現地現物で挑む

数理最適化の最前線

学生時代はインダストリアル・エンジニアリングを専門とし、双腕ロボットによる組立作業の自律的改善（機械学習や数理最適化技術を用いた作業の効率化）を研究していました。とくに関心があったのは、ファクトリーオートメーションや、ひととロボットの協働作業です。

研究室を選ぶ当時、ドイツや日本では“Industry4.0”や“Society5.0”といった、超スマート社会、デジタル革命を目指す考え方が盛んに研究され始めていました。これは、ひととシステムとをインタラクティブにして、より良い社会を目指そうという考え方。その実現に向けた研究をしている研究室だと説明を受けて、「未来の世の中はこうなっていくのか」と思いを馳せた記憶があります。

たとえば工場では、ときにロボットの動きが予測に反したものとなってひととロボットがうまく協調し合えなくなることがあります。「ロボットの作業の仕組みがどうなっていて、それをどう分析すれば人間にとってより一緒に働きやすいものとなるのだろう」と考えたことが、学生時代の研究の出発点。当時と今とでは扱うロボットこそ違いますが、学生時代に考え、取り組んだことが現在の研究につながっています。

アカデミアに残らず企業に就職する道を選んだのは、研究の成果を応用研究へとつなげ、現場で活かしたいと考えたからです。中でもトヨタ自動車に決めた理由は、“TPS（トヨタ生産方式）”など改善について充実した技術やノウハウを蓄積していることに惹かれたから。また、未来創生センターが掲げていた“ひと中心のシステムづくり”という考え方に強く共感したことも入社の決め手になりました。

2017年当時、未来創生センターを実際に見て衝撃を受けたのは、「本当にここは自動車会社なのか」と思うほど多様な研究に取り組んでいること。従来の物理的な移動に限らず、さまざまな移動に関する新しい価値・サービスの提供を目指し、たとえば、空にカイトを飛ばして風力発電するプロジェクト、Well-beingを目指した空間研究など、クルマに直結しない研究も当時から積極的に行われていました。そんな環境であれば、広い視野を持ちながら研究に取り組めそうだと思ったのを覚えています。

修行派遣や病院内搬送ロボットのプロジェクトを通じて、現場の方と考えをすり合わせることの重要性をあらためて学ぶことができました。基礎研究では問題をシンプル化し、理想状態を想定して進めることが多いですが、現場では予期せぬ課題が生まれるもの。机上の研究と現場とでは前提条件や制約条件が乖離しているケースがほとんどなので、応用研究では最適化結果を何回も共有し、現場の方から意見をもらいながら、現場に合わせたつくり込みを心がけています。

そのために必要なのが、信頼関係を築けるだけのコミュニケーションを重ね、現場を徹底的に理解すること。現場を自分の目で見て、そこで働いている方の声にしっかりと耳を傾けることが、困りごとの背景にある課題を見つけ出す近道だと考えていますし、現場と一緒にそれを解決していけることが、この仕事の醍醐味だと思っています。

また、相手の立場になって物事を考えることの大切さもあらためて感じています。現場の方に「良くできた」と思っていただかなければ、プロジェクトが成功したとはいえません。自分だけが課題を解決できたと思うのではなく、相手の真意をつかみとれたと確信できるまで会話を重ねるためにも、謙虚な姿勢と感謝の気持ちをこれからも大切にしていきたいですね。

未来創生センターには、企業や大学といった社外のさまざまな技術・研究に触れられる機会があります。またメンバーの専門性も数理データサイエンス、ロボティクスだけでなく、流体、バイオなど顔ぶれも実に多彩です。

未来創生センターの理念に合っていれば、年次に関係なくテーマを提案できるなど、幅広い経験を積むチャンスに恵まれているのも未来創生センターの魅力。個人的には、数理最適化に関する情報収集がしやすい環境が整っていること、とくにデンソーをはじめ、数理最適化に詳しいトヨタグループや研究機関の方と情報交換できることも、当センターならではの強みだと感じています。もちろん、社内外との共同研究によりたくさんの現場があるため、日ごろの研究をすぐに実装し、応用研究に結びつける機会が充実していることも特筆すべき点です。

そんな恵まれた環境の中で、今後も現場の課題を通じ、有用な数理最適化技術を見極めながら基礎研究や応用研究に取り組んでいきたいと思っています。目標は、ひととシステムが協働する最適なシステムをつくること。誰もがいきいきと活動できるような社会の実現を目指し尽力していきたいですね。