モビリティサービスの新たな価値を創出するため、自動運転技術の研究開発に従事
総合研究所で武井が所属するのは、自動車を中心としたモビリティサービスやAI技術に関する研究開発を行うチームです。
「私たちは、自動車を中心とする知能化技術の研究開発により、将来のモビリティサービスの新たな価値を創出することをミッションとしています。
そのミッション達成に向けて、さまざまなバックグランドを持ったメンバーが自動運転をはじめ、交通に関する研究やドライバーの運転特性を分析する研究、HMI（ヒューマン・マシン・インターフェース）の研究などに取り組んでいます」
その中で武井が研究しているのは、自動運転に関する領域。自動運転に必要な技術は幅広く、車両制御、通信、システム管理など多くの専門分野がある中でも、大きく2つの技術を研究しています。
「1つは、外界認識技術です。自動運転車両に搭載されたカメラやLiDARなどのセンサから得られるデータを活用して、周囲の物体の認識やシーンを理解するAIモデルの研究を行っています。とくに、AIモデルの汎用性を高めるための仕組みづくりに取り組んでいます。
もう1つは、自己位置推定技術です。自己位置推定技術とは、センサデータを使って車両が地図上のどこに位置しているかを推定する技術です。走行実験を通した性能検証を行いながら、この技術の研究開発を私が中心となって進めています」
自動運転は技術の進化が早い領域、かつ答えのないものを追い求めながら研究に取り組む必要があります。だからこそ、視野を広く持ち、すばやく軌道修正していくことを心がけていると言います。
「業界内の他企業の動向はもちろん、学術論文や学会発表もチェックします。とくに言語や画像などのAI技術は他業界で開発されたものが応用できることもあるので、できるだけ幅広くフォローするようにしています。
大きな方向性は上長とともに決めていますが、さまざまな情報を得た上で、新しい技術をどう取り入れていくかという修正をできるだけ早く行うことを大切にしています」
難しいからこそ挑戦したい。自動運転の可能性に惹かれて日産へ
学生時代は情報科学を専攻していた武井。中でも、コンピュータやロボットに画像や動画情報を処理・理解させる、コンピュータビジョンやロボットビジョンと呼ばれる分野に注力していました。
「主に産業用ロボットやホームロボットの視覚システムの研究をしていました。たとえば、工場の生産ラインの自動化を目的に、ロボットに取り付けられたセンサのデータから対象物体を認識する、といった研究です」
就職活動では、この専門性を活かせる企業を中心に検討。日産自動車に入社を決めたきっかけはインターンシップでした。
「自動運転技術に携わる先輩社員たちと技術的な深い議論ができたことで、自分の専門性も活かせると感じましたし、『この人たちと一緒に働きたい』と思ったのです。
これまでの専攻を活かしやすいロボット関連の企業も検討していたのですが、自動運転の領域に大きな可能性を感じたことも大きな理由です。
産業用ロボットやホームロボットは限られた空間、制約のある環境での動作が中心です。自動運転車も一種のロボットではありますが、一般道路において他のドライバーや歩行者が存在する中での技術開発が必要です。
当時は『本当に実現できるのか』という議論もありましたが、難しいからこそやるべきこともたくさんあるはずですし、挑戦してみたいと思いました」
2016年に入社後は、希望がかない自動運転の知能化技術の研究に携わることになります。
「入社2年目からは実際に車両を使用した技術検証実験に従事し、4年目からは新しい研究テーマの立ち上げにも関わりました」
2023年から2025年1月までは、アメリカにあるミシガン大学に赴任。この挑戦も、自身のキャリアを広げる重要な一歩となります。
「大学に行きたいという希望は早い段階から伝えていました。当時はAIの分野で新しいモデルが次々と登場していた時期。ミシガン大学は自動車とAI技術を組み合わせた研究が活発なこともあり、AIを活用したモビリティの研究をさらに推進するために希望しました」
思い通りにいかない検証やアメリカでの研究生活で、理論と実践の両面から成長
「難しいからこそ、やるべきこともたくさんある」と自動運転技術の研究開発に飛び込んだ武井。入社4年目から携わった新たな研究の立ち上げでは、大きな成長も感じられたと話します。
「自動運転の実現に向けたコスト削減のための研究です。5年後のアウトプットを見据えたコンセプト作りから参画し、どういう技術を作っていく必要があるのか、どのように検証していくのかを考えていきました。
自分が開発したAIモデルを車両に適用し、それに基づいて車が反応して動くことにワクワクするような感動がありました」
もちろん、その感動に至るまでには何度も難しさに直面したと振り返ります。
「AIのモデルを開発する時には、モデルを設計してデータを集め、そのデータに対してどのようなアウトプットをするかを決めて机上でシミュレーションしていきます。オリジナルのモデルを作るということにも苦労しましたが、実際に車両に乗せてみると遅れが発生するなど、思ったように動かないことが何度もあったのです。
新しい技術なので参考にできる情報も少なく、一つひとつ原因を突き止めては修正してという作業を繰り返すしかありません。でも、理論と実践の両面で大きな成長を感じることができました」
また、アメリカでの研究生活も印象的だったと話す武井。現地では他大学の研究者や学生との交流を通じて、新たな視点や知見を得ることができたと言います。
「アメリカでも自動運転技術の進展は目覚ましく、本当にたくさんの情報に触れることができました。シリコンバレーや他の大学に出向しているメンバーと共にAIに関する大きな学会に参加したり、安全性に関する課題や緊急時における車両挙動などについてディスカッションしたりしました。AIをモビリティに活用するためにどのような仕組みづくりが必要なのかを広い視野で考える機会がたくさんありました。
海外での生活に関しても、会社からのサポートはもちろん、現地に赴任している先輩たちからアドバイスをもらえます。生活基盤の立ち上げは、スムーズに進めることができました」
車が賢くなる過程を見られるのがおもしろい。他領域の技術を応用して独自の技術を
自動運転技術のさらなる発展に向けて、研究開発に取り組む日々。そのやりがいを、武井はこう話します。
「チームで協力し合って大きな仕組み作りができることにやりがいを感じています。自動運転以外の分野でも知能化が進み、車が徐々に賢くなっていく過程が目に見えるのがおもしろいですね。
たとえば、認識能力が向上することで人間の運転レベルに近づいていく様子を観察できたり、音声によるコミュニケーションができるようになったり。そういった技術の発展を実感できることもやりがいの1つです。
AIは進化が早く、新しい技術に出会える機会がとても多いのも魅力。車はさまざまな要素技術の結集です。他の領域の技術を応用しながら、車だからこそできる独自の技術を作り出せることが醍醐味です」
加えて、さまざまな企業が自動運転に取り組む中で、日産で働く魅力は実用化における強みにあると続けます。
「日本国内で自動運転技術の開発から走行実験まで、大規模に取り組んでいることは日産の強みです。また、システム開発だけでなく、モビリティサービスとしての展開を意識して、他部署と協力しながら幅広く研究開発ができることも日産の良いところだと思います」
その強みを活かし、自動運転を社会実装していくことが武井の目標です。
「まずは現在取り組んでいる技術を成熟させた上で、その先にどう展開していくかが重要です。自動運転を特定の場所だけでなく、さまざまな場所に展開できるよう、より汎用的なAIを取り入れたシステムを開発していく必要がありますし、車載センサを使うだけでなくクラウドとも連携してAIを高度化していきたいです。
モビリティの未来について考え、現在の取り組みがどのように新しい価値を生み出していくのか──そこに取り組んでみたい人と一緒に挑戦していきたいですね」
※ 記載内容は2025年6月時点のものです