本田技研工業株式会社 AI人材育成プログラムで時代の荒波を乗りきる技術力を育む

「単なるはやり言葉ではなく、まさに100年に1度の大変革期」と話すのは本田技研工業（ホンダ）の完成車開発統括部車両開発三部で静粛性や車体振動、剛性の性能構築から検証を指揮する中村聡チーフエンジニア。「100年に1度の大変革期」とはいま自動車業界を襲うパラダイムシフトのこと。増え続けるCO₂排出によって激化する気候変動を背景に世界の先進諸国はカーボンニュートラル政策を推し進め、自動車業界でもガソリンエンジン車からEV（電気自動車）への急激な転換が始まっています。

ホンダは2021年4月新たに経営トップに就いた三部敏宏社長が2040年までに新たに販売する四輪車のすべてをEVとFCV（燃料電池車）とする事業計画でハイブリッド車も含めたガソリン車をなくすという国内メーカーでは初の目標を発表。社内各部門はその実現に向けた取り組みを活発化させています。

「これまでにもいろいろな環境変化を経験しましたが、今回はまさに激震。対応するためには力のある人材を育てていかなければなりません」と中村氏は話します。

こうした流れのなか、2019年、車両開発三部ではクルマの性能検証へのAIの導入が議論されていました。「若いスタートアップが次々と参入してくるEV市場で戦うにはデータドリブンな開発 が不可欠です。データを最大限に活かすという意味でAIが武器になるだろうと考えていました」と中村氏は話します。

部内には独学で機械学習を業務に試すエンジニアもいましたが、多忙な業務の合間にAIの技術を広く身につけることは至難の業。一言でAIと言ってもそこには統計学や多変量解析、機械学習などの知識、そしてプログラミング言語Pythonのコーディングスキルなどが求められます。それらを初歩から体系的に学ぶための教育メソッドが必要でした。

教育メソッドを模索していた中村氏らの目にとまったのはISIDの“HUMABUILD(ヒューマビルド)”。AI初心者のために基礎から実践まで段階的にスキルアップを促すAI人材育成ソリューションです。「単に知識だけでなく、実務に即してAIの活用法を学べ、さらにその先を求めればより高度な技術と手法も指導してくれる点が魅力的だった」と中村氏はHUMABUILD選択の理由を語ります。

HUMABUILDは講義・演習のLEARNフェーズ、テーマ設定のためのTARGETフェーズ、実現性検証のCHALLENGEフェーズ、システム開発のBUILDフェーズの4つのフェーズに分かれており、入門に当たるLEARNフェーズではAIの基礎知識の講義や演習を行います。

TARGETフェーズではISID独自のテンプレートに基づくテーマ発案や選定、実行計画の具体化などを通して、受講者はAIプロジェクト立ち上げのノウハウを身につけることができます。

CHALLENGEフェーズでは、実課題をテーマとしISIDのコンサルタントやデータサイエンティストが併走しながらPBL（Project Based Learning）形式でプロジェクトの実行や実現性検証を支援。受講者はAIプロジェクトの実際の進め方やアルゴリズムなどの技術に触れながらAIの活用法を学びます。

さらにBUILDフェーズでは、業務変革や効率化のためのAIシステムを共に開発。クラウドアーキテクトの育成などAIだけでなくDXに関わる広範囲な支援も必要に応じて行われます。

2019年11月、社内の承認を得た中村氏は各課から志願者を募り、HUMABUILDによるAI人材育成を始動させました。

現在、同部ではHUMABUILDのCHALLENGEフェーズを一通り修了。若手エンジニアがAIの基礎教育と実践指導を受け、先行するプロジェクトにおいては、システム開発のBUILDフェーズに入ろうとしています。

受講者のひとり、車両運動性能開発課のアシスタントチーフエンジニア大久保勇三氏は今回の教育プログラムについて「座学で学んだことを実践していく方式がとても効果的で、特にPythonを使いながら体系的に学んだことで、自分の中でのプログラミングに対するハードルが下がった。検証する際には壁にぶつかることもあったが、ISIDのデータサイエンティストから効果的なフォローやアドバイスが貰えたので、課題解決に向けて着実に前進することができた実感がある」と話しています。同氏はいま機械学習とCAEを組み合わせた車両挙動予測システムの開発に挑んでいます。

今回の教育プログラムでAIプロジェクト推進のノウハウがつかめたと話すのはデータ処理の最新トレンドを学んだ車両構造信頼性開発課のスタッフエンジニア、大玉千香子氏。「今後はAIを活用してより上流から車両の性能予測が行えるようデータ管理の仕組みを変えていきたい」と意気込みを語ります。

車両運動性能開発課のアシスタントチーフエンジニア、鈴木拓也氏は「独学でPythonを学び性能評価に応用していたが、コーディングに不安を感じていた。しかし、今回の教育プログラムでその不安が払拭できた。今後は、物理モデルと統計モデルをAIでつなぎながら性能検証の技術をさらに掘り下げていきたい」と意欲を見せます。

中村氏と共にAI人材育成を推進したNV・車体剛性開発課アシスタントチーフエンジニアの谷川裕樹氏は、「教育プログラムに参画したことでAI活用のイメージが明確化できた」と話します。「以前はAIといっても漠然とした印象でしたが、今回の活動を通してそれがより具体的になりました。これまでの開発によって蓄積された膨大なデータに注目して性能を構築することで、新たな気づきが得られると思います」。

近年、製造業だけでなく多くの産業分野で活用が広がるAI。これからは実務にAIを用いることは当たり前になるだろうと中村氏は予測します。「そのときこの技術は知りませんと言っていたのではもう遅い。今回のソリューション導入の根本的な動機もそこにあります」。

「かつてCAE技術と格闘して基礎を築いてくれた先輩たちがいたから、いまの私たちの仕事がある」と続ける中村氏。「同じように若いエンジニアたちにはAIと真剣に格闘してもらいたい。それがこれからのホンダの競争力につながっていくはずです」。

最後に中村氏は今回のAI人材育成ソリューションの評価についてこう語りました。「ISIDには教育だけではなく、分析基盤やデータ環境構築など、AIを業務へ適用するまでに必要なシステムまわりも相談 することができ、常に最適な人材を投入してくれます。今回採用したISIDのソリューションは、現場でAIの技術を使いこなす人材を育てるのに非常に役立っています。今後もデータ環境構築の取り組みなどで知恵をお借りしたいですね」。