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#02

社会課題解決への新たな挑戦。
研究職から、ビジネスの最前線へ。

医薬システム本部R.I.

大学院修了後、医療系の専門職を養成する大学にて助教に着任。専門は生理学で応用研究に従事。2023 年日立製作所に入社し、医薬システム本部に配属。入社以来、製薬企業や大学などの研究機関の研究者様向けのバイオマーカ―探索や、リアルワールドデータ(RWD)解析ソリューションを用いた事業を担当。

STORY01

研究成果の社会実装を
身近に感じられるフィールドへ。

大学院の博士課程を終えたあと、大学で研究職に就きました。大学では主に生理学に関する研究をしており、充実した日々を過ごしていました。
その中で、オミクスデータなど大規模データを扱う機会が増え、そのような「大規模データを解析する技術を身に付けたい」と考えるようになりました。また、応用研究を進めるうちに「研究で取り組んだことが具体的にどのように社会に実装され、価値を生み出しているのかを、より身近に感じたい。」という想いが次第に強くなり、思い切って転職を決意しました。

主に医療業界を中心とした企業を探していたのですが、日立に注目したのは取り扱えるデータの量と AI 技術など総合的な技術力の高さでした。日立は、次世代医療基盤法に基づく事業者認定を受けた数少ない会社であり、病院の診療情報などさまざまな医療データを、AIなど最新技術を駆使して分析、活用しています。また、実際に AI を活用しながら医療の社会課題解決に貢献して活躍している先輩社員の記事を読み、いつか自分もそうなりたいと感じたことも大きいです。

他にもいくつか面接を受けた企業はあったのですが、日立で面接を受けた際、研究職からデータサイエンティストとなって活躍している社員の方とお話することができ、日立なら自身の経験を生かしながら挑戦できると確信し、日立への入社を決意しました。

オミクスデータ:生物学の分野で使用される「オミクス(-omics)」という概念に基づいた大規模なデータ

STORY02

診断データと日立独自のAIで
データ解析に取り組む。

入社後は、医薬品・医療機器業界を支援するソリューションを提供している医薬システム本部に配属。現在は主に製薬企業や大学などの研究機関の研究者様向けのバイオマーカ―探索や、リアルワールドデータ(RWD)解析ソリューションを用いた事業を担当しています。

医療機関が持つ診断情報などの医療データをベースに、日立独自の AI を活用しながらデータ解析を進めていきます。例えば、「どのような条件を持つ人が病気になりやすいのか、なりにくいのか」、「どのような条件を持つ人に新薬が効きやすいのか、効きにくいのか」。お客さまが持つ課題や要望に合わせて、データを加工しながらAIでデータ解析し、PDCA を回しながら有用な結果を導き出していきます。

既存のデータ解析では出てこないような、思いもよらない結果が出たときなどは特に楽しいですね。そうして導き出された解析結果と考察を大学や製薬会社に提案し、ディスカッションしながら、「面白い結果が出ましたね。新薬の参考になります。」と言っていただけたときは達成感があります。事業部にいながら、最先端の AI を活用して社会に有用な価値を生むデータ解析など研究要素の強い課題に取り組めていることや、場合によって医師との共同論文の執筆にも参加させていただけていることには非常に満足しています。

ある日のスケジュール

8:30 出社・メールやチャットなどチェック
9:00 解析結果チームディスカッション
10:00 ディスカッション結果の整理
11:00 社内有識者レビュー
12:00 昼食
13:00 レビュー結果を踏まえた再データ解析
15:00 お客さまへの解析結果報告資料作成
17:00 お客さま提案に向けた作戦会議
18:00 終業

STORY03

研究者の経験を生かして
新たなビジネス創出に挑む。

大学の助教という立場から民間企業である日立に転職して、大きく変わったのはビジネス視点を身に付けなければならない点です。自分の手がけたい研究をするのではなく、顧客である大学などの研究機関や製薬会社の方々にとって成果となる解析結果を出していかなければなりません。それだけではなく、有用な解析結果をビジネスとして成り立たせるためには乗り越えなければならないハードルがいくつもあります。難しい面もありますが、前職では経験できないことに日々挑戦できていることは、成長につながっていると感じています。

IT スキルの面では、R 言語などを使用した一般的な医学統計は行っていましたが、現在では AI を活用した解析手法に取り組めるようになったことも成長を感じる点です。日立は研修制度も充実しており、解析にあたって必要となる統計や機械学習、言語(Python / R / SQL)の知識・スキルは入社してから身に付けることができました。

担当している医薬・製薬業界においては、研究開発の成果と社会への実装の間に、「死の谷(Death Valley)」と呼ばれる大きなギャップが存在します。将来的には、これを少しでも克服できるように、研究者としての経験を生かしながらビジネスの視点で経験をもっと積み、次の時代をつくるような新しいビジネスを展開できるようになることが目標です。まだまだ学ぶべきことも多いですが、産学連携の実績が多数あり、各分野の IT スペシャリストが在籍する日立であれば達成できると確信しています。

応募者へのメッセージ

これまでの経験の中で、一見無駄に思えるような仕事もありましたが、振り返るとそのすべてが現在の仕事に生かされていると実感しています。異なる領域への挑戦は不安も伴うものですが、日立には、総合的な IT ソリューションがあり、各分野のスペシャリストが在籍しているので、自身の強みが何倍にも広がる環境があります。専門性が足りないからとあきらめるのではなく、迷ったらまずは動いてみることが大事だと思います。ぜひ、一緒に挑戦しましょう!

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