技術系
研究開発

データサイエンティスト
として
製鉄所の制御全般を担う

熊野 徹
2014年入社
情報科学研究科 情報数理学専攻修了
AKIRA KUMANO

Profile

学生時代に取り組んだ数理最適化分野が活かせることを知り入社を決意。入社後は、物流システムの改善に取り組むとともに、昨年からはあらたにビッグデータを用いた操業状態予測の研究開発テーマにも挑んでいる。自身のネームプレートに書かれたキャッチフレーズ(JFEスチール スチール研究所では研究者のネームプレートに各自が考えたキャッチフレーズを入れている)は「データサイエンティストの卵」AIやディープラーニング等の先端技術にも視野を拡げている。

私の仕事

My role
データサイエンティストとして
製鉄所の制御全般を担う

私が所属するスチール研究所 計測制御研究部には二つのグループがあります。一つは計測器やセンサー、画像処理などの開発に従事するグループ。そしてもう一つが、私が属するデータサイエンスグループです。こちらは、全工場内に対しての制御関係全般の改善提案を担っています。入社以来、学生時代に学んだ技術をもとに物流の最適化に取り組んでいます。プロセス固有の制約を満たしたうえで、効率よくかつ低コストな物流計画を立てることが目的です。また昨年からはビッグデータを用いた操業状態予測の研究開発テーマにも取り組んでいます。これは過去のビッグデータからモデルを作成し、オンラインで得られるデータから操業状態を予測するというものです。

醍醐味、やりがい

Real thrill
現場の声に積極的に耳を傾け、
さらなる進化を遂げたシステムへ

私の仕事は、制御システムの改善を通じて各工場の効率を上げ、少しでも無駄がない状態をつくることが大きな目的です。それだけに研究室にこもるばかりではなく、各工場に出向き、直接説明したりヒアリングしたりする機会がとても多いことも特徴の一つかもしれません。

内部アルゴリズムをブラッシュアップする際に、システムの使用感を工場スタッフからフィードバックしてもらうために、何度も工場に通ったり、ときには3か月ほど現地に長期駐在したりして、物流業務のスピードアップについてさまざまな関係者の意見を収集することもありました。

現場での定性的な制約を定量的に表現することは難しいです。その制約の中にはアカデミックな視点では考えることがないような複雑なものも多数存在しています。しかし、高い応答性を持つシステムを構築し、それが評価されれば全社展開につながるだけに、大きなやりがいを持って取り組んでいます。従来から操業の効率化は社内で研究されてきていますが、AIをはじめとした最新手法の登場により、これからさらに大きく進化することが見込まれます。研究者として、挑戦しがいのあるテーマだと感じています。

JFEスチールに決めたワケ

Reason
学生時代の専攻をもとに、
新たな分野へ挑戦する

大学院では数理最適化分野について研究していました。就職先については多くの選択肢がありましたが、大学院在籍時にJFEスチールのインターンシップに参加したことが大きな決め手になっています。
当時、私自身も物流最適化について研究していただけに安心感とともに、より興味が湧いたことを覚えています。当時の私には鉄鋼業界が持つダイナミックなイメージが強くありましたが、そのダイナミックさは緻密な制御によって成立していることにも面白みを感じ、研究者として挑戦してみたい分野だと思いました。

JFEスチールのここが好き!

Like
先進的で挑戦的なテーマを得て、
研究者としてさらなる高みを

私が入社した2014年頃から、データサイエンス分野が社会的に注目を集めはじめました。先進的かつ挑戦的なテーマが多く、社内外から大きな注目と期待が集まっています。先輩は現場の状況を把握し、自ら研究テーマを見つけ、より良い変革を通じて会社に大きく貢献しています。
私自身はまだ研究員としては駆け出しですが、いつかは私も全社の利益に制御の面から貢献したいと思っています。そのためにも留学や学位取得にチャレンジし、自身を磨きあげていきたいです。働きやすい環境の中でさまざまなキャリアパスを歩めるところは、JFEスチールらしさだと思います。

オフはどうしてる?

Private
早く帰った日は自炊を楽しむ
休日はドライブやゴルフを

平日、早く帰ることができたときは、晩ごはんをつくっています。ビールが好きなので、半分はつまみみたいなものですが(笑)。休日はドライブや買い物などに出かけます。最近、先輩の勧めでゴルフを始めました。

就活中の学生へ

Message
鉄鋼業界のなかで第一人者に
なることは夢ではない

情報系・数学系の学生にとって鉄鋼会社での業務はイメージしにくいと思います。しかし、実際は操業ラインの自動化や物流最適化など、活躍の場がたくさんあります。しかも昨今のデータサイエンスの盛り上がりから、社内ではAIやディープラーニングなどの技術に注目が集まっており、この分野での人材ニーズは日増しに高まってきています。私たちの技術は、鉄づくりそのものではありませんが、鉄鋼ビジネスをいかに効率的に円滑に動かすかという点では、きわめて重要な要素です。データサイエンティストとして各工場から頼りにされる存在になり、いずれは鉄鋼業界での第一人者になるのも夢ではないことが、今の私のモチベーション向上につながっています。

キャリアステップ

Career

※ 所属や名称などの情報は取材時のものです