末武

学生時代の専攻は数学の数理物理学です。素粒子物理学による予測を数学的な立場から証明したり新しい定理を作ったりして、理論系の物理と数学を一緒に研究するようなことをやっていました。アカデミックで数学の研究を続けたい希望を持ちつつ、就職して現実の課題を数学で解決することにも興味があったんです。

そんな時、今の上司である研究科の先輩に同窓会で会う機会がありまして。「アイシン・ソフトウェアではディープラーニング（深層学習）の領域で数学者が活躍している」と聞いて数学を使って戦えそうだと考え、2019年に入社しました。

平舘

私も2019年入社です。学生時代の専攻は情報科学の基礎的な分野。FPGA（Field Programmable Gate Array、現場でプログラム可能な集積回路）を使って、普通のCPUで数十年かかる問題を数カ月くらいに短縮するような研究を行っていました。

就活で「ソフトウェアが活躍する場」として興味を持ったのが自動車業界でした。なかでもアイシン・ソフトウェアではFPGAも車に組み込む計画があると聞き、それまで研究してきたことやプログラミングが生かせそうだと思ったことが入社を決めた理由です。

末武

私の場合は、業界よりも専門性を生かせるかどうかを大事にしていました。ソフトウェア開発や金融系の会社の話も聞きましたが、私が考える数学の使い方とはズレがありまして。唯一ひかれたのが抽象的な数学の思考法を使って課題にトライするアイシン・ソフトウェアだったんです。

末武

ディープラーニング系の研究開発がメインですね。集めてきたデータに対し、データの入出力を抽出する関数を自動的に獲得する仕組みを与えるのがディープラーニングです。私が担当しているのは主に製品化の前の基礎的な部分。「ディープラーニングでこれができる」だけでプロセスを説明できないと、ブラックボックスと呼ばれる問題となってしまい製品化できません。ディープラーニングの理屈を数学で説明することや処理の高速化、不確実性を評価する技術開発に取り組んでいます。

平舘

車室内の監視システムを開発するプロジェクトに参加しています。監視には車内に人がいるかだけでなく、運転者がどこを向いているのかなども含まれます。そのなかで私の役割は、車室内にいる人を見つけ、その人がどんな体格でどんな姿勢になっているかを出力するディープラーニングのモデルを作ったり、精度を向上させたりすることです。