中川 玄（なかがわ げん）
2023年10月 中途入社
大阪工業大学 情報科学部卒業
大阪工業大学 大学院情報科学研究科 修了
今回は、ビジョンソリューション部 ソリューション開発チームで3Dエンジニアとしてご活躍されている中川さんにお話を伺いたいと思います！
まずはじめに、Ristに入社された理由を教えてください。
中川：理由はいくつかありますが、一つは、Ristが募集していた3Dエンジニアの条件と自分のスキルセットがマッチしていたことです。加えて、在宅勤務やフレックスタイム制など、自身の裁量で働き方を選択できる制度も整っており、福利厚生の面でも魅力を感じました。
それから面接の時に、Rist では開発用に高性能なサーバが整備されていることや、手元の端末も3Dエンジニアの方はLinux(※1)のマシンを使っていると聞き、それが自分の希望する開発環境に合っていたことも大きかったですね。
※1 WindowsやmacOSと同じOSの一種。
なるほど。中川さんは、転職活動ではAIの業界をメインに探されていたのでしょうか。
中川：いえ、特にAI業界には絞っていませんでした。
前職での経験を活かし、コンピューター技術を使ってお客様の課題を解決するようなことをしたかったので、それができれば必ずしもAIである必要はありませんでした。
大学では情報科学を専攻されていたようですが、コンピューター技術の分野に興味を持たれたきっかけは何でしたか？
中川：これというきっかけはないのですが、小学生の頃から日常的にPCを触っていました。当時は個人のWebページやフリーソフトが盛んだったので、そういうことができる人たちに対する単純な憧れなどはあったと思います。
それで、大学を選ぶ時は、コンピューター関連の技術を学べるところを選択しました。
大学院では、主にコンピューターを使った物理計測や物理シミュレーションで、物理現象を可視化したりする研究をしていました。
大学院の後、前職の企業に入社されたと思うのですが、そこではどういった経験や技術を身につけてこられたのですか？
中川：前職は、ソフトウェアやアルゴリズムの研究開発を担う企業に勤めており、主にSLAMやSfM(※2)、点群処理等の技術を通じてお客様の課題解決に取り組んでいました。
業界を絞らず幅広い分野の案件を担当していましたが、その中でも特に、車両に積まれたカメラやセンサを用いる研究開発をしていた期間が一番長いです。
※2 SLAM：Simultaneous Localization and Mappingの略称。自己位置の推定と環境地図の作成を同時に行う技術。
SfM：Structure from Motionの略称。異なる視点の画像データから、対象物の形状を復元する技術。
前職の仕事では、大学院時代の研究分野との共通点はありましたか？
中川：大学院でもカメラや Kinect(※3)などを使って物体の運動計測はしていましたが、技術的に難しいことはしていなかったので、共通点のある技術や案件はあまりなかったです。
少しでも何とかできる可能性があれば、経験のない領域の案件にも対応していました。なので、未経験の分野が来るたびに必死に知識を詰め込んでいました。（笑）
※3 Kinect：マイクロソフトから発売された身体の動きであるジェスチャー・音声認識によってゲーム機、コンピューターの操作ができるデバイス。
それは大変なことでもあり、成長にもつながる経験ですね。
中川：そうですね。もちろん情報系の大学にいた以上は、プログラミングやコンピューターサイエンスの基礎はあったので、それは土台として役に立っていたと思います。
AI×3Dができることで、課題解決の選択肢が広がる
現在のRistでの業務内容について教えてください。
中川：3Dエンジニアとして、主に学習用の画像データを生成するシステムの開発や、3Dセンサ・3Dデータを扱う案件を担当しています。現在は、3D関連の技術を活用して、Ristが提供するプロダクトの機能向上を図る取り組みや、自律ロボットを扱う案件に携わっています。
学生の頃の話になりますが、よくOpenGLとGLSL(※4)で遊んでいたので、その時に得た3DCG 周りの知見が今の業務で活かされています。
※4 OpenGL：様々な環境、ハードウェア、OSに対応したマルチプラットフォームで使用できる汎用グラフィックスライブラリ。
GLSL：3Dグラフィックを作成するためのC言語をベースとしたシェーディング言語。
いまや3Dの技術はさまざまな業界で使われていますが、Ristの場合、AIと3Dをどう組み合わせて課題解決に導くか？を考える機会や案件が多いと思います。
実際にAIと3Dを組み合わせた事例には、どのようなものがありますか？
中川：過去にRistが対応した事例ですと、熟練のトンネル技術者が行っていた業務を自動化する「AIモデルに基づく最適発破設計システム」の開発などがあります。
トンネル工事では、手や機械で掘れないような硬い場所を爆薬で破壊して掘削作業を進めることがあり、この工程は発破（はっぱ）と呼ばれています。
一回の発破で爆破すべき領域は設計段階で決まっており、その領域より大きくても小さくても余分なコストが掛かってしまいます。なので、利用するダイナマイトの量などの設定が重要になるのですが、現在これは熟練者が予想し設定しています。
この熟練者が行っていた設定を「AIモデルに基づく最適発破設計システム」によって自動化したというのが開発の内容です。
※詳細はこちらのページ下部にある事例紹介からもご覧いただけます。
開発のどういった部分に3Dの技術が使われているんですか？
中川：このシステムの開発では、まずAIモデルに、発破ごとに「どのくらい掘りすぎたのか」、「どのくらい掘りたりなかったのか」という理想に対する誤差を学習させる必要があります。
工事の現場では、掘り進めているトンネル先端の形状を、発破ごとに3次元点群（＝点の集合）として計測されているのですが、この複数回に渡って計測された点群データの解析と、そこから誤差を量として求めるところに3Dの技術が用いられています。
AIはこうして求められた誤差ができるだけ小さくなるように、最適な発破設計を学習していきます。
3次元点群はどのように計測しているんですか？
中川：3Dレーザースキャナで計測されています。レーザーを様々な方向に向けて飛ばし、方向ごとに物体との距離を測定することで、複雑な形状の物体や地形でも三次元的な点の集合として計測することが可能です。
なるほど。3Dの技術を使うことで、複雑なトンネル先端の形状もデータ化することができるんですね。
中川：他にも、事例としては、3Dの技術を使ってAI学習用の画像を生成するケースがあります。3DCG ならランダムな条件で自由に画像を作ることができるので、学習用の画像を充分に用意することが難しい場合などにも活用できます。
もちろん、現実と全く同じ画像は作れませんが、そういったドメインギャップがあるデータでもAIエンジニアは上手く学習に活用してくれています。
3Dの活用によって、AIで解決できることの幅がさらに広がりますね。
実際、お客様からは、3Dの技術を活用したいという相談はあるのでしょうか。
中川：そういった相談はほとんどありません。お客様の困りごとで多いのは、学習データが少ない・取れないという課題なので、そこを解決できる手段の一つとして3Dの技術が活用できるかを社内で3Dエンジニアが検討し、お客様にフィードバックしています。
なるほど。お客様からすると、AIだけではなく3Dの技術を使った解決手段があることがわかると、嬉しいですよね。
中川：そうですね。提案した方法をご理解いただくことができ、3Dエンジニアとして貢献できると私も嬉しいです。
ただ、その一方で、何でも3Dで対応しようとするのは、それはそれで違うかなと思っています。
一歩間違えると「課題を解決すること」ではなく「3Dを使うこと」が目的になってしまって、結果的に課題の本質を見失ってしまうからです。これはAIも同じですね。
どんな案件においても、そもそも3Dを使うべき課題かどうかを考えることも大事ですね。
中川：お客様の目的は「今ある課題を解決すること」なので、それを解決する上で3Dの技術が有効かどうかを吟味する必要があります。
3Dを使えることがメリットなのではなく、それによって課題解決の手段や選択肢が増えることが、お客様にとってのメリットにつながると考えています。
Ristには、AI技術に強い優秀なエンジニアやデータサイエンティストがたくさんいて、さらに3Dエンジニアもいるので、そうした大きなメリットを提供できます。
こうした魅力を多くの人に知っていただき、3Dエンジニアの活躍の場面ももっと広がると嬉しいですね。
中川さんは入社してちょうど1年ほど経った頃だと思いますが、業務をする中で楽しさやモチベーションにつながる時と、その理由について教えてください。
中川：楽しさを感じる時は、お客様の課題に対して有効な方法を考えて実装し、それが上手くはまった時ですかね。持っている技術や新しく身につけた技術を活用して、それが役に立てば嬉しいです。
また、言葉で褒められることも嬉しいのですが、自分が携わった案件の規模が大きくなったり、継続受注につながるなど、具体的な成果を実感できるとモチベーションにつながります。
他には、実際に課題を抱えているお客様の現場へ行くと、学ぶことがすごく多いです。
以前、お客様の工事現場や部品加工の現場を見せていただいたことがあるのですが、現場で働いている方の話を直接聞くと、高い解像度で課題を理解できますし、今後そうした機会が増えてくると嬉しいですね。
ここまで、中川さんのご経験や仕事内容についてお伺いしてきましたが、趣味や特技についても教えてください。
中川：趣味は年々なくなってしまったので、何かしたいと思いつつも動けていない感じです。（笑）
趣味や特技ではありませんが、PCを使う時のキーボードの種類とか、細かい拘りはたくさんあるかもしれません。
キーボードの種類については、どういった部分に拘りを持たれているんですか？
中川：HHKB（Happy Hacking Keyboard） というキーボードが好きなのですが、このキーボードの中にある基盤を個人で販売されているものに交換して、独自のキー配置に変更したり、マクロを設定したりして使っています。
すごい！ご自身で改造されたんですね。
中川：かなり特殊な設定にしていて、仕事の効率化にも繋がっていると思うのですが、違うキーボードを使うと変なキーを押してしまったりすることがあるので、家と会社に同じキーボードを置いて使っています。（笑）
キーボードに合わせて、木製のパームレストも自分で素材を組み合わせて作りました。
中川：木材加工の通販でブラックチェリーの無垢材を切り出してもらって、研磨してオイルで仕上げています。
普段から工作やものづくりをするというわけではないんですが、市販品でしっくりくるパームレストがなかったので……。
結果的に自分好みにできましたし、かっこよくて気に入っています。
ほかの3Dエンジニアから見た中川さん
今回、中川さんと一緒に3DエンジニアとしてRistでご活躍いただいている堀川さん（写真左）と栃本さん（写真右）にもインタビューにご協力いただきました！
堀川さんと栃本さんから見た中川さんは、どんな人ですか？
堀川：中川さんは、仕事を進める上でのルールやデータベースなどの整備をはじめ、物事の管理基準がきちんとされている人だな、という印象を受けています。
以前、社内全体で利用しているドキュメントツールの整理を中川さんと一緒に取り組んだのですが、中川さんはいろんな人の視点に立って最適なデータベースの仕様を考えていました。
「これくらいなら、全員分かるだろう」でも「分からない人も多いから、使いにくいルールでも我慢しよう」でもなく、「全員にとって利益になるような使い方を模索しよう」という姿勢を持って、一緒に作業できたことが良かったです。
他にも、社内のルールで不便に感じる部分はちゃんと指摘したり、ソフトウェアに対しても、適材適所を理解した上で、使うもの・使わないものを冷静に判断されていると思います。
私も同じような考えを持っているので、中川さんとは共通点があるように感じています。
キーボードに拘りがあることや、たけのこ派ではなくきのこ派なところも同じなので。（笑）
栃本：堀川さんが言うように、中川さんは整理が得意で、頭の回転が速い！と思うエピソードが多いですね。
私のプログラムコードを中川さんに見てもらった時も、初見ですぐに内容を理解して改善点を指摘してくれました。実際、それを試してアルゴリズムの性能も上がったので、短時間で内容を正しく理解し、的確なアドバイスが出せる点は中川さんのすごいところの一つです。
あと、中川さんのお客様への対応を見ていると、理路整然と話をされていて内容が入ってきやすいんです。頭で思い浮かべたことを、順序立てて、相手が受け取りやすいように組み立てて発信されているというか。テキストの形式になっても同じで、中川さんの社内チャットへの投稿は話が整理されていて読みやすいし、文章も入ってきやすいので、発信力にも優れている人だという印象を受けています。
3Dエンジニア同士、普段からよくコミュニケーションはとられるんですか？
堀川：基本的には一人ずつ別の案件を持っていますが、普段からランチで話す機会も多いですし、困った時には気軽に技術相談できる関係です。
案件の内容によっては、みんなで知識を持ち合って議論することもあります。
そうなんですね。お互いに気を遣わず話せる環境があることは良いですね。
栃本：一人だけでは解決が難しい時もあるので、聞く相手がいることは心強いです。
中川：3人の3Dエンジニアのうち、堀川さんは機械系出身で数学の知見もあり、栃本さんは前職でAI×3Dの分野に携わってきています。
なので、それぞれが経験や知見を持ち合いながら、いろんな角度から意見やアイデアを出せるところはRistの3Dチームの強みの一つなんじゃないかな、と思います。
3人のバックグラウンドの違いについて話がありましたが、堀川さんと栃本さんの3Dエンジニアとしてのご経歴を教えてください。
栃本：私は前職でセキュリティ関係の会社に務めており、そこでAIと3Dを掛け合わせた新サービスの研究開発に携わっていました。
現在のRistの業務では違う領域のことをしていますが、AIと3Dを組み合わせて何かを解決したり、アイデアを生み出すという意味では、経験してきたことを活かせている部分があると思います。
堀川：私の学生時代の専攻は機械系で、3DCGや3Dセンシング等を専門的に学んできた経験はないのですが、趣味で幾何学を学んだり、POV-Ray（スクリプトベースの3DCGソフトウェア）を使っていたことがきっかけで、Ristへの入社の誘いを受けました。
当時はRistの会社規模も小さくて、今のような採用ルートが確立されていない頃のことです。
入社した時はPOV-Rayを使ったデータセット生成の案件をメインに担当していて、その流れで3D関連技術を扱う案件を担当するようになりました。
もちろん、自分が専門とする機械系の知識が必要な案件も担当したりと、領域を跨いでさまざまな業務に携わってきています。
3Dエンジニアという肩書きはあるものの、私の場合は「専門ではないけれど、3D関連の技術も扱える人」という表現になるかもしれないですね。
3Dといっても分野が多岐にわたるので、「これができるから3Dエンジニア」と明確に定義することは難しいですよね。
一般的に3Dと聞くと、3次元の空間を移動するゲームに使われていたり、あるいは3Dプリンターなどの言葉を思い浮かべる人もいると思いますが、他にはどんなシーンで使われているのでしょうか？
栃本：世の中的に勢いのある事例だと、3Dセンサを活用した技術が挙げられます。
3Dセンサは、物体や空間の情報を人と同じように三次元で捉えて検出することができます。なので、2Dのデータと3Dセンサで取得したデータを比較すると、全く同じ色でも奥行きや段差が捉えられていて、空間をまるごと可視化できる点が3Dセンサのすごいところです。
この技術は3Dセンシング技術とも言われていて、身近なケースだとスマートフォンの顔認証システムにも利用されていたり、自動運転にも活用されています。走行中の車両が、3Dセンサによって得られた周囲の情報をもとに、自車や周囲の物体の位置を推定しているんです。
3Dセンサで位置情報や動きを取得して、後はRGB画像が物体の種類（人・車等）や状態の情報を取得して、それらを総合的にAIが判断する、というのが自動運転のイメージですね。
なるほど。これから3Dセンサの機能がより発展すれば、自動運転のさらなる高精度化も期待できそうですね。
栃本：そうですね。自動運転の研究開発に対する投資規模は世界的に見ても大きいですし、自動運転の分野に踏み切るスタートアップ企業が出ては消えていく、という現状もあります。
いろんな側面から見ても、今後注目していきたい技術です。
技術の進化に連れて、技術者以外の人も3Dを身近に感じる未来はそう遠くないかもしれませんね。
他にも3Dが活用されている事例として、どんなケースがありますか？
中川：Ristが得意とする画像AIの領域の話だと、AIモデルの学習用画像の取得が難しい時、3Dで生成したデータを実画像の代わりに使うことで、AIモデルの学習ができるようになる場合があります。
例えば、ある企業に導入する画像AIモデルを作りたい時、質の良いデータがたくさん取得できて、かつ極端に高い精度を求めなければ、AIの学習や推論は難しいものにはなりません。
一方で、データの取得が難しい・条件が特殊・高い精度を求める、そのようなケースでは、3Dで生成したデータが役立つ場合もあると考えています。特にRistの場合、そういった条件を求められる案件が多いと思うので。
栃本：3Dを使うことで、AIの精度がどう改善するのか、これからもっと実験や知見を重ねていきたいですよね。
中川：そうですね。他の部署やチームの人とも連携することで、Ristの3D技術では何ができるのか？の答えを増やしていきたいです。
実際、堀川さんは他のチームの方と連携して、研究論文を出されていましたよね。
堀川さんの研究論文とは、HPでも紹介させていただいた「Pre-training Vision Models with Mandelbulb Variations」のことですよね？
堀川：そうです。ちょうど1年前くらいになりますが、研究チームのシッシュさんと一緒にAIと3Dを掛け合わせる技術に関する研究論文を執筆しました。
論文では、AIによる画像認識モデルの作成において大規模自然データセットを使用する際、データセットに含まれる画像の著作権問題を回避する対策として、3DCG画像による「大規模CG画像データセット」を用いることを提案しています。
この論文は最終的にCVPR2024に採択され、現地で発表もさせていただきました。
（CVPR 2024 事後レポートはこちら）
堀川：こういったかたちで、他のチームと連携できたことは良い刺激になりました。
このインタビューも含め、社内外にもっと3Dの可能性や3Dエンジニアの活動を広めていけると良いですね。
中川：そうですね。Ristの3Dエンジニアは案件の対応に加えて、研究開発の部分も担っているので、多方面で活動していけると良いなと思います。
堀川さんや栃本さんの話を聞き、改めて中川さんの人柄を知ることができましたし、3Dの身近な利用シーンについても想像の幅が広がりました。
では最後に、中川さんの今後についてもお聞きしたいと思います。
これから、AIや3Dなどの技術と社会の関わりで期待していることと、Ristをどうしていきたいかについて、中川さんの考えをお聞かせください。
中川：AIや3Dに限った話ではないですが、どんな技術も社会の役に立って、楽しい未来が想像できるような形で広まってほしいです。
世の中が急速に発展していく中で、残念ながら人を傷つけたり差別したりすることに技術が使われるケースも多く見られます。企業や技術者は、それが社会にどのような影響を与えるのかを常に考え、高い倫理観のもとで技術を世に出していってほしいです。
Ristをどうしていきたいか、については「お客様の課題を高いレベルで解決できる」「お客様にそれを期待して発注してもらえる」会社であり続けてほしいですし、それに貢献できる仕事をしていきたいです。
インタビューの中で「3Dを使うことが目的になってはいけない」という話をしてくれた中川さん。これまでにAIと異なる領域でさまざまな技術や経験を積まれてきたからこそ、課題解決という目的に向かって物事を冷静に捉えている姿勢が印象的でした。
同時に、RistのAI技術と3D技術を掛け合わせることで、お客様や社会課題の解決を解決できる手段が増えたり、さまざまな角度からアプローチできるということを改めて認識することができました。
これからの3Dエンジニアの皆さんの活躍にも期待しています！