デジタルプロセスイノベーションセンター デジタルプロセス研究担当 主務

Y.I.

2018年6月中途入社

理学部物理学科で高エネルギー物理学を、大学院では原子核実験を研究。物理学分野の経験を活かした産業界向けの研究をやりたいと考え、分野を変えた上で公的研究機関の博士研究員となる。放射線を使った鉄鋼・コンクリートの非破壊検査など、産業界に向けた技術研究に従事。研究と論文の執筆を繰り返すよりも、その先にある産業に貢献したいという想いが強くなり民間への転職を決意。異業界・異分野の人材を多く採用していた東芝メモリに入社。

自分の技術が何の役に立っているのか、胸を張って言える。

以前は公的研究機関の博士研究員として物理学の研究を行っていましたが、 改めて産業に直接貢献したい、という自身の意思に気付き転職活動を開始。物理系の実績を求めている企業は少ないうえに、面接を受ける中では「うちの会社では研究のような高度なことはやらないけど大丈夫?」と聞かれることも多くありました。研究者としてのスキル、実績を活かせる企業はないのかな、と半ばあきらめていました。そんな中、東芝メモリの面接では「本当に未知の不具合に出会ったときにどうしますか?」と問われたのです。いままで研究者として未知に挑んできましたが、民間企業でもそれだけ高いレベルで仕事をしているのだと思い、内定をいただいた際には即決しました。

現在はまだOJTの最中(※2018年6月入社)で、当社四日市工場から半導体生産に伴って出るビッグデータを、歩留まりの改善にどのように活用していくのかを学んでいます。入社時にデータ解析を希望したこともあり、AIや機械学習を導入するための知識やスキルを習得しているところです。AIに関しては素人なので、参考書を買ってディープラーニングの勉強をしている真っ最中ですね。私の仕事が歩留まりの改善に直接つながっていきますから、モノづくり産業に直接関わっている時点で大きなやりがいを感じています。

半導体生産の現場には、1日に20億件のデータがある。

データを活かして歩留まりの改善を実現するためには、ツールを開発するだけではなく、実際にツールを使って原因を調べる生産技術と連携を取りながら進めていく必要があります。そのため今は四日市工場に火曜日~金曜日まで滞在し、デジタルプロセスイノベーションセンターの先輩方や生産技術の方々と仕事をしています。工場から上がってくるデータは1日に20億件。これだけの膨大なデータ量と、実際の生産現場をひとつの企業がもっていることはあまりないと思います。そういった環境はデータ解析をしたい方にとっては魅力的ですし、マスクされていない根幹のデータにアプローチできることは楽しいと思います。

今後の課題は、それらのデータを使って、複雑かつ数百工程のステップを踏む半導体工場にどのようにイノベーションを起こすかということ。そのために、AIの活用方法に明るい人材がもっと来てくれたらうれしいですね。これから間違いなく需要が増えていく部分ですし、重点項目のひとつでしょう。ただ、単に知見や数式がわかるだけではなく、何に活かそうかという視点をもっていることが大切です。論理だけではなく、それを武器にしてどう使っていくのかを常に考えているような方に来てもらいたいですね。

積極的に新しいことを学ぶ社風がある。

転職して間もないですが、業界標準や他社の動向を追うというよりは、新しいものを一番最初に導入していこうという気概が感じられる社風があると感じます。私自身、常に新しい技術は取り入れていきたいと思っていますが、OJTや研修が充実しているだけではなく、自分で勉強するための自由さがある環境なのでやりやすいですね。大学や研究所、ワークショップ、学会といった社外から知識を取得する機会も多くあります。私も入社して2週間目には人工知能学会に出席し、ポスターセッションを経験しました。因みに、歓迎会は学会開催地の鹿児島で開催してもらいました。まさか入社後すぐにそんな機会がいただけるとは、と驚きましたね(笑)。外部との交流を活発化させていくオープンな空間を創っていくことは、これからますます本格化していくと思います。

また、積極的に新しい視点をもち、なるべく広い分野の技術を組み合わせてモノづくり産業に貢献していきたいと思います。外から来た人は、中にいる人とは違う視点をもっていると思います。それぞれに違う個性的な視点を、他の分野に活かそうという志向をもっている方と、ぜひ一緒に仕事をしてみたいですね。

1日のスケジュール例

08:30出社 
四日市出張時には9時くらいに工場に出勤
 
09:00会議を3~4件ほど実施。
 
12:00昼食
 
13:00会議のない時間はプログラムのコードを読むなど勉強に充てる。
 
18:00退社
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