第3記事：センサーフュージョン開発と画像認識エンジニアの活用カメラ・レーダー・LiDARの特徴と組み合わせ方
Dec 20
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センサーフュージョンや画像認識は「やりたいが、自社だけでは人も工数も足りない」という領域になりがちです。
この記事では、採用・業務委託・プロジェクト請負の担当者が「どこを外に出すと効果的か」を具体的にイメージしやすいように整理します。
カメラ・レーダー・LiDARの特徴と組み合わせ方
ADASでは、カメラ・レーダー・LiDARそれぞれが異なる得意分野を持ち、単体ではカ バーしきれないケースを相互補完するために組み合わせて使います。
カメラ：車線・標識・信号・歩行者などの視覚情報に強く、シーン理解全般を担う一方、夜間・悪天候に弱い傾向があります。
レーダー：距離・相対速度の検出が得意で、雨や霧などでも比較的安定した性能を発揮します。
LiDAR：距離と形状を高精度に取得でき、3Dマップ生成や周囲環境の精緻な把握に向いています。
センサーフュージョンは、これらの出力を時間・空間的に整合させ、「同じ物体を見ているか」「どのくらい信頼できるか」を評価して統合することで、誤検知・未検知を減らし、安全性と快適性を両立させる技術です。
物体検出・トラッキング・認識アルゴリズムの開発プロセス
カメラを中心とした画像認識系アルゴリズムの開発は、概ね次のプロセスで進みます。
要件定義：検出したい対象（車両、歩行者、自転車、標識など）と、必要な検出距離・精度・レイテンシを整理します。
モデル検討：物体検出（例：SSD系、YOLO系）、セグメンテーション、トラッキングなどの構成を選定し、ハードウェア制約に合わせてアーキテクチャを調整します。
学習・評価：収集したデータセットで学習させ、検出率・誤検知率・処理時間を評価しながら改善サイクルを回します。
組込み最適化：量子化・圧縮・最適化コンパイラなどを使い、ECUやSoC上でリアルタイムに動作する形へ落とし込みます。
そのうえで、レーダーやLiDAR側の検出結果と紐づけるトラッキング・フュージョンアルゴリズムを設計し、センサーレベ ルのノイズや途切れを考慮しながら、車両周囲の「一貫した世界モデル」を構築します。
データセット作成とアノテーションのオフショア活用例
画像認識開発の実務では、「データセット作成とアノテーション」が最も工数を要するボトルネックになりやすく、採用担当・委託担当が外部活用を検討しやすいポイントです。
走行データ収集：自社やテストコースで走行し、カメラ・レーダー・LiDARのログを収集する工程は、車両・設備の関係から国内で行われることが多くなります。
アノテーション：収集した画像・点群に対して、物体のラベル付け・バウンディングボックス・セグメンテーションなどの作業は、ルールを明確化すればオフショアに切り出しやすく、大量データを短期間で処理するのに適しています。
たとえば、「ルール設計と品質管理は日本側、実務作業はインド側チーム」という分業にすることで、品質とコストのバランスを取りながらデータ整備を進めることが可能です。
ログ整理・フォーマット変換・簡易な統計解析なども一括して外に出すことで、社内エンジニアがアルゴリズム設計や評価に専念しやすくなります。
ijbridgeが提供する画像処理・センサーフュージョンエンジニアのスキルセット
ijbridgeは、日本のお客様向けに、画像処理・センサーフュージョン領域に特化したエンジニアを「常駐（派遣）」「業務委託チーム」「インドオフショア」の形で提供しています。 代表的なスキルセットは以下の通りです。
画像処理・ディープラーニングPython、C++、主要DNNフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）を用いた物体検出・セグメンテーション・トラッキングモデルの開発経験。
センサーフュージョン・トラッキングカルマンフィルタ、ベイズ推定、マルチターゲットトラッキングなどを用いたマルチセンサー統合や、カメラ・ レーダー・LiDARの座標変換・時間同期の実装経験。
組込み・最適化車載SoCやGPU上での推論最適化、リアルタイムOS環境での実装、メモリ・レイテンシ制約を考慮したチューニング経験。
採用・外注の担当者にとって重要なのは、「単なるAI研究者」ではなく、「車載制約と安全要求を理解した画像認識・フュージョンエンジニア」をアサインできるかどうかです。
ijbridgeでは、日本側で要件を理解したリーダーが、お客様とスキルマッチングを行い、必要人数・役割を設計したうえで、日本常駐・インドオフショアの最適な組み合わせを提案します。
PoCから量産にスケールさせるための開発チーム設計
業務を外に出す際にありがちな失敗は、「PoC専用チームを作ったが、量産フェーズにうまく引き継げない」というパターンです。 これを避けるには、最初から「PoC→機能拡張→量産」の流れを見据えたチーム設計が有効です。
第1段階：小規模PoC画像認識・フュージョンの一部機能（例：特定オブジェクト検出精度向上）をテーマに、日本側1名＋インド側数名のチームで3〜6か月の検証を行う構成が考えられます。
第2段階：機能単位の継続開発PoCで得た知見を元に、AEB用前方認識、LKA用レーン認識など機能単位でチームを拡大し、改善タスクや新規開発を継続して任せる形に発展させます。
第3段階：量産プロジェクトへの統合テスト・ログ解析・性能モニタリングも含めて、一つの「認識・フュージョン開発ライン」として運用し、次機種・他車種への展開も同じチームでカバーできるようにします。
採用・委託担当者としては、「最初は何人・どんなスキルで始めるか」「どのタイミングでチーム規模を増やすか」を設計することが重要になります。
ijbridgeでは、現状の社内体制・予算・スケジュー ルを伺ったうえで、「小さく始めてスムーズにスケールする」モデルケースをご提案できるので、「どこまで社内で抱え、どこから外に出すか」を検討する際の相談窓口として活用いただけます。
