意外な言葉に驚きましたが、「そこにニーズがあったんだ！」と気持ちをすぐに切り替えました。テストコースに侵入してくる野生動物、特に鹿や猪に試作車がぶつかってしまえば試作車は大破。何よりドライバーが危険にさらされます。命に支障がなくても、しばらくの間は作業のためテストコースを塞ぎますから、他のクルマのテストにも影響するし、さまざまな予定が狂ってきます。

テスト走行は主に日中行われますが、走行時のライトのテストは当然、日が暮れてから行いますから、より野生動物との接触事故の危険度が高まります。テストコースの距離は数キロメートルにも及び、おおよそ野生動物がコース内に侵入してくるポイントには監視カメラが設置されています。といっても従来の監視カメラは「不審なものが映っていないか」を見極める動体検知が目的。いざテスト走行が始まると、複数台のモニターを常に人間が目視していました。もちろん監視カメラでも動く不審なものを検知できますが、動くものすべてを検知して反応してしまうことから、自然現象に起因する誤反応が多いという問題点がありました。

私たちが目指したのは、物体認識でした。動いているものを検知すると、カメラは動いているものにピントを合わせ続けます。レンズは固定されているのではなく、首を上下左右に動かしながら、時にはズームをして被写体を検知。動いているものの次の行動を予測しながらレンズは動くのですが、検知するたびに何度も自然の動きかそうでないかを判断します。従ってカメラは常に検知、判断、自然の動きであればキャンセルということを繰り返します。たとえばカメラがコース内を走るクルマを映したとします。すると、同時にカメラには風による葉の揺らぎ、路面に映る影も入り込むため、通常の動体検知では微妙な変化にも反応してしまっていました。検知したものが自然の動きなのか、そうでないのかを判断できるようにすることが、プロジェクト最大の難関でした。

「テストコースの安全・稼働率向上を狙った高精度監視技術の開発」は、各地のテストコースで徐々に運用されていますが、テストコース自体は世界中にそこまで数多くあるものではありません。そこで私は鉄道業界にも活用してもらい、踏切事故を減らすことに寄与できないかと考えています。踏切内に滞留しているものを検知する監視カメラが一般的かと思いますが、私たちの動体検知は視点を変え、より遠い位置にある不審な動きをするものを検知できます。鉄道業界のみならず、役立てていただける業界はまだまだあるのではと期待しています。私たちの開発は自動車業界から生まれたものですが、自動車業界から生まれたものは、さまざまな分野において先陣を切る、リーダー的な開発に違いないと自負しています。

私は現在、イノベーション推進部にいてトヨタ自動車にシステムや製品を提案することが業務の中心です。各地の展示会に実際に足を運んで、目で見て開発者と話をすることで、「少し変更を加えれば使えそうだ！」など、自動車メーカーと開発者をつなぐ橋渡しです。

一芸に秀でた有能な開発者が活躍できる、そんな役割にも面白さを感じながら働いています。