対談 CONVERSATION

【HERO X×JETRO】都市=メトロに風況情報ソリューションを提供。メトロウェザーの「風を読む」テクノロジー

HERO X編集部

JETROが出展支援する、世界最大のテクノロジー見本市「CES」に参加した注目企業に本誌編集長・杉原行里が訪問。京都大学初のベンチャーとしてスタートし、高性能ドップラー・ライダーを開発したメトロウェザー株式会社。大気中にレーザーを照射することで、数キロ先の風向や風速を測定できるという装置で、装置自体は他社でも作られているが、今までにない距離と精度を提供するという。さらにゲリラ豪雨の予測や、ドローンの実証実験にも貢献している。ドローン技術はもちろん、都市防災にも並々ならぬ関心をもつ編集長が、同社代表取締役CEOの東邦明氏に「風を読む」技術の可能性を聞く!

ゲリラ豪雨や強風の
予測を「光」で行う

(画像元:https://www.metroweather.jp

杉原:僕がメトロウェザーさんに興味を持ったのは、もちろん技術的な面もありますが、御社のウェブサイトにも掲載されている「風を制し、空の安全を守る」という言葉がカッコいいなと思ったからです。そもそも、なぜ「風」に行き着いたのですか?

東:もともと学生の時はゲリラ豪雨の予測というか、線状降水帯の研究をずっとやっていて風とは無縁だったのですが、京大大学院のポスドクで古本(京都大学生存圏研究所助教授、メトロウェザー取締役)の元を訪れてから、風に着目するようになりました。よくよく考えてみると、ゲリラ豪雨は夏の入道雲みたいな雲が急にわいてきて雨が降る。今もそうですが、当時はレーダーで予測できるといっても、10分前が限界で、誰が見ても雲が来ているのが見える。雲が急速に集まってくる時というのは、風が集積されて上昇気流ができるから、その風をとらえるともっと早く予測できるのではないかと考えました。あとは、大学の時にもうひとつやっていた研究が、滋賀県の強風だったんです。琵琶湖の西側で山と湖が非常に接近しているところがあって、そこは貨物列車が転覆するくらいの強烈なおろし風が吹くんですね。

杉原:あの風にうまく乗れたら、鳥人間コンテストでも戻ってこられますもんね(笑)。

東:そうそう (笑)。そこで、JR西日本の湖西線の電車がしょっちゅう止まる。その風を解明してほしいということで、共同研究していく中で、「風をとらえる」ということを始めました。最初は風見鶏みたいなものを置いていたのですが、それでは全体像がわからないので、リモートセンシングで測る方法として、海外のドップラー・ライダーを取り寄せてみたんです。それまで大学ではレーダーで風をとらえていたのですが、電波の場合は、どうしても四方八方へ広がることがあって、情報がノイズだらけになってしまう。あとは電波法の規制もあって自由に出せない。ドップラー・ライダーというのは、レーダーではなく光で風をとらえる装置です。でも、琵琶湖側に海外製のドップラー・ライダーを置いてみたら、当時は1キロメートル先もとらえることができなくて。

杉原:1キロ以内といったら、体感のほうが早いですよね。

東:そうなんです。僕は全然ダメだと思っていたら、古本が「自分たちで作ればいい」と言い出したんですね。それが2014年くらいで、2015年の5月にメトロウェザーを立ち上げました。

杉原:従来のものとは全く違うドップラー・ライダーを自社で開発されたということですが、信号処理技術、解析技術などを独自で研究開発されたということでしょうか?

東:そうです。当初は開発に5年もかかるとは思っていませんでした。基本的な原理や構成はレーダーとほぼ同じですし、信号処理の技術も、京大の大型レーダーで培ってきた信号処理技術を応用すれば、さほどハードルは高くないだろうと思って作り始めたのですが、いざ作り始めると、この部品とこの部品の組み合わせはNGとか、この部品とこの部品は相性がいいとか。

杉原:それは材質的な部分ですか?

東:部品メーカー同士の相性などです。どの組み合わせがいいのかは、組み合わせてみなければ分からない部分もあり、そうこうするうちに5年かかってしまいました。幸い、駆け出しのころにNEDO(国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構)の補助金をいただいたり、「そういうチャレンジングなことをするのなら投資しよう」という投資家さんが現れたので、なんとか乗り切ったという感じです。

風を読む技術を
ドローン社会のインフラに

杉原:ドップラー・ライダーは10キロ圏内であれば、円としてセンシングできるんですか?

東:半径10キロ、条件がよければ15キロくらいの範囲をスキャンできます。もちろん、鏡を使ってレーザーをいろいろな方向に向けて円形にスキャンすることもできますし、斜め上に照射して三次元でとったりすることもできます。

杉原:やはり高い所に設置したほうがいいのでしょうか?

東:はい。見通しがいいところがいいので、おのずと鉄塔の上などがベストになります。

杉原:今、京大の中で研究しているということですが、仮に京都全域をドップラー・ライダーでセンシングするとなると、およそ何台くらい必要ですか?

東:京都盆地の中だったら、4、5台あればいけると思います。ざっくりとですが。

杉原:え? すごい。想像以上に少なかったです。でも、高い建物というだけではなく、障害物というのがキーですよね。これ、機材の大きさはどのくらいですか?

東:去年の3月にローンチしたタイプでだいたい1立方メートルくらい、重量がかなりあって350キロくらいです。ただ、今年の春には一辺が65センチ四方で重さが130キロくらいのものができます。

杉原:すごい。急に開発スピードが上がっていますね。いったん完成した後のスピードは、「今までなんだったんだ?」と思うくらいですよね。僕も開発しているので、わかります。ドップラー・ライダーはどういう場所で活用することになりますか? 企業のビルに業務委託の形で置かせてもらうのか、それとも公共の場所と手を組むのか。

東:最終的には、ドローンがこれからたくさん飛んでいく世界になった時のインフラにしたいと思っています。例えば、電柱や携帯の基地局に置いていきたいのですが、いきなりそこにはいけないので、今は協力してくださるビルオーナーのもとで、ビルの屋上などに置いているケースと、業務提携契約を結んでいるNTTコミュニケーションズ社の遊休鉄塔などを使わせてもらっています。

杉原:このドップラー・ライダーにはセンシングやアルゴリズムなど御社独自の技術があると思うのですが、出口がとても豊かだなと思います。いま東さんがおっしゃられていたドローン社会の到来もそうだと思うのですが、「風を制す」というところの中で、わかりやすいものでは、日本で社会課題になっている都市防災がありますよね。例えば御社のテクロノジーを使ったら、僕らが今こうむっている災害を防げるということはありますか?

東:防災の観点では、やはりゲリラ豪雨の予測ですね。東京の都市には地下空間がいっぱいあります。よく地下鉄の入り口に止水板が置いてありますが、ああいうものを設置するのに10分前予報だと間に合いません。これが30分前だと、なんとか間に合います。そういう形でドップラー・ライダーを使って浸水を防ぐ、なんらかの対策がとれる、というケースはよくお伺いします。

杉原:ゲリラ豪雨の特徴をもった特殊な風の集積ができた時に、それを感知して「あと30分後にゲリラ豪雨が来る可能性は何%くらいです」みたいな予報になるのでしょうか?

東:たぶん、そうなると思います。

杉原:うわあ、すごい。めちゃくちゃ傘が売れそうですね。

都市部で必要になってくる風の情報

杉原:あとはドローンのための風予測ですよね。今は長崎の五島列島など、人のいない場所で実証実験をやっていますが、都市部で飛ばす場合は、風が一番重要な情報といっても過言ではないと思います。

東:おっしゃる通りで、ANAの五島列島での実証実験で弊社のドップラー・ライダーが使用されたのですが、海の上は比較的乱れが少ないんです。都市に入って来た瞬間に、ビルや建物の影響がすごく出てくるので、風の情報が非常に重要になってきます。

杉原:ドローンに関しては、リアルタイムで24時間データを供給しながら、「今、どのルートがいいよ」と提案していくイメージですか?

東:そうですね。建物の情報はそんなに変わるものではないですが、唯一風の情報だけが時々刻々と変わっていくので。24時間365日の観測情報をドローンのオペレーターに提供していく形になると思います。

杉原:ということは、完全にオートメーション化していかないと、遅延が発生してしまうと、情報が全く違うものになってしまうということですね。

東:ええ。我々も今はほぼリアルタイムで風の情報を提供できるようになっていますが、「今の風」をいかに届けるかというのがポイントです。

杉原:具体的にはどのくらいの時期に実用化をめざしていますか?

東:ドップラー・ライダー自体はお客さんのもとに届いている状況で、サービスは今年中にはスタートしたいと思っています。今はユーザーインターフェース部分の開発を急いでいます。

杉原:それはお客さんによってユーザーインターフェースを変えていくということですか?

東:変えていかないといけない。基盤のところは変わらないのですが、どちらかというとドップラー・ライダーを売るというよりは情報を売るイメージです。だんだんITベンチャーチックな感じになっていくと思います。

ポスドクから
ベンチャー起業の前例となりたい

創業メンバーの四人で力と知恵を持ち寄り次のステージを目指すメトロウェザー。(画像元:https://www.metroweather.jp

杉原:最後に今、日本はポスドク問題のようなものも言われていて、研究室で若手が席を確保するのは至難の技だとさえ言われます。その中で、ポスドクの期間終了時に研究職一本で行くのではなく、起業という選択もあるのではないかということを、御社の場合は示されているのかなと感じました。

東:おっしゃる通りで、ポスドクでよく言われるのが「次がない」ということですが、起業する道もあることを示したいというのは、初期のモチベーションとしてはありました。ディープテック系で成功した事例があまりないので、その成功事例の一つになれればいいなと思います。

杉原:僕もすごく興味があります。今日は貴重なお時間をありがとうございました。

東 邦昭(ひがし・くにあき)
メトロウェザー株式会社代表取締役CEO。2009年に京都大学のポスドクに着任後、大気レーダーを用いた乱気流検出・予測技術の開発・高分解能気象予測シミュレーションの開発を行う。民間気象予報会社において2年間の環境アセスメントの実務経験も持つ。2014年にポスドクを辞めた後、1年間の起業準備期間を経て、2015年に古本氏とともに京都大学発スタートアップとしてメトロウェザーを設立。代表取締役。神戸大学博士(理学)・気象予報士。

(トップ画像:https://www.metroweather.jp

(text: HERO X編集部)

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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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