仮説と検証の先にある、
“パズルが解けたような”達成感

入社前は、どんな将来を思い描いていましたか？

昔から、手を動かして何かを作ることが好きでした。そのため、将来は技術を身につけ、長く社会に貢献できるエンジニアになりたいと、漠然と考えていました。

特定の分野に強いこだわりがあったわけではなく、入社前は、まだ自分がどの分野に一番向いているのか明確に決まっていたわけではありませんでした。

ソフトウェアにも興味があるし、組み込みにもおもしろさを感じるし、クラウドや新しい技術トレンドも気になる……。そうした複数の領域に興味があり、実際に仕事をしてみないと見えてこないことも多いと考えていました。

実務を通じて幅広い経験を積みながら、自分の強みを見つけていきたいという思いが強かったですね。

その点で、キヤノングループとして幅広い技術領域を持つキヤノンイメージングシステムズはとても魅力的でした。

ソフトウェア、ファームウェア、クラウドといった多岐にわたる技術に触れられますし、プロジェクトによって求められる役割も違うので、自分の可能性を広げられる環境だと感じていました。“ここなら、まだ知らない分野にも踏み込めるし、自分の得意を見つけて伸ばしていける”と、そう思って入社を決めました。

入社してから、どのようにスキルを磨いてきましたか？

入社後の約1年間は、研修とOJTを通じて基礎を固めました。

プログラミング言語などのソフトウェア開発の基礎に加え、実務で求められる課題設定力や問題解決の考え方を体系的に学びました。

その後は、「できるだけ多くの経験をしたい」という思いから、特定の分野に限定せず、幅広い製品・領域の開発に携わってきました。例えば、プリンタ関連のモバイルアプリケーション開発や、医療分野におけるX線向けPCアプリケーション開発にも携わりました。

加えて、社内でも比較的めずらしいグループ外企業向けのFA（ファクトリーオートメーション）案件にも参画しました。

この案件では、外観検査システムの構築を担当し、要件定義から設計・実装・評価までを一貫して経験しました。

キヤノングループ外のお客様との直接的なやり取りを通じて、顧客要件を正確に理解し、技術仕様に落とし込む力や、限られた条件の中で最適解を導く実践的な設計力、そして、社内開発とは異なるスピード感や品質要求への対応力を身につけることができました。

エンジニアとしての技術力だけでなく、ビジネス視点での開発経験を積めた点は、自身の成長にとって大きな財産になっています。

また、受託業務外でも成長の機会を求め、社内ワーキンググループで生成AIの利活用推進に取り組んだり、研究開発活動として新技術の調査・検討にも参加しています。

現在はどんな仕事をしていますか？

現在は、画像から深度（奥行き）を推定するAIモデルの開発に携わっています。

主な業務は、学習に使用するデータセットの作成、モデル精度を検証するスクリプトの設計・実装、そして開発したモデルを用いた推論アプリケーションの開発です。研究要素と実装の両方に関わる、やりがいのある仕事です。

学習用データセットの作成では、撮影条件による推論精度への影響を考慮して学習画像の構図を厳選するなど、モデルの土台となる「データの質」を高める取り組みを行いました。

また、精度検証のスクリプトを自動化したことで、チーム全体の評価サイクルが短縮され、開発効率の向上にも貢献できました。さらに、開発したモデルをアプリケーションに組み込む業務では、研究の成果がリアルタイムで動く瞬間を目の当たりにでき、技術が形になる楽しさを強く感じています。

研究要素と実装要素の両方を経験できる環境だからこそ、自分の成長を実感できており、大きなやりがいにつながっています。

この仕事の「ここがおもしろい！」と思うポイントを教えてください。

AIの開発では、ビルドエラーのように原因が明確に見えない課題も多く、ひとつずつ仮説を立てて検証していく必要があります。

過去に遠方へ赴任したときに、目の前の課題を現場で試しながら解決していく経験をしたことで、こうした“状況を観察して少しずつ前に進める”スタイルが自分に合っていると強く感じるようになりました。

チームメンバーと議論しながら、点と点がつながる瞬間や、長く詰まっていた問題の原因にたどり着いたときは、パズルが一気に解けたような達成感があります。

もともと新しいものが好きなので、AIなどの新しい技術に触れながら、実際に手を動かして“これまでできなかったことができるようになる”瞬間は、エンジニアとして大きなモチベーションになっています。

現場での気づきと最新技術への挑戦がつながっていくのが、この仕事のおもしろさだと思っています。