AI開発エンジニア

現在担当している業務内容を教えてください

現在は自動運転における周辺認識モデルの開発に携わっています。
リリース済みの先進運転支援システム（ADAS）に搭載された認識モデルに対する市場指摘対応や性能改善に加え、次世代電気自動車向けの開発にも取り組んでいます。
業務としては、既存モデルに対する学習データ配分の調整やモデルアーキテクチャの検討、ハイパーパラメータの最適化などを通じた精度向上を中心に担当しています。
また、評価データを用いた性能検証や結果分析、調査レポートの作成も行っています。加えて、TensorRTなどを用いた実機実装向けの最適化やモデル量子化にも関わり、車載環境における制約を踏まえながら、性能と品質の両立に取り組んでいます。

前職について

前職では、センサーメーカーの新規事業開発部に所属していました。
協業先の開拓から提案、PoCの実施、展示会での発表、量産対応まで、一連の業務を担当していました。
技術検証だけでなくビジネス面も含めたプロジェクト推進に携わっていたため、エンジニアリングと事業開発の両面で経験を積むことができました。
特に、社外との連携を通じた価値創出に携わった経験は、現在の業務にも活きています。

今までで一番印象に残っているプロジェクトとその理由を教えてください

最も印象に残っているのは、現在携わっている自動運転向け周辺認識モデルの開発プロジェクトです。
リリース済みの認識モデルに対する市場指摘対応や性能改善を担当しています。
このプロジェクトでは、単純に精度を向上させるだけではなく、実際の車載環境を前提とした品質と安定性の両立が求められます。
例えば、あるケースで検知性能を向上させると、別条件下で誤検知や未検出が増えるといったトレードオフも多く、全体最適を意識した調整が必要になります。
そのため、データ配分やモデル構成、パラメータ最適化を繰り返しながら、各指標のバランスを見極めて改善を進めています。
また、不具合原因の特定や改善結果の妥当性を示すための分析・レポート作成も重要な役割であり、技術的な検討内容を関係者へ論理的に説明する力も求められます。
こうした高い品質要求のもとで開発を進める経験はこれまでになく、エンジニアとしての考え方やアプローチが大きく変わった点で非常に印象に残っているプロジェクトです。

入社の決め手は何でしたか？

外部から関わった経験を通じて、技術力と顧客対応の両面で信頼できる会社だと感じたことが入社を決めた大きな理由です。
また、多様な案件に携われる点にも魅力を感じていました。
特定分野に限定されることなく医療やモビリティなど幅広い領域の開発に関われる環境は、自身のスキルの幅を広げるうえで非常に良い環境だと考え、入社を決めました。

仕事の中で一番やりがいを感じる瞬間は？

モデルの性能改善が数値として結果に表れたときや、それが実際のユースケースで有効に機能することを確認できたときに、大きなやりがいを感じます。
また、検証結果や考察をレポートとして整理し、チームやお客様へ価値ある情報として提供できたときにも手応えを感じます。
自分の取り組みが性能向上やプロジェクトにおける意思決定へ直接つながっていく点が、この仕事の面白さだと考えています。

現場で使っている技術・ツールを教えてください

主にPythonを用いたAI開発を担当しており、PyTorchを活用したモデル構築や学習を行っています。
また、推論高速化に向けて、TensorRTやONNXを用いた最適化にも取り組んでいます。
画像系モデルでは、SAM2などの最新モデルも活用しながら、精度向上に向けた検証を進めています。
開発環境としてAWSを利用することもあり、用途や課題に応じて柔軟に技術選定を行っています。

入社後に身についたスキルは？

前職では、アイデアベースで開発初期段階からリリースまで一貫して携わることが多くありました。
一方、現在は、すでに車載向けとしてリリースされているシステムの性能改善や不具合対応を中心に担当しています。
車載分野では求められる品質や安定性のレベルが非常に高く、再現性のある検証や慎重な変更対応が必要となるため、開発に対する姿勢や品質意識が大きく変化しました。

入社前と入社後で感じたパーソルAVCテクノロジーのギャップは？

入社前は、アイデアベースの開発やPoCなど、比較的スピードを重視した開発に携わることが多く、短期間で成果を出すことが求められる環境でした。
一方、当社入社後は車載システムの機能を扱うケースが多く、求められる品質や安定性の水準が大きく異なると感じました。
特に、単純な精度向上だけでなく、再現性のある検証や変更影響の最小化、実運用環境での挙動まで考慮した対応が求められる点は大きな違いでした。
また、一部の指標を改善すると別の性能へ影響が出るなど、トレードオフを前提とした全体最適の考え方も重要になります。
こうした環境の違いに最初は戸惑うこともありましたが、高い品質要求に応える開発プロセスを経験できていることは、自身のスキル向上につながっていると感じています。

これからパーソルAVCテクノロジーでどんなことを実現していきたいですか？

今後は、LLMを活用した独自エージェントの開発や、ローカル環境で動作する高性能なOSS LLMの活用・開発に取り組んでいきたいと考えています。
近年は、コスト面や情報管理の観点から、自社内にAI基盤を構築したいというニーズが高まっています。
そうした背景を踏まえ、実運用に耐えうる実用的なソリューションを提供できるエンジニアを目指していきたいと考えています。

応募を考えている人へ一言

技術的にやりたいことがある人にとっては、幅広い分野の案件に携われる環境だと思います。
一方で、配属されるプロジェクトによって求められる内容や働き方は大きく異なるため、自分のやりたいことや志向をある程度明確にしておくことも重要だと感じています。
そのうえで、与えられた環境の中でも自ら学び続けられる人であれば、多くの成長機会を得られる環境だと思います。