「人と違う自分を大切にしよう」のメッセージを胸に
IT業界における転職はさほど珍しいものではない。しかし、博士号を持ちアカデミックの世界から、民間・ビジネスの世界にキャリアチェンジする人はそう多くはないだろう。その意味で、国立情報学研究所で量子コンピュータの研究を14年間行ったキャリアを持ちながら、民間企業でのエンジニアへの転身を果たした宇都宮氏は稀有な存在と言える。
とはいえ、米国などではアカデミックとビジネスの世界を行き来してキャリアを構築することは一般的であり、特に新しい技術や研究がどんどん生かされるIT分野においては、企業も積極的に研究職を受け入れている。実際、日本でもそうしたキャリアパスを選ぶ人は近年徐々に増えており、まだ少数派とはいえ、宇都宮氏のような例は増えてくると思われる。
AWSに入社して7カ月、「エンジニアに転職してうまくいった話をしようと思ったものの……現時点で答えはまだない」と語る宇都宮氏。それでも登壇することを選んだのは、キャリアが多様化する中、その一例として何らかの参考になればと思ったからだという。
宇都宮氏は東京工業大学の情報系学科である電気電子工学科に入学し、興味を持った「量子コンピュータ」の研究を行うため、東京大学の大学院へと進み、専門を情報から物理に変更した経歴を持つ。「量子物理に軸足を移してから生活の中心が研究になり、凝縮系の量子シミュレーションで博士号を取得した。世界と競争するエキサイティングな研究に没頭しているうちに時間がたった感じ」と振り返る。
その後9年間、国立情報学研究所で助教・准教授として、「物理と情報をつなぐ」研究に軸足を移しつつ、産学連携で国家プロジェクトを進めていた。2017年からはトヨタ自動車に転じ、自動運転開発の経験を経て、現在はAWSにて機械学習ソリューションアーキテクトとしてお客さまの機械学習プロジェクト支援やソリューション開拓を行っている。
「量子コンピュータ」「自動運転」「機械学習」というと、一見関連性がわかりにくいが、宇都宮氏は「自分なりの一貫したテーマがあっての選択」と語る。その行動指針となっているのが、恩師である山本喜久先生の「人と違う自分を大切にしよう」という言葉だ。そもそも女子学生が少ない大学、学部学科、アカデミックからエンジニアへのキャリアチェンジなど、かなりのマイノリティであることは間違いない。
「日本では人と違うキャリアを選ぶことはなかなか難しいこと。時々、つらくなることも葛藤することもあるが、この言葉を思い出す」と語る。実際、「人と違うキャリアを選ぶ」ことによって人が体験できない喜びや楽しさも多く得てきたという。
興味関心の赴くまま、量子コンピュータの世界で経歴を積む
そんな宇都宮氏、子どもの頃は将来の夢を「コンピューターおばあちゃん」と答え、また中学時代からはPC-9801VXでRPGゲーム作りに没頭するなど、一風変わった子どもだった。高校でもなんとなく理系クラスに進み、「新しいものを作りたい」と東京工業大学に進学。女子率5％という未知の世界で戸惑い、人並みに悩み、紆余曲折がありつつも東大の大学院に入り、そこで量子情報に出会うことになる。
このときの選択が宇都宮氏にとって最初の「Bias for Action」になったという。このキーワードこそが、アマゾンが大事にしているカルチャーを表現した「リーダーシッププリンシプル」のひとつである。
悩んだらまず行動と、指導教官に「量子コンピュータを研究したい」と手紙を書いた結果、国立情報学研究所に招聘されたばかりの山本喜久先生を紹介され、そこで連携大学院生として研究することになる。
「当時、スタンフォード大学とのプロジェクトが走っており、世界の最先端が見えるかもしれない、またとないチャンスと思った。ここでもアマゾンのリーダーシッププリンシプルにもある『Think Big』として、自分ができる範囲を広げようと思ってこの道を選択した」と宇都宮氏は当時の心境を振り返る。
そして、量子コンピュータの勉強を始めるにあたって最初の教科書となった『Quantum Computation and Quantum Information』（マイケル・ニールセン、アイザック・チャン）を紹介。最初の壁として、量子誤り訂正符号に触れた際、物理を使って情報の技術を凌駕する難しさを実感する。
さらに宇都宮氏は、1998年から2019年までの量子コンピュータのタイムラインを示しながら、現在は超伝導量子ビットがスケーラビリティの点で優勢であること、2量子ビットの演算から数十の量子ビットで演算ができるようになるまでに20年ほどの歴史があることなど、量子コンピュータ実現の難しさについて語った。
そして、量子アルゴリズムの中で、現在も重要なもののひとつとされている「ショアの素因数分解アルゴリズム」を勉強する中で、新しい量子アルゴリズムを作る理論研究から、いかに現実的な近似を入れて実際の物理系を理論で説明するかという半導体の物性実験の道にシフトすることとなる。
当時、教授である山本氏は普段スタンフォード大学におり、研究室には自分だけという状態。メールやFAX、電話でやりとりしながら、NTT物性基礎科学研究所に実習生として通い、電子ビームによる半導体ファブリケーションを実施し、3カ月に1度スタンフォード大学へ出張実験のため向かうサイクルを繰り返した。まさに研究に没頭する「Dive Deep」（これもアマゾンのリーダーシッププリンシプルのひとつ）な日々。
そして光半導体の量子シミュレーションの実験に成功し、無事に博士号を取得。就職するか研究を続けるか迷っていたが、「半導体の冬の時代」で就職先がないことを危惧し、研究を続けることを決意した。
とはいえ、当時周りは就職における博士号についてはまだまだネガティブな印象があり、女性としてライフプランを考えたときに「手に職」とはいえないことを実感。そうしたことから、未来のキャリアプランに漠然とした不安を持っていた時期でもあったという。
2008年からは国立情報学研究所で助教となったものの、常に「このまま量子情報の研究を続けるべきか」「そもそもなんのために研究しているのか」と思い悩みながら自分の道を探っていった。
