テクノロジーとサイエンスの可能性を切り拓くために

そもそも日本では、私たちのような企業にシステムの開発やデータベースの構築を外注すること自体があまり一般的ではなかったことも事実です。大きな研究室の場合は予算規模も大きいので外部企業に発注することもあるのですが、内製で完結している研究室が多いのかなと思います。

領域によっては学生や研究者がプログラミングの知見を有していることも珍しくないので、複雑でないシステムの開発やデータ分析であれば、自分たちで手を動かしてコーディングできるわけです。もちろんそれが悪いわけではないのですが、担当者が卒業したり転職したりしてしまうとシステムを維持できる人がいなくなってしまうんですね。これまでのシステムがブラックボックス化してしまい、状況に応じてアップデートしていくことも難しくなってしまう。

この1年でAIが目覚ましい発展を遂げたように、日々テクノロジーが変化していく状況にあっては、 サステナブルな開発環境を構築しなければ研究の効率化も進めづらい状況にあるでしょう。 とりわけAIは目的やドメインによって最適なモデルも異なりますし、まったく新しいモデルが出てくることも珍しくない。研究者のみなさまはあくまでも自身の研究にフォーカスしたいのに、最新のAI技術へキャッチアップしようとするとさまざまなコストがかかってしまうわけです。

大学ならば研究室同士で共同研究の枠組みを用いて効率化や自動化を行うケースもあるのですが、共同研究の場合は双方がきちんと実績をつくれるようなプロジェクトにしなければいけないので、実施できる領域が限られてしまう側面もあります。あるいは研究機関の場合は大手ITベンダーに発注する場合もあるのですが、必ずしもベンダーの方々がサイエンスの専門的な知識をもっているとは限りません。場合によっては前提となる知識をインプットしなければいけなかったり保守・運用の手間がかかってしまうなど、コミュニケーションコストがかさんでしまうとも言われます。

その点、 私たちはテクノロジーの知見や実装力だけではなくサイエンスについても一定の知識をもっており、さまざまな研究のニーズに応えられる体制が整っていることが強み と言えます。現在はまだ人数も少ないので一度にお引き受けできるプロジェクトの数が限られてしまうこともあるのですが、今後は組織の強化にも注力していきますし、質だけでなく量の面においてもインパクトを生み出せたらと考えています。

私たちは、サイエンスを通じて人類や社会の発展に貢献したいんです。だからこそ、これからも研究という世界を変えうる営みに携わっていきたいですし、多くの研究室や研究者のみなさまを支援していけたらと考えています。新たなテクノロジーによって研究を加速させ、研究の成果をテクノロジーによってサービス化することで社会へ価値を還元していく。 サイエンス×テクノロジーの可能性を切り開いていくことこそが、私たちのミッション だと思っていますから。