45Panasonic Technical Journal Vol. 64 No. 1 May 2018

パナソニックにおけるAI人材強化
Strengthening AI Technology Talent at Panasonic

新井也*稔山Toshiya Arai田和宏 **Kazuhiro Yamada

当社の今後の事業成長に向けた重点技術の1つとして，全社のAI技術を強化すべく，新規採用と既存技術者のスキル強化の両面から人材強化活動を推進している．人材探索としての主要大学でのセミナーやWebページを介した啓蒙（けいもう）活動に加え，座学・eラーニングによる基礎コースおよび社内事例・OJTによる実践コースといったレベル別のスキル強化により，2021年1000人規模のAI開発体制構築を目指している．
We promote the development of human resources at the Panasonic Group by hiring and training to strengthen AI technology as apriority technology for the growth and expansion of our business in the next decade. Promotion through seminars at universities and on
the website, basic courses by lecture and e-learning, and practical courses by OJT are held to cultivate a corporate structure of over1000 AI technology practitioners by 2021.
パナソニックの人工知能の取り組み

1．当社におけるAI技術
1.1

人工知能技術により、家電・住宅・車載・B2B・デバイスの5事業領域を進化させ、「より良いくらし」 「より良い世界」を実現

当社における AI 技術開発

家事からの解放

当社では，1980年代から知能をもつコンピュータ技術家電の研究として，主に画像理解と自然言語理解に焦点を当住宅てた基礎研究を進めてきた．1990年代にはニューラルネ
ットやファジーロジックの家電制御への応用，2000年代には生体センシング技術やユニバーサルデザインの考え×

安全・快適な移動車載B to B
ソリューション

安全で高効率な業務方も取り入れた，人の支援や人とのインタラクションを行うロボットの研究も進めてきた．

第1図

現在では，AI分野における機械学習や自然言語処理な当社の人工知能の取り組み

Fig. 1 AI development fields

どの技術を，これまでデジタル家電で培ってきたAV処理技術やさまざまなセンサ・アクチュエータと融合し，当領域である住宅・家電分野，車載分野，ビジネスソリューション分野への適用に向けた，AI技術関連の研究活動を推進し，AI技術を実装した製品群を通じて，安全快適な生活・移動，業務の改革といったリアルワールドでの顧客価値実現を目指している（第1図）．

住宅家電社製品群を進化させようとしている．特に当社主要事業

（注1）

ルーロ

自立支援型起立歩行アシストロボット●ロボット掃除機「ルーロ」●介護施設向け見守りシステム（注1）●全自動洗濯物折り畳み機●スマートHEMS●対話UI（チャットサービスなど）●ヒトの健康状態の推移予測●スマートマイク「Listnr」●自立支援アシストロボット●誘導型歩行支援ロボット●ダム維持管理システム●Deep Learning による高精度●多言語音声翻訳システム
リアルタイム障害物検知（注1）●自動セルフレジ機「レジロボ」●CANデータからの機械学習●スポーツ解析ソリューション
によるサイバー攻撃検知（注1）●自律搬送ロボット「HOSPI」

1.2 全社的な AI 技術強化活動
昨今，強化学習やディープラーニングを含む機械学習

車載

障害物検知

レジロボやデータ分析技術の活用が活発となっている．当社でも，第2図

これまで挙げた研究活動以外にも，社内のさまざまな分

Fig. 2 Applications in AI

B2B

当社の人工知能応用野において事業へのAI技術の適用への期待が高まっており（第2図），全社的なAI技術の強化が求められている．

術の1つとしてAI技術が選定され，全社的なAI技術の強化

そこで2015年から2025年までの事業成長に必要な重要技活動が開始された[1]．
例えば自動運転に必要なAIによる認識や状況判断技術*

ビジネスイノベーション本部 AI ソリューションセンター

は，ロボット掃除機でも必要となる．家電の制御や自動AI Solution Center, Business Innovation Div.
** 要素技術開発センター
Core Element Technology Development Center（注1）当社の日本およびその他の国における登録商標または商標．

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Panasonic Technical Journal Vol. 63 No. 2 Nov. 2017

運転における状況認識，住宅分野での見守りと機器の制3. AI技術強化の研修プログラム

御，B2B分野の販売業務の効率化など，AI技術を必要とする当社事業分野は多岐にわたる．このように，AI技術社内AI人材育成プログラムとして具体的には，『基礎は分野横断的に技術をつなぐ，新規事業創出へのインパ・応用コース』 を導入とし，その次のステップとして実クトが大きい要素である．

テーマ・実データ持ち込み型の『実践コース（OJT）』を実際にAI技術を適用するためには，各適用領域のドメ運営している．また，新入社員向けの，『AI新人育成のイン知識を有しつつ，AIの本質を理解し，問題に対し的コース』や，すでに社内有数レベルにある技術者向けの確にAI技術を適用する人材が必須である．

『エキスパート育成コース』を運営している（第3図）．

したがって，個々の研究開発による知財などの技術資研修プログラムを構築するにあたっては，実際に現場産の蓄積や，全社に展開可能な計算資源やデータ，ソフ組織からのニーズを満たすよう，実践的なAI技術教育をト資産などの共有環境を構築する「AI技術の基盤化」と目指してきた．具体的には，大学やベンチャーからの社ともに，人材獲得や育成といった「人材強化」を中心に，外講師を含む，社内外のAIエキスパート・第一人者によ

当社のAI技術人材のコミュニティであるPanasonic AI-Hub

る最先端の内容としているほか，実際に手を動かし体得も活用した，AI強化活動を推進している．

でき，現場での活用につながるプログラムを構築している．

2．AI人材強化の概要
人材強化の取り組みとしては，人材獲得のためのプロモーション活動と，人材育成を実施している．
プロモーション活動としては，製造業でのAI活用に興味をもつ母集団を拡大すべく，ミートアップなどを介した動機付けに加えて，これまでトータル15大学でのAI技術セミナー開催やWebページでの当社のAIキーパーソンや適用事例紹介[2]，人工知能学会への出展などの複数チ

基礎応用コース＋e-Learning併設

ディープラーニング

機械学習

データ
マイニング

データ
アナリティクスAI新人育成コース

演習（Python など），アルゴリズムコンテスト スキル認定試験
テーマ持ち込み型研修（社外アドバイザプログラム）

実践コース
（OJT）

エキスパート育成コース
ベンチャー・海外研・大学派遣

テーマ・成果
発表

ビジネスプロセスコース（検討中）

セミナー・フォーラムの企画（社内外講師），海外スタディツアーなど

ャネルにより社外へのアピールを行っている．

第3図

当社のAI人材育成プログラム

Fig. 3 Overview of training programs

人材育成としては，当社にはハード特性を理解してシステム実装できるような，多岐にわたり素養のあるAV-ICT技術者が多数在籍しているため，技術者のスキル3.1 基礎・応用コース

チェンジに重点を置いたプログラムを設置している．

基礎・応用コースの集合研修として，ディープラーニ

実務レベルでAI技術を活用できる人材開発を目的とング，機械学習，データマイニング，データアナリティし，現場の課題を知るさまざまな技術者が，AI関連の基クスの4コースを実施してきた（第1表）．また，それぞ礎理論や適用すべき手法の見極めノウハウを習得できるれのコースをeラーニング化して社内公開することによよう，レベルを分けた研修プログラムとしている．研修りさらに裾野を広げている．

プログラムの内容については，次章に記載する．
第1表

基礎・応用コースの概要

Table 1

Overview of basic and application programs
ディープラーニング
基礎講座

機械学習
基礎講座

データマイニング
基礎講座

講師

大学教授

大学教授

大学教授

外部講師

レベル

学部3年生

修士1年

修士1年

データ活用経験者

研修名

日程

内容

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データアナリティクス
基礎講座

全4回

全4回

全3回

全6回

3箇月コースeラーニング＋ディープラーニング講義＋
演習

3箇月コースeラーニング＋
機械学習講義＋演習

3箇月コースeラーニング＋
データマイニング講義＋
演習

3箇月コース
データアナリティクス講義
＋
演習

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IoT・AI・ロボティクス特集：パナソニックにおけるAI人材強化

3.2 実践コース（OJT）

い素養をもちながら，AI技術の特性を理解し，自ら開発主に基礎・応用コースの修了者から選抜された人材にする製品に導入したいという高いモチベーションをもっ対し，AI技術リーダーとして鍛えるため，各現場ニーズていたことが，今回の育成人数につながったと考えていに応じたプログラムを組み，育成している．具体的には，る．

社内エキスパートによるアドバイザプログラム，社内の4.2 AI 人材強化の展望

AI関連プロジェクトへの派遣，社内事例から社内講師が今後も引き続きAI人材強化を推進し，現場に送り込ま知見・ノウハウを伝授する実践プログラムなどである．

れたコア技術者が，チームのリーダー格としてそれぞれAIを活用した開発プロジェクトの中心となり，周囲数名

3.3 AI 新人育成コースの現場技術者にもOJTで伝授することで，AIの技術特性

AI技術者として採用された新入社員に対し，知識の補を理解したシステム構築や周辺技術の開発ができる技術

強，相互サポートなどのコミュニティ形成を狙い，AI人者をさらに拡大する．

材向けの新人研修コースを開設している．座学だけでは2021年までにはこうしたAI活用プロジェクトの推進なく，最先端のコンピュータビジョンやAI制御を活用すと，eラーニングによる裾野拡大により，当社全体で1000る機会として演習課題にチームでチャレンジする．

人規模のAI開発体制を目指す．
また，一般にAI技術は豊富なコンピュータリソースを

3.4 エキスパート育成コース

前提としており，AI技術をリアルワールドの製品へ組みすでに一定レベル以上に達している社内のAI技術者込む技術も必要となるため，今後はAI実装技術習得に向に対しては，世界トップレベルの技術を獲得・維持できるよう，ベンチャー・海外研究機関・海外大学への派遣が可能なスキームを構築している．

けたプログラムも充実させる．
加えて，AI技術ではオープンソースなどのコミュニテ
ィが発達しており，技術進化のスピード，既存技術の陳腐化が早い．このため，今後はより一層，最新の技術を

4. AI人材強化の現状と展望使いこなす人材の強化を目指した育成を推進する．具体
的には，これまでの育成に加えて，AI開発マネジメント

4.1 AI 人材強化の現状およびビジネス構築のノウハウなどの管理者層向けコー

2016年度から，これまで述べてきた新規採用と既存技スを構築し，AI活用に向けた組織力の強化を進めていく．

術者のスキル強化の両面で，毎年100人を目標にAI技術者の育成を推進してきた．

参考文献

プログラム受講者の傾向としてはデータ分析系での活用が53 %，知覚・認識処理での活用は40 %で，これまで[1]

企業情報 ‒ Panasonic,” https://www.panasonic.com/jp/corporate/

AV処理技術として主流であった知覚・認識処理以外でも適用が検討されている．事業領域としてはインダストリアル・車載を抱えるオートモーティブ&インダストリア
ルシステムズ社が若干多いものの，4カンパニーは同程度

パナソニック（株）, “技術10年ビジョン - 技術・デザイン technology-design/10years-vision.html, 参照 Apr. 20, 2018.

[2]

パナソニック（株）, “Panasonic AI | パナソニックの人工知能研究開発 - Panasonic, ” http://tech-ai.panasonic.com/jp/, 参照 Apr. 20, 2018.の割合であった．また，R&Dではない事業部が1/3を占めており，当社の全領域において，多くの実テーマで適用が検討されている．
全体としては，本活動2年目の時点で，AI技術を習得したコア技術者としてすでに300人以上の人材が，すでに現場に送り込まれている．
今回，計画以上のハイペースで人材育成が進んだ要因には，現場の強いニーズに即したプログラムの構築と，個々の受講者のモチベーションの高さが挙げられる．
研修では発表および論文を評価し，理解力や応用力が一定以上と認められた受講者のみをコア技術者として認定するなど，座学のみの研修に比べ受講者の負担は高いものであった．個々の受講者がドメイン知識を含む幅広

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