K.Y.

学生時代は、医療画像における深層学習を用いた画質改善をテーマに研究していました。SPECTの投影画像から再構成画像を取得し、それに深層学習を適用することで高精度化を目指しました。この経験から、見えない情報を可視化できる点に強い興味を持ち、医療画像分野を志望しました。

企業研究の中で、赤外線を用いた人体に無害な技術や、眼底画像から脳の異常を検知できる技術など、トプコンに秘めた無限の可能性を知りました。病気の発見に新たな価値を提供できると考え、入社を志望しました。

ソフトウェア設計課のミッションは、ソフトウェアの領域で現行品の修正や改善を行うことです。私の担当製品は眼科データ管理システム「IMAGEnet 6」です。これはOCT（Optical Coherence Tomography）撮影装置や眼底撮影装置と通信を行い、撮影、解析、保存、画像・データの編集までを行うWebアプリケーションで、ユーザーの要望を製品に反映し、リリースする業務に取り組んでいます。

システム開発に携わる中で、不具合の原因特定や仕様差異の把握に苦労する場面が多く、限られた時間で対応することに難しさを感じています。また、技術の進歩に追随し続ける必要もあります。一方で、試行錯誤を重ねて問題を解決し、システムが期待通りに動いた瞬間には大きな達成感があります。また、困難が多いからこそ、それを乗り越えるたびに自身の成長を実感できます。その点にもやりがいを感じています。

レポートの自動エクスポート機能で、不具合が発生したことがあります。最初は原因が特定できず、設定やプログラム、サーバー環境などを一つひとつ切り分けて確認する必要があり、想定以上に時間がかかりました。特に環境差異による動作の違いに気づくまでに苦労しましたが、検証を重ねることで根本原因にたどり着くことができました。

この経験から、問題解決には焦らず状況を整理し、仮説と検証を丁寧に繰り返すことの重要性を学びました。また、事前にログや確認手順を整備しておくことが、効率的な対応につながることも実感しました。