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大学院では利根川の河口域を対象に、潮の干満による塩分濃度や流速の変化を数値計算で解析する研究を行いました。河口堰の操作が稚魚やシラスの遡上にどのような影響を与えるかを評価するため、塩水と淡水が混ざる現象を再現できるシミュレーションモデルを独自に開発。実験では再現できない自然現象を数値で「解く」ことに魅力を感じ、精度が向上した瞬間の手応えを今も覚えています。大学での共同研究を通じて、現場観測や水質モデルの開発を一緒に行うなかで建設コンサルタントの存在を知り、研究の延長線上で社会に貢献できる仕事だと感じたことがこの業界に進んだ決め手となりました。研究所という自由度の高い環境で、自分の技術をのびのびと発揮できることにも魅力を感じました。
入社後は、河川や水資源に関わる解析を中心に、AIや数値モデルの開発に携わっています。大学との共同研究で始めたマルチモーダル解析（画像・音・数値データを組み合わせたAIモデル）は、現在では業務にも活用されるようになり、研究成果が実務へと広がる手応えを感じています。近年は道路分野での交通量カウントや車種判別、駐車場の満空監視、さらに野鳥の鳴き声をAIで識別するプロジェクトなど、河川以外の領域にも応用を広げています。黒部川での出水観測では、夜間に洪水を観測し、土砂の動態を調査。自然の力を目の当たりにしながら、データ解析の重要性を改めて実感しました。東日本大震災後には、津波時の塩水遡上を想定した堰の運用検討業務にも携わり、数値解析が防災や減災に直結することを強く意識するようになりました。
研究所では一人ひとりが別の部署と連携しながら業務を進めることも多く、部署内での上下関係にとらわれないフラットな関係性が特徴です。互いの意見を率直に言い合いながら、新しい発想を形にしていく空気を大事にしています。最近では「小さな技術開発を気軽に始める」文化づくりを進めています。たとえばデータ変換ツールや可視化プログラムなど、現場の“ちょっとした不便”を解消する開発を積み重ねることで、業務全体の効率を高めています。AIや量子コンピューティングなど新しい技術を学び、試行錯誤を重ねながら業務、そして社会に還元していく——その過程こそがこの仕事の面白さです。河川から道路、環境、そして未知の分野へ。研究者としての探究心を胸に、これからも新しい挑戦を続けていきたいと考えています。
全社の研究開発部門として、社内の解析プログラム開発を行っており、水理解析・氾濫解析などの改良や高速化を行っている。近年では、マルチモーダルモデル（AI)を用いた河川管理の高度化検討や、観測装置の開発からクラウドを用いたリアルタイムのシステム構築などの支援も行っている。
