データという
「宝の山」を活用して
ダイキンの新たな
「生業」をつくりたい
サービス本部
T.Ohara
2018年 新卒入社／理工学部 経営システム工学科 卒業
#6～10年目 #理系 #技術職コース
Profile
趣味は車、競馬、ラーメンの食べ歩き。学生時代には3年間のアルバイト代を全額つぎ込んで現金一括で車を購入するなど、一度「これだ」と決めたことには一直線にのめり込む性格。入社後はダイキン情報技術大学の1期生としてAIやデータ分析技術を徹底的に学び、現在はサービス本部の事業戦略グループで、生成AIなどの最新技術を駆使した新規データ活用テーマの立ち上げを牽引している。社内のあらゆるデータを結びつけ、ダイキンの新たな「生業」を創り出すべく奮闘中。
※所属はインタビュー当時のものです。
Highlights
このインタビューの
見どころ
Index
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見どころ
Job Content
現在の仕事内容
膨大なデータと最新技術を掛け合わせ、 5年後・10年後のビジネスモデルを創る
サービス本部に所属し、5年後、10年後の未来を見据えた新規データ活用テーマの立ち上げを担っています。サービス本部には、空調機の運転データだけでなく、コンタクトセンターに寄せられるお客様の通話データや対応履歴など、ありとあらゆるデータが蓄積されています。
こうした膨大なデータに、生成AIなどの最新技術や、気温、経済動向といった外部データを掛け合わせることで、これまでにない価値を生み出すことができます。現場の困りごとを解決するソリューションを提案したり、新たなビジネスモデルを企画したりと、ダイキンの次なる「生業」を創り出すべく、日々ワクワクしながら挑戦を続けています。
My History
年表から知る社員紹介
子どものころ外遊びに夢中になった日々
毎日外で遊んで門限ギリギリに家に帰るような子どもでした。家に着くと玄関にランドセルを置いてすぐに近所の公園へ行き、夕方まで遊んで帰宅しては怒られる、という日々を過ごしていた記憶があります。一方で、祖父母の勧めで小学1年生から6年生までそろばんを習っており、この頃から算数が圧倒的に得意で、理系への道が自然と定まっていきました。
流れに身を任せてバスケ部へ。3年間打ち込む
中学時代は、身長が高かったこともあり、流れに身を任せる形でバスケ部に入部しました。特に強いこだわりがあったわけではありませんでしたが、一度始めたら真剣に取り組む性格もあり、結果的に3年間バスケに時間を割き、充実した日々を過ごしました。また、中学受験を経て進学校に入学したため、部活と並行して勉強にもしっかりと取り組んでいました。
アニメに衝撃を受け、ギターを始める
高校時代、当時流行していた軽音楽のアニメを見て、その曲の格好良さに衝撃を受けました。それがきっかけでギターを始め、独学で練習にのめり込みました。一度面白いと思ったことは長続きする性格で、高校時代に買ったギターは今でも定期的にメンテナンスをして大切に弾き続けています。
現金一括払いで車を購入。決めたことには一直線
大学時代、イギリスへ短期留学した際、ロンドンの街中で日本のスポーツカーを見かけ、「日本車にもこんなにかっこいい車があるんだ」と感銘を受けました。そこから車を買うことを目標にアルバイトを始め、3年後、アルバイト代をすべて注ぎ込んで現金一括払いで車を購入しました。両親からローンを組むことを反対されたためですが、ATMで下ろした大金の厚みは今でも忘れられません。
入社理由「AIはあくまでも手段」と言い切る姿勢に共感
大学の研究室で機械学習を専攻していたため、それを活かせる仕事を探していました。当時は「AIを導入すること」自体が目的化している企業が多い印象を受けていましたが、ダイキンは「AIはあくまでも手段の一つでしかない」と言い切っていました。その本質を見極める姿勢に強く共感し、「ここでなら自分の学んできたことを本当に意味のある形で実装できる」と確信して入社を決めました。
エピソードAI学習と現場での実践的プロジェクト
入社後、配属されたのは新設されたばかりの「ダイキン情報技術大学」でした。空調機の開発に携わることを想像していた私にとって、部門に配属されるのではなく、「大学」と名のつく場所でAIを集中的に学ぶという配属は大きな驚きでした。
情報技術大学の一期生ということもあり最初は不安もありましたが、実際に配属されてみると、カリキュラムの充実ぶりに良い意味での驚きを覚えました。1年目にはプログラミングやコンピュータの基礎、社内ドメイン知識を学び、基本情報技術者試験合格レベルの知識を習得。2年目にはPBL（課題解決型学習）として、生産技術や営業などの社内の各部門の現場データを使った実践的なAI開発に取り組みました。
私の場合は、PBLとしてサービス本部と空調営業本部という2つの部門を担当しました。まずサービス本部では、空調機の運転データを活用した異常検知・予測に携わり、ベテランの経験則や暗黙知を形式知化するプロジェクトに取り組みました。次に空調営業本部では、平面図を基にして、エアコンを設置できそうな部屋を認識する画像認識AIの構築に挑戦。社内外の多くの関係者を巻き込んだプロジェクトだったため、社会人としての振る舞いなども学べました。
なお現在は、私の入社時と世の中の状況が大きく違い、すでにAIに触れている人も増えているため、「各部門での業務理解」の重要性が相対的に高まっています。こうしたなか、現在の情報技術大学では、OJTのような形で各部門でどのように業務が実施されているかを学ぶ時間を増やし、「業務における課題」を探す力を育てる方向にシフトしています。
エピソードはじめて作ったのは「ラーメン判別AI」。コンテストで1位を獲得
情報技術大学での研修中、「世の中のデータを集めて、研修で学んだ知識で一つAIを作ってみろ」という課題が出されました。私がラーメン好きということもあり、私たちのチームは大好きなラーメンの画像をインターネット上から大量に集め、画像データからラーメンのジャンルを判別するAIを開発しました。
想像以上にこのAIの精度が非常に高く、同期100人の中で行われたコンテストで見事1位を獲得。優勝チームには「高級なご飯をご馳走する」というご褒美があったのですが、私たちがラーメンに関するAIを作ったせいで「ラーメンでいいだろ」と言われてしまったのは、今となっては笑い話です。
こうした実践的でユニークな課題を通じてAIの面白さにのめり込むとともに、苦楽を共にした100人の同期との強固な繋がりは、それぞれの部門に散らばった今でも「横の繋がり」として私の大きな財産になっています。当初は、部門への配属が遅れることへの焦りもありましたが、今振り返れば、非常に有意義な2年間でした。
情報技術大学在籍時にPBLの一環としてサービス本部で空調機の運転データの分析に携わった経験から、サービス本部 企画部へ異動。情報技術大学で培ったAI開発スキルと現場の業務理解を掛け合わせて、需要予測やRPA（ロボットを用いた業務の自動化）の開発を担当しました。
エピソードウェアラブルデバイス「THINKLET®」を活用した 修理支援AIの開発
少子高齢化による人手不足、特に高い技術が求められるエアコンの修理・アフターケア領域でのリソース確保が喫緊の課題となるなか、新人でも熟練者のように作業できるよう支援する新規性の高いプロジェクトに参加しました。東大発ベンチャーのフェアリーデバイセズ社と協創し、首掛け型スマートウェアラブルデバイス「THINKLET®」で撮影した「一人称視点」の作業動画と最新のAI技術を融合させ、熟練エンジニアの「暗黙知」を形式知化し、経験の浅い現場作業員を何でもできる「多能工」へと育成することを目指す、空調業界全体にインパクトを与える取り組みです。
このプロジェクトは、ダイキン情報技術大学（DICT）時代からの同期の繋がりもあり、TIC（テクノロジー・イノベーションセンター）の技師長から直接声をかけられて参加しました。私はDICTを卒業してサービス本部に異動後は、空調機の修理に関する修理を受けたり、時には修理現場に同行するなど、サービス本部ならではの経験を積んできました。そのノウハウを修理支援AIの開発に生かすべく、「AIの知見」と「修理現場の専門知識」の両方を併せ持つ存在として、研究チームが抱える疑問をその場のミーティングで解決に導く「現場と研究の橋渡し役」としてプロジェクトの推進に貢献しました。
開発における大きな障壁の一つは、動画データの解析でした。ダイキン独自の強みとして現場から2,000時間以上の一人称動画が蓄積されていましたが、エアコン修理は専門知識がなければ「今、何の作業をしているか」が分からないため、アノテーション（ラベル付け）する必要があり、どのような方法が精度を高められるか、最適なアプローチについて何度も検討を重ねました。試行錯誤の連続ではありましたが、日本のAI分野を牽引する著名な方々から直接指導を受けながら、他社に先駆けた一人称動画解析の最前線に関われる環境は非常に刺激的でした。
この取り組みは高く評価され、「第5回日本オープンイノベーション大賞」での総務大臣賞および文部科学大臣賞の受賞に加え、経済産業省とNEDOが主催する「GENIAC-PRIZE」で最高賞と特別賞のダブル受賞を果たすことができました。
サービス本部における新規データ活用テーマの立ち上げを担当。最新技術を駆使し、未来のダイキンを支える事業の種を探求しています。
データの見方を変え、会社の新たな「生業」を創り出す
ダイキン情報技術大学の出身者としての私の使命は、データとAIを駆使して新たなビジネスモデルを作り上げることだと思っています。ダイキンは空調機の設計・製造から販売、アフターサービスまでを自社で一貫して手掛ける総合空調メーカーです。そのため、工場の生産データから、空調機の運転データ、さらにはコンタクトセンターに寄せられるお客様の生の声や感情データまで、ありとあらゆるデータが蓄積されている、まさに「宝の山」です。
これらのデータは、見方を変えれば無限の価値を生み出す可能性を秘めています。私はデータサイエンスの知識と現場の課題を結びつける「ビジネス力」を発揮し、社内に眠るデータを組み合わせることで、これまでにない新たな価値をソリューションとして展開していきたいと考えています。そしてやがては、それが会社の新たな「生業」となり、ダイキンのさらなる成長を牽引する強固な収益の柱となるよう、周囲を巻き込みながら挑戦を続けていきます。
Week Schedule
1週間のスケジュール
Q&A
新設されたばかりのダイキン情報技術大学への配属に対して、「どうすればいいんだろう」と不安だらけでしたが、同じように不安を抱える同期が100人もいたことが大きかったです。「不安な仲間同士、一緒に頑張ろう」と励まし合うことができました。また、ダイキンには「出る杭を打たない」どころか、出る杭にしっかりと使命を与えて活かしてくれる文化があります。情報技術大学という未知の環境でも、目的を持って挑戦させてもらえたからこそ、前向きに取り組むことができました。
社内の人間関係を活かしやすいところです。私は情報技術大学での2年間や、様々なプロジェクトを通じて多くの部門の人と関わってきました。知り合いが増えれば増えるほど、「困った時に相談できる相手」が増え、仕事が圧倒的に進めやすくなります。職種や役職が違ってもフラットに意見を言い合え、部門の垣根を越えて助け合える温かい雰囲気は、ダイキンの大きな魅力だと感じています。
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ダイキンのここ見て
ダイキンは、日本の企業の中でも数少ない世界をリードする業界におり、いわゆる研究施設とか会社の設備に関して、最新のものを揃えたりしており、かなりできることが多い会社かなと思っています。アジアとかヨーロッパ、北米などいろいろな地域がありますが、それぞれの拠点で生産拠点を構え、開発、生産、営業をすべて一気通貫で行っていることが、世界をリードしている要因かなと思っています。
私が入社して一番強く感じたのは、一人ひとりを大切にする文化が強く根付いているのかなというふうに思いまして、一個人の意見でもちゃんと大切に吸い取っていただけて、それを反映していただける流れや事例が結構ありまして、自分の実体験からも、人を大切にしているなというのは感じております。
どの職場にもいると思うんですけど、「何食ったらこんなこと考えるんだろう」っていう人が必ずいるんです。僕自身到底たどり着かないような考え方をしている人たちに出会えるのが一番好きなところだと思います。
どういう方におすすめかというと、人と関わるというか社内の中で、例えば営業とか生産とか研究開発、いろんな人と関わることが多いので、人と話すのが好きとか、意外とそういう人の方が合ってるかなと思います。
ダイキンで働くと、意外と違う部門といいますか、例えば営業に配属されたとしても工場の人と会話する機会が多かったりとか、もちろん社外の人と会話することも多かったりという形で、業種関係なく会話することが盛んな企業だと思っています。ここもやはり「人を大切にする」というのがありまして、個人の考え方を尊重できるという文化が反映されているのかなと思うんですが、人と会話をして考えをまとめ上げるという形で、チームワークを大切にしている面もありますので、人と喋ることが大好きな方に、来てほしいと思っております。