Why Search Space?
実際に役立つ製品に向けて

フィットする製品を作るノウハウ

Search Space では、インタビューをはじめとしたデザイン思考フレームワークのさまざまな手法を活用して、製品開発にアプローチしています。

インタビュー、調査、プロトタイピングなどで得られた情報は、視覚化され、HCD(人間中心設計)の手法で分析されます。実際に製品を使うユーザーの視点から、課題への最適なアプローチを模索します。

これによって、実際の課題と適用する技術とのミスマッチを防ぎ、より効果的に問題を解決できる製品の実現に近づくことができます。

A. 半自動化

ラベルのないデータを機械学習モデルに学ばせ、学ばせたデータから大きく外れているかどうかの判定を行うことが可能です。異常なパターンの検知に活用できます。

また、時系列データに対してはラベリング・アノテーション作業なしで予測モデルを構築することも可能です。防災や医療の分野への活用を想定しています。

スパースモデリング、或いはスパースコーディング、モデルのアーキテクチャの効率化などにより、従来より少ないデータ量でより高い性能のモデルの構築が可能です。

省データ化により、モデルの訓練時間も短くなり、必要となる計算資源やコストも小さくすることができます。

当社の骨粗鬆症判定の事例でも実証されているように、データを複合的に組み合わせることで、より高い予測精度を実現することが可能です。

このような複数データの組み合わせ（例えば電子カルテ情報と CT の組み合わせなど）はマルチモーダルと呼ばれており、状況に応じたより高度な判断を深層学習モデルに学ばせるためには欠かせない技術の一つです。

D. 大規模データの高速処理

医療分野で X 線画像・CT・MRI などサイズの大きなデータを多数を扱ってきた実績から、大規模なデータを高速に処理するノウハウを保有しています。

アルゴリズムの高速化において重要になるポイントに通じたエンジニアがメンバーとして活動しており、単にハードウェアや外部のソフトウェアライブラリに依存することなく、計算量を削減する設計を行うことが可能です。

動きの速いフルリモートチーム

当社では効率的に素早く仕事を進められる組織と文化のあり方を追及しています。

例えば、単なる進捗確認や、定例会議というものが存在せず、働く場所も日本全国、または海外からの参加を受け入れています。メンバーはプロフェッショナリズムを求められる代わりに、自由な裁量で仕事を進めます。

創設以来、全員を一箇所に集めることなく、素早い意思決定が可能となるよう常にアップデートを図ることで、製品開発プロジェクトで価値の出せる組織を維持しています。

強いプロジェクトマネジメント

プロジェクトの実行にあたっては、技術的に高い専門性を有するリード・エンジニアと、高い折衝能力を持ったプロジェクト・マネージャー(PM)が業務を分担し、協力し合うチーム編成を採用しています。

技術的な詳細にリード・エンジニアが目を配り、PM がプロジェクト全体を見渡すことで、幅の広さと細かな詰めの深さの両立を図っています。他のメンバーはリード、PM のそれぞれの判断に従いながらも、それぞれが適宜細かく分割された課題のオーナーとなることで、主体的に関わります。

この編成で、多くのプロジェクトを成功に導いています。