「自動運転に関わる仕事がしたい」と思ったのが入社のきっかけです。大学では物性物理学を学び、液晶分子の性質を調べる研究をしていました。基礎研究なので直接的に産業や生活場面に役立つものではありません。就職活動をするときに考えたのは、人の生活に近いところに関わる仕事がしたいということでした。以前、運転支援システムを備え、自動で前の車両を追尾する自動車に乗ったことがあります。そのとき、これはいいなと思いました。私は運転が得意ではないし、こういうシステムの存在はとても助かります。そういう人はきっと多いと思うのです。学生時代の研究内容からは離れますが、仮説を立ててトライアンドエラーを重ねたり、さまざまな情報を総合的に分析し、課題解決するという研究スタイルは共通であり、それは必ず業務にも活かせると思い当社への入社を決意しました。

入社後は一貫して運転支援システムの開発に携わっています。最初に担当したのはその製品が安全であることを示すために、どのようなアルゴリズムで前の車の動きを認識し、ブレーキを踏むなどの操作をしているのか、つくられたシステムを読み解いて平易な言葉で説明するという業務です。システムの基本を理解するうえでとても有意義な経験になりました。その後はディープラーニングを運転支援システムに導入してバージョンアップを図るというテーマに取り組みました。どうすれば取り入れられるのか、そのためにどういう準備が必要でどのくらい性能が上がるのかということの調査です。ディープラーニングは最先端の技術であり、まだ導入の入り口の段階ですが、そこに携わることができたのは自分にとって大きな意味があったと思っています。可能性の大きさを知ることができ、これから自分が何を学んでいく必要があるのか、課題も見えてきました。

ディープラーニングは自動運転技術に応用できるものが少なくありません。従来のように、人間が条件を細かく設定して、これは人、これは車、これは標識などと判断させるのでは複雑になりすぎます。学習データをつくり機械に学ばせて、機械自身が推論し判断できるようになれば自動運転の技術開発は大きく進むはずです。実際、トライアルは少しずつ進んでおり、私も関わった外部環境の認識への応用では、明らかに正答率が上がりました。ディープラーニングについては、所属グループ内の有志でワーキンググループを立ち上げ、研究や情報交換を進めています。私はまだ学ぶことばかりですが、私のような“新入り”であっても個を尊重し、押しつけることなく自分で考えるチャンスがいただける、自由で働きやすい環境に感謝しています。組込みエンジニアリングの世界でディープラーニングを極める――それが今の大きな目標です。