2029年を目途に、日本最大級の自動車メーカー、トヨタが東京にAI開発拠点を立ち上げると発表しました。

この動きの背景には、日本の製造業が抱える“深い課題”と、世界規模で激化するAI人材獲得競争が見え隠れしているように感じています。

海外とは異なる日本の道路環境、規制産業としての自動車業界の制約、地域間で偏在する人材市場──さまざまな現実を前に、なぜ今、東京で、AI開発に本腰を入れるのか。

その背景と、これから製造業でキャリアを築こうとするエンジニアが直面するリアルを、掘り下げていきたいと思います。

博士（慶應SFC、IT）
合同会社エンジニアリングマネージメント社長
久松 剛さん（@makaibito）

2000年より慶應義塾大学村井純教授に師事。動画転送、P2Pなどの基礎研究や受託開発に取り組みつつ大学教員を目指す。12年に予算都合で高学歴ワーキングプアとなり、ネットマーケティングに入社し、Omiai SRE・リクルーター・情シス部長などを担当。18年レバレジーズ入社。開発部長、レバテック技術顧問としてキャリアアドバイザー・エージェント教育を担当する。20年、受託開発企業に参画。22年2月より独立。レンタルEMとして日系大手企業、自社サービス、SIer、スタートアップ、人材系事業会社といった複数企業の採用・組織づくり・制度づくりなどに関わる

製造業、とりわけ自動車業界でAI強化が進む背景

今回のAI拠点設立には、少なくとも以下のような三つの構造的な課題が背景にあると考えられます。

1.日本特有の道路事情

アメリカのように道幅が広く、高速道路中心のインフラと違い、日本の道路環境はかなり複雑です。道が細かったり、舗装されていない路地、センターラインが消えかかった田舎の山道が普通に存在します。「テスラで墓参りに行くとパンクする」という話もあるほどです。

こうした特殊な環境に対応するには、ローカルLLMや高度な画像認識を駆使できるエッジAIが不可欠ですが、そうした技術を扱える人材の確保は容易ではありません。

2.開発スピードと規制の壁

自動車の走行に関するAIのソースコードを改変する行為は、道路運送車両法で定められた保安基準に影響を及ぼす可能性があるため、広義の改造と解釈され、国土交通省への届出や認可が必要になる可能性があります。

安全性の担保という観点では妥当な制度ではあるものの、開発サイクルが遅くなる一因となりやすいという声も聞かれます。

「PoC（概念実証）で終わるプロジェクトが多い」といった指摘が出るのも、こうした制度や文化的な背景によるものかもしれません。

3.地域的なIT人材の偏在と採用の難しさ

三つ目の理由は、IT人材の地域的な偏在です。

IT人材、とりわけAI領域の人材は、東京に集中する傾向があります。

東京には東大を筆頭に優秀校が集中しています。次点として大阪や福岡にもそれぞれ優秀な理工系人材の供給源がありますが、多くの方が東京に流れてしまうことが課題になっています。

また、地方の場合、初任給の水準が他の都市と比較して相対的に低めであることも、採用上のボトルネックになっているようです。

今、求められる「AI人材」事情

製造業では今、どんなIT・AI人材が求められているのか。AI技術の進化に伴い、その定義も大きく変化しているため、ここで一度整理してみたいと思います。

従来の分類では、主に以下の3タイプが主流でした。

文／一本麻衣、編集／玉城智子（編集部）