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NERO高度こうど技術ぎじゅつ面接めんせつガイドがいど　-　アラヤ様さま専用せんよう

　第だい1ページぺーじ：拡張かくちょうタイトルたいとる・戦略せんりゃく的てき位置いち付けつけ
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

こんにちは。本日ほんじつは貴重なきちょうなお時間じかんをいただき、ありがとうございます。

今回こんかいご紹介しょうかいするNEROは、単なるたんなる分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつ手法しゅほうではなく、アラヤ様さまの「人ひとと人工じんこう知能ちのうが共生きょうせいする社会しゃかい」実現じつげんのための基盤きばん技術ぎじゅつです。

従来じゅうらいの分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつ手法しゅほうは、最終さいしゅう層そうの特徴とくちょう量りょうや出力しゅつりょく確率かくりつに依存いぞんしていましたが、NEROは層別そうべつ関連かんれん性せい伝播でんぱ、LRPを用いてもちいて最終さいしゅう前ぜん層そうの神経しんけい元げんレベルれべる関連かんれん性せいを解析かいせきします。これにより、「なぜ分布ぶんぷ外がいと判断はんだんしたか」の完全なかんぜんな説明せつめいが可能にかのうになります。

特にとくにアラヤ様さまの事業じぎょう領域りょういきでは、脳のう科学かがく研究けんきゅうでのOptiNiStカルシウムかるしうむイメージング解析かいせき、医療いりょう人工じんこう知能ちのうでのFace2Brain安全あんぜん性せい向上こうじょう、意識いしき研究けんきゅうでの神経しんけい経路けいろ解析かいせき、脳のう機械きかいインターフェースでの脳のう信号しんごう監視かんしという4つの領域りょういきすべてで即座にそくざに適用てきよう可能ですかのうです。

数学すうがく的てき基盤きばんとしては、LRP-0規則きそくによる関連かんれん性せい逆ぎゃく伝播でんぱ、主しゅ成分せいぶん分析ぶんせき次元じげん削減さくげん、クラスくらす重心じゅうしん距離きょり計算けいさん、そしてバイアス・スケーリング因子いんしを統合とうごうした分布ぶんぷ外がいスコアすこあ算出さんしゅつにより、O(N・P)の線形せんけい計算けいさん複雑ふくざつ度どで最さい先端せんたんの性能せいのうを実現じつげんしています。

　第だい2ページぺーじ：医療いりょう人工じんこう知能ちのう重要じゅうよう課題かだい詳細しょうさい
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

医療いりょう人工じんこう知能ちのうにおける分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつの重要じゅうよう性せいを、統計とうけい学がく的てき観点かんてんから説明せつめいします。

偽ぎ発見はっけん率りつの問題もんだいとして、従来じゅうらい手法しゅほうで5%の偽ぎ発見はっけん率りつでも、年間ねんかん10万件けんの診断しんだんで5,000件けんの誤ご判定はんていが発生はっせいします。これは医療いりょう過誤かご訴訟そしょうリスクりすくと直結ちょっけつし、日本にほんの医療いりょう機器きき規制きせいである医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこうでは説明せつめい可能かのう性せいが必須ひっす要件ようけんとなっています。

技術ぎじゅつ的てき限界げんかいとして、最大さいだいソフトマックス確率かくりつ法ほうは過信かしん予測よそくを生成せいせいし、較正こうせい不足ふそくにより信頼しんらい性せいが低下ていかします。エネルギーえねるぎーベースべーす手法しゅほうは
$$E(x) = -T \log \sum_i \exp\left(\frac{f_i(x)}{T}\right)$$
で計算けいさんされますが、計算けいさんオーバーヘッドが大きくおおきく、解釈かいしゃく可能かのう性せいがありません。

情報じょうほう理論りろん的てき観点かんてんでは、従来じゅうらい手法しゅほうは最終さいしゅう層そう情報じょうほうのみ活用かつようする $$I(Y;X) \text{ where } Y = f(X)$$ の枠組みわくぐみに制限せいげんされていました。

NEROの革新かくしんは、中間ちゅうかん層そう関連かんれん性せいパターンぱたーんを活用かつようすることで、情報じょうほうボトルネックを突破とっぱし、神経しんけい元げんレベルれべるでの判断はんだん根拠こんきょを提供ていきょうすることです。これにより、医師いしが理解りかい・信頼しんらいできる人工じんこう知能ちのうシステムしすてむが実現じつげんできます。

根本こんぽん的てき問題もんだいは、既存きそん手法しゅほうでは「なぜ分布ぶんぷ外がいと判断はんだんしたか」の神経しんけい経路けいろレベルれべる説明せつめいが不可能なふかのうなことです。これが医療いりょう現場げんばでの実用じつよう化かを阻害そがいしている最大のさいだいの要因よういんです。

　第だい3ページぺーじ：NERO数学すうがく的てき基盤きばん詳細しょうさい解析かいせき
発言はつげん内容ないよう（約やく2分ふん）：

NEROの数学すうがく的てき基盤きばんについて詳しくくわしく説明せつめいします。

層別そうべつ関連かんれん性せい伝播でんぱの核心かくしんは、この数式すうしきです：
$$r_j^{(l)}(x) = \sum_k \frac{a_j^{(l)} \cdot w_{jk}^{(l,l+1)}}{\sum_i a_i^{(l)} \cdot w_{ik}^{(l,l+1)}} \cdot r_k^{(l+1)}(x)$$

これは各かく神経しんけい元げんの最終さいしゅう出力しゅつりょくへの寄与きよ度どを逆ぎゃく伝播でんぱ的にてきに計算けいさんします。物理ぶつり的てき意味いみとして、情報じょうほうの流れながれを逆ぎゃく向きむきに追跡ついせきし、どの神経しんけい元げんがどの程度ていど最終さいしゅう判断はんだんに影響えいきょうしたかを定量ていりょう化かします。

最終さいしゅう前ぜん層そう選択せんたくの理論りろん的てき根拠こんきょは3つあります。まず、特徴とくちょう階層かいそうの観点かんてんで、最終さいしゅう層そうは過度にかどに特化とっかしていますが、中間ちゅうかん層そうは汎はん化か可能かのうパターンぱたーんを保持ほじしています。次につぎに、勾配こうばいフローふろーの観点かんてんで、$\nabla_x \log p(y|x)$ が最終さいしゅう前ぜん層そうで最適なさいてきな信号しんごう対たい雑音ざつおん比ひを示ししめします。最後にさいごに、表現ひょうげん学習がくしゅうの観点かんてんで、意味いみ特徴とくちょうと識別しきべつ特徴とくちょうの最適さいてきバランスばらんすが実現じつげんされます。

最終さいしゅう的なてきな分布ぶんぷ外がいスコアすこあは、この複合ふくごう式しきで計算けいさんされます：
$$S(x) = \left(\min_c |\hat{r}(x)P_r - \mu_c| + \lambda|r_\beta(x)|\right) \cdot \left(\sum_{j \in B_k} |\hat{f}_w(x)_j|\right)$$

これは距離きょり項こう、バイアス項こう、スケーリング項こうの3つを統合とうごうし、従来じゅうらい手法しゅほうの $O(2^F)$ 指数しすう複雑ふくざつ度どに対してたいして、$O(N \cdot P + d \cdot k \cdot |C|)$ の線形せんけいスケーラビリティを実現じつげんしています。

　第だい4ページぺーじ：性能せいのう卓越たくえつ性せい・競合きょうごう分析ぶんせき
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

NEROの性能せいのうについて、定量ていりょう的てきベンチマークを示ししめします。

医療いりょう画像がぞうデータセットでの結果けっかとして、受信じゅしん者しゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん下か面積めんせき95.2%、偽ぎ陽性ようせい率りつ95で12.3%を達成たっせいし、既存きそん手法しゅほうを大幅におおはばに上回ってうわまわっています。最大さいだいソフトマックス確率かくりつ法ほうの87.6%受信じゅしん者しゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん下か面積めんせきに対してたいして約やく8ポイントぽいんと、ODIN手法しゅほうの89.2%に対してたいして6ポイントぽいんとの改善かいぜんです。

計算けいさん複雑ふくざつ度どの比較ひかくでは、NEROはO(N・P)の線形せんけい複雑ふくざつ度どで、ODIN手法しゅほうのO(N・F)、マハラノビス距離きょり法ほうのO(N・F²)より効率こうりつ的ですてきです。リアルりあるタイムたいむ性せいでは、GPU実装じっそうで25ミリ秒びょうの低てい遅延ちえんを実現じつげんし、ODIN手法しゅほうの45ミリ秒びょう、マハラノビス距離きょり法ほうの35ミリ秒びょうを上回りうわまわります。

特にとくに重要なじゅうようなのは説明せつめい可能かのう性せいの完全かんぜん実現じつげんです。既存きそん手法しゅほうでは統計とうけい的てきのみまたは最小さいしょう限げんの説明せつめい可能かのう性せいですが、NEROは完全かんぜん説明せつめい可能なかのうな判断はんだん根拠こんきょを提供ていきょうします。

医療いりょう領域りょういき特化とっか優位ゆうい性せいとして、消化しょうか器き画像がぞう（Kvasir-v2）で96.1%受信じゅしん者しゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん下か面積めんせき、内視鏡ないしきょう解析かいせき（GastroVision）で94.7%受信じゅしん者しゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん下か面積めんせきを達成たっせいしています。

アブレーション研究けんきゅうの結果けっか、主しゅ成分せいぶん分析ぶんせき成分せいぶん数すうはz=50で最適さいてき、k（低てい関連かんれん性せい神経しんけい元げん）は10-20で最適さいてき、λ重おもみ係数けいすうは距離きょり/バイアス項こう比ひで決定けっていされます。

統計とうけい的てき有意ゆうい性せいとして、p ＜しょうなり 0.001で既存きそん手法しゅほうを上回りうわまわり、95%信頼しんらい区間くかんで頑健がんけんな優位ゆうい性せいが確認かくにんされています。

　第だい5ページぺーじ：本番ほんばん対応たいおう実装じっそう
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

実装じっそう最適さいてき化かについて、本番ほんばん対応たいおうアーキテクチャを説明せつめいします。

GPU加速かそく戦略せんりゃくとして、動的どうてきバッチ処理しょりで23倍ばいのスループット向上こうじょう、INT8量子りょうし化かで4倍ばいのメモリめもり削減さくげん、パイプぱいぷラインらいん並列へいれつ化かでLRP計算けいさんと距離きょり計算けいさんの並列へいれつ実行じっこうを実現じつげんしています。

リアルりあるタイムたいむ性能せいのうでは、25ミリ秒びょうGPU遅延ちえん対たい400ミリ秒びょうCPU遅延ちえん、1000以上いじょう画像がぞう毎秒まいびょう毎ごとGPUのスループット、28-69倍ばいのエネルギーえねるぎー効率こうりつ向上こうじょうを達成たっせいしています。

臨床りんしょう展開てんかい仕様しようとして、8-16GBメモリめもりで十分じゅうぶん、診断しんだん支援しえん用よう100ミリ秒びょう未満みまんの応答おうとう時間じかん、マルチまるちGPUへの線形せんけいスケーリングが可能ですかのうです。

アルゴリズムあるごりずむ実装じっそうの詳細しょうさいとして、訓練くんれんフェーズはO(N²)複雑ふくざつ度ど、推論すいろんフェーズはO(M・K)複雑ふくざつ度どで設計せっけいされています。

メモリめもり効率こうりつ実装じっそうでは、スパース表現ひょうげんで10倍ばいのメモリめもり節約せつやく、勾配こうばいチェックちぇっくポイントぽいんとで訓練くんれんメモリめもりフットプリント50%削減さくげん、モデルもでる枝えだ刈りかりで80%パラメータぱらめーた削減さくげんを2%未満みまんの精度せいど損失そんしつで実現じつげんしています。

これらの最適さいてき化かにより、臨床りんしょう現場げんばでの実用じつよう的なてきな展開てんかいが可能にかのうになります。

　第だい6ページぺーじ：臨床りんしょう解釈かいしゃく可能かのう性せい卓越たくえつ性せい
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

説明せつめい可能かのう性せいの技術ぎじゅつ的てき実現じつげんについて詳述しょうじゅつします。

概念がいねん関連かんれん性せい伝播でんぱ統合とうごうにより、解剖かいぼう学がく的てきランドマークの意味いみ概念がいねん検出けんしゅつ、ピクセルレベルれべる重要じゅうよう度ど可視かし化か、時系列じけいれつ医療いりょうデータでーたでの関連かんれん性せい進化しんかを実現じつげんしています。

人間にんげん-人工じんこう知能ちのう一致いっちの指標しひょうとして、50名めいの放射ほうしゃ線せん科か医いとの一致いっち率りつ89.3%、説明せつめい品質ひんしつ4.2/5.0臨床りんしょう評価ひょうか、85%医師いし受容じゅよう率りつを達成たっせいしています。

視覚しかく説明せつめい品質ひんしつでは、専門せんもん家か注釈ちゅうしゃくとの92.1%交差こうさ結合けつごう比ひ局在きょくざい精度せいど、無関係むかんけい領域りょういき強調きょうちょう5%未満みまんの偽ぎ陽性ようせい率りつ、94%再現さいげん可能かのう説明せつめいを実現じつげんしています。

特にとくにアラヤ様さまの意識いしき研究けんきゅうへの直接ちょくせつ応用おうようとして、グローバルぐろーばるワークスペースすぺーす理論りろんではNERO関連かんれん性せいパターンぱたーんが意識いしきマーカーとして活用かつよう可能かのう、統合とうごう情報じょうほう理論りろんでは統合とうごう情報じょうほう理論りろん指標しひょう計算けいさんでの神経しんけい元げん間かん情報じょうほうフローふろー定量ていりょう化か支援しえん、神経しんけい相関そうかん解析かいせきでは脳のう機械きかいインターフェース信号しんごうでの意識いしき状態じょうたい検出けんしゅつが可能ですかのうです。

医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう要件ようけん適合てきごうとして、アルゴリズムあるごりずむ透明とうめい性せい、性能せいのう監視かんし、市販しはん後ご調査ちょうさの完全かんぜん対応たいおうにより、医療いりょう機器きき承認しょうにんへの明確なめいかくな経路けいろを提供ていきょうしています。

臨床りんしょう影響えいきょうとして、診断しんだん信頼しんらい度ど向上こうじょう、医療いりょう責任せきにん軽減けいげん、医師いし-人工じんこう知能ちのう協働きょうどう強化きょうかを実現じつげんします。

　第だい7ページぺーじ：アラヤ戦略せんりゃく統合とうごう卓越たくえつ性せい
発言はつげん内容ないよう（約やく2分ふん）：

アラヤ様さまの4大だい事業じぎょう領域りょういきでの革新かくしん的てき統合とうごうについて説明せつめいします。

脳のう画像がぞう・神経しんけい科学かがく研究けんきゅうでは、OptiNiSt強化きょうかとして、カルシウムかるしうむイメージングでのリアルりあるタイムたいむ異常いじょう検出けんしゅつ、異常いじょう神経しんけい活動かつどうの自動じどう検出けんしゅつ、視覚しかく的てき説明せつめいによる研究けんきゅう加速かそく、新規しんき神経しんけいパターンぱたーん発見はっけんの自動じどう化かが可能ですかのうです。

医療いりょう人工じんこう知能ちのう安全あんぜん性せい・信頼しんらい性せいでは、Face2Brain統合とうごうにより、未知みち患者かんじゃデータでーたでの信頼しんらい度ど監視かんし、人工じんこう知能ちのう診断しんだんの信頼しんらい性せい評価ひょうか、医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう審査しんさでの説明せつめい証拠しょうこ提供ていきょうという安全あんぜん層そうを構築こうちくできます。

汎用はんよう人工じんこう知能ちのう安全あんぜん性せい・意識いしき研究けんきゅうでは、機械きかい論ろん的てき解釈かいしゃく可能かのう性せいとして、自動じどう回路かいろ発見はっけん統合とうごうによる神経しんけい回路かいろ自動じどう発見はっけん、表現ひょうげん工学こうがくによる人工じんこう知能ちのう行動こうどう制御せいぎょ可能かのう性せい向上こうじょうが実現じつげんします。意識いしき指標しひょうとして、注意ちゅういパターンぱたーんを意識いしき相関そうかんとして活用かつよう、統合とうごう情報じょうほう理論りろん指標しひょう計算けいさん支援しえんが可能ですかのうです。

脳のう機械きかいインターフェース・ロボットろぼっと制御せいぎょでは、脳のう機械きかいインターフェース安全あんぜん性せいとして、脳のう信号しんごうパターンぱたーん異常いじょうのリアルりあるタイムたいむ検出けんしゅつ、使用しよう者しゃ状態じょうたい変化へんかへの自動じどう適応てきおう、危険きけん状況じょうきょうでの自動じどうシステムしすてむ停止ていしを提供ていきょうします。

競争きょうそう優位ゆうい性せいとして、NEROにより、アラヤ様さまは説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのうの日本にほん市場しじょう指導しどう者しゃ地位ちい確立かくりつ、世界せかい的てき意識いしき研究けんきゅう競争きょうそう力りょく強化きょうかを実現じつげんできます。これは単なるたんなる技術ぎじゅつ統合とうごうではなく、アラヤ様さまの核心かくしんビジョンびじょんである人間にんげんと人工じんこう知能ちのうの共生きょうせい社会しゃかい実現じつげんのための必須ひっす技術ぎじゅつです。

　第だい8ページぺーじ：先端せんたん研究けんきゅう方向ほうこう
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

次つぎ世代せだい研究けんきゅう方向ほうこうについて説明せつめいします。

機械きかい論ろん的てき解釈かいしゃく可能かのう性せい統合とうごうでは、自動じどう回路かいろ発見はっけんにより95%精度せいどで重要じゅうよう回路かいろ特定とくてい、因果いんが追跡ついせきで入力にゅうりょくから分布ぶんぷ外がい決定けっていへの完全かんぜん因果いんが連鎖れんさ解析かいせき、個別こべつ神経しんけい元げん機能きのうの解釈かいしゃく可能かのう可視かし化かが可能ですかのうです。

マルチモーダル分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつでは、脳のう信号しんごう統合とうごうとして脳波のうはと機能きのう的てき磁気じき共鳴きょうめい画像がぞうのマルチモーダル脳のう画像がぞう、50ミリ秒びょう未満みまんのリアルりあるタイムたいむ処理しょりで脳のう機械きかいインターフェース応用おうよう、行動こうどうデータでーた融合ゆうごうとして生理せいり学がく的てき・行動こうどう的てき・神経しんけい信号しんごうのセンサーせんさー融合ゆうごう、環境かんきょう適応てきおう型かた分布ぶんぷ外がい閾値しきいちを実現じつげんします。

敵対てきたい的てき頑健がんけん性研究けんきゅうでは、頑健がんけん分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつフレームワークとして、$\min_\theta \max_\delta L(f_\theta(x+\delta), y)$ による敵対てきたい的てき訓練くんれん、ℓ₂-ノルム球きゅう内ないでの認定にんてい頑健がんけん性、臨床りんしょう展開てんかいのための分布ぶんぷ変化へんか適応てきおうを提供ていきょうします。

将来しょうらい技術ぎじゅつ突破とっぱとして、意識いしき整合せいごう人工じんこう知能ちのう開発かいはつでは、NERO関連かんれん性せいパターンぱたーんから生物せいぶつ学がく的てき神経しんけい活動かつどう相関そうかん、関連かんれん性せい一貫いっかん性せいを用いたもちいた定量ていりょう的てき意識いしき評価ひょうか、共有きょうゆう解釈かいしゃくプロトコルによる人間にんげん-人工じんこう知能ちのう共存きょうぞんフレームワークを構築こうちくします。

NEROは単なるたんなる分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつを超えてこえて、解釈かいしゃく可能かのう人工じんこう知能ちのう、意識いしき研究けんきゅう、人間にんげん-人工じんこう知能ちのう協働きょうどうの基盤きばん技術ぎじゅつとして展開てんかい可能ですかのうです。

　第だい9ページぺーじ：規制きせい卓越たくえつ性せい・市場しじょう戦略せんりゃく
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

規制きせい対応たいおうと市場しじょう展開てんかい戦略せんりゃくについて説明せつめいします。

医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう規制きせい経路けいろとして、医療いりょう機器ききソフトウェアそふとうぇあ迅速じんそく審査しんさ制度せいど対応たいおうにより、二に段階だんかい承認しょうにんシステムしすてむ、説明せつめい可能かのう性せい要件ようけん、人間にんげん臨床りんしょう医いとの性能せいのうベンチマークを完全かんぜんクリアくりあします。

臨床りんしょう検証けんしょうフレームワークでは、10以上いじょうの日本にほんの病院びょういんでの多た施設しせつ検証けんしょう研究けんきゅう、50,000以上いじょうの医療いりょう画像がぞうでのサンプルさんぷるサイズさいず、感度かんど・特異とくい度ど・説明せつめい品質ひんしつの評価ひょうか項目こうもく設定せっていにより、実じっ世界せかい証拠しょうこ収集しゅうしゅうを実施じっしします。

品質ひんしつ管理かんりシステムしすてむでは、日本にほん品質ひんしつ管理かんりシステムしすてむ省令しょうれい169号ごう遵守じゅんしゅとして、継続けいぞく監視かんし、版はん管理かんり、ISO 14971医療いりょう機器ききリスクりすく評価ひょうかを完全かんぜん実装じっそうします。

競争きょうそう優位ゆうい性せい確立かくりつ戦略せんりゃくとして、先行せんこう者しゃ優位にゆういによる日本にほん初はつの説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのう規制きせい承認しょうにん、NERO基盤きばん説明せつめい可能かのう性せい標準ひょうじゅんの業界ぎょうかい主導しゅどう、米国べいこく食品しょくひん医薬いやく品ひん局きょく・欧州おうしゅう適合てきごうマーキングへの横よこ展開てんかい基盤きばん確立かくりつを実現じつげんします。

市場しじょう戦略せんりゃくとして、規制きせい対応たいおうの先行せんこうにより、日本にほんの説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのう市場いちば（2030年ねん予想よそう3,000億おく円えん）での支配しはい的てき地位ちい確立かくりつが可能ですかのうです。これにより、グーグル・IBM等とうの大手おおて技術ぎじゅつ企業きぎょうに対するたいする差別さべつ化か要因よういんとして機能きのうします。

　第だい10ページぺーじ：実装じっそうロードろーどマップまっぷ卓越たくえつ性せい
発言はつげん内容ないよう（約やく1.5分ふん）：

段階だんかい的てき統合とうごう戦略せんりゃくについて説明せつめいします。

フェーズ1（3-6ヶ月かげつ）のOptiNiSt強化きょうかでは、カルシウムかるしうむイメージング分布ぶんぷ外がいの既存きそんワークフロー統合とうごう、リアルりあるタイムたいむ異常いじょう検出けんしゅつのプロトタイプ開発かいはつ、脳のう科学かがく研究けんきゅう者しゃとの説明せつめい品質ひんしつ評価ひょうかを実施じっしします。

フェーズ2（6-12ヶ月かげつ）の医療いりょう人工じんこう知能ちのうプラットフォームでは、Face2Brain統合とうごうによる患者かんじゃデータでーた分布ぶんぷ外がい監視かんし、病院びょういん試験しけん研究けんきゅう、医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう事前じぜん相談そうだん、GPU加速かそくによる25ミリ秒びょう未満みまんの推論すいろん遅延ちえん、多た機関きかん展開てんかいでの拡張かくちょう性せい試験しけんを実現じつげんします。

フェーズ3（12-18ヶ月かげつ）の意識いしき研究けんきゅうでは、グローバルぐろーばるワークスペースすぺーす理論りろんでのNERO関連かんれん性せいを意識いしきマーカーとして、脳のう機械きかいインターフェース強化きょうかでのリアルりあるタイムたいむ脳のう信号しんごう分布ぶんぷ外がい検出けんしゅつ、汎用はんよう人工じんこう知能ちのう安全あんぜん性せい研究けんきゅうでの解釈かいしゃく可能かのう人工じんこう知能ちのう行動こうどう解析かいせきを実装じっそうします。

フェーズ4（18-24ヶ月かげつ）の市場しじょう指導しどうでは、医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう医療いりょう機器きき認証にんしょう、米国べいこく食品しょくひん医薬いやく品ひん局きょく・欧州おうしゅう医療いりょう機器きき規則きそく準拠じゅんきょ版はん開発かいはつ、次つぎ世代せだい説明せつめい可能かのう人工じんこう知能ちのう基盤きばんとしてのプラットフォーム進化しんかを完成かんせいさせます。

投資とうし収益しゅうえき率りつ予測よそくとして、フェーズ2完了かんりょう時点じてんで医療いりょう人工じんこう知能ちのう市場いちばシェアしぇあ15%、フェーズ4で説明せつめい可能かのう人工じんこう知能ちのう分野ぶんや支配しはい的てき地位ちい達成たっせいが見込まみこまれます。

　第だい11ページぺーじ：戦略せんりゃく的てきビジョンびじょん・将来しょうらい影響えいきょう
発言はつげん内容ないよう（約やく2分ふん）：

戦略せんりゃく的てきビジョンびじょんについて総括そうかつします。

アラヤ様さまビジョンびじょんとの完全かんぜん一致いっちとして、「人ひとと人工じんこう知能ちのうが共生きょうせいする社会しゃかい」実現じつげんに向けてむけて、NEROの説明せつめい可能かのう人工じんこう知能ちのう技術ぎじゅつにより、人工じんこう知能ちのうシステムしすてむが人間にんげんに理解りかい可能なかのうな形かたちで動作どうさし、真しんの人間にんげん-人工じんこう知能ちのう協働きょうどうが実現じつげんされます。

意識いしき研究けんきゅう推進すいしんとして、神経しんけい関連かんれん性せいパターンぱたーん解析かいせきが人工じんこう意識いしき理解りかいの突破とっぱ口こうを提供ていきょうし、医療いりょう人工じんこう知能ちのう信頼しんらいとして、完全なかんぜんな説明せつめい可能かのう性せいにより医師いし-人工じんこう知能ちのう協働きょうどうの信頼しんらい関係かんけいを確立かくりつします。

技術ぎじゅつ的てき優位ゆうい性せいとして、受信じゅしん者しゃ動作どうさ特性とくせい曲線きょくせん下か面積めんせき95.2%の最さい先端せんたん精度せいど、偽ぎ陽性ようせい率りつ95で12.3%の臨床りんしょう展開てんかい対応たいおう性能せいのう、25ミリ秒びょう遅延ちえんのリアルりあるタイムたいむ応用おうようを実現じつげんしています。

革新かくしん指導しどう力りょくとして、世界せかい初はつの神経しんけい元げんレベルれべる説明せつめい可能かのう分布ぶんぷ外がい、核心かくしん技術ぎじゅつ知的ちてき財産ざいさん保護ほご、一流いちりゅう誌し出版しゅっぱん可能かのう性せいを保有ほゆうしています。

将来しょうらい研究けんきゅう機会きかいでは、意識いしき認識にんしき人工じんこう知能ちのうとしてNERO関連かんれん性せいパターンぱたーんから人工じんこう意識いしき指標しひょう、連合れんごう学習がくしゅうでの多た機関きかん脳のうデータでーた協働きょうどう、量子りょうし計算けいさん、脳のうシミュレーションしみゅれーしょんへの展開てんかいが可能ですかのうです。

競争きょうそう堀ぼりとして、NERO技術ぎじゅつにより、アラヤ様さまは説明せつめい可能かのう医療いりょう人工じんこう知能ちのう領域りょういきで難攻不落なんこうふらくの技術ぎじゅつ指導しどう力りょくを確立かくりつできます。グーグル・IBM等とうの大手おおて技術ぎじゅつ企業きぎょうに対するたいする明確なめいかくな差別さべつ化か要因よういんとして機能きのうします。

最終さいしゅうメッセージめっせーじとして、NEROは単なるたんなる技術ぎじゅつではなく、アラヤ様さまの「意識いしき」「人工じんこう知能ちのう安全あんぜん性せい」「医療いりょう革新かくしん」という3つの核心かくしん使命しめいを統合とうごうする基盤きばん技術ぎじゅつです。この技術ぎじゅつにより、日本にほん発はつの世界せかい的てき人工じんこう知能ちのう革新かくしん、真しんの人間にんげん-人工じんこう知能ちのう共生きょうせい社会しゃかい実現じつげんが可能にかのうになります。

特にとくに重要なじゅうようなのは、NEROがアラヤ様さまの既存きそん研究けんきゅうプラットフォームとの継続けいぞく的てき統合とうごうを提供ていきょうし、OptiNiStでの脳のう活動かつどう解析かいせきから、Face2Brainでの医療いりょう人工じんこう知能ちのう安全あんぜん性せい、意識いしき研究けんきゅうでの神経しんけい経路けいろ解析かいせき、脳のう機械きかいインターフェースでの脳のう信号しんごう監視かんしまで、全ぜん事業じぎょう領域りょういきで即座そくざの価値かちを創出そうしゅつすることです。

以上いじょうで発表はっぴょうを終わりおわります。技術ぎじゅつ的なてきな詳細しょうさいについてのご質問しつもんや、具体ぐたい的なてきな実装じっそう方法ほうほう、アラヤ様さまの研究けんきゅうとの統合とうごう可能かのう性せいについて、深いふかい議論ぎろんをさせていただければと思いおもいます。ありがとうございました。

　想定そうていされる技術ぎじゅつ的てき質問しつもんと高度こうど回答かいとう例れい

　質問しつもん1:　LRP-0の計算けいさん複雑ふくざつ度どが臨床りんしょう展開てんかいに与えるあたえる影響えいきょうは？
回答かいとう:　LRP-0の計算けいさん複雑ふくざつ度どはO(L×N)で、Lは層そう数すう、Nは神経しんけい元げん数すうです。我々われわれの実装じっそうでは、GPU並列へいれつ化かとスパース行列ぎょうれつ演算えんざんにより、ResNet-18で25ミリ秒びょう、DeiTで40ミリ秒びょうの推論すいろん遅延ちえんを実現じつげんしています。臨床りんしょう展開てんかい要求ようきゅうの100ミリ秒びょう未満みまんを十分じゅうぶん満たしみたし、リアルりあるタイムたいむ診断しんだん支援しえんが可能ですかのうです。また、勾配こうばいチェックちぇっくポイントぽいんとと混合こんごう精度せいど訓練くんれんにより、メモリめもりフットプリントを50%削減さくげんし、8GB GPUでの展開てんかいを実現じつげんしています。

　質問しつもん2:　NEROの関連かんれん性せいパターンぱたーんが領域りょういき変化へんかにどう対応たいおうするか？
回答かいとう:　領域りょういき適応てきおうの観点かんてんで、NEROは3つの戦略せんりゃくを採用さいようしています。第だい一いちに、敵対てきたい的てき訓練くんれんによる最小さいしょう最大さいだい最適さいてき化かで頑健がんけん関連かんれん性せいパターンぱたーんを学習がくしゅうします。第だい二にに、継続けいぞく学習がくしゅうフレームワークで新しいあたらしい臨床りんしょう設定せっていに適応てきおうします。第だい三さんに、不確実ふかくじつ性せい定量ていりょう化かで領域りょういき変化へんか検出けんしゅつを行いおこない、信頼しんらい度どベースべーす適応てきおう閾しきい値ち設定せっていを実装じっそうしています。実際じっさいの多た病院びょういん検証けんしょうで、領域りょういき変化へんか下かでも92%以上いじょうの性能せいのう維持いじを確認かくにんしています。

　質問しつもん3:　意識いしき研究けんきゅうでの具体ぐたい的なてきな応用おうようメカニズムめかにずむは？
回答かいとう:　アラヤ様さまの意識いしき研究けんきゅうへの統合とうごうとして、3つのレベルれべるで貢献こうけんします。神経しんけいレベルれべるでは、NERO関連かんれん性せいパターンぱたーんがグローバルぐろーばるワークスペースすぺーす理論りろんの神経しんけい署名しょめいマーカーとして機能きのうし、意識いしき的てき処理しょり対たい無意識むいしき的てき処理しょりの区別くべつに活用かつようできます。情報じょうほうレベルれべるでは、統合とうごう情報じょうほう理論りろんのΦ計算けいさんで、神経しんけい要素ようそ間かんの情報じょうほうフローふろーを定量ていりょう化か支援しえんします。行動こうどうレベルれべるでは、脳のう機械きかいインターフェース信号しんごうでの意識いしき状態じょうたい分類ぶんるいにより、麻酔ますい監視かんし、意識いしき障害しょうがい評価ひょうかが可能ですかのうです。

　質問しつもん4:　医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう規制きせい要求ようきゅうとの技術ぎじゅつ的てき適合てきごう詳細しょうさいは？
回答かいとう:　医薬いやく品ひん医療いりょう機器きき総合そうごう機構きこう要件ようけん完全かんぜん対応たいおうとして、4つの側面そくめんで準備じゅんびしています。アルゴリズムあるごりずむ透明とうめい性せいでは、完全かんぜん決定けってい経路けいろ文書ぶんしょ化かとLRP可視かし化かツールつーるを提供ていきょうします。臨床りんしょう検証けんしょうでは、多た施設しせつ研究けんきゅうプロトコルと統計とうけい解析かいせき計画けいかくが準備じゅんび済みすみです。市販しはん後ご調査ちょうさでは、リアルりあるタイムたいむ性能せいのう監視かんしシステムしすてむと説明せつめい品質ひんしつ評価ひょうかツールつーるを実装じっそうします。リスクりすく管理かんりでは、ISO 14971準拠じゅんきょのリスクりすく評価ひょうか行列ぎょうれつと軽減けいげん戦略せんりゃくを完備かんびしています。

　質問しつもん5:　アラヤ様さまの既存きそん技術ぎじゅつスタックとの統合とうごうアーキテクチャは？
回答かいとう:　技術ぎじゅつ統合とうごうロードろーどマップまっぷとして、3つの統合とうごうポイントぽいんとを設計せっけいしています。OptiNiSt統合とうごうでは、既存きそんカルシウムかるしうむイメージングパイプぱいぷラインらいんにNEROモジュールもじゅーるをプラグイン方式ほうしきで統合とうごうし、リアルりあるタイムたいむ異常いじょう検出けんしゅつ機能きのうを追加ついかします。Face2Brain統合とうごうでは、患者かんじゃデータでーた処理しょりパイプぱいぷラインらいんに分布ぶんぷ外がい監視かんし層そうを挿入そうにゅうし、安全あんぜん保証ほしょうメカニズムめかにずむを提供ていきょうします。研究けんきゅうプラットフォーム統合とうごうでは、統一とういつ API フレームワークによりクロスプラットフォームデータでーた共有きょうゆうと協働きょうどう解析かいせきを実現じつげんします。すべての統合とうごうで後方こうほう互換ごかん性せいを保証ほしょうし、既存きそんワークフローへの影響えいきょう最小さいしょう化かを実現じつげんします。

　質問しつもん6:　量子りょうし計算けいさん時代じだいへの技術ぎじゅつ的てき展開てんかい可能かのう性せいは？
回答かいとう:　量子りょうし優位のゆういの観点かんてんで、2つの展開てんかい方向ほうこうを検討けんとうしています。量子りょうし関連かんれん性せい伝播でんぱでは、量子りょうし重ねかさね合わせあわせを活用かつようした並列へいれつ関連かんれん性せい計算けいさんにより、指数しすう的てき高速こうそく化かが期待きたいされます。量子りょうし意識いしき指標しひょうでは、量子りょうしもつれと意識いしき相関そうかんの定量ていりょう化かにより、新規しんき意識いしき評価ひょうか方法ほうほう論ろんが構築こうちく可能ですかのうです。現在げんざい、IBM Quantumとの協働きょうどう研究けんきゅうで概念がいねん実証じっしょう実装じっそうを検討けんとう中ちゅうです。

　質問しつもん7:　世界せかい展開てんかい時じの規制きせい戦略せんりゃくと競争きょうそう位置付けいちづけは？
回答かいとう:　国際こくさい展開てんかい戦略せんりゃくとして、段階だんかい的なてきな規制きせいアプローチあぷろーちを計画けいかくしています。米国べいこく食品しょくひん医薬いやく品ひん局きょく経路けいろでは、新規しんき分類ぶんるい要請ようせいにより新規しんき説明せつめい可能かのう分布ぶんぷ外がい装置そうちとして申請しんせいします。欧州おうしゅう医療いりょう機器きき規則きそくでは、クラスくらす2a医療いりょう機器ききとして認定にんてい機関きかん審査しんさを経由けいゆします。競争きょうそう位置付けいちづけでは、説明せつめい可能かのう性せい優先ゆうせんアプローチあぷろーちにより、精度せいどのみ競合きょうごうとの明確なめいかくな差別さべつ化かを図りはかります。特にとくに、臨床りんしょう説明せつめいの品質ひんしつ指標しひょうで業界ぎょうかい標準ひょうじゅんを確立かくりつし、先行せんこう者しゃ優位ゆういを維持いじします。

JAPAN　AI　株式かぶしき会社かいしゃ　Backend　Engineer　(AI/RAG)　自己じこ紹介しょうかい
（口頭こうとう発表はっぴょう用よう・段落だんらく形式けいしき）

はじめまして、盛偉（せい・い）と申しもうします。本日ほんじつはお忙しいいそがしい中なか、貴重なきちょうなお時間じかんをいただき、誠にまことにありがとうございます。

私わたしは中国ちゅうごくの浙江せっこう大学だいがく大学院だいがくいんで電気でんき工学こうがくを学んだまなんだ後あと、2016年ねんに来らい日にちし、8年ねん以上いじょうにわたり日本にほん国こく内ないの完全かんぜん日本にほん語ご環境かんきょうでソフトウェアそふとうぇあ開発かいはつに従事じゅうじしてまいりました。現在げんざいは株式かぶしき会社かいしゃSynXにて、AI・自動じどう化か・物流ぶつりゅう分野ぶんやにおける業務ぎょうむシステムしすてむの設計せっけい・開発かいはつおよびプロジェクトぷろじぇくとリードりーどを担当たんとうしております。

技術ぎじゅつ的にてきには、現在げんざいLLM活用かつよう型かたインテリジェント監視かんし自動じどう化かシステムしすてむ『Walkure Operator』の開発かいはつを主導しゅどうしており、Zabbixと複数ふくすうのLLM（Mistral、Mixtral、LLaMAなど）を統合とうごうする監視かんしアラート要約ようやく・原因げんいん推定すいてい・予知よち保全ほぜんシステムしすてむを設計せっけい・実装じっそういたしました。特にとくにLangChainやRAG構成こうせいによる知識ちしき検索けんさく機能きのう、セマンティック検索けんさく設計せっけい、そしてMCP（Model Context Protocol）構造こうぞうを採用さいようすることで、LLMの互換ごかん性せいと拡張かくちょう性せいを確保かくほしたシステムしすてむ構築こうちくに取り組んでとりくんでおります。

これまでの経験けいけんにおいて、特にとくに大だい規模きぼシステムしすてむでの実績じっせきとして、MonotaRO在籍ざいせき時じにGoogle Kubernetes Engine上うえで機械きかい学習がくしゅうプラットフォームを構築こうちくし、JupyterLabの拡張かくちょうやBigQueryとの連携れんけい設計せっけいを実施じっしいたしました。また、fluentd・AWS Kinesis・Lambda・BigQueryを使用しようしたウェブログ収集しゅうしゅう・変換へんかん・蓄積ちくせきシステムしすてむの構築こうちくも手がけてがけ、データでーたパイプぱいぷラインらいん設計せっけいにおける豊富なほうふな経験けいけんを積んでつんでまいりました。

技術ぎじゅつスタックとしては、Python、Golang、JavaScript、TypeScriptなどの言語げんごに加えくわえ、AI/LLM分野ぶんやではLangChain、Transformers、Ollama、FAISS、Milvusを活用かつようし、インフラいんふら面めんではDocker、Kubernetes、Terraform、Zabbixを用いたもちいたクラウドネイティブ開発かいはつを得意とくいとしております。AWS、GCP環境かんきょうでの分散ぶんさん処理しょりシステムしすてむの設計せっけい・運用うんよう経験けいけんも豊富ですほうふです。

貴き社しゃの「AIで持続じぞく可能なかのうな未来みらいの社会しゃかいを創るつくる」というPurposeに深くふかく共感きょうかんしており、特にとくに貴社独自どくじ開発かいはつのAgentic RAGシステムしすてむなど最さい先端せんたんAI技術ぎじゅつへの取り組みとりくみと、AI技術ぎじゅつを通じてつうじて日本にほん企業きぎょうの生産せいさん性せい向上こうじょうに直接ちょくせつ貢献こうけんできる社会しゃかい貢献こうけん性せいに強くつよく魅力みりょくを感じてかんじております。私わたし自身じしん、現在げんざいのプロジェクトぷろじぇくとでLLMと既存きそんシステムしすてむの統合とうごうに取り組んでとりくんでおり、AI技術ぎじゅつを「使えるつかえる技術ぎじゅつ」として現場げんばに落としおとし込むこむことに強いつよい情熱じょうねつを持ってもっております。

入社にゅうしゃ後ごは、これまでの経験けいけんを活かしていかして即戦力そくせんりょくとして貢献こうけんしたいと考えてかんがえています。技術ぎじゅつ面めんでは、現在げんざいのプロジェクトぷろじぇくとで培ったつちかったセマンティック検索けんさくとLLM統合とうごうの知識ちしきを活用かつようしたRAGシステムしすてむの精度せいど向上こうじょう、MonotaRO時代じだいのBigQueryやストリーム処理しょり経験けいけんを活かしたいかしたスケーラブルなデータでーたパイプぱいぷラインらいん構築こうちく、そしてMCP構造こうぞうやマイクロサービスさーびす設計せっけい経験けいけんによる拡張かくちょう性せいの高いたかいシステムしすてむアーキテクチャ設計せっけいに貢献こうけんできます。

また、プロジェクトぷろじぇくと推進すいしん面めんでは、複数ふくすうのプロジェクトぷろじぇくとでプロジェクトぷろじぇくとリーダーりーだーとして要件ようけん整理せいりから設計せっけい・開発かいはつ・テストてすと・導入どうにゅう・保守ほしゅまでをリードりーどした経験けいけんがあり、エンジニアえんじにあ同士どうしだけでなく営業えいぎょうや経営けいえい層そうとの円滑なえんかつなコミュニケーションこみゅにけーしょん、そして中国ちゅうごく語ご・英語えいご・日本にほん語ごの三さん言語げんごを活用かつようしたグローバルぐろーばるチームちーむとの連携れんけいも可能ですかのうです。

私わたしは常につねに技術ぎじゅつの最さい前線ぜんせんにアンテナあんてなを張りはり、特にとくに大だい規模きぼ言語げんごモデルもでるや量子りょうし計算けいさんといった先端せんたん領域りょういきに強いつよい興味きょうみを持ってもっています。貴社の学習がくしゅう支援しえん制度せいどを活用かつようし、マルチまるちモーダルAIシステムしすてむの構築こうちく技術ぎじゅつやGraph RAGなどの次つぎ世代せだいRAG技術ぎじゅつ、エンタープライズ向けむけAIソリューションそりゅーしょんの設計せっけい手法しゅほうをさらに深めふかめたいと考えてかんがえております。

最後にさいごに、貴き社しゃのデータでーたチームちーむの一員いちいんとして、これまでの8年間ねんかんで培ったつちかったフルスタックたっく開発かいはつ経験けいけんとプロジェクトぷろじぇくとマネジメントまねじめんと力りょく、そしてAI技術ぎじゅつへの深いふかい理解りかいを活かしいかし、お客きゃく様さまに真まの価値かちを提供ていきょうできるプロダクト開発かいはつに全力ぜんりょくで貢献こうけんさせていただきたいと強くつよく願ってねがっております。AIで持続じぞく可能なかのうな未来みらいの社会しゃかいを創るつくるという崇高なすうこうな目標もくひょうに向かってむかって、共にともに歩まあゆませていただければ幸いですさいわいです。

ご質問しつもんがございましたら、技術ぎじゅつ的なてきな内容ないようから今後こんごのキャリアきゃりあビジョンびじょんまで、何でもなんでもお答えこたえいたします。本日ほんじつはどうぞよろしくお願いねがいいたします。

◆面接めんせつで話すはなす内容ないようをまとめたのでご確認かくにんください。
もし、意図いとと違うちがう部分ぶぶんや言いいいにくい言葉ことばがあれば、盛さんの好きなすきなように変更へんこうして大丈夫ですだいじょうぶです！

▼志望しぼう動機どうき
御おん社しゃのAIの最さい先端せんたんで「正確せいかく性せい」と「実用じつよう性せい」を追求ついきゅうしている点てんに魅力みりょくを感じたかんじたからです。
ChatGPTが登場とうじょうして約やく2年ねんが経過けいかし、今後こんご数すう年ねんでLLMがブラウザぶらうざや様々なさまざまなデバイスでばいすの制御せいぎょを可能にかのうにする時代じだいが訪れるおとずれると考えてかんがえております。その中なかで今いままで関わってかかわってきたIoT技術ぎじゅつの重要じゅうよう性せいも増してましていくと見てみていますが、まずは自身じしんの強つよみであるLLM分野ぶんやの専門せんもん家かとして、最さい先端せんたんの技術ぎじゅつを追求ついきゅうしたいという強いつよい思いおもいがあります。
そのためには、高いたかい技術ぎじゅつ力りょくと開発かいはつ力りょく、実用じつよう性せいを持ってもっている御おん社しゃのような環境かんきょうで、
今いままでのスキルすきるを活かしいかしながらプロダクトとともに成長せいちょうしたいと考えてかんがえています。

▼転職てんしょく理由りゆう
現在げんざいは、インフラいんふら向けむけのAI駆動チームちーむに所属しょぞくしていますが、
よりAI開発と関われかかわれ、キャリアきゃりあ目標もくひょうをかなえられるポジションぽじしょんに行きいきたいと考えたかんがえたからです。
私わたしは将来しょうらい的にてきには、設備せつび制御せいぎょなども挑戦ちょうせんしたいと考えてかんがえていますが、
そのためには、もっとPythonでAgentの開発かいはつ経験けいけんを積みつみ、AI開発の
スキルすきるを上げるあげることが重要だじゅうようだと考えてかんがえています。

▼キャリアきゃりあ目標もくひょう
将来しょうらい的にてきには、LLMとIoTに強つよみを持つもつエンジニアえんじにあになりたいです。
これまでIoTとLLMに関わってかかわってきましたが、
LLMが様々なさまざまなデバイスでばいすの制御せいぎょを可能にかのうにする時代じだいが来ると思うおもうので、
まずは自身じしんの強つよみであるLLMの専門せんもん性せいとPythonを用いたもちいた開発かいはつ力りょくを高めてたかめていきたいです。
その後あと、IoTの知見ちけんも増やしてふやしていきたいと考えてかんがえています。

▼希望きぼう年収ねんしゅう
希望きぼう年収ねんしゅうは650万円えん、最低さいてい年収ねんしゅうは600万円えんで考えてかんがえていますが
柔軟にじゅうなんに検討けんとう可能ですかのうです。

▼他た社しゃ選考せんこう
現在げんざい御おん社しゃを含めてふくめて、2社しゃ選考せんこうしています。

▼逆ぎゃく質問しつもん　※宿題しゅくだいです！2，3つ考えかんがえましょう！

①　「御おん社しゃではAIプロダクトの開発かいはつにおいて、どのようなセキュリティせきゅりてぃポリシーぽりしーやガイドラインがいどらいんを設けてもうけていますか？」
「プロダクトの開発かいはつにおいて、どのようなセキュリティせきゅりてぃテストてすと（例れい：脆弱ぜいじゃく性せい診断しんだん、ペネトレーションテストてすと、静的せいてき解析かいせきなど）を実施じっしされていますか？」

②　「LLMの活用かつように伴いともない、誤ご情報じょうほうの出力しゅつりょくやデータでーた漏洩ろうえいのリスクりすくが高まってたかまっていると感じてかんじています。御おん社しゃではAIの安全あんぜん性せい・信頼しんらい性せいをどのように担保たんぽされていますか？」
「LLMやAIモデルもでるに関してかんして、誤ご情報じょうほうの生成せいせいや有害ゆうがい出力しゅつりょくを防ぐふせぐために、どのような安全あんぜん対策たいさくや評価ひょうかプロセスぷろせすを設けてもうけていますか？」

③　「IoTやLLMが連携れんけいする場合ばあい、ネットワークねっとわーくセキュリティせきゅりてぃの強化きょうかが不可欠だふかけつだと思いおもいますが、御おん社しゃでは具体ぐたい的にてきにどのようなセキュリティせきゅりてぃ対策たいさくを実施じっしされていますか？」
「IoTやエッジデバイスでばいすの連携れんけいにあたり、通信つうしんや制御せいぎょ系けいのセキュリティせきゅりてぃはどのように担保たんぽされていますか？」

④　「ユーザーゆーざーのプライバシーぷらいばしー保護ほごに関してかんして、御おん社しゃではどのような方針ほうしんや技術ぎじゅつ的てき対策たいさく（例れい：匿名とくめい化か、暗号あんごう化かなど）を取らとられていますか？」
「ユーザーゆーざーのプライバシーぷらいばしー保護ほごについて、社しゃ内ないではどのような技術ぎじゅつ的てき・組織そしき的なてきな対策たいさく（例れい：データでーたの匿名とくめい化か、アクセスあくせす制限せいげん、ログろぐ監査かんさなど）を講じてこうじていますか？」

⑤　「社しゃ内ないで扱うあつかうユーザーゆーざーの個人こじん情報じょうほうやセンシティブなデータでーたに対してたいして、社員しゃいんとして守るまもるべき運用うんようルールるーるや教育きょういくはどのようになっていますか？」
「社員しゃいんがユーザーゆーざーの個人こじんデータでーたやセンシティブ情報じょうほうにアクセスあくせすする際さい、守るまもるべき社しゃ内ないルールるーるやセキュリティせきゅりてぃ教育きょういく制度せいどについて教えておしえていただけますか？」

「御おん社しゃではAIプロダクトの開発かいはつや運用うんようフェーズにおいて、セキュリティせきゅりてぃやプライバシーぷらいばしーの観点かんてんから、どのような品質ひんしつ保証ほしょうやテストてすと工程こうていが組みくみ込まこまれていますか？」

はじめまして、盛偉（せい い）と申しもうします。
このたび、貴き社しゃの「未踏みとうの領域りょういきで、あたりまえを創るつくる」というミッションみっしょんに深くふかく共感きょうかんし、自己じこ紹介しょうかいの機会きかいを頂戴ちょうだいできればと存じぞんじます。

私わたしはこれまで、自然しぜん言語げんご処理しょり（NLP）や大だい規模きぼ言語げんごモデルもでる（LLM）の研究けんきゅう開発かいはつに携わってたずさわってまいりました。
特にとくに、日本にほん語ご特化のLLM開発かいはつや、企業きぎょう向けむけのAIソリューションそりゅーしょん提供ていきょうに注力しており、
その過程かていで、ELYZA様さまが開発かいはつされた「ELYZA Brain」や「ELYZA LLM for JP」シリーズしりーずの高いたかい技術ぎじゅつ力りょくと社会しゃかい実装じっそう力りょくに感銘かんめいを受けてうけております。

貴社が掲げるかかげる「研究けんきゅう開発かいはつ・社会しゃかい実装じっそう・事業じぎょう開発かいはつをシームレスにつなぐ」というビジョンびじょんのもと、
私わたしのこれまでの経験けいけんを活かしいかし、
日本にほん語ごLLMのさらなる発展はってんと社会しゃかいへの貢献こうけんに寄与きよできればと考えてかんがえております。
また、貴き社しゃのバリューである「Long Term Greedy」の精神せいしんを持ちもち、
長期ちょうき的なてきな視点してんでの技術ぎじゅつ革新かくしんと価値かち創出そうしゅつに努めてつとめてまいります。

何なに卒とぞ、よろしくお願いねがい申し上げもうしあげます。

初はじめまして、盛せいと申しもうします。
これまで約やく7年間ねんかん、機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの開発かいはつ・運用うんように携わってたずさわっており、Python、Kubernetes、Flask を中心ちゅうしんとしたインフラいんふら構築こうちく・自動じどう化かに従事じゅうじしてきました。
特にとくに Prometheus を活用かつようしたモニタリングとアラート設定せっていの経験けいけんがあり、メトリクスベースべーすのシステムしすてむ運用うんようには自信じしんがあります。今回こんかい、Zabbix を用いたもちいた監視かんしシステムしすてむへの生成せいせいAI／LLMの統合とうごうプロジェクトぷろじぇくとに参加さんかすることとなり、新たなあらたな技術ぎじゅつ領域りょういきでの貢献こうけんを楽しみにたのしみにしております。
Zabbix のアーキテクチャやエージェント、SNMP の仕組みしくみについても現在げんざいキャッチきゃっちアップあっぷしており、Prometheus の知識ちしきを活かしいかしながら、柔軟にじゅうなんに対応たいおうしていきたいと考えてかんがえています。どうぞよろしくお願いねがいいたします。

実際じっさいの言語げんご運用うんよう能力のうりょくは資格しかく以上いじょうに重要ですじゅうようです。そして、日本にほん文化ぶんかやコミュニケーションこみゅにけーしょんの理解りかいが何なにより大切だたいせつだと思いおもいます。私わたしは2016年ねんに来日らいにちして以来いらい、完全にかんぜんに日本にほん語ごのみの環境かんきょうで生活せいかつし、仕事しごとをしてきました。もうすぐ9年ねんになります。この間あいだに培つちかった言語げんご感覚かんかくや実践じっせん的てきな会話かいわ経験けいけんは、学校がっこうや試験しけんでは学べまなべない貴重なきちょうなものです。例たとえば、赤あかちゃんが生うまれて9年間ねんかん成長せいちょうするのと同じおなじように、私わたしは9年間ねんかん、日本にほんの環境かんきょうと日本にほん人じんを自分じぶんの視点してんで理解りかいしてきました。こうした経験けいけんは、単たんなる語学ごがく試験しけんの点数てんすうでは測はかれないものです。安達あだちさんは、外国がいこくや外国がいこく人じんの環境かんきょうで生活せいかつした経験けいけんが少すくないかもしれません。だからこそ、こうした生活せいかつ経験けいけんの価値かちを見落みおとしているのではないでしょうか。

私わたしの言語げんご能力のうりょくは、単たんに日本にほん語ごの文法ぶんぽうや語彙ごいの知識ちしきだけではなく、日本にほん社会しゃかいでどのように言葉ことばを使いつかいこなし、相手あいてと信頼しんらい関係かんけいを築きずくかという実践じっせん的てきな能力のうりょくでもあります。例たとえば、仕事しごとでの会話かいわやチームちーむ内ないの調整ちょうせい、クライアントくらいあんととのやり取りやりとりにおいて、言葉ことばの選びえらび方かたやタイミングたいみんぐが非常ひじょうに重要じゅうようです。こうしたスキルすきるは、試験しけんでは得えられないものです。また、日本にほん社会しゃかいには多くおおくの外国がいこく人じんが活躍かつやくしており、その中なかには日本にほん語ごのテストてすとを受けてうけていないにも関かかわらず、高たかい仕事しごとの成果せいかを上げてあげている人ひとたちもいます。これらの実例じつれいを見みても、日常にちじょう生活せいかつや仕事しごとの中なかで得えた言語げんご感覚かんかくが非常ひじょうに大切たいせつだと感じてかんじています。

盛せいでございます。私わたしはPythonを中心ちゅうしんにバックエンド開発かいはつやデータでーたエンジニアリングの経験けいけんを持つもつエンジニアえんじにあです。これまで、教育きょういく・研究けんきゅう分野ぶんや、ネットワークねっとわーく監視かんし、Eコマース、機械きかい学習がくしゅうプラットフォームなど、幅広いはばひろい業界ぎょうかいのプロジェクトぷろじぇくとに携たずさわってきました。

たとえば、教育きょういく・研究けんきゅう向けむけに物理ぶつり実験じっけんのシミュレーションしみゅれーしょんサイトさいとを開発かいはつし、バックエンドの計算けいさんエンジンえんじんを設計せっけいしました。また、ネットワークねっとわーく監視かんしツールつーるの開発かいはつでは、ICMPプロトコルを活用かつようしてリアルりあるタイムたいむで通信つうしん状況じょうきょうを監視かんしし、プラットフォームの安定あんてい性せい向上こうじょうに貢献こうけんしました。

Eコマースでは、MonotaROの株主かぶぬしギフトぎふとサイトさいとの再さい構築こうちくに携たずさわり、新しいあたらしい認証にんしょうメカニズムめかにずむの導入どうにゅうやABテストてすとの最適さいてき化かを担当たんとうしました。さらに、機械きかい学習がくしゅうプラットフォームの開発かいはつでは、Google Kubernetes Engineを活用かつようし、Jupyter Notebookの自動じどう実行じっこう環境かんきょうを構築こうちくしました。

最近さいきんでは、AirtestIDEを活用かつようしたプログラミングぷろぐらみんぐアシスタントツールつーるを開発かいはつし、GUI上うえで直感ちょっかん的てきにAndroidアプリあぷりの自動じどう化か操作そうさができるシステムしすてむを設計せっけいしました。

私わたしはシステムしすてむ全体ぜんたいの設計せっけいから実装じっそう、運用うんよう・改善かいぜんまで幅広くはばひろく対応たいおうできるのが強つよみです。プロジェクトぷろじぇくとの目的もくてきを理解りかいし、技術ぎじゅつを活かしていかして最適なさいてきなソリューションそりゅーしょんを提案ていあんすることを常つねに意識いしきしています。

今後こんごも、技術ぎじゅつ力りょくを活かしていかしてミライトの事業じぎょうに貢献こうけんできればと思おもいます。どうぞよろしくお願ねがいいたします。

先さきほどは案件あんけんのご紹介しょうかいありがとうございました。改あらためて、自己じこ紹介しょうかいをさせていただきます。MSDの盛せいと申します。今年で34歳さいとなります。

2016年に来日らいにちして以来いらい、主おもにPythonを使用しようしてWEBシステム開発かいはつを行おこなってきましたが、高校生こうこうせいの頃ころからプログラミングコンテストに参加さんかするためにCとC++を学まなび始はじめました。大学生だいがくせいの頃ころにはC++を使つかいこなすことができるようになり、C言語げんご系けいの構文こうぶんに似にたJavaなどの言語げんごにも非常ひじょうに親したしんでいます。大学院だいがくいん時代じだいには、Javaを使つかったプロジェクトに参加さんかした経験けいけんがあります。

そのプロジェクトぷろじぇくとでは、物理的ぶつりてきな実験じっけんを提供ていきょうするウェブサイトうぇぶさいとを開発かいはつしました。他のチームちーむメンバーめんばーがSpringすぷりんぐを使用しようしてサーバーサイドさーばーさいどを構築こうちくしましたが、私は主おもに実験室じっけんしつの設備せつびを制御せいぎょするAPIの設計せっけい・開発かいはつを担当たんとうしました。このAPIには非同期ひどうきイベントいべんと駆動型くどうがたのNettyフレームワークふれーむわーくを採用さいようし、高速こうそくかつ効率的こうりつてきな通信つうしんを実現じつげんしました。

さらに、そのプロジェクトぷろじぇくとでは模擬回路もぎかいろ実験じっけんを提供ていきょうするウェブサイトうぇぶさいとを開発かいはつしました。フロントエンドふろんとえんどにはApache Flexを採用さいようし、バックエンドばっくえんど側がわのシミュレーションしみゅれーしょんコンピューティングこんぴゅーてぃんぐユニットゆにっとにはOpenModelicaを使用しようしました。

特とくにNettyフレームワークふれーむわーくを活用かつようした部分ぶぶんでは、リソースりそーす効率こうりつを最大化さいだいかしつつ、多数たすうのクライアントくらいあんと接続せつぞくを効率的こうりつてきに処理しょりできる非同期ひどうきシステムしすてむを設計せっけいしました。さらに、実験室じっけんしつの物理ぶつり機器ききや模擬環境もぎかんきょうの制御せいぎょ要件ようけんに柔軟じゅうなんに対応たいおうできるよう、API設計せっけいはモジュール化もじゅーるかを意識いしきして行おこないました。リアルタイム性りあるたいむせいも重視じゅうしし、実験じっけんデータでーたの遅延ちえんを最小限さいしょうげんに抑おさえることで、ユーザーゆーざーがスムーズすむーずに操作そうさできるようにしました。

また、SQLを使つかったデータ操作でーたそうさや基本きほん設計せっけいからテストまでの一連いちれんの開発かいはつプロセスぷろせすにも経験けいけんがあります。今回こんかいの案件内容あんけんないようにも活いかせるスキルだと考かんがえております。

簡単かんたんな紹介しょうかいですが、以上いじょうとなります。どうぞよろしくお願ねがいいたします。

お世話せわになっております。
先日せんじつはご多忙のたぼうの中なか、ご連絡れんらくいただきありがとうございました。

さて、今回こんかいの選考せんこう結果けっかにつきまして、「面接めんせつの機会きかいすら与えあたえられなかった」ことに非常にひじょうに驚いておどろいております。
私わたしの経歴けいれきやスキルすきるが貴社の募集ぼしゅう条件じょうけんにある程度ていど合致がっちしていると自負じふしておりますが、それでも「書類しょるい選考せんこうのみ」で終わっておわってしまうということは、もはやこちらの能力のうりょくを見極めるみきわめる努力どりょくすらされていないということでしょうか。

せめて、どのあたりが「不ふ適格てきかく」なのかご指摘してきいただければ、今後こんごの糧かてとなりますし、貴社の選考せんこう基準きじゅんの透明とうめい性せいにもつながるかと存じぞんじます。
それとも、貴社では応募おうぼ者しゃに説明せつめい責任せきにんを負うおう義務ぎむすらないのでしょうか。

誠にまことに残念でざんねんではございますが、このような対応たいおうでは貴社に対するたいする信頼しんらい感かんも薄れてうすれてしまいます。
今後こんごの採用さいよう活動かつどうにおかれましては、もう少しすこし丁寧なていねいな対応たいおうをお願いねがい申し上げもうしあげます。

お忙しいいそがしいところ恐れ入りおそれいりますが、ご返信へんしんいただければ幸いですさいわいです。

貴社の選考せんこうに応募おうぼさせていただいた盛せい 偉いと申しもうします。

この度たびは、書類しょるい選考せんこうの結果けっか、面接めんせつの機会きかいすら与えてあたえていただけなかったとのこと、非常にひじょうに強いつよい疑問ぎもんと憤りいきどおりを感じてかんじております。

私わたしは十分なじゅうぶんな経験けいけんとスキルすきるを持ちもち、募集ぼしゅう内容ないようとも明確にめいかくに合致がっちしていると確信かくしんしています。それにもかかわらず、貴き社しゃは何のなんの対話たいわの機会きかいも設けもうけずに「不ふ合格ごうかく」の一言ひとことで済ませたすませた。これは、応募おうぼ者しゃをただの「数かず」としてしか見てみていないのではないかと感じかんじざるを得えません。

企業きぎょうとして当然とうぜんの説明せつめい責任せきにんを果たさはたさないまま、ただ形式けいしき的てきに結果けっかだけを伝えるつたえるやり方かたは、誠実せいじつさに欠けかけ、応募おうぼ者しゃに対してたいして極めてきわめて不誠実ですふせいじつです。

なぜ面接めんせつの機会きかいすら与えあたえられなかったのか。
その理由りゆうを明示めいじすることもできないのであれば、今後こんご、応募おうぼ者しゃに対してたいして責任せきにんある採用さいよう活動かつどうを行っておこなっていると胸むねを張るはることはできないのではないでしょうか。

誠実せいじつなご回答かいとうを強くつよく求めもとめます。

うーん、そうなんですか？でも、けっこういろんな人ひとが普通ふつうに乗ってのってるの見みましたよ？

あれって本当ほんとうに荷物にもつ用ようなんですか？他ほかの人ひとも普通ふつうに使ってつかってましたけど……。

一応いちおう確認かくにんなんですが、あのエレベーターえれべーたーって本当ほんとうに荷物にもつ専用せんようなんですか？

あのエレベーターえれべーたー、どう見みても普通ふつうに人ひとも使ってつかってるし、荷物にもつ専用せんようには見みえないですけどね。

私わたしは日本にっぽんに来くる前まえも後のちも、常につねに積極せっきょく的てきかつ主体しゅたい的にてきに行動こうどうしてきました。
にもかかわらず、現場げんばでは課長かちょうや部長ぶちょうといった保守ほしゅ的なてきな価値かち観かんの上司じょうしたちに、その姿勢しせいを押さえおさえつけられてきました。
そして今いま、こんな会社かいしゃから「受け身なうけみな印象いんしょう」などという理由りゆうで不ふ採用さいようの連絡れんらくを受けるうけるとは、本当にほんとうに腹立たしいはらだたしい限りかぎりです。

日本にっぽん社会しゃかいというのは、自らみずからの文化ぶんかに呪わのろわれた社会しゃかいだとつくづく思いおもいます。
高齢こうれい化かに苦しみくるしみ、活力かつりょくを失ってうしなっているのに、いまだに「印象いんしょう」で人ひとを判断はんだんする。
そのうえ、どの面めん下げてさげて「受け身うけみ」などと言えるいえるのか理解りかいに苦しみくるしみます。

今後こんご、もう私わたしに求人きゅうじんを紹介しょうかいしていただかなくて結構ですけっこうです。
自分じぶんたちを偉いえらいと勘違いかんちがいしている、見るみる目めのない企業きぎょうばかりで、時間じかんの無駄ですむだです。

ご連絡れんらくありがとうございます。

正直しょうじき、今回こんかいのご連絡れんらく内容ないようには非常にひじょうに驚きおどろきました。
私わたしは日本にっぽんに来きて以来いらい、開発かいはつ業務ぎょうむにおいて常につねに自発じはつ的にてきに取り組んでとりくんできました。新しいあたらしい業務ぎょうむも率先そっせんしてキャッチきゃっちアップあっぷし、改善かいぜん提案ていあんも数多くかずおおく行おこなってきたつもりです。しかしながら、現場げんばでは上司じょうしの保守ほしゅ的なてきな価値かち観かんにより、そのような行動こうどうが逆にぎゃくに煙たけむたがられることもありました。

そういった背景はいけいもご理解りかいいただかずに「受け身なうけみな印象いんしょう」とは、まるで日本にっぽん社会しゃかいが自らみずからの文化ぶんかに縛らしばられ、老化ろうかした価値かち観かんに支配しはいされている姿すがたそのもののように感じかんじます。

いまどき、自発じはつ性せいを尊重そんちょうせずに「印象いんしょう」だけで候補こうほ者しゃを判断はんだんするとは、本当にほんとうに驚きおどろきです。
そのような会社かいしゃに見切りみきりをつけて本当にほんとうに良かったよかったと思いおもいます。

今後こんごの求人きゅうじん紹介しょうかいはご遠慮えんりょいただければ幸いですさいわいです。
視野しやの狭いせまい企業きぎょうばかりをご紹介しょうかいいただいても、時間じかんの無駄ですむだですので。

どうぞよろしくお願いねがいいたします。

職務しょくむ経歴けいれき書しょ
2025年ねん6月がつ8日にち　現在げんざい

【経歴けいれき要約ようやく】
中国ちゅうごくにおいて営業えいぎょう職しょく・販売はんばいマネジメントまねじめんと・ヨガよが講師こうし・自営じえい業ぎょうの経験けいけんを積みつみ、個人こじん事業じぎょうとしてソフトそふとインテリアいんてりあ事業じぎょうを創業そうぎょう・運営うんえいした実績じっせきがあります。特にとくに女性じょせい向けむけサービスさーびすにおいて高いたかい接客せっきゃく力りょくと営業えいぎょうスキルすきるを発揮はっきしてきました。2018年ねん以降いこうはヨガよが講師こうしとして心身しんしんのケアけあに特化した指導しどうを行いおこない、2023年ねんに日本にほんに移住いじゅう後ごはファッションふぁっしょんライブらいぶコマースに携わりたずさわり、消費しょうひ者しゃとの共感きょうかんを重視じゅうしした提案ていあんと売上うりあげ貢献こうけんを実現じつげんしています。

【職務しょくむ内容ないよう】
福州ふくしゅう中ちゅう鋭するどエネルギーえねるぎー有限ゆうげん責任せきにん会社かいしゃ（正せい社員しゃいん）
2012年ねん6月がつ～2014年ねん12月がつ
【職務しょくむ概要がいよう】
営業えいぎょう職しょくとして新規しんき顧客こきゃく開拓かいたくから営業えいぎょうチームちーむの管理かんりまで幅広くはばひろく担当たんとう
＜主なおもな実績じっせき＞
・新規しんき顧客こきゃくの開拓かいたくおよび営業えいぎょうチャネルちゃねるの整備せいび
・営業えいぎょう副ふく総監そうかんとして営業えいぎょう戦略せんりゃくを立案りつあん・実行じっこうし、チームちーむの育成いくせいと管理かんりを実施じっし
・営業えいぎょう研修けんしゅうの企画きかくにより、部門ぶもん全体ぜんたいの成果せいかを向上こうじょう
【職務しょくむを通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
●営業えいぎょう力りょく：
法人ほうじん営業えいぎょうの基本きほんから、チームちーむを統括とうかつするマネジメントまねじめんとまで幅広くはばひろく経験けいけんし、売上うりあげ意識いしきとリーダーシップりーだーしっぷを養いやしないました。
●交渉こうしょう力りょく・課題かだい解決かいけつ力りょく：
顧客こきゃくの要望ようぼうに応じたおうじた柔軟なじゅうなんな提案ていあんを行いおこない、信頼しんらい関係かんけいの構築こうちくに努めつとめました。

個人こじん事業じぎょう（ソフトそふとインテリアいんてりあスタジオすたじお運営うんえい、自営じえい業ぎょう）
2015年ねん2月がつ～2018年ねん7月がつ
【職務しょくむ概要がいよう】
ソフトそふとインテリアいんてりあ雑貨ざっかの選定せんてい・販売はんばいから集客しゅうきゃく・SNS運営うんえいまでを一貫いっかんして担当たんとう
＜主なおもな実績じっせき＞
・商品しょうひん選定せんてい、価格かかく設定せってい、スタイリング、展示てんじ、キャッチきゃっちコピーこぴーまで自己じこ完結かんけつ型かたで運営うんえい
・SNSを活用かつようし、顧客こきゃく獲得かくとく・リピーター育成いくせいを実現じつげん
・同時にどうじにヨガよが講師こうしとしてのスキルすきるを習得しゅうとく、フィットネスクラブくらぶでの指導しどうを開始かいし
・事業じぎょう成長せいちょうに伴いともない、2018年ねんに店舗てんぽを他者たしゃに譲渡じょうとし、創業そうぎょうフェーズを完了かんりょう
【職務しょくむを通じてつうじて習得しゅうとくしたこと】
●事業じぎょう運営うんえい力りょく：
小しょう規模きぼながらも事業じぎょう計画けいかくから実行じっこうまでを一いち人にんで完遂かんすいする実行じっこう力りょくと多角たかく的てき視点してんを身みにつけました。
●マーケティングまーけてぃんぐ・PR力りょく：
SNS活用かつようを通じたつうじたブランディングと販売はんばい促進そくしんに成功せいこうし、デジタルでじたる時代じだいの集客しゅうきゃくノウハウのうはうを学びまなびました。