(粒子線物理学)日系メーカーの研究者として、AI・データサイエンスの生産プロセスへの応用に関する研究に従事。生産現場のセンサ等の取得データを活用した異常検知やプロセスインフォマティクスの技術開発に取り組む。データサイエンスを応用する研究者をめざしたきっかけ大学時代に、加速器施設で素粒子の性質を精密測定する研究をしていました。実験装置の開発や測定を通して、データ解析の面白さに気づきました。データ分析に取り組む中で、物理学や測定に関する専門知識とAIやデータサイエンスとを統合させた、ハイブリッドな研究がしたいと思うようになったのがきっかけです。初学者の方に教える際に工夫しているポイントAIやデータサイエンスを初めて学ぶときは、アルゴリズムの中身よりも「目的」を掴むことが重要だと思っています。日進月歩な分野で学ぶことが多いですが、本質を明確に「なぜそのような考え方をするのか」を理解していただけるように意識しています。各手法を具体的な応用例とセットで紹介することで、活用イメージを持ってもらえるよう工夫しています。近年、あらゆる産業でAI活用が推進されています。AIを簡単に使えるツールも出始めています。近い将来、Excelのように誰でもAIを使ってデータ分析をする時代が来るでしょう。意味もわからずツールに使われるより、猛獣使いのように強力なツールを使いこなせるほうが楽しいですよね?今のうちに、AIの基礎や新しい手法に対するキャッチアップの方法を身につけましょう。受講者へのコメントAI自体の研究をする人以外にとって、AIは何かを達成するための手段の一つに過ぎないと思います。目的を達成するためには、目的の明確化や仮設を立案することは言うまでもありませんが、目的にかなっている手段や検証方法を知っておくことも必要です。データドリブンである以上、前処理やモデル構築で何がベストかは、とにかく試してみないとわからないことが多いです。好奇心を忘れず、手を動かしながら様々な手法を体験して理解を深めましょう。