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車載システム用セキュリティAI
開発メンバー座談会

最先端のAI技術に挑戦し
未来につながる成長を実感

車載システム用
セキュリティAI

大手運送会社 大規模基幹システム 大手運送会社 大規模基幹システム

アイ・エス・ビーが長年実績を積み重ね、多くの知見を有するモビリティソリューション事業。近年、AIを用いた最先端のシステムに対する需要が高まっており、特に常時外部との通信を行う車載システムにおいて、そのセキュリティ技術は重視されています。
アイ・エス・ビーでは、こうした先端分野で活躍する若手社員が多いです。社会から高い関心が寄せられる車載システム用のセキュリティAI。その開発に携わる3人が、現在向き合っているタスク、そして心境を率直に語ります。

N.M.

私たちは自動車に搭載されるシステムのセキュリティAIに関する開発をしていますが、入社1年目(取材時)のS.T.さんは仕事に慣れましたか?

S.T.

はい。私はAIに学習させるためのデータセットの作成を担当していますが、チームの皆さんに助けていただき、スムーズに仕事に入っていくことができました。もちろん簡単というわけではありませんが、以前からやりたいと思っていた業務だったので、楽しく仕事ができています。

N.M.

S.T.さんと私はともにデータセットを担当し、S.T.さんはAIの学習用として膨大なデータの中に異常なデータを巧みに混ぜ込む作業を、私はデータの匿名化処理を担当しています。
私は入社2年目(取材時)なので、S.T.さんとのキャリアに大きな差はありませんが、仕事ぶりをいつも頼もしく見ています。そうして用意したデータセットをお渡しするのが、AIを開発するA.F.さんです。

A.F.

はい。私は、受け取ったデータセットを分析して、特徴量(※)の抽出からAIのモデル開発、学習、精度評価を行う業務を担当しています。渡されるデータセットは、明らかに難しいものばかり。プロジェクトにアサインされてすぐに「これは大変なことになるな」と覚悟したことを今でも覚えています。

S.T.

AIにきちんと学習してもらうために、擬似的とはいえ、難しくて悪意のあるデータをしっかり作ろうと頑張っています(笑)。

A.F.

考えつくされたデータをありがとうございます! 私のところでは、お二人が作ってくださった特徴量をそのままAIモデルに学習させると動作が重くなるので、いかに学習量を確保しつつ軽快に動作させるかといった学習のさせ方にも工夫を凝らしています。

※特徴量:データセットの特徴を定量的に表した変数のこと。

N.M.

A.F.さんの場合は「軽快に動くモデルを」ということであったり、私の場合は「セキュリティが万全に確保された匿名化の実現を」ということであったり、目標とタスクがしっかりあることは大変な半面、やりがいにもつながります。

A.F.

そうですね。私の場合は、データセットに組み込まれた異常なデータを検知できているかを見るためにパケット量や通信時間に着目し、コンマ何%で増減する検証数値を日々追いかけています。ですから、劇的に何かが変わることはないものの、学習効率や検知精度を高めるために試行錯誤を繰り返して、少しずつ成果を積み上げていくことにやりがいを感じます。

S.T.

私が担当しているデータセットの作成部分でも、ホストに対する攻撃列みたいなものをいかに巧妙に隠すかということに手を尽くしていますが、膨大なデータが対象となるのでツールを使っても作成にどうしても時間がかかります。そこをツールの改良で時間短縮などができると、開発全体に技術で貢献したことを実感し、嬉しい気持ちになります。

N.M.

私の匿名化技術は、セキュリティの問題に関わってくるので責任重大です。お客様先のセキュリティルームに入って作業することもあり、もし一回失敗してしまうと、次に作業できるのは改めて入室手続きを経た一週間後という場合もあります。そういう環境なのでミスできないというプレッシャーもありますね。

プロジェクトを通じてお客様目線の重要性や開発の醍醐味を体感。 プロジェクトを通じてお客様目線の重要性や開発の醍醐味を体感。
A.F.

お二人とも、その中でスケジュール通りにクオリティの高いデータセットをしてくださっていたのですね。直接お話しする機会はなかったのですが、「助かります!」と心の中でいつも思っていました。

S.T.

ありがとうございます!実はこのプロジェクトに加わった当初はちょっと大変で、何かあるたびにN.M.さんに質問して助けていただいていました。最近ではだんだんその回数を減らせているのではないかと思っています。

N.M.

質問が減って少し寂しいです(笑)。アイ・エス・ビーはチームの中はもちろん、他のチームの方とでも、気軽にコミュニケーションが取れて助け合える環境があるので、育ててもらっているうちに自然と成長している、そんな気がします。

A.F.

そうですね。それぞれのチームで技術主査がアドバイスや進行をリードしてくださったり、毎週の定例会議で全体の意思統一が図れたり。人との間に壁を感じない一体感もありますね。

S.T.

実は社会人って、「仕事を任せたらあとは自分一人でしっかりやりなさい」という感じだと思っていたので、ちゃんと助けてもらえるのは嬉しいです。メンバーの皆さんがにこやかに仕事をされているので、この会社の、このプロジェクトに参加できて良かったと思っています。

N.M.

私たちが携わっているこのプロジェクトは、ITの中でも注目が集まる分野であり、開発したシステムが実装されれば、悪意ある攻撃から自動車を守れるなど社会貢献度が高いものです。
若手ながら、こうしたやりがいのあるプロジェクトに携われているのですが、お二人は今の経験を経て、どのような今後を描かれていますか?

A.F.

私は文系学部出身ですが、2年目でもAIに関する研究開発の業務を任されています。これからはさらなるスキル向上を目指し、どんな問題にも切り込んで解決していける、技術力と忍耐力を持ったエンジニアに成長していきたいですね

S.T.

私も今回のプロジェクトに参加した当初は本当に何もわからない状態だったのに、今はツールの開発に携われるほどに成長できました。今後はAIを利用したシステムの構築や、データの解析ツールを作成するなど、アイ・エス・ビーの強みである専門性の高い業務を行えるようになりたいと思っています。N.M.さんはいかがですか?

業界の未来を見据え新しい姿を提案するフェーズが到来している。 業界の未来を見据え新しい姿を提案するフェーズが到来している。
N.M.

私は、もともとAIに興味があってアイ・エス・ビーに入社し、幸運なことにこのプロジェクトに携わることができました。なので、ここで得る知識や専門性を活かして、将来はデータサイエンティストやAI開発のチームを作り、社会に役立つAIを作っていきたいですね。

A.F.

アイ・エス・ビーで今のプロジェクトに携わることができて、自分は運と人に恵まれた幸せ者だと感じます。

S.T.

確かに。そして、日々成長できる喜びという幸せもありますね。

N.M.

この環境で成長して、いつか自分たちの技術がアイ・エス・ビーの強みになる日が来るように、これからも皆で切磋琢磨していきたいですね。

PROFILE

  • K.W. ビジネスアプリケーション部
    N.M.

    2021年入社

    文章を読み書きすることが好きで、自然言語処理を行うAIに興味を持つ。そうした技術を高めていきたいと考え、アイ・エス・ビーに入社。念願のAI開発に関わり、技術力が向上していく楽しさを実感。

  • N.H. ビジネスアプリケーション部
    A.F.

    2021年入社

    学生時代のアルバイトで簡単なプログラミングに触れたことから、文系出身ながらエンジニアとして成長していきたいと考え、自ら手を動かしながらキャリアを重ねていけるアイ・エス・ビーを選び入社。

  • M.M. ビジネスアプリケーション部
    S.T.

    2022年入社

    学生時代にはデータ分析などの研究を専攻。アイ・エス・ビーであればデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍できると思い入社。これからの時代に役立つ技術を高めていきたい、という意気込みを持つ。