対談 CONVERSATION

【HERO X × JETRO】トップランナーは中国発のスタートアップなのか!世界が注目する無人販売EV

HERO X 編集部

「New Normal (ニューノーマル) 社会と共に歩む」をテーマに昨年開催された日本最大級のテックイベント『CEATEC 2020 ONLINE』にて、17カ国・地域から45社の有力スタートアップが集結した、JETRO設置の特設エリア「JETRO Global Connection」。参加した注目の海外スタートアップ企業を本誌編集長・杉原行里が取材。無人配送にも使える小型自動運転車両を提供する中国の新石器(Neolix)。同社の小型自動運転車両は、受注台数を着々と伸ばしており、ケンタッキーフライドチキン、マクドナルド、ピザハット、コカ・コーラ等のリテールや飲食企業も顧客に含まれている。中国から日本へ、国境を超えたイノベーションの創出をめざす、同社の海外事業総代表にお話をうかがった。

マルチに使える自動運転車両

杉原:御社が手掛ける事業内容について教えて下さい。

呉:自動運転車両の研究・開発と生産を行っています。自動配送のみならず、小売、セキュリティパトロールなど、さまざまな業種で幅広いサービスの展開を考えたカスタマイズ可能なモジュール方式のスマート車体、電池交換により7日間24時間連続稼働を実現するノンストップサービス、車体の製造とシステムの構築を自社で手掛けており、現在の工場(の設計上)生産能力は1年間に1万台ほどです。

杉原:ホームページを拝見し、「時代の潮流に乗っているな」と。医療サービスの提供や食品の販売など、あらゆるソリューションを柔軟に搭載でき、搭載された内容に合わせてEVが自由自在に走り回る。その姿に感激しました。

呉:ありがとうございます。最新モデルの『X3』はモジュール設計になっていて、用途によってさまざまなスマートハードウェアを組み合わせ、コンテナ部分をカスタマイズできます。たとえば食品の小売では、食品ごとに最適な温度管理がされた貨物ボックスのモジュールを用いることで、天候に左右されず、温かい食事や冷たい飲み物などを最適な温度管理のもとで運搬し、ユーザーに提供することが可能です。今後もこうしたモジュールを追加していく予定です。また、車両に搭載されたタッチパネルやスマートフォン上での簡単な操作で、購入や決済もできるといった、エンドユーザーにとって高いインタラクティブ性も実現しています。

杉原:御社の取り組みは、次世代の流通サービス「ラストワンマイル」の課題解決という面において、非常に価値の高い製品だと感じました。

呉:そうですね。物流や配送に限らず、リテール、パトロール、教育等公的サービスなど、さまざまな用途を構想できるのが弊社のサービスの強みです。

杉原:現在日本においても、このような無人走行はさまざまな分野の課題解決につながるものとして、熱い注目を浴びています。スペック面ではどのような特長があるのでしょうか。

呉:国の規制や利用条件などによってかわりますが、スピードがある程度出ることも特長だと思います。平均運行時速は5-11km、最高時速は時速50kmに達することが可能な設計です。

杉原:先程の話だと、自社でバッテリーも開発しているのですね。

呉: そうです。自社でバッテリー工場を有しており、一回の充電で満載状態の無人車を100km走行させることが可能です。

法的壁を乗り越え実証へ

杉原:ハード面・ソフト面に加え、開発・製造・サービス展開まで自社で手掛けてるところに、御社の製品の独自性やプライオリティ(優位性)があるように思います。このサービスの開始当時は、どのような分野から取り組んでいったのでしょうか。

呉:この会社を立ち上げたのが2012年、自動運転車両に着手したのは2015年頃です。アイデア段階から車両の研究・開発を行い、2018年には現在の小型自動運転車両のモデル車両が完成し、ローンチしました。

杉原:なるほど。中国で無人運転を行うのは法律や規制の面で障壁はありましたか。

呉: 公道の走行許可取得には相当な時間を要しました。政府の関係部門は事故の危険を防ぐために安全性の調査を実施するとともに、半年ほどの時間をかけて地域住民へのメリットの有無を仔細に検討します。許可証の取得条件はエリアによっても異なりますが、2021年5月25日には北京のハイレベル自動運転模範地区の無人デリバリー車管理政策で、当社は初めて無人デリバリーのトップ企業として「NX0001」無人デリバリー車両ナンバー(図参照)の交付を受け、中国初の合法的な公道走行を実現しました。また、お客様に一番近い無人デリバリーコンビニエンスストアとして、中国初のスマートネットワーク自動車政策先行実施エリアで無人車サービスネットワークを構築し、今では(エリア内の)お客様に広くご利用いただいています。

杉原:とくに御社のテクノロジーに高い関心を寄せてくるのはどのような分野の方々なのでしょうか。

呉:サービスをスタートした当初から、いろいろと用途が広がってきています。中国では現在フードカートの需要が最も高く人気があり、今後も力を入れる予定です。また、新型コロナウイルスの感染拡大によって非接触型のサービスが一気に高まり、徳邦物流(デッポンロジスティクス)、中国郵政(チャイナポスト)、スイスポストなどから受注をいただいています。

医療サービスや街の安全も無人EVにお任せ!?
パトロール車としても役立つ

杉原:コロナ禍で小売業のみならず、医療サービスの分野でも自動運転車両のニーズが高まっています。御社でもそうしたサービスを展開しているのでしょうか。

呉:はい。医療分野に関してはタイのバンコクにある病院とパートナーシップを結んでいます。そのほかにも用途は多岐にわたり、中国では無人セキュリティパトロールの実証が始まっており、遠隔で授業ができるスマートキャンパスの実験など、教育サービスへの活用もスタートしています。

シンガポールの病院と行ったコロナの感染予防キャンペーン

オーストラリア企業YDriveとのオーストラリアでの自動運転教育車分野の活用

杉原:日本では超高齢化社会をはじめ、さまざまな問題を抱えていますが、それらに対しても御社の技術は大きく貢献してくれそうです。今後日本ではどのようなサービスを展開していこうとお考えでしょうか。

呉:日本での展開に関しては新しい用途を考えていて、すでに日本企業とのパートナーシップを締結しています。

杉原:すでに御社の製品に対する注目は高いですが、今後の展望や課題はありますか。

呉: 当初は大手企業の用途に合わせて、受注生産のような形で対応してきましたが、それには大規模なコストがかかり、導入可能なのは大企業に限られています。今後私たちのビジネスをスタンダートなものにしていくために、いま挑戦しているのが、製造費をコストダウンし、大規模な商用化を実現することです。製造費を安く抑えることができれば、より広い分野で、より大規模にビジネス展開が可能になります。製造コストと大規模商用化においては、現在のところ、我々は業界のトップリーダーの地位を占めています。

杉原:これだけマルチに使えるとなると、今後御社の製品はますますシェアを大きく広げていくでしょうね。それによって大きなパラダイム・シフトが起きると予想されますが、今後5年で未来はどんなふうに変貌していくと思いますか?

呉:そうですね。実は今、街の管理やセキュリティのような公的サービスのほか、広告サービスも考えています。多岐にわたるパートナーと組んでいくことで様々なニーズを網羅し、自分たちの技術でスマートシティを実現したいと思っています。また、情報をプラットフォーム化したり、データ化したりして、より細かなニーズや潜在的なニーズにも対応できるようにし、新しいライフスタイルを提供したいと願っています。

杉原:スマートシティの実現が目に浮かぶようで、とてもわくわくするお話でした。ありがとうございました。

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(text: HERO X 編集部)

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対談 CONVERSATION

どうするポストコロナ時代!AIとロボットがもたらす物流イノベーション GROUND株式会社がつくる新たな潮流

吉田直子

現在、コロナウイルスの影響もあり、物流業界は激動の時代を迎えている。E-コマースのニーズが激増し、企業・個人間の取り引きが今までにないほど増えているにもかかわらず、労働人口の減少や、現場労働者の高齢化により、人手不足が深刻になっているからだ。そんななか、AIとロボットを活用し、物流業界に革命を起こそうとしているのがGROUND株式会社だ。同社がめざすのは先端テクノロジーを活用した物流施設の最適化だという。果たして、物流施設の中では、いま何が起こっているのだろうか。2015年に同社を立ち上げた取締役社長の宮⽥啓友氏に、編集長・杉原が、物流業界の課題と同社のミッションについてうかがった。 ・物流倉庫におけるロボット化、AI化の流れ ・ECの物流波動はプロでも先が読めない ・在庫の配置もAIで解析し最適化する

物流倉庫における
ロボット化、AI化の流れ

杉原:まず御社の事業を、読者の方にわかりやすく説明していただけますでしょうか?

宮田:我々がめざしているのは世界中の先端テクノロジーを活用して物流施設、つまり倉庫の運営を最適化することです。時代背景を説明すると、1970年代までは物流倉庫は主に港湾地域に限定されて建設されており、非常に閉ざされた世界でした。そこから高度経済成長下でフォークリフトが導入され、2000年代までその流れが続きます。2000年前後からはコンビニなどの小売流通が発展し、比較的きめの細かい物流作業が発生し、それに伴って物流施設の中でウェアハウスマネジメントシステム(WMS)、倉庫管理システムというものが使われ始めます。一方で、もともとは自動車のライン生産に供給するためのバックヤードとして誕生した、自動倉庫というものがありました。2010年くらいまでは、そのWMSと自動倉庫くらいしか、いわゆる倉庫を合理化する機器はありませんでした。ところがECの発展により、説明するまでもなく、物量が飛躍的に増加しました。物流施設での作業はもはや人手だけでは困難になり、ましてや日本は少子高齢化の中で、そもそも雇用が確保できない。ECという新しいインフラを支える物流と、業界の実情が大きくかけ離れてしまったのです。

杉原:顧客ニーズが間違いなく既知なのに、技術的なところが未知であるという状況ですね。

宮田:そうですね。そこで、ようやくそのギャップを埋めていくために、ロボット、AIというテクノロジーが注目・活用され始めました。製造業界から10年ほど遅れているのですが、電気自動車の普及によってリチウムイオンの単価が劇的に下がった結果として、我々が提供する物流ロボットも、ようやく投資対効果が見合うようになってきたという流れです。さらに、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping:センサーによって周囲環境を把握し、マップをつくりつつ、取得したデータをもとにロボットの自身の位置も推定する技術)技術も進化し、原価の低下と技術の進展がちょうどいま交わったところで、次世代型物流施設というものが求められ始めている。AIなどの先端テクノロジーを活用していかに物流(倉庫)を最適化するかという、この領域を我々はめざしています。

GROUNDが中国のロボットメーカーと共同開発したAMR(自律型協働ロボット) 「PEER(ピア)」。倉庫内作業の「ピッキング」工程において、人と協働しながら作業支援を行うAMR(自律型協働ロボット)。

杉原:具体的には、どういう方法になるのでしょうか?

宮田:例えば、物流機能を有する事業者さんに対して、オープンな物流プラットフォームの構築・提供を目指しています。いわばOSですね。でも、例えばiPhoneのiOSはAppleだけのアプリケーションですが、我々はAndroid的なものを提供したいと考えています。

自律型協働ロボット「PEER」を使用したピッキング作業の様子。オーダーが入ると、ロボットは自ら対象商品が格納されている棚の前まで移動し、停止する。作業者は自分が担当するエリアで待機しているロボットを見つけ、タブレットの指示に従って商品をピッキングし、ロボットのバスケットに商品を入れるだけでよい。

杉原:要は参入障壁を低くすることによって、規模を広げていくということですね。あえてモノポリーされているiPhone型のiOSではなく、Android型を選ばれたのはなぜですか。1970年からの流れがあって改革が起きにくい潮流があったからなのか、それともほかに理由があるのでしょうか。

宮田:2つ理由があって、ひとつはどのような形であれ、EC・物流のリーディングカンパニーであるAmazonに対抗しなければならないということです。彼らはフィラデルフィアに500人以上のデータサイエンティストとエンジニアを集めて、物流オペレーションを高度化するための技術開発を行い、毎年1兆円もを物流へ投資しています。まさにアップルがiOSを囲い込んでいるように、自分たちの物流オペレーションを高度化して独占しています。そんなことは、一企業にはもはやできません。そう考えると、おそらく産学官や民間連合などの、ゆるやかなコンソーシアムでオープンなプラットフォームを作ってAmazonに対抗しないと、技術的にも追いつかないし、投資規模としてもかなわない。

杉原:そうですね。まず、マスが違いますよね。

ECの物流波動は
プロでも先が読めない

宮田:もうひとつは、楽天に勤めていた時にめざしていた構想をクラウドで実現したいという想いがありました。EC物流は、車や白物家電を製造する上での製造物流とは全く違います。例えば、製造業の部品を提供するための物流は、生産計画に基づいているので、明日どれくらいの物量を工場に供給すればいいかわかっている。一方でECはダイレクトに消費者に対して商品を供給するので、例えば、●●スーパーセールで明日どれくらいの物量があるのかは、社内の市場のデータ解析をする専門チームをしても読み切れないんです。

杉原:そうなんですか? 結構読んでいるのかなと思っていたのですが。

宮田:読めないですね。物流ハブをどこに置くかというのも空ぶりになったりと、非常に難しい。それに加えて、ロングテール化の問題があります。つまり、ECでは販売機会の少ないニッチな商品でも色やサイズなどを幅広く取り揃える戦略が主流となっています。ユーザーとしては非常に便利ですが、届ける側は必ずこれを在庫しておかなくてはいけない。こういった消費者ニーズの複雑化・高度化などに伴う様々な制約が生まれる物流を最適化するには、従来の倉庫や物流センターの設備だけでは、もはや成り立たず破綻寸前にあります。こういう非常に高度で複雑な判断が伴い、かつ制約が厳しいオペレーションに対して、あらかじめ予見することはそもそもできない。予見できないから、変化や異常をすぐに察知して、異常に合わせられる、そういう柔軟な仕組みを我々は作っている。必ず前提条件は崩れるものということに基づき、ロボットもAIソフトウェアも開発されています。

杉原:そのアルゴリズムの変数の作り方は異常と変化というところから始まっていて……。

宮田:まさにそうですね。それをいかに迅速に察知して視覚化できるかということをめざしています。

杉原:面白いですね。大手物流事業者でさえできなかった、もしくはまだ難しいところを、物流の部分からディープラーニングさせてコントロールしていくという考え方ですよね。

宮田:そうです。いま、いわゆる購買データと物流センターの在庫の配置の連携は全くとれていなくて、完全に分断されているのが現状なのですよ。

杉原:医療と製薬会社の関係にちょっと似ていますよね。その分断されているものに、歩み寄っていくという考え方に近いのでしょうか。

宮田:そうです。連携を真ん中の物流施設から実現していく。それが、我々が開発しているインテリジェントロジスティックスというソリューション全体、次世代型物流施設の基盤です。PEERという自律型協働ロボットも開発していますが、そのロボットの持っているロボットコントロールシステムと、事業者が使っているウェアハウスマネジメントシステムを、全部ミドルウェアでつなぎこむんですね。そして、つないだものをすべて「Intelligent EYE」というダッシュボードで可視化していくのです。

在庫の配置も
AIで解析し最適化する

宮田:いまの物流センターは、いまだにホワイトボードに進捗を書いて、勘と経験をベースに人を配置しています。我々はそういったものを、可視化していく。自社開発したDyAS(ディアス)というAI物流ソフトウェアは、在庫やPOSデータなど事業者が有する様々なデータを集計・分析し、例えば明日販売する予定の商品を手前に持ってくるとか、明日はサプライヤーから通常より1.5倍くらいの商品が入ってくるから人とロボットをそれぞれどれだけ配置するかを、AIを使って計算・シミュレートし、可視化ツールのIntelligent EYEを通じて現場の管理者に示す。こういった仕組みを、いま構築し始めています。

同社がオリジナル開発したAI物流ソフトウェア「Dynamic Allocation System(DyAS)」。物流倉庫における業務ナレッジや内部・外部データを蓄積・解析し、流施設管理者の意思決定をサポートすることにより、在庫保管効率や物流作業効率を向上させる。

杉原:ということは、このIntelligent EYEとDyASが基本的には核となっていて、実は御社のPEERとかButlerとかのロボットに関しては、アウトプットとしてはほかのものでもいいわけですよね。

宮田:そうです。現場のロボットは、デバイスでしかありません。中長期的には我々はロボットの開発ステージからは離れ、ロボットの仕組みに様々なものを接続・最適化させていくことにより注力するつもりです。

杉原:ロボット化のほうに行くのであれば、圧倒的な資金力とマスプロダクションが得意なところとの競争になってしまうから、コアのビジネスをやっていくということですね。僕らも実はいま、御社と本当に同じような考え方をしているんです。歩行解析ロボットに取り組んでいるのですが、ユーザー側はカメラがあれば、僕らのほうのフィジカルバンクにアクセスできるんですね。

宮田:最終的にはETLポータルを通じて、いかにデータを取得できる仕組みを作るかという方向ですよね。その礎を我々は作っています。スーパーはある程度、野菜、精肉とカテゴリごとに商品がありますが、物流施設は必ずしもそうである必要はない。ポピュラリティと言うのですが、あるものと別のものがセットで買われる傾向があるとしたらAIが分析して、カテゴリが違っても、合理化を考えたときには隣同士に配置してもいいわけです。

杉原:実は消費比率が全然違うから、ティッシュペーパーと洗剤を一緒に買うわけないですもんね。

宮田:そうです。ドラッグストアでは同様のカテゴリで陳列していても、物流施設内はそうある必要はない。ましてや違うブランドやメーカーが混ざっていても全くかまわないわけです。そういう考えに基づいて、あくまでも出荷するうえでの生産性、どのような配置をすれば最短時間で処理ができるのかをAIを使って解析・シミュレートしています。

宮⽥啓友(みやた・ひらとも)
株式会社GROUND 代表取締役社⻑/CEO
上智⼤学法学部卒。1996年 株式会社三和銀⾏⼊⾏。2000年 デロイトトーマツコンサルティング(現:アビームコンサルティング)⼊社。⼤⼿流通業を中⼼にロジスティクス・サプライチェーン改⾰のプロジェクトに従事。2004年 アスクル株式会社⼊社。ロジスティクス部⾨⻑として⽇本国内の物流センター運営を⾏う。2007年 楽天株式会社⼊社。物流事業準備室⻑を経て2008年 物流事業⻑就任。2010年 楽天物流株式会社設⽴、代表取締役社⻑就任。2012年 楽天株式会社執⾏役員物流事業⻑就任。同年フランスのフルフィルメントプロバイダAlpha Direct Services SASを買収し、マネージングディレクターを兼務する。2013年アメリカのフルフィルメントプロバイダWebgistixを買収。2015年4⽉ GROUND株式会社設⽴。

(トップ動画:https://www.youtube.com/watch?v=GK43OBRCzOI

(text: 吉田直子)

(photo: 増元幸司)

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