対談 CONVERSATION

安定の旨さはロボットがつくる時代へ?! 外食産業から始まる調理ロボットの可能性

二回目の緊急事態宣言によって、飲食店の営業が20時までと制限され、多くの店舗が苦境に立たされているのは周知の通り。営業補償や支援金について大きな論争となっているが、そもそも外食産業は慢性的な人手不足が問題視されており、そこには低い収益構造や劣悪な労働環境といった要因が温存されてきた。そう、コロナがあろうがなかろうが、そもそも外食産業は新陳代謝が激しく、継続するのが困難な産業であるのだ。そこに全自動の調理ロボットの開発と運用によって、こうした諸問題の解決と産業構造全体の変化の必要性を訴えるのがTechMagic(テックマジック)株式会社である。今回は同社の代表取締役社長・白木裕士氏をゲストに招き、編集長・杉原行里とのオンライン対談が行われた。

付加価値の低い作業をロボットが担うことで、
より付加価値の高い作業に人の手を割くべき

杉原:初めまして杉原と申します、よろしくお願いします。さて、最初にテックマジック社を設立した経緯について教えてください。

白木:そもそものきっかけは、祖母が栄養の偏った食生活をしていた現実を目の当たりにしたことです。高齢者だからこそ、栄養バランスが取れた美味しい食事を提供したい、そしてスマホのボタンを押したら、調理ロボットが栄養管理をしながら好きな料理を好きな時に作ってくれる世界を創り、人類を調理から解放したいという想いから、調理ロボットの開発を目指してテックマジックを創業しました。

杉原:御社のWEBサイトを拝見しましたが、テックマジックのロボットを導入しているのは大手外食チェーン店なのですね。

白木:はい、目指すべき姿は家庭用調理ロボットですが、現状では外食大手企業が我々の主な顧客となっています。外資系コンサルで勤めていた時に、外食産業の80%超が人手不足に悩まされ、たった5%という低い利益率であるという課題に気付きました。収益構造を調べてみると、人件費が30%、原材料費が40%、残った30%から家賃や光熱費を差し引いた5%未満が利益という企業が多いのです。そこで、外食向けには費用対効果を実感していただける調理ロボットを開発し、付加価値が比較的低い業務自動化ロボットとして厨房機器大手フジマック社と洗浄自動仕分けロボット、食品メーカーのキユーピー社とは盛付ロボットを開発しています。

杉原:この対談の前に調べて驚いたのは、日本全体で飲食業を含めたフードビジネスに関わる人が1000万人もいるということでした。人口の約1/12をも占める食産業の利益率が低いままだと、日本全体のGDPが豊かになることはありませんよね?

白木:そうですね。厚生労働省の予測では、日本の生産年齢人口は2040年までに20%減少する見通しがされており、当然その分のGDPも低下してしまいます。実は日本のGDP、雇用のシェアの約70%がサービス産業なんです。その中の食産業は、決して生産性が高くなく、改善余地はまだまだあり、仮に生産性を20%でも向上させることができれば、日本全体のGDPが改善する処方箋になると思うのです。社会課題である少子高齢化による労働力不足に対し、食産業の最適化は日本の将来のためにも取り組むべき重要な課題だと考えています。

杉原:日本の飲食店は開業からたった2年で50%以上が潰れるそうですね。10年以内の生存率が30%以下というデータも見ました。そうした中で、ロボットを導入することで、企業の持続可能年数が伸びるのでしょうか?

白木:正直なところ、まだデータで検証できていないのですが、調理ロボットを導入した店舗とそうでない店舗を比較して、利益率アップに貢献できていれば、生存率がグッと上がるはずです。これからさらなる検証を重ねて、数値化したいと思っています。

杉原:RDSでも自動化というソリューションを重要視しているので、テックマジックの取り組みに非常に共感しています。コロナウイルスの感染防止対策という点でも、調理の完全自動化は追い風になっているのではないでしょうか?

白木:コロナが食産業のDX加速の追い風になっているのは間違いないです。3~5年ほど未来が早くきていると感じています。特に社長や経営層がDXの意思決定をしている企業は動きが早いように感じています。私たちは、案件の依頼があっても挑戦すべき案件とお断りする案件を、消費者への付加価値の高さで棲み分けています。例えば、調理ロボットは、注文に応じた具材・ソースを定量的に供給し、決められた温度と時間で調理し、使用したフライパンを洗浄するという一連の作業を自動化していますが、この作業は比較的付加価値が低いと考えています。一方で接客をしたり、メニューの案内をしながら配膳する作業は、消費者にとっては付加価値が高い作業と考えており、従業員の方がやるべきだと思います。このように自動化領域をお客様と相談しながら、進めています。

杉原:確かに、以前僕が中国で体験した配膳ロボットは、ちょっと違和感がありました。やはり、付加価値の高い作業は人にゆだねる。ロボットで自動化した方がいいこととちゃんと切り分ける考え方は非常に共感できます。うまく分業することで得られる作業効率をいかにバリューに変えていくか、また料理の美味しさの分岐点はどの辺なのかもポイントですね、非常に面白い視点です。

チェーン店でのバイト経験で得た現場の問題と
コロナ禍における自動化ニーズの高まり

白木:調理ロボットに人生を賭けようと決意してコンサル会社を辞めてから、外食産業の現場を知りたくて、とある大手チェーン店でバイトをしたんです。

杉原:相手にとっては、超扱いづらいバイトが来ちゃった!という感じですよね(笑)。

白木:そうだったでしょうね(笑)。実際に働いてみて分かったのは、何から何までマニュアル化されていることでした。例えば、このメニューは、玉ねぎを30グラム計ってから、鍋に入れて、何分間加熱するということまで規定されているのです。でも、実際の現場ではおよそこれくらいだろうと一掴みして鍋に入れていたのです。これは調理の安定性にも欠けると思いましたし、衛生面でも疑問符が付きました。しかも、その作業をつまらなそうにやっている。こうした生産性が低くて付加価値の低い作業を、自動化できればいいなと。

杉原:おっしゃる通り、付加価値の低い単純作業は自動化されるべきだと思いますし、コロナ禍においてそのニーズは高まっていると感じています。ちなみに国内におけるコンペティターはあるのですか?

白木:今のところ国内で意識している企業はありません。ただ、中国や米国には、様々な調理ロボット企業が存在しているので、スピードとスケールを重視しないといけないと危機感はもっています。しかし、先ずは今一緒に取り組んでいるお客様の成長に繋がる実績を積むことが最優先だと思っています。

世界のどこにいても人気店の和食が食べられる
そんな未来がロボットによって可能になる

杉原:自分で調理をしている人なら実感できると思うのですが、いくらスケールメリットがあるとしても、美味しくて安全な食事にはそれなりのコストと手間がかかってしまう。その点では、タニタ食堂や大戸屋さんなどのレシピを、テックマジックのロボットが調理して、適正な値段で提供したら、たくさんのお客さんが集まるのではないでしょうか?

白木:確かにタニタ食堂さんや大戸屋さんで、我々のロボットを導入していただいて実績を作ることができればいいですね。美味しくて健康的な食事という、お客様に喜ばれるブランディングが不可欠になってくると考えます。

杉原:弊社ではウェルネス分野にも力を入れていて、人体スキャンによる身体データの可視化に力を入れています。歩行や座位のデータがあれば、リハビリや医療に転用できるし、今後ビッグデータ化できれば、より良い医療に貢献できると思うからです。弊社では医療行為はできませんが、まずはデータ解析によって、高齢者の転倒事故を防止することができると考えています。こうしたデータをもとにして、食を通じた健康、ウェルネスといった分野にもロボットが貢献できる可能性は大いにありますよね。

白木:栄養バランスに最も気を付けなければならない層といえば、生活習慣病のある方や高齢者になりますが、データ解析を利用して、こうした方に最適な食事を提供できることも今後視野に入れていきたいですね。一般的にロボットは日本の得意分野だと思われがちですが、突出して成功した日本企業がないというのも事実です。いかにリアリティを持って、ロボットが実社会で活躍できる場面を作ることができるのか? ようやく今、その取り組みが始まるところなのかなというのが実感です。

杉原:個人的には人間の脳や感覚を、絶対的なものとして捉えていないのです。例えば、どんなに美味しいコース料理をいただいたとしても、隣の客が騒がしくて不愉快だったら、決して美味しいとは思わないからです。では、人間にとって本当に美味しいということは、どういうことでどういう状態なのか? その定義は人によって変わってくるし、時代によっても変わってくると思うのです。ですから、AIロボットによって、美味しいを再定義することができたら、すごいイノベーションになるはずですよね。

白木:その人にとっての美味しさとはどういうものなのかということを、ある程度予測できるようになると面白いですね。こうして杉原さんとお話をしていると、調理ロボットの可能性がまだまだあるなと感じます。私は登山が好きで、何度か富士山にも登ったことがあるのですが、山頂で食べるカップラーメンって最高なんですよね。それが有名店の和食だったらと想像してみるんです。あくまで例え話ですが、調理ロボットを富士山の頂上に持っていって、人気店TOP50のメニューを再現することができたら、それは新しい価値を生み出したことになると思います。もちろん、ロボットを山頂まで持っていくのは至難の技ですけど(笑)。

杉原:富士山頂からの絶景を見ながら人気店の和食をいただくなんて、ものすごい体験価値ですよね。3Dプリンターがまさにその話と同じだと思うのです。データさえあれば、もはや場所はどこでもいいわけで、有名店の和食が海外でも再現できたら、大ヒットするでしょうね。そこでしか食べられないレシピを、ロボットによって再現してどこにいても食べられることができる世界がやってきたら本当にエキサイティングですよね。

白木裕士(しらき・ゆうじ)
高校から大学までカナダに単身留学。新卒で外資系経営コンサル会社・ボストンコンサルティンググループに入社。2018年2月にTechMagic株式会社を創業。ロボットを活用して生産性を高め、社会課題解決に向けたさまざまな開発に取り組んでいる。

 

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勝負はたったの0.5秒 どう防ぐ?子どもにふりかかる危険な事故

宇都宮弘子

日本における子どもの死亡原因の統計、あまり知られていないのだが、いつも上位にくるのが事故による死亡だ。高所からの転落など、子どもの思わぬ行動が死亡につながるケースは少なくない。子どもにとっての本当の安全とは何か、センシングを使い導き出そうとする動きが出てきている。これまでの常識を疑い、センシング技術で子どもの安全性向上に取り組む東京工業大学の西田佳史教授は、「親が『目を離してはいけない』から『目を離してもいい』環境へとパラダイムシフトする」と話す。いったいどういうことなのか。自分事化をきっかけに描く一歩先の未来とは? 編集長・杉原行里が訪ねた。

子どもが生まれたことを
きっかけに研究をスタート
保護者の見守りの限界

杉原:今日はよろしくお願いします。早速ですが、西田教授がセンシング技術を使って子どもの安全性向上の分野を研究しようと思われたきっかけは?

西田:単純ですよ、子どもが生まれたからです(笑)。当時、福祉工学という分野はありましたが、主に高齢者が対象で、子どもの安全に寄与するものはなかったんです。例えばISO(国際標準化機構)やJIS(日本産業規格)の定義は「受け入れることのできない危険がないこと」ですが、やっぱり危険はある。危険がないことと定義するのではなくて、危険を扱える能力を備えた状態の社会に変えていきたいと思ったんです。

特に子どもの事故は、身体の機能変化と非常に関わりが深いと思っています。身体はもちろん、認知機能や運動能力が急速に発達する時期なので、昨日できなかったことが今日できるようになる。でも事故が起こるとまず、子どもから目を離した保護者の見守り責任が問われる。しかしその事故原因の多くは、そもそも我々が設計した環境やデザインが生み出してしまっているのです。そこで、デザインによって変えられる可能性があるんじゃないかなと考えたんです。

怪我をしにくい環境はできると語る西田教授

杉原:最近、電気ケトルで火傷をした子どもの話を聞いたばかりです。なぜそんな危険なデザイン構造になっているのか疑問を感じていたところです。

西田:そうなんです。人間の注意力に頼る「見守り」だけで事故を防ぐことはできない。それを証明するためには、実際の生活の場で起こり得る現象を切り離さず、計測をして理解するということが必要でした。そこで、子どもの実際の行動を画像処理して、子どもの転倒時間や、電気ケトルが倒れて熱湯がもれ広がるのにかかる時間、物が落ちたり倒れたりする時間を測定しました。子どもが転倒するのにかかる時間は平均0.5秒。これは、例え1メートルという至近距離で見守っていたとしても、人間の見守り能力に頼るだけで防ぐにはどうしても難しい。

また例えば、子どもが歯磨きをしながら動き回って転んで怪我をしてしまうという事故も多発しています。いくら「止まって磨きなさい!」と親が言っても、言うことを聞いてくれる子どもばかりではない。見守りだけでは不十分だから、事故が後を絶たないと僕は思っています。

杉原:本当にそうで、保護者の見守りだけで事故を防ぐには限界がありますよね。親がどれだけ注意していても、子どもってじっとしていられない。

西田:そうなんです。さらに我々は怪我のデータを統計的に処理するために、まずは病院の協力を得て子どもが怪我をした部位のデータを集めて可視化しました。ビッグデータを元に効果として結果を出すことができるようになったんです。例えば、歯ブラシの事故では、目を離さないで見守ることに限界があるなら、目を離してもいい環境・デザインをつくろうではないかと、私が「ABC理論」と呼んでいる、Ⓐ変えたいもの、Ⓑ変えられないもの、Ⓒ変えられるもののなかで、Ⓒの“変えられるもの”として、転倒データを元に歯ブラシのデザインを変えることができたんです。

研究室にはベビーベットやベビーサークルなど、実際に家庭で使う家具などが並んでいる。

杉原:そうだったんですか。最近は曲がる歯ブラシが販売されていますよね。規格化は考えられていないのですか?

西田:いい質問ですね。歯ブラシに限らず、最初はとにかく問題を提示することが大事だと考えているんです。そこから企業との共同研究がはじまって、プロダクトが出来上がる。そしてそれをユーザー側が魅力的なモノ、価値あるモノだと捉えることで他のメーカーが参入して常識化されていく。この段階まできたら規格化してもいいんじゃないかと。このサイクルを、データに基づいてやれるといいなと思っているんです。

最近は、転落事故について研究しています。最近は子どもの登る姿勢のデータベースが作れるようになってきているんです。どういうことかと言うと、子どもがどこを、どんなふうに登る可能性があるかということが分かることで、転落事故防止につながります。身体機能や認知機能の変化が大きい1~2歳の子どものデータを中心に集めていますが、今後は保育園の遊具で観察するとか、現場からの情報を集められるような仕組みが出来るといいなと思っています。

子どもから目を離してもいい環境の整備

杉原:なるほど。子どもの1~2年って変化がとても大きい。このアルゴリズムがディープラーニングしていくことも大事で、そこから得られるデータから環境やデザインを変えていくことによって、大きな事故を防ぐことが出来るようになるということですよね。

西田:その通りです。我々が研究を続けてきたなかで気が付いたことは、社会が必ずしも問題を理解しているというわけではないということ。リサーチして問題を抽出しなくてはいけない場合もある。我々が子どもの事故について取り上げたのが2007年で、それまではそういった活動はなかったんです。そこで、子どもにとって安全なもの、いいものをアイコン化して推奨することで市場を拡大していけたらと、2007年に「キッズデザイン賞」を作りました。ニーズがイノベーションに返還されるという仕組みが出来上がりつつあるのかなと思っています。やはりいいものを褒めていかないと社会はシフトしない。

杉原:素晴らしいですね。確かにハードパワーとしての規格も必要ですが、エンジニアリングでもデザインを変えられるものがきちんと評価されなければユーザーも育たない。アイデア自体はかなり前からあったのに、実装としてのフィールドになかなか到達しなかったということですよね。おそらく倫理的な問題もあるかと思います。今は、一般社会におけるデータの扱い方についての理解が深まってきている。

西田:そうですよね。現場で役に立つ知識の作り方が、IoTの時代で変わってきたのかなと感じています。家庭においても、新しいスマート環境を作っていくということが出来る時代になってきたのではないかなと。社会側の受け入れ方が変わってきたと思うんです。最近はZoomやSkypeで家の中まで入っていける時代になってきたので、画像認識を使えば、その家、その人に合わせた安全対策の提案が出来るようになりますよね。

杉原:確かに。事故の可能性が可視化されることで、よりイメージしやすいし、事故防止につながると思います。事故に様々な外的要因があったとしても、誰にでも必ず起こる可能性がある。高齢化の問題で考えると自分事化しやすいですよね。いまや3人にひとりが高齢者と言われる時代になっていて、家族にひとりは高齢者がいるという社会ですから。

西田:そうなんです。日本の人口分布と事故の確率をグラフで見てみると、人口分布は平たんな一方、事故の確率は生まれた瞬間と65歳以上に多い、いわゆる「バスタブ曲線」です。人生には妊娠・出産や介護したりされたりと、どこかで必ず変化がある。この変化に対応していかないといけないのが現代。変化するところに色々なニーズが隠れている。つまり、 “常識を疑え”ということなんです。これまでの常識だった「事故を防ぐために目を離すな」から、我々が目指しているところは「目を離してもいい環境」を作ること。それを認めていく環境を作ること。怪我を許容する自立支援や、リスク管理型の社会参加を促す方向にもっていきたい。

杉原:謎解きのようなグラフですね。こんなにも課題の抽出されている社会に生きているってラッキーですよね。これからいろんなことにチャレンジできる。

西田:そうですね。このメッセージが若い世代の人たちにどんどん伝わっていくといいですよね。我々には解かなくてはいけない問題がたくさんある。まだまだ未熟な社会です。人生100年時代と言われているいま、子どもからお年寄りまで、“機能が変わる人”にフォーカスして、その変化にどう対応していくかが問われる社会になってきているわけです。

西田佳史(にしだ・よしふみ)
東京工業大学 工学院 機械系教授。1998年東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻博士課程修了。博士(工学)。同年4月通産省(現経産省)工業技術院電子技術総合研究所入所。2003年産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター研究員。同年、同研究センター人間行動理解チーム長。2005年〜2012年科学技術振興機構戦略的創造研究推進事業(CREST)研究代表者。2009年産業技術総合研究所デジタルヒューマン工学研究センター生活・社会機能デザイン研究チーム長。2013年同研究所デジタルヒューマン工学研究センター首席研究員。2014年から2019年東京理科大学連携大学院客員教授。2015年産業技術総合研究所人工知能研究センター首席研究員。2017年より、セコム科学技術振興財団の特定領域研究助成(社会技術分野)の領域代表者。 2019年より産業技術総合研究所人工知能研究センター招聘研究員。2019年から東京工業大学工学院機械系教授に就任。

(text: 宇都宮弘子)

(photo: 壬生マリコ)

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