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日立が組織するデータサイエンス「特殊部隊」とは?トップデータサイエンティストを結集したLumada Data Science Lab.に迫る。

2020年4月、日立製作所はデータサイエンティストを結集した新組織「Lumada Data Science Lab.」をスタートさせました。

緑豊かな『協創の森』で「Lumada Data Science Lab.」が挑むのは、AIとデータアナリティクス分野の研究開発と事業開発をかけ合わせた新しい価値創造とデータサイエンティストの育成を通じて、社会を大きく変革すること。

日立という大きなグループが、なぜ今、このような取り組みをはじめたのか、その理由を「Lumada Data Science Lab.」副ラボ長の徳永和朗氏をはじめとするメンバーの方々に伺いました。

プロフィール

徳永 和朗(とくなが かずあき)
株式会社日立製作所 Lumada Data Science Lab.副ラボ長
日立製作所入社後、半導体技術者としてキャリアをスタートし、LSIの設計開発など様々な日立の次世代モノづくりに携わる。2013年よりAI、ビッグデータを活用したデータサイエンス領域を担当。さらに人財の育成やプロジェクトマネージメントも行うデータサイエンティストとして活躍し、2020年4月「Lumada Data Science Lab.」の副ラボ長に就任した。

 

原 英一(はら えいいち)
株式会社日立製作所 Lumada Data Science Lab 主管技師
日立製作所入社後、公共関係のSEとして活躍。ビジネス領域での製品企画にも関わるようになり、手話をアニメーションで表現するシステムや指静脈認証の開発を担当。その後、セキュリティビジネスで経験を積んだ後、ビッグデータ活用に携わるようになり、2017年からデータサインティストなどデジタル人財の育成を担っている。

 

河野 貴文(かわの かたふみ)
株式会社日立製作所 産業・流通ビジネスユニット産業エンタープライズソリューション事業部(Lumada Data Science Lab. OJT中)
日立製作所入社後、SAP ERPの導入部門からキャリアをスタートし、入社4年目となる。社内の「システム工学レポート」では、営業活動結果を統計手法を用いて原因分析して受注・失注に繋がるような重要な設問を発見したり、「Hitachi Social Innovation Forum 2019」では、在庫最適化ソリューションを紹介したりするなど多くの実績を積んで「Lumada Data Science Lab.」にOJTメンバーとして参加した。

 

荒川 奈津子(あらかわ なつこ)
株式会社日立製作所 Lumada Data Science Lab 部長代理
日立製作所の人事として、グローバル共通の人財マネジメント施策の立案に関わる。2020年度からは「Lumada Data Science Lab.」でデータサイエンス領域での人財育成・採用に人事の観点から取り組んでいる。

日立のAI・データアナリティクス分野の拠点「Lumada Data Science Lab.」(LDSL)とは?

――「Lumada Data Science Lab.(ルマーダ データ サイエンス ラボ)」設立の目的や狙いを教えてください。

徳永 : 日立製作所は昔からAIの研究をしていて実績はあるのですが、どう実ビジネスに繋げるかということが従来から課題になっていました。この課題にスピード感を持って取り組むために事業部と研究所を一つにした組織を作ろうという主旨で「Lumada Data Science Lab.」(以下、LDSL)を設立しました。デジタルをビジネスに結びつけるデータサイエンティストの集団として、AIを使ったビジネスを展開していきたいと考えています。

「Lumada Data Science Lab.」概要

徳永 : AIには、技術があっても現場がわかっていないと適用できない現実があります。日立はモノづくりや保守を長くやってきていますので、オペレーショナルテクノロジー(OT:Operational Technology)の蓄積もあり、適材適所のAIを適用して事業化することを考えています。一方で難しいのが人財の確保です。データサイエンティストは獲得競争が過熱していますし、、育成にも時間がかかります。だから人事とも協力して育成プログラムを整備したり、魅力ある働く環境を創ったりしています。

私たちの狙いは、事業部と研究所が連携してAI・データサイエンス事業を展開することで、先導的な役割を果たしながら人財を育成し、日立グループ内部で開発されているAI技術を一つに集約することにあります。

LDSLは事業部と研究所がただ集まった組織ではありません。事業部側は現場の知識や課題の解決方法を持っています。とくに上流コンサルは、お客様の課題をいかに数理問題に落としてAIなどで解くかという整備ができます。研究所側はAIの先進的な事例やグローバルで戦える技術を持っていますので、こういったメンバーたちがLDSLに集って独自のAIの応用技術や新しい事例を作っていこうとしています。

――LDSLが掲げているミッションとは何でしょうか?

LDSLの3つのミッション

徳永 : LDSLには3つのミッションがあります。1つ目は「価値創造」です。サービスをお客様に使っていただくことで新しい価値を創り出します。新しい価値を創出して、デジタルイノベーションを加速するための、日立の先進的なデジタル技術を活用したソリューションやサービス、技術を総称して「Lumada(ルマーダ)」と呼びますが、まさにそれに該当する部分です。

2つ目は「イノベーション」です。「オープンイノベーション」ということでパートナー企業やスタートアップ企業、他の研究所といった社外の組織にもLDSLに参画いただき、共に技術を変革していくことを考えています。ハッカソンなどの取り組みを通じて、日立にないアイデアを外から取り込み新しいことをはじめます。

3つ目に「人財育成」を考えています。「日立だからできるイノベーティブな事業や経験」を社外に発信していくことで、多様な経験やスキルを持つ人財がこのLDSLに集まり、より新しいビジネスが創造できると考えています。また、社内人財の育成においても、LDSLが日立グループの人財を預かり、データサイエンス案件に携わりながら育成し、ビジネスの現場に戻して倍々ゲームでデータサイエンティストを増やし、日立全体で様々なお客様に対し価値を提供できる体制強化にも取り組んでいます。

――今後、データサイエンティストをどのくらい増やされるんでしょうか?

徳永 : LDSLは、現在100名の組織ですが、来年度には200名の組織へと強化します。同時に日立グループ全体でデータサイエンティストを3,000人まで増やしていきます。3,000人で新たなビジネス事例を作り、一人ひとりが経験値を上げていく際に、LDSLが中心になって、全体を「n倍化」することが我々のやりたいことの一つです。

――現在、LDSLにはどのようなデータサイエンティストが在籍していらっしゃいますか? できれば具体像を教えてください。

徳永 : とても多様なデータサイエンティストが集まっています。もともと私も半導体分野の出身ですが、公共、金融、産業業界で事業を推進していたメンバーなど、あらゆる業界のドメインの知識を持つ人財が集まっています。当然、多様なデータ分析スキルを持っているデータサイエンティストです。新しい技術を研究している研究者も大勢います。異なる文化や経験を持った、多様なデータサイエンティストが集っている組織です。

――これから3,000人のデータサイエンティストを育成するとなると、バックボーンの異なる方が集まると思いますが、LDSLではそういう方々をどう育成しようと考えられているのでしょうか?

原 : データサイエンティストの育成については、プロフェッショナルレベルとベーシックレベルと大きく2つに分けて育成を実施しています。LDSLとして直接育成に取り組んでいるのは、プロフェッショナルレベルと、そこからさらにスキルレベルを上げていくトップデータサイエンティストです。

LDSLが新たな「AI・データサイエンス事業」と未来を創造する

――LDSLが推進する事業とはどのようなものでしょうか?

徳永 : 具体例をお話しするのはお客様事情があるので、なかなか難しいのですが、日立の事業に対するデータ分析のご要望要件は増えてきています。例えば、小売業でマーケティングにAIを使いたいというお客様もいらっしゃいますし、製造装置の制御や効率化といった分野で活用されたり、セキュリティに活用されたりすることもあります。これから、LDSLは多種多様な課題をお客様や研究機関、大学等のパートナーと一緒に解決し、事業を推進していきます。

――AIについては、やはり、マーケティング分野での利活用への関心が高いのでしょうか?

徳永 : はい。金融でも小売でも、マーケティングはどの分野でもやっていますので、関心を持たれるお客様は多いですね。日立の場合、「モノづくり」や、「生産」のイメージが強いので関連する事柄への関心も高いです。実際、基盤となるデータを収集するサーバやストレージを日立で作ってお納めしていたりしますので、そのデータを利活用して業務効率を良くしたいという引き合いも増えています。当社のお客様ならデータの中身がわかっていますので、入りやすいケースといえます。このような引き合いがあるのもグループとして信頼、実力を高く評価いただいているからと自負しています。

――社会ではデジタルトランスフォーメーションが話題ですが、DXに関する関心も高そうですね。

徳永 : デジタル技術で新しい価値を創造する「Lumada」はまさにDXそのものです。日立では2016年よりLumada技術やソリューション、サービスの開発に取り組んできており、既に1,000件以上*のユースケースを蓄積し、順次社外に公開しています。*2020年3月31日時点

日立は、Gartner,Inc.の「2020 Gartner Magic Quadrant for Industrial IoT Platforms」において、リーダーの1社に位置づけられており、グローバルでも評価されています*。

*Gartner, Magic Quadrant for Industrial IoT Platforms, Eric Goodness, et al.,19 October  2020
【Gartner 免責事項】
ガートナーは、ガートナー・リサーチの発行物に掲載された特定のベンダー、製品またはサービスを推奨するものではありません。また、最高のレーティング又はその他の評価を得たベンダーのみを選択するようテクノロジーの利用者に助言するものではありません。ガートナー・リサーチの発行物は、ガートナー・リサーチの見解を表したものであり、事実を表現したものではありません。ガートナーは、明示または黙示を問わず、本リサーチの商品性や特定目的への適合性を含め、一切の保証を行うものではありません。

バックボーンとなる「学び」を活かして最先端に挑戦できる環境

――あらためて、事業を創造していくデータサイエンティストを3,000人にするための育成施策について教えてください。

原 : グループ全体で、2021年度末までにデータサイエンティスト3,000名を育成しようとしています。育成の基本的な考え方は、先ほど申し上げたベーシックとプロフェッショナルですが、その育成アプローチは「自発的な行動」と「実務との関係性」の2軸で整理をしています。

データサイエンティストの育成施策例

原 : 従来ですと、OFFJT、つまり座学研修での学びが中心でしたが、お客様との対話と課題解決というテーマが根っこにありますので、データ分析のスキルだけではなくて幅広い知識が必要であったり、新しいアルゴリズムや技術を身につけたりして、常に研鑽していかなければなりません。コミュニティ活動やOJTを活用して、自己啓発も含めて外に広がっていくような育成活動が重要であると認識しています。

OFFJTの研修については、日立グループの日立アカデミーが講座を充実させたり、社外研修の受講を積極的に活用し、推進しています。社内の認定制度として「ITプロフェッショナル認定制度」があり、この制度にデータサイエンティスト職種を作り2年前から認定をはじめています。また、LDSLでOJT実習生を受け入れて実務の中で学びを深めています。

――育成施策の中で、とくに力を入れていることはありますか?

原 : コミュニティ活動を重視しています。AIやデータサイエンスについては、試せる環境が必要になってきますので、試行環境を提供したり、LDSLのトップデータサイエンティストや研究者と気軽に議論をする機会や場を用意しています。AI技術のプラットフォームとして、日立のAIだけでなく、OSSも気軽に試せるプラットフォームも用意しています。

また、社内でハッカソンを開催してみたり、日立の場合、IT技術者だけでなく、OT技術者としてモノづくりに携わっている方々も多くいますので、そういう人たちが自分の職場の課題とデータを持ち込んで研修したりすることもしています。

――主にグループ内の人財を集めて育てていくというイメージでしょうか?

原 : 基本は、各ビジネスユニットやグループ会社が事業ニーズに基づいて強化計画を策定していますので、それに沿って育成をしています。人財育成の連携はかなり加速してきています。まずチームリーダー候補を中心にLDSLのOJTで実践的な学びを深めてもらい、元の職場に戻って職場の案件でデータサイエンティストとして中心的な役割を担ってもらいますが、次はその方が先生となり、職場の人財をデータサイエンティストに育てるというサイクルで進めています。また、社外で活躍しているデータサイエンティストも積極的に採用し、日立グループ全体でデータサイエンティストの強化に取り組んでいます。

――河野さんはLDSLにOJTとして加わり、データサイエンスを学んでおられますが、はじめの手応えはいかがでしたか?

河野 : OJTでは、まず実践研修というものがあり、銀行の与信に関わる仮想案件に取り組みました。そこでは顧客課題を整理して、データクレンジング、機械学習を用いた不履行確率の予測を行い、データサイエンスビジネスの一連の流れを経験しました。私は学生のころ宇宙物理の研究をしていて、ブラックホール連星の研究で博士号を取得しましたが、当時はAIや機械学習に触れたことがありませんでした。OJTを経験してみると、宇宙物理の研究と機械学習のモデルの構築の考え方には似通ったところがかなりあることに気づき、学生時代に培ってきたノウハウがAI案件でも活かせることがわかったのも収穫でした。

現在、参画している案件では、機械学習と最適化の両方を用いています。さらにテキストマイニングの要素もあり、案件を通じて成長を感じています。OJTを通じてデータエンジニアリング力とデータサイエンス力は効率的に上っていると思います。

――育成施策の中でコミュニティ活動を大事にされていると伺いましたが、気軽に上司と議論できるような雰囲気が日立にはあるのでしょうか?

河野 : チームによるかとは思いますが、私がいるチームでは、上司の方と侃侃諤諤(かんかんがくがく)の議論をさせていただいています。深い学びにも繋がり、良い経験ができていると感じています。

徳永 : 日立のモノづくり現場には自分たちで改善していく小集団活動の文化があり、上司と議論する文化が昔からありました。OJTの仕組みが上手く回っているのもこの影響だと思います。日立には、人を育てることに力を注ぐ文化が根付いていて、相談できる研究者が多いこともデータサイエンス領域には上手く合致していると感じています。

――グループ内で切磋琢磨する仕組みの一つとして、社内で開催されるハッカソンに河野さんは参加されたことがありますか?

河野 : データサイエンティスト部会に所属していれば、基本的に日立グループの方なら誰でも参加できる社内ハッカソンに参加して1位になったことがあります。非常に限られた時間で、周囲のスコアと自身のスコアの優劣に一喜一憂する経験は刺激になり、とても楽しかったです。

――すごいですね。これから挑戦したいことはありますか?

河野 : AI技術やデータ分析を駆使して顧客課題を解決するビジネスを継続していきたいです。漠然とした話ですが、いずれは、データサイエンス力、ビジネス力、デザイン思考を組合せ、AIをソリューションコアとした高収益な新サービスのプロジェクトリーダーを務めたいという目標を持っています。

――ありがとうございます。話は変わりますが、LDSLのある「協創の森」のコンセプトムービーを拝見すると、理想的な環境を構築されていていることがわかります。シリコンバレー企業のようなイメージですね。

徳永 : ムービーをご覧いただくとわかるんですが、「協創の森」にはホワイトボードを使ってディスカッションをするような場所がたくさんあります。廊下などにもホワイトボードやディスプレイなどが設置してあって、研究者もすごく難しい式をボードに展開したり、画像を写したりしながら活発に議論をしています。

徳永 : なかなか珍しい建屋になっていると思います。国際会議場もあり、学会の場としても使えます。オープンな環境ということもあり、ラボの中はグローバルな雰囲気で多様な国の人々がいて、英語で会話していることも多いですね。

――協創の森でいろいろなアイデアがまとまり、開発が進んでいるものも多いのでしょうか?

原 : いろいろやっていますね。協創の森の中にプロジェクトルームもあり、そこで様々な開発が進んでいます。

――このようなグローバルな環境を用意されて、今後は社外、海外からも参加者を募るケースが増えていくのでしょうか?

荒川 : 社外や海外のデータサイエンティストと一緒にワークショップを開催することを考えています。そこから知識を社内に入れていくようなこともやっていきたいですね。ハッカソンやグローバルコンペなどの開催を通じて、社内でどんどんスキルアップができる環境を整えていきたいというのが今の取り組みです。

原 : オープンイノベーションのイベント等で外部とコラボレーションする機会も増えると思います。

徳永 : 様々な知識と人々をかけ合わせていきたいと思っています。日立だけではビジネスがスケールしない時代です。異なる観点の人を外部から招くなどして、日立のビジネスを一皮も二皮も剥いて、新しいことを推進していくのがLDSLの役目だと認識しています。

――そこから、オープンイノベーションを実現されていくのですね。

荒川 : 働き方の視点でいうと、データサイエンティスト一人ひとりが持つ能力やスキル、経験を最大限に発揮してもらえる環境を会社としては用意すべきと思っています。「協創の森」をご覧いただくとわかると思いますが、組織の縦割りを意識させないような環境づくりも進めています。現在は、新型コロナウイルス禍のため皆さんほとんど自宅でお仕事されていることもあり、フレキシブルな働き方というところは定着してきていると思っています。

――LDSLには、どんなカラーの人が向いていますか?

徳永 : 大前提として、様々なことに興味を持てる人です。「なんでこういう現象が起こるんだろう」と興味を持つところにサイエンスがあると思うからです。そして、行動が大事かな、と。思っているだけでは意味がないので手を動かして分析するのが重要です。好奇心が強い人と一緒に仕事をしたいですね。

荒川 : LDSLでは、今までにない事業を作り、新しい価値づくりを成し遂げようとしていますから、チャレンジが楽しいと思ってくださる人がたくさん来てくださるといいですね。今、社中にいる人財も、楽しみながら、新しいことに挑戦できる組織を実現していきたいと思っています。

――ところで、データサイエンティストの注目度が高い「Kaggle」を利用するKaggler(カグラー)がLDSLでも増えていたりしますか?

原 : 増えていますね。LDSLメンバーにも、ビジネスユニットのメンバーにも参加している人が多くて、金メダルをはじめとする、メダル保持者もいます。実は、Qiitaを利用している人も多いです。

LDSLメンバーが今後目指すもの

――これから実現したい「夢」を教えてください。

河野 : Qiitaは私もよく愛読しているんですけど、読者の皆さんに向けて話すことになるとは思っていませんでした(笑)

国内の会社でAIというとピンとこない方が多いと思います。ただ、国内の会社も、今本気で取り組んでいるところなので、捨てたもんじゃないよという意味で、日本の会社にも目を向けてみてほしいと思っています。

私は、日立の掲げている「Inspire the Next」、「Social Innovation」ではありませんが、人類にインパクトを与えるような大きな仕事をしたいと考えています。自分が研究畑にいた感覚では研究者は引用されてナンボで、それが研究者にとっての価値です。どれだけ人や世に影響を与えたかということですが、日立でなら、その影響を70億人に与えることも不可能ではないと思っています。なので、そういった社会現象を起こせるような良い仕事をしたいと考えています。

原 : データサイエンティストの育成は、日立の「OT ✕ IT ✕ プロダクト」を実現するためのキーとなる手段だと思っています。DXは生産管理をしているような人だけでなく、多くの人々をITで繋ぐような役割をデータサイエンティストが果たしていかないと進まないと思って、日々業務に取り組んでいます。社内外問わず、様々な領域の人たちと一緒に、新しいことをどんどんやっていきたいと思っています。そんなこともあり、QiitaにLDSLのページを作っていますので、ぜひ一度ご覧ください。

編集後記

今回、オンラインで取材をさせていただきましたが、画面を通じてでも「Lumada Data Science Lab.」の皆さんの生き生きとした表情、動きが伝わってきたのが印象的でした。新しいことに挑んでいるからこそ出せる雰囲気だと感じました。

慎重に言葉を選びながらも、今、取り組んでいる仕事に興味を持って取り組めていて楽しいと河野氏がおっしゃるように、先端分野での日本企業のこれからの動きにもっと目を向けていきたいと思います。とくにAI、データサイエンス領域では、LDSLが先頭になり、どんどん元気になっていく様子が見られそうです。

取材/文:神田 富士晴


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