那須野薫
代表取締役
東京大学松尾研究室博士課程在籍中に当社を創業し、代表取締役に就任。プロジェクトマネジメントからアルゴリズム開発など幅広い業務に従事。東京大学大学院工学系研究科出身。修士(工学)。

冨山翔司
アルゴリズムエンジニア
東京大学松尾研究室在籍。深層学習の研究及び開発をアカデミア領域とビジネス領域の両方で従事。深層学習のハードウェア領域での活用という那須野薫のビジョンに共感し、入社。東京大学大学院工学系研究科修士。

初谷怜慈
アルゴリズムエンジニア
大学4年間アメフト部に従事し、コンピューターサイエンスの道へ。研究活動では深層強化学習を専門とする。当社に入社後は発展著しい深層強化学習を現実世界の問題に応用すべく活動している。東京大学大学院情報理工学系研究科修士。

西村弘平
エンジニア
深層学習を用いて機械自動制御に取り組むDeepXの方向性に魅力を感じ, 入社。計算用サーバーの開発・管理、カメラ・センサー・GPUを搭載したエッジ向け計算機の開発を行う。東京大学工学部出身。

吉田亨
バックオフィス/エンジニア
大学生活はアメフト部での活動に捧げる。新卒で国内大手総合商社に入社し、世界各国とのトレードにおける受渡業務等に従事。世の中を変えるチャレンジをしているDeepXに魅力を感じ、転職。東京大学経済学部出身。

那須野薫

代表取締役

我が国では、人口減少や少子高齢化により働き手が不足し、その影響はさまざまな領域であらわれ始めています。例えば、農業領域ではその従事者の80%以上が60歳以上で、土木建設領域では、50%が55歳以上と報告されており、今後10年、20年で多くの方が退職し、働き手が不足する、熟練の技術が失われるということが懸念されております。また、日本産の食べ物が高騰し手に入らない、建物が新しくならない、という形で今後私たちの生活の中にも顕在化してくると予想されます。こうした中で、これまでできなかった領域でさえ、機械を自動で制御し、省人化・無人化をする技術のニーズが高まっています。

近年、人工知能関連技術は目覚ましい勢いで進化しています。ディープラーニングの活用により画像認識は精度が飛躍的に向上し、自動で翻訳がなされ、人間の認識精度を上回るようになりました。また、深層強化学習によりさまざまな操作の制御法が自動で学習されるようになりつつあります。しかし、人工知能を活用したソフトウェア技術開発は、米英中が牽引しており、我が国は後塵を拝す状況です。

これらディープラーニングを活用した先端人工知能技術は汎用性が高く、さまざまな産業領域でその活用が期待されています。我が国経済の基幹産業の一つであるものづくり産業もその例外ではありません。人工知能によるソフトウェア技術革新後に訪れるであろうハードウェア技術革新の時期に、ものづくり産業が十分戦える状況にするためにも、先端人工知能技術を積極的に取り込み、産業応用を進める必要があります。

東京大学松尾研究室にて人工知能技術の開発やその応用を専門として研究してきた身としては、自らが専門とし学んできた技術や能力を、こうした時代の大きな流れの中で、不足なく発揮できる機会を得られ、そしてそれが社会に役立つ可能性があるという状況は、またとない機会であると感じつつ、日々邁進していく所存です。

冨山翔司

アルゴリズムエンジニア

「エリートである若者は何をすべきなのか」
私がそれを考えてきた結果が,人工知能で機械制御をすることであり,DeepXで働くということでした.

「エリートである若者は何をすべきなのか」という問いは,「何をすることに価値があるのか」と,「それが自分の能力でできることなのか」の二つに分解することができます.

一つ目に関して,DeepXは日本の生産人口減少という社会問題に対し,機械の省人化・無人化を目指すことによって解決を目指します.
機械の省人化・無人化のニーズはすでに顕在化しており,ニーズの増加は日本の少子高齢化という社会構造上避けられません.
機械の省人化・無人化を達成することは,ものづくりを基盤としている日本の未来を大きく左右する重要技術であることは言うまでもないことです.

二つ目に関して,これはエリートである若者だからこそできることです.
その理由として,
– 次々と登場する新技術に対して,それらを次々に理解する数学的,技術的な素養
– 大量の細かい仕事を的確に行える処理能力
– 未解決な問題に対し,自分で考えて解を見つける頭の柔らかさ
– 活力
が,機械の自動制御のための深層学習技術開発に求められる能力だからです.上二つはエリートが得意とする部分であり,下二つは若者が得意とする部分です.

私がこの会社で働くことは,現代の若年層エリートに向けられた日本社会からの使命であると考えています.
私は,その使命の達成に向けて日々努力していきます.

初谷怜慈

アルゴリズムエンジニア

自分のバックグラウンドは、大学生活をアメフトに捧げていたこともあり、アカデミアが主ではありません。
ですが、数式の持つ力には畏敬の念を禁じえません。
ここ十数年のテクノロジーの発達は、この数式の持つ力によって引き起こされたということに疑いの余地はないはずです。
検索アルゴリズム、最適化、画像認識などの要素技術から、あなたが手に持つスマートフォンまで、枚挙に暇がありません。
その一方、ペイパル共同創業者であり著名な投資家のPeter Thielは”We wanted flying cars、instead we got 140 characters。”とも述べています。

数式の持つ力は凄まじく、多くの人がその理解をしようと躍起になっています。
しかし、数式はその高い抽象度が故に、扱いが難しく、インターネットに代表される高い抽象度を持つ領域に適用されやすいという性質があります。
では、これからの時代、より数式の力を活かすにはどのようにすればよいか?
私は数式への深い理解に加えて、適切なモデリングが最も重要だと考えます。
結果を真摯に受け止め、抽象度をコントロールしながら、数式の持つ力が発揮できるよう問題自体を設計する、このような作業を繰り返す中で適切なモデリングが発見されるのだと思います。
近年、深層学習がテクノロジー企業を中心に流行している理由もそこにあると考えています。
深層学習では誤差逆伝搬法というシンプルなアルゴリズムで学習されるため、モデリングの試行錯誤がし易い、ということに多くの人が気づき始めています。

数式の持つ力を水源に例えると、適切なモデリングを探る作業は、その流れ方の特性を考えながら水路を設計するのと似ています。
時に下水にまみれながら今まで水が行き渡っていなかった地を開拓する、そんな作業が今後価値を持つだろうと考えています。
DeepXでは建設機械の自動化を目指しながら、まさに今まで数式の力が及んでいなかった領域にチャレンジしています。
このチャレンジを通じて、知のインフラストラクチャー創造の一端を担えたら、とても喜ばしいと考えています。

西村弘平

エンジニア

日本では少子高齢化による生産人口減少に備えて省人化・無人化の需要が高まっている.

コンピューターサイエンスの領域では,
GPUに代表されるようなハードウェアの演算処理性能が向上し
また, 画像認識や強化学習など機械制御の要素技術が発展していることから
ハードウェアとアルゴリズムの組み合わせを通じて
さまざまな分野での機械自動制御の社会実運用が期待されている.

DeepXでは、ハードウェアとソフトウェアルゴリズムの架け橋として
機械操作自動かオペレーションの省人化・無人化を目指したいと思います。

吉田亨

バックオフィス/エンジニア

大学卒業後、新卒で総合商社に入社しました。優秀な同僚に囲まれ、海外のお客さんと金額の大きな仕事をする日々はとても刺激的でしたが、もっと世の中をあっと言わせるようなことにチャレンジしたいという気持ちが大きくなってきました。正直、恵まれた環境から抜け出して、まだ誰も成し遂げたことのない、機械の自動制御という領域、人数の少ない小さなベンチャー企業に飛び込むことには勇気が要りました。しかし、学生時代日々アメフトに取り組む中で感じた、「突き抜ける選手はリスクへの恐怖に負けずに自分を信じて一歩を踏み出せる人である」ということを決断の基準として、DeepXにて新たな一歩を踏み出すことを決めました。
難しいこと、わからないことの方が圧倒的に多い毎日ですが、いい決断であったと胸を張って言えるよう、日々頑張ろうという思いでいます。

DeepXでの仕事に携わっていて日々感じるのは、
世の中を変えていくようなことを達成しようとするにあたって、もちろん技術の高さは大事ですが、目的に照らして正しく課題設定ができる能力、その設定した課題をつぶしていくために実際に手足を動かすこと、また往々にして地味であるそれらのことに泥臭く取り組むこと、そしてそのような当たり前のことを高い水準で遂行するという矜恃を持つことが、
技術と同等に、あるいはそれ以上に大事であるということです。
まだまだ未熟ですが、
この目指すべき姿を忘れることなく日々精進し、機械の自動制御実現に貢献したいと思っております。