AIロボットの研究開発で生産現場に革新を。「未来をつくる仕事」のおもしろさと情熱

現在、総合研究所でAIロボットの研究開発に携わっている田中と芹澤。生産現場の課題解決に向け、それぞれの専門性を活かしながら日々研究を重ねています。

田中：私は、研究所と生産技術部門を兼務し、AIロボットの開発および適用戦略の策定とマネジメントを担当しています。自動車業界では今後、アメリカや日本で労働者不足が深刻になっていくという予測がある中で、研究所と生産技術部門がワンチームになり、実際に工場でどう使うのかも含めた戦略を策定しています。

これまで人が担ってきた単調な作業についてはAIロボットで補い、作業者にはより得意な領域に集中してもらおうという狙いです。研究所側はAIロボットの中でも基盤モデルや強化学習といったAI部分を開発しているのですが、私は開発戦略策定から実現手法の策定、スケジュール策定、リソースの配分、生産技術部門との連携まで、プロジェクト全体を取りまとめています。

AIロボット以外のテーマとしては、生産工場の検査工程向けのAI検査システムや、工場の作業者がつらい姿勢をしていないかを評価するAIシステムについても、それぞれに生産技術部門や工場と協力しながら開発しています。

芹澤：私はAIロボットの工場への導入をめざして、大規模言語モデルなど最新のAI技術をロボットに組み込む研究に携わっています。

学生時代に習得したプログラミングスキルと数学の知識を活かしてAIやシステム開発の効率化と高精度化を心がけています。AIはプログラミングが中心だと捉えられがちですが、論文レベルで深掘りすると、その本質は関数や行列という数学的な要素で構成されているからです。

また、物理学の量子情報の分野では機械学習やディープラーニングも学んでいたので、その方向からAIへの理解を深め、開発に役立てています。

最先端の技術を扱う職場の雰囲気については、それぞれに「風通しがいい」「連携がとりやすい」と実感を込めて語る2人。

田中：私の部署は実験が多いので共同作業が多く、日常的に対面のコミュニケーションが行われています。みんなで協力して進めていくような、和気あいあいとした雰囲気ですね。

私は、普段からよく接する人たちとの「強いネットワーク」と、時折接する人たちとの「弱いネットワーク」を意識した関係づくりに努めています。前者では信頼関係を深めて心理的安全性を高め、仕事の質向上につなげていくことが重要で、後者ではあいさつや雑談を大切にしながら、自分とは異なる視点での知見をもらえる関係を築いていくことがカギだと考えています。

芹澤：同期社員たちとコミュニケーションをとりやすいのはもちろん、先輩たちにもわからないことがあれば気軽に相談できるなど、働きやすい環境だと実感していますね。とくに今、AIロボットという新しいプロジェクトが始まったところでメンバーのモチベーションが高く、とてもよい雰囲気で切磋琢磨できています。

昨年に新卒入社したばかりの芹澤と、2016年にキャリア入社した田中。就職活動や転職活動においてなぜ日産自動車を選んだのか、その想いを明かします。

芹澤：幼いころから日産車に憧れがあり、純粋にファンでした。だから自動車メーカーに就職するなら断然、日産自動車だと思ったのです。また、グローバル企業というイメージがあって、入社したら海外と関わる機会を多く得られそうだという点も魅力的でした。

田中：電機メーカーに勤めていた前職時代、生産技術の研究開発や新規事業開発を担当していたのですが、おもしろいと思っていた業務が続けられなくなったのをきっかけに次のキャリアを考えるようになりました。

転職先を考える中で、今までのキャリアや知見を活かせること、自分の仕事の影響がより大きく広がる環境であること、そしてAIの分野に関われることの3つを意識していたところ、すべての条件に当てはまるのが日産自動車でした。

2人には普段、仕事をする上で大切にしているモットーがあると言い、芹澤は物理学での経験が仕事の向き合い方に大きく影響していると話します。

芹澤：学生時代、物理学の研究では定理からではなく式の定義から追うことを求められました。なので、仕事においても、原点を突き詰めないと本当の意味で理解したとは言えないと思っています。たとえば研究所で論文を書く場合でも、やはり根本的な理解が欠かせません。

田中はこれまでのキャリアで培ってきた価値観を3つ掲げ、それぞれに大事にしている理由を説明します。

田中：まずは、お客さまが何を期待しているのか、そして将来何を期待し続けるのかを理解するように努めています。仮に、性能面だけでお客さまの期待値を大きく上回るものを作ったとしても、他にコストや使いやすさの面でお客さまに合うものがあれば、選ばれなくなってしまうからです。「お客さまが使うもの」を作らなければ、研究は研究のままで終わってしまいます。

次に、スピードを重視することです。時間をかけて100%のものを作っても、80％のものがすでに普及してしまっていたら、やはりお客さまに使われず意味がないものになってしまいますよね。最後に、「自分にできる仕事は限られている」ということを自覚することです。チームや関係者の協力を得ながら進めないと、大きな仕事は決して成し遂げられないと思っています。

研究開発の道のりでは、失敗や苦労も重ねながら多くの学びを得てきた2人。田中は、過去のAI研究プロジェクトでの経験を振り返ります。

田中：AIの機能自体は一定の評価を得られたとしても、実際にサービスに導入する段階でお客さまの期待値とのギャップで、最終的には形にならないこともあります。

また、要件を整理して技術を開発できたとしても、そのまま使い続けていただけるかどうかは別の話です。お客さまが使いやすいものにしておかないと、やがて使われなくなってしまいます。先々のことを見据えた上で研究開発を進めていくことが大切だと感じています。

一方の芹澤は、自らの専門とは異なる分野にも真正面から向き合い、スキルアップに励んできました。

芹澤：もともとその分野を専門にしてきた人と比べたら、知識の量では雲泥の差があるでしょうし、慣れない分野の知識を身につけていくのは大変ですね。数年かけて培っていくものだと覚悟した上で、それでもいかにスピーディーに習得できるかを試行錯誤しています。

たとえば、論文を読むのはもちろん、今ならYouTubeなどの媒体から関連の情報を入手したり、AIを活用して情報を得たりすることもできるので、さまざまな手法を柔軟に取り入れながら自分の腕を鍛えられたらと考えています。

AIロボットの開発においても、実際に手を動かしてAIやシステムに触れるたびに「この部分、全然知らないな」という領域に踏み込みます。毎回、壁にぶつかっていると言っても過言ではなく、そのたびに学習し、地道に知識を蓄えていくしかないと思っています。

その過程では、周りの誰かと知識を共有したり、確認し合ったりする作業も大事だと実感しています。それこそAIとコミュニケーションをとり、壁打ちをしながら自分のスキルを磨いていくというのも一つのやり方かもしれません。

AIの研究開発の最前線で、日々奮闘する2人。芹澤は今後に目を向け、自らの強みを活かしたチャレンジを続けていきたいと語ります。

芹澤：AIロボットを工場に導入し、広く使われるようになることをめざしています。AIの進化はめざましく、今後どうなっていくのかを予測するのは難しいところですが、量子論とAIには相互作用する部分があると思っているので、双方の分野を組み合わせた研究開発を発展させていけたらと思い描いています。

私自身の将来のキャリアプランについては、具体的にイメージできているわけではありません。ただ、これからもAIをはじめとする最新の技術に触れながら、どんな変化にも柔軟に対応できるような人間でありたいと考えています。

田中は、技術とマネジメントの両面からAIロボットの未来を見据えています。

田中：AIやAIロボットは技術として非常におもしろいので、これからもできる限り関わっていきたいですね。一方で、会社として本当にやるべきことは何なのかも同時に考えていくべきだと思っていますので、最適な方法を見極めて提案できるようになりたいです。

そのためには、技術の目利きはもちろん、どれくらいの価値を生むのか、コストはどれくらいなのか、世の中の動きや、当社の組織状態やスキルセットを考慮することも大事だと思っています。

最後に、日産自動車への就職や転職をめざしている人たちに向けて、自身の経験などを踏まえながら率直に想いを伝える2人。

芹澤：新しく入社する方々がもし、自分の専門分野ではない仕事に関わることになったとしても、過去の知識や経験がまったく役に立たないということはないと思います。むしろ研究開発においては、自分の得意分野や既存の知識をどうやったら活かせるかを模索しながら仕事を進めていくことも大事だと日々実感しています。

田中：一人ひとりの熱量は、大きなパワーを持ってさらに人へと伝わっていくものだと思っています。とくにやる気のある方々には、同僚の熱量に刺激を受けてさらに頑張れるという、そんな環境が待っています。ぜひ私たちと一緒に、これからたくさんのチャレンジをしていきましょう。

※ 記載内容は2025年8月時点のものです