都市交通計画に関連したモバイルGPSデータや交通需要予測、道路構造の分析などが主な業務です。日本では、人口減少や少子高齢化などにより、中心市街地の衰退、免許を返納した高齢者への交通サービスの提供、インフラ維持管理コストの増大など、さまざまな社会課題を抱えています。これらに対し、回遊行動シミュレーションを用いて中心市街地の活性化施策を検討したり、デマンド型交通の需要予測に取り組むなど、スマートシティ施策に必要な研究を行っています。人流のビッグデータはボリュームが大きく、一般的な表計算ソフトでは行数が多く開けないほど。そのため入社2年目にプログラミング言語Pythonを独学で習得しました。道路情報のデジタル化に関するデータ分析では十数地域を比較する必要があり、面積規模が大きい都市のデータは分析に約2週間を要することが、締め切り近くになって発覚。このままでは事業計画に遅れが生じるかもしれない事態になりました。その際に提案したのがプログラムを細分化し、複数のパソコンで同時にプログラムを動かすという方法。チームでピンチを乗り越えた経験から、私たちの仕事の醍醐味を学んだとともに、プログラムの高速化に取り組むようになりました。

将来は社会課題を直接解決できるリアルタイムの渋滞回避や信号制御にチャレンジしたいと考えています。信号制御に関しては国内ではまだ法律の壁があるので、まずは海外での実証実験から始める必要があるでしょう。さらに施策実施後の効果検証にも関わっていくことが理想です。これまでも、街角の監視カメラ映像とAIを使い、歩行者をカウントするような研究は行っていましたが、さらにその人が何をしているのか、というところまでわかるようになれば調査業務はもっと深いものになるかもしれません。研究ではつねに新しいことに挑戦する心意気を忘れずにいたいですね。5年後、10年後には技術士の資格を取得し、他部署からも信頼される技術者になりたいと思っています。論文投稿や共同研究などを通して広く研究者として認められるようになり、顧客に対してはプラスαの成果を誠心誠意提供することが目標です。

現在、プログラミング言語のPythonを使いこなせる人は、社内にそう多くありません。こうしたプログラミングに関する技術を持ち、統計分析に長けた方が仲間になれば、非常に心強いと感じます。ですが、私自身がそうであるように、入社後にも知識・技術を習得する機会はたくさんあるので、何より向上心を備えていることが重要だと思います。新鮮な感性を持ち、いろいろなことを楽しめる方と一緒に、新しいチャレンジをしたいと願っています。