先行開発フェーズでは課題解決の目途が立った。次なるハードルは、量産するための商品開発フェーズ。社員の98%がエンジニアという技術者集団の中で、車載商品の設計担当のスペシャリストである木本と安田がメンバーに加わった。

お客様が商品として求める定義を洗い出したところ、要求される目印・カメラの設置誤差が想像以上に大きいことが判明。その誤差を考慮した評価を実施すると、NNの精度不足が発生し、直ちに対策が必要となった。

木本：　NNの出力結果を元に、カメラキャリブレーション開発経験と知見をベースに解決案を模索しましたが、NNの特性とマッチしない部分があり、試したアイデアの性能判断が難しかった。手段的に機械学習の観点で考えると効果がでないことも度々あり、苦しかったですね。

松本：　要求仕様に対して、改めて前処理との役割分担含めて実現案を創出しました。一筋縄にはいかず、仮説検証の反復によって少しずつ前に進む形となり苦労しました。

山崎：　何とかして商品開発として成功させたかった。なので、並行して別プラン（バックアッププラン）を検討していきました。NNの出力結果を補正するアイデアや、NNを使わないアイデアなど考えられるだけ考えていって。ついには他ブロックと上司も巻き込んでのアイデア出しに発展しました。

安田：　バックアッププランの検討では、商品性能を達成するかの見極めに苦労しました。NNを使用しない別手法を設計、実装してみても、すぐにメモリが破綻したり、SW構造や処理シーケンスを変更したり、他にも様々な課題が発生したりと。それでも、周囲と協力することで、システム成立性を証明することができました。