 日本 メタボ該当者 17.4% メタボ予備軍 10.6% 予備軍以上割合 28.0%
- 19. 仕事紹介(2) 人工知能による医療用画像解析 従来のCTと画像解析による重症度の比較研究 コロナに関しても、 深層学習を用いた画像解析が さかんに行われています。 Source: https://www.nature.com/articles/s41598-020-80261-w.pdf A novel deep learning-based quantification of serial chest computed tomography in Coronavirus Disease 2019 (COVID-19)
- 22. メッセージ 自分の場合はIT × ヘルスケアでしたが、 ITを通じて好きな分野に関わるチャンスはたくさんあります！ 例: 車に興味 → IT × 自動車 飛行機に興味 → IT × 航空 お金に興味 → IT × 金融 食に興味 → IT × 食品 興味が複数ある、興味のある分野が見つからない → IBMのようなIT全般やっている会社に行けば複数の業界を経験できます
Editor's Notes
- みなさん、こんにちは。 CTOオフィスの難波より、日本IBMをご紹介致します。
- さて、みなさん 突然ですが・・・
- IBMクイズです。IBMの正式名称は何でしょうか？以下の3つからお選びください。 1 International Business Machine 2 International Business Machines 3 International Beautiful Memory 正解だと思うものに手をあげてください。知らなくて当然ですので、間違ってももちろんいいですよ。 では、1だと思う人。2だと思う人。3だと思う人。 正解は・・・
- 2のInternational Business Machines でした。複数形なんですね。 IBMは、この名の通り、機械、今はコンピューターが主流ですが、機械を使って国際的にお客様のビジネスをお手伝いする会社です
- 私が所属する日本IBMは、米国IBMの日本法人です。二つの会社について説明します。
- 米国のIBMは、CEOがアービンドクリシュナというアジア系初の方で、本社はニューヨークです。 アムンゼンが人類初の南極点に到達した、1911年に創業、肉の秤などを売る会社として始まりました。 それから110年、今は世界の175の国と地域でIT技術を中心としたビジネスをしています。 対する日本IBMですが、社長は2年前に就任した山口あきおさん。 本社は東京都中央区、町田市の南を走る東急田園都市線直通の半蔵門線水天宮前駅から徒歩7分のところにあります。
- 最新の事例をお話しましょう。日本橋のCOREDO室町などで、実証実験が行われているAIスーツケースです。 これは視覚障害者のためのスーツ型誘導ロボットで、モーターがついているので自走でき、取り付けられたカメラやセンサーにより周りの状況を認識できます。 視覚障害者が、目的地を告げると、そこまでのルートを割り出し、歩行者や障害物の情報を音声で伝えつつ、目的地へと誘導するのです。 右側の方がAIスーツケースの研究リーダーの浅川ちえこさんです。 彼女自身が視覚障害者であり、IBM技術者の最高職位であるフェローであり、4月からはお台場の日本科学未来館の館長もされている スーパーな研究者です。
- 浅川さんが活躍していること、それがIBMの競争力の原点です。 多様性が生み出すさまざまな価値観を認め、皆が自分らしく能力を発揮すること、 それがIBMが100年以上に渡り、社会を変える技術を生み出してきた力の源だと私たちは信じています。 詳しい説明はまたの機会に譲るとして、本日のパネリストに自己紹介をしていただきましょう。 中村さん、お願いします。
- では後半はIBMでデータサイエンティストをやっている中村悠馬が仕事紹介をしていきます。
- 自分は2018年の10月にIBMに入社しました。 今はIBMのヘルスケア部門でデータサイエンティストをしています。 学生時代はITの専門だったわけではなく、物理を勉強していました。 高校時代は柔道部でした。一応2段を持っています。 学生時代は旅行にハマっており、色々旅行しました。 一番の思い出は写真のウユニ塩湖です。アメリカから南米まで旅行しにいきました。 湖が鏡ばりになっていてめちゃくちゃキレイです。 最近はコロナで旅行にも行けてないので家で漫画を読むのが趣味になっています。 医療漫画が好きで漫画アプリで色々読んでました。ヘルスケア分野の仕事で漫画の知識が役に立つこともたまにあります。
- こんな私ですが、どんな高校生だったかというとやらかしキャラでした。。 例えば、遠足の日にちを勘違いしてて、当日普段通り登校したら出発時間を過ぎてて置いて行かれました。 登校途中にバスとすれ違った時にクラスメイトに似た人がたくさん乗っていて不思議に思っていたらほんとにクラスメイトでした。 他にも1時間目の授業が休講の日があったのですが、これも間違えて全く関係ない日に２時間目から登校して授業に40分遅刻したりしました。 先生は完全に呆れていました。 しかも授業中に眠くなってしまう体質で、よく怒られていました。 ひどい時は大きないびきを書いたり、先生に起こされた時に寝ぼけて暴言吐いたりしていたそうです。 先生からお前は社会でやっていけるか心配だとずっと言われていますが、今のところちゃんと社会人をやれているはずです。 みなさんの中にも自分自身が社会でちゃんと働けるか不安に感じることがあるかもしれません、 でも大丈夫です。ちゃんと社会人なれるので安心してください
- そんな私がIT業界に入るまでの経緯について簡単にご紹介します。 高校時代、進路に悩んでました。 当時自分はやりたいことが２つあり、どっちの道に行くか悩んでました。 １つは研究者としての道で、新しい物理法則を見つけたいという夢がありました。 もう１つは薬剤師としての道で、新しい薬を開発して病気を治したいという夢がありました。 １つ目は好奇心を優先した道で、２つ目は社会貢献を優先した道でした。
- そして自分は研究者としての道を選びました。 理由はこっちの方が自分が夢中になれそうだと感じたからでした。 今思い返してみても、夢中になれるかを基準にして進路を選んで良かったと思っています。 みなさんも進路に迷った時はどっちが夢中になれるか、で選んでみてください。 選んだ道の方が難しい道であっても、夢中になれることであれば絶対に乗り越えられます！
- そして大学時代は物理の研究に一生懸命になった自分ですが、研究の分野である程度満足できる結果を残すことができたので、次のステップに進みました。 自分にとっての次のステップとはIBMでのデータサイエンティストでした。 実は研究者とデータサイエンティストって似てる部分が結構多いです。 解くべき問題がパズルみたいな点が似ていると思っています。
- そしてデータサイエンティストを選んだ理由の中で一番がこれです。 物理の研究に比べて、データサイエンティストは実際の世の中の問題に取り組みます。 しかもその中にはヘルスケアでの問題に取り組みチャンスがありました。 つまりデータを活かしてヘルスケアに貢献できる環境がありました。 この道に行けば、高校時代に諦めてしまった医療・製薬の道に関係することができると思い、 ヘルスケア分野でのデータサイエンティストになろうと決心しました。
- 次になぜIBMを選んだか、という理由について説明します。 一言で言うと、学生時代にみたIBM創立100周年フィルムが印象的だったからです。 この動画の１シーンで、ヘルスケア分野でのデータサイエンスを紹介しているパートがあるので紹介させてください。 元々は銀行でコンピュータ科学者をしていたCarolyn McGregorさんがIBMのサポートの元、ヘルスケアの分野に挑戦していくというストーリーです。 未熟児として生まれた赤ちゃんの治療を行うには新生児集中治療室という場所を使います。 みなさんもICUと聞いたことがあるかもしれませんがその場所です。 この場所では最新の医療機器を使って、治療のための大量のデータをリアルタイムで集めています。 Calorynさんがこのデータを見たとき、今まで誰も気づかなかった赤ちゃんの異常サインを示すパターンを発見しました。 そしてこのパターンを、Calolynさん以外の人も読み取れるようなツールを作るプロジェクトがはじましました。 このプロジェクトを実現させるためにCalolynさんは一生懸命働くのですが、実はCarolynさんが過去に未熟児を生んでしまって死なせてしまった背景がありました。 私はこのCalolynさんが自分にしかできないコンピュータの知識を活かして、自分と同じような悲しみを作らないように懸命に働く姿に感動しました。 自分もIBMを通して、自分にしかできない方法で人の命を救うような仕事が出来ないかと考えるようになり、IBMのヘルスケア分野でデータサイエンティストとして働きたいと思うようになりました。
- では、ここから自分の仕事紹介に移っていきます！ １つ目の紹介として沖縄の久米島でのプロジェクトを紹介させてください。 実は沖縄では糖尿病が社会問題になっています。 昔は沖縄は糖尿病による死亡率が日本で一番低かったのですが、アメリカの食生活や車社会の普及によって今では糖尿病の死亡率が日本で一番高くなってしまっています。 このデータが示すように、沖縄の中でも久米島は肥満症の傾向が最も高くなっています。
- この久米島の人々にスマホアプリを使ってもらい、健康アドバイスのメッセージを定期的に送ることで生活習慣病の改善を目指すプロジェクトが開始しました。 自分はこの中で、1人1人のユーザーに対して最も効果的なメッセージを選んで送るというシステムを作成しました。 例えば、Aさんにとっては運動しないデメリットを伝えるよりも運動をするメリットを病気の予防の視点で伝えると効果的、そのような判断をAIが自動で行えるようなシステムを構築していました。 この例ではAさんには3つのメッセージの候補のうち、「運動すると脳にも良い影響を与え認知症に予防につながります」というメッセージを送るようになります。
- 次に医療画像解析のプロジェクトです。 AIの使い方として期待されているものの１つに、医療画像の診断補助があります。 例えば、コロナに関しても画像解析が盛んに行われています。 この例では従来のCTと画像解析の結果を用いて、コロナの重症度をAIが自動で判断するという研究を示しています。
- 私が実際に関わったのはコロナに関係する肺の画像ではなく、筋肉の病気を判定する画像解析でした。 このプロジェクトでは実際のお医者さんでも難しい画像の判断をAIが自動で判断するシステムを作成しています。 与えられた画像から5種類の病気のうちどれかに分類しています。 8人のお医者さんの予測的中率は58%なのに対して、AIでは82％の的中率で予測をしています。
- まとめとして、仕事の楽しさをお伝えします。 まず、シミュレーションや物理の知識を通して人の命を救うのを手伝えることです。 自分の持っている力が他人の役になっている実感があると充実感を感じられます。 さらに、プロジェクト毎にチームが変わるから仕事が飽きないです。 約半年ごとに別んチームと仕事が出来るはいい刺激になります。 そしてヘルスケア以外にも仕事を体験できるのがいいところです。 自分は航空会社の売上予測なども経験できました。 そして、久米島のプロジェクトでは沖縄に出張する機会がありました。 もちろん仕事はちゃんとしましたが、そのあとは沖縄の海を満喫しました。 完全に余談ですが、その出張の時のお土産を渡したのが今の彼女と付き合うきっかけになったりしました笑
- 最後にメッセージです。 自分の場合はITを通じてヘルスケアに関わりましたが、他にもITを通じて別の分野に関わるチャンスはたくさんあります。 例えばみなさんも興味あるものが車や飛行機、お金や食事だったとしても、それぞれITを通して関わるチャンスがあります。 それぞれの分野に特化したIT企業に行くというのも進路として検討してみてください。 また、興味が複数あったり、何に興味があるか分からない人は、IBMのようなIT全般をやっている会社を検討してみてください。 そうすれば複数の業界を経験できるので、自分の好きな分野を見つけるチャンスがあるはずです。
- 最後におまけです。 IT業界はリモートワークがしやすいです。 同僚の中には実家に帰って仕事している人もいます。 例えば兵庫や静岡、台湾からリモートでIBMの仕事を問題なくこなしています。 どんな場所でも働けるっていうのは今の時代にも非常にマッチしているのでIT業界をぜひ検討してみてください！