Fractaの水道管劣化予測アルゴリズムを開発する、データサイエンティスト蓑田。一見気さくで話しやすくラフ、でもその目は物事の真相を追求し、より良い社会の実現を見据えている。

小さい頃からそろばんをやっていて、数字に強かったという蓑田。好きな科目は、数学、物理。微積、解析学の理論が特に好きだったそう。

大学では研究やインターンシップを通して、機械学習の世界に魅了されていったという。人の行動をデータで解析していったときに、社会現象や人の行動の裏に潜むものに興味があった。また、実社会におけるリアルな課題にも直面した。研究を突き詰めるのではなく、社会に対する貢献先を探すようになった。自分の決めた道に、一切後悔はない。その清々しさが魅力だ。

就職した先は、手を挙げればやりたいことができる社風が性に合ったリクルート。求人媒体やブライダル等領域は多岐にわたり、ニーズは何で、課題は何か議論できることが楽しかった。予算の管理、採用、事業テーマの設定、若くして起業体験ができたことは大きかった。ある時、社内の人事部向けに、中途採用のエントリーシート選考をマシンラーニングで自動化した。蓑田ロジックは、今も引き継がれている。

そんな彼の転機は、一本の電話。大学の友人であり、水処理領域に取り組むグループ会社Fracta Leap CTO羽鳥からの紹介で、Fracta CEO加藤から声がかかった。

我々の生活には欠かせないインフラである水。水を生活者に送り届ける水道管が老朽化していて、このままほっておくとまずいことになる。将来水が使えない、飲めない人が出てきてしまう可能性がある。水とマシンラーニングを掛け合わせ例は聞いたことがない。これはインパクトが大きく、一石投じないといけない、面白そうだ。社会課題という難問を解きたい、蓑田の心にスイッチが入った。

新しい挑戦が始まり、早速課題に直面している。まず、機械学習にGISの地理情報が複雑に絡むこと。過去の文献が少なく、最適解を自ら生み出すことに奮闘。次に、ビジネス適用の難しさ。どういう製品にしていくのか、最適なソリューションを見つけることが難しい。何十年スパンで本腰を入れて向き合っていくインフラ。トライ＆エラーを繰り返し、少しずつ解決の方向に着々と向かっている。

ゴールは、Fractaを導入することで、水道管のメインテナンスコストが減り、水道料金が下がること。月数百円の値上げの積み重ねが、生活者に与える影響は大きい。実際に料金が下がる未来を実現しないと、何も始まらない。結果がでるまでやり続ける。達成できないままでは気持ち悪いのだそう。そんな社会に向けて、蓑田は今日もデータと向き合う。

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