気候変動など地球規模で考えなければならない問題がある中、企業に対する価値評価の仕組みも昔と比べて変化してきた。ESG（環境・社会・企業統治）投資に見られるように、社会にいかに貢献しているかが投資家や一般ユーザーが企業を評価する一つの基準になりつつある。大手企業ではすでに自前ではじめている社会貢献活動だが、中小企業への浸透はまだ薄い状況だ。寄付先を探す企業と寄付を求める団体のマッチングプラットフォームを作っているのがICHI COMMONS株式会社 。代表の伏見崇宏氏はどんなビジョンを持ってこの仕組みを作っているのか。HERO X 編集長・杉原行里が伺った。

社会課題を解決するSPOとは

杉原：まずは、社会課題に直接アプローチする団体と企業をマッチングするサイトなどをつくられているのが伏見さんの会社ということですが、どのようなことをされているのでしょうか。

伏見：簡単に言えば、課題解決にむけて活動したい方々をマッチングするICHI SOCIALというプラットフォームを運営しています。将来的には個人のボランティア寄付ですとか、企業の社会課題に対するアプローチがまとまってくる場を作りたいと思っています。

地域の地縁組織とか、ボランティア団体の場合、地域に根ざして一次情報を集めている人達がいるのですが、企業はそういう情報を持っていないんですよね。草の根的な活動をされている方々の持つ情報を活用して、連携や課題解決のマッチングを促進していくようなサービスをロールアウトしていってます。

杉原：地域に根差して課題解決活動を行う団体と、関わりたいと思う企業や個人とのマッチングということですかね。サイトを拝見したときになじみのあるNPOという言葉ではなく、SPOという言葉を使われていたのですが、SPOはソーシャルパーパスオーガニゼーションの略ということですか？

伏見：はい、そうです。社会課題の解決活動を行う団体というとNPO団体が思い浮かぶと思うのですが、そこと少し差別化したかったんです。日本の場合、NPOは歴史的にボランティア団体という認識のされ方が強く、社会課題を解決する団体という認識が薄いです。なので、SPOという言葉を使うようにしています。

杉原：なるほど。

伏見：NPOといっても内情はいろいろです。法人化して特定の課題解決に介入している団体もあれば、全くしていないところもある。日本にはだいたい５万組織ほどNPO団体があるのですが、認定されないと、寄付者も税控除を受けられず一般に認識されにくいという部分があります。

杉原：どのくらいの団体が法人化されているのですか？

伏見：認定を受けているのは1200団体くらいしかありません。

杉原：少ないですね。

伏見：法人化して大きな社会課題に取り組む組織もあれば、「カラオケクラブ」のような形で特に社会課題を特定していないグループも存在します。NPOと一言でいってしまうには活動に幅がありすぎる。社会課題に直接介入している組織を企業や自治体に知ってもらうことが大事だよねということで、その他のNPOと差別化するためにSPOという言葉を作りました。

“非営利”は利益を上げてはいけないという誤解

杉原：NPO（ノン・プロフィット・オーガニゼーション）に対しては一般的に勘違いされていることが多いですよね。ノンプロフィットという言葉が先行してしまっているので、ボランティアの色が濃い。つまり、利益を上げてはいけないという思い込みがあるように感じるのですが。

伏見：そうなんです。NPOは特定“非営利”法人の略称なので、そう思われがちです。ですから、国内の場合で見ると、過去の調査では３分の２くらいの団体が運営費を国の補助金に頼っています。つまり、あまりビジネスとして成り立っていない。

一方、アメリカなどを見てみると、NPO法人の代表の報酬が1000万円という所もあり、ビジネスとして成り立たせているところもあるんです。日本でも、NPOだからといってビジネスをしてはいけないというものでもないのですが、そこが一般の方からすると分かりにくい。

ICHI.CommunityでのオンラインSPOセッション

NPOの代表が集まる新公益連盟という団体があるのですが、そこでも非営利という言葉のイメージが問題になっています。NPOは利益を上げてはいけないというルールは実はないのですが、ノンプロフィットのイメージが強いので「NPOは食べていけないのではないか」ということで、優秀な人材がなかなかこないと。

杉原：社会貢献に対する認識は人によってそれぞれですよね。何をもって社会貢献というかの定義はあやふやです。全てボランティアでなければ社会貢献にならないという人も多い。しかし、社会課題を解決するという意味で見ると、狭義だけで考えると成り立たないところもある。伏見さんがやろうとされていることは、社会貢献＝ボランティアという考えを打破しようとする取り組みにも見えるのです。

伏見：ありがとうございます。

社会課題解決を通じて得る会社としてのレバレッジ

杉原：伏見さんたちが言われていることの中で、社会課題を通じて企業側がレバレッジをきかせることができるというようなことを言われていますが、これは具体的にはどういうことを指しているのでしょうか？

伏見：企業価値は基本的には財務情報でまとまっていると思うんです。経済活動は会社がなにかしらのサービスや製品を提供して、それを享受する人達がいて成り立つ。しかし、経済活動が回る前提として、安定した社会基盤があるということが求められます。つまり、平和で安全なところでないと経済活動が成り立ちません。

今までは企業が自らの経済活動だけを考えていれば企業評価をしてもらえていましたが、これからは、経済基盤を守る土台である私たちの日常の暮らし、社会を守るためにどのくらい貢献しているかというのも評価基準になる。例えば、山形県の米沢に40年工場を置いている企業の場合、米沢のためにどんな働きをしてくれているのかというのが評価される時代になるんです。ところが、企業側はどう取り組んでいけばよいか分からないというところがある。

ですから、社会貢献をしているNPOや個人、団体と社会貢献をしたいと思っている企業をマッチングさせる出会いの場を提供しようという試みをはじめています。

企業版ふるさと納税

杉原：伏見さんの言われていることはすごく大事なのは分かるのですが、僕は一人の経営者として、実はそこに少し疑問があるんです。社会貢献で会社の評価を高めるという流れは世界的に見ても確かにあります。しかし、一方では受取手の話しもある。そもそも、そうした社会貢献をしている企業を評価することを消費者や社会は重要視しているのでしょうか？

伏見：まさにそこを自分たちも考えているところでして、われわれが提供しているサービスの中に、従業員投票型の寄付というのがあるんです。従業員が直接個人でお金を払うのではなくて、自分の勤める企業が寄付する先を自分たちで投票して決めるというものです。

寄付をしてほしいNPO団体などが自分たちで動画を作ってわたしたちのプラットフォームで公開するんです。そのアピール動画を見た企業の従業員がどの団体に寄付したいかを投票するというものです。

実はこれは投票する従業員の方にもメリットがある。まず、いろいろな団体がアップする動画を見ることで、世の中が抱えている社会課題を知ることができます。今の社会に必要なことが見えるわけです。そこから、自分たちの会社でできることはないかと考えれば、中長期のビジネスビジョンや、新しい事業展開が見えてくるかもしれない。

杉原：なるほど。しかし、それを盛り上げるにはエンターテインメント性が必要な気がしますね。

伏見：おっしゃる通りで、社会課題解決というと、例えばですが、貧困問題の解決など、どちらかというとネガティブで暗いイメージが強いですよね。なので、わたしたちはこの従業員投票型寄付を「わくわくコンペ」と名付けて、社会課題の解決は未来に対する希望だよねという形で明るく発信しています。

わくわく寄付コンペ

杉原：もう一つの疑問は、すでに大企業は時前でCSVなどをやっている。となると、中小企業をいかに惹きつけるかになると思うのです。日本は中小企業が全体の99.7％ちかくだと言われていますよね。この中小をどう巻き込めるかが課題かなと思うのです。実際に伏見さんたちのプラットフォームを使われている方はCSVの観点だけですか？

伏見：わたしたちのサービスを使ってくれている企業は90年とか100年続くようないわゆる中堅企業と言われる方々が多いです。サービスを使うことでその地域での認知度を上げたいという場合もあれば、社会貢献型のこのプラットフォームを通して、地方の支社と首都圏にある本社の社員間の交流にも繋げたいという会社があったりと、利用される方の目的はさまざまです。

杉原：社会に貢献することにプラスアルファして、社内的な目的もある。

伏見：おっしゃる通りです。ですが、まだまだ我々の活動は認知されているわけではないので、今後はもっと自分たちの発信力を高めていきたいと考えています。

杉原：まだまだ道のりは長いかも知れませんが、とても期待しています。今日はどうもありがとうございました。

伏見崇宏（ふしみ・たかひろ）
Entrepreneur。シンガポール生まれ、アメリカ南部アラバマ州で幼少期を過ごし、12歳の時に日本に帰国。慶應義塾大学在学中に教育系NPO HLABの立ち上げに携わり、卒業後はゼネラル・エレクトリックに入社。同社CFO育成プログラムで東京や新潟の工場にて各事業部のプロジェクトを推進。その後、社会的投資の中間支援をする一般社団法人C4に転職し、同時に日本の上場企業に投資をする米系ファンドにてアレンジャー業務に従事。国、産業、セクターを横断した経験を活かし持続可能な社会の仕組みを創りたいと、2020年1月に ICHI COMMONS を創業。

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人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。前編では、氏がこのAIの研究に至った経緯や実情について伺った。後編では、認知症の初期症状などを読み取るために、研究の成果がどう活かされているのか？　気になる具体例やそれがもたらす今後の展望を語っていただいた。編集長・杉原が描く未来との共通点とは？

複数の行動データから認知症傾向を読み取る

杉原：岡田さんのプロジェクトのひとつは、認知症の症状を読み取るというものですよね。

岡田：そうですね。老人ホームのどの場所でよく生活していたのかという行動のデータを取りながら、高齢者にロボットと対話してもらったりして、行動履歴・対話履歴といったデータを掛け合わせたものを分析すると、認知症予備軍といいますか、認知症傾向にある方がある程度判断できることを示しました。ただ、限られた人数での実験結果なので、結果の解釈には注意が必要です。

杉原：それは、（認知症の）進行度とかがわかるということですかね。

岡田：ある程度はそうですね。データがもっと増えてくれば、そういうことがより可能になってくると思います。ただ、難しいところが感情と一緒で、認知症かどうかの診断っていうのは、お医者さんがいろんな検査をした上で統合的に判断するものなので、認知症傾向を検出できるというと、言い過ぎになってしまうんです。僕らの研究での正解データは、認知症の傾向を測る簡易的なスクリーニングテストの点数ですから、あくまで行動データからAIがスクリーニングテストの結果の傾向を推定しました、ということになるんですよ。

「超高齢化社会こそ、テクノロジーにとっては多くのチャンスがある時代」だと常々言っている杉原。認知症検知のシステムには、これからを生き抜くヒントがあると感じている。

杉原：医療行為ではないってことですよね。あくまで予測、予防のアドバイス的な役割を果たすのが岡田さんの研究ということですね。

岡田：そうですね。「こういう可能性があるのですが、大丈夫ですか？」というようなことですね。あくまで診断ではなくて。

杉原： AIなので、どれだけデータを溜められるのかも重要ですよね。結構な日数のデータを採らないと所見というのはわかりませんし、行動に合わせてその変化を見ていくことも重要になりますよね。

岡田：まさに、そうですね。

杉原：取ったデータをAIで解析する出口としては、認知症に限らず何でもありなんですかね。

岡田：そういうことは言えると思います。ただ、自分が専門とする分野は、AIのなかでも機械学習というものと、あとはセンサーの時系列解析というものを合わせて、例えば認知症テストの点数の良し悪しを推定する技術までなんです。データの結果をどうやって活かしていくかということになると、いろんなものが考えられますが、ちゃんとしたサービスと考えると、まだ明確なものはできていないので、これからですね。

2019年、英・ケンブリッジ大学で開催された著名な国際学会“ACII”では、ジョージ・アンド・ショーン株式会社と岡田研究室の共著論文「ライフログを活用した認知症の早期検知」が採択された。

 熟練者から得たデータはいわば遺言みたいなもの!?

杉原：まだしっかりとした形になってはいなくても、いくつかお話していただけるプロジェクトはありますか？

岡田：例えば美容アドバイザーのコンサルティングのテクニックをモデル化するというフューチャー株式会社さんとの共同研究の試みにも携わっています。美容コンサルタントの第一人者で、非常に有名な小林照子さんというアドバイザーの方がいらっしゃいますが、小林さんは、クライアントに対して化粧の仕方だけでなく、これから何になりたくてどこに向かって行きたいのか？　というようなライフスタイルのヴィジョンまで聞き出したり、提案したりするんですね。その小林さんのアドバイスのオリジナルメソッドを、AIを通して後世に伝えていけないだろうかと、いま試行錯誤しているところです。

杉原：それは面白いですね。

岡田：それでお弟子さんと小林照子さんのコンサルの仕方を、音声やジェスチャー、目線などのデータとして読み取って、“上手なコンサル”のノウハウみたいなものを積み上げていこうとしています。

岡田氏は、「人間の内面を数値化、可視化できれば、これまでできなかった試みがいろいろできるようになる」という。

杉原：そのデータが溜まってくれば、小林照子さんがこれまで感覚的にやってきたものが、数値として見えるようになる。まさにテクノロジーでわかりやすく提示するということですね。

岡田：そういうことを実現していければいいですよね。

杉原：そういうデータの集積っていうものは、成功された方や、その道の第一人者の方々の「遺言」みたいな感じになりそうですね（笑）。

岡田：そういうものの最初の例みたいになったらいいですね（笑）。確かに自分の遺言になるようなものを後世に残したい気持ちはあります。

杉原：例えばウォルト・ディズニーがまだ生きていたら、彼の感覚的な部分や、言葉のチョイスだったりをAI化していくと考えたらすごいですよね。それが精度の高いものであれば、ウォルト・ディズニーが永遠にコンサルできるってことですよね（笑）。

岡田：何年経ってもアニメーターに厳しく的確な指示を出し続ける。そんなことができるかもしれません（笑）。

コミュニケーションスキルの問題点もデータから紐解く

杉原：自分の会社も先代がもう亡くなっていますが、会社経営って意味では、蘇ったらめちゃくちゃ嫌ですけどね（笑）。それはスポーツの世界にも活用できそうですね。

岡田：そうですね。チャンスがあれば、何か一緒に取り組めたら面白いですね。

杉原：例えば、過疎が進んでいる場所とかもそうですし、そうではなくても、いまは子供たちが自由にスポーツできる場所も少なくなってきています。そうすると良質の指導を受ける機会も減りますよね。

岡田：スポーツがのびのびできる場所は、確かに昔より少ないかもしれません。

杉原：そういった状況に対して、チュートリアル的な取り組みも可能になっていくということですね。極端に言えば、イチロー選手のメソッドがあって、そのメソッドを、AIを通して効率よく伝えていければ、イチローさんを知らない子供たちがイチローさんの弟子になるみたいな感じですね。

岡田：そうですね。例えば若い担い手の少ない伝統芸術の職人さんなどの技術やメソッドを、情報化して伝えていければ面白いかなと思います。アメリカの南カリフォルニア大の研究グループは、戦争の体験者の姿をVirtual Reality（VR）の技術で再現し、また体験に関する証言もコンピュータに蓄積することで、戦争の体験に関してVR上の体験者と実際に質問応答の対話ができるシステムを作りました。実際のミュージアムでこのシステムが展示されたようです。

杉原：確かに人々が防げるものを事前にアドバイスできれば、それを回避することができますよね。認知症もそのひとつですね。あとは先ほどの小林照子さんのような技術を紡いで継承していくようなもの。そのほかに岡田さんの研究が活かせるものは何かありますか？

岡田：あとはコミュニケーションのスキルですかね。例えばプレゼントとかで、説明の質を上げることにも活用できます。わかりやすい説明だったか？　流暢に喋れたか？　などをあらゆるデータから自動推定して、あなたのプレゼンのこの部分がちょっとわかりづらいみたいなものを割り出す研究もしています。

杉原：それは助かるなぁ（笑）。ゲーム感覚にもなりますね。自分で100%だと思ったとしても、例えば70%だと判定されれば、こことここは直さないといけないってなりますよね。

岡田：そこで逆に、AIに指摘されたところだけがうまくなってしまうこともありそうですけど（笑）。

杉原：それだけ様々な出口がある岡田さんの研究ですけど、一歩先の未来を考えたとき、どんな分野に一番応用されそうですか？

岡田：どれもまだ一歩足りないんですが、やはり高齢者関連は大事だと感じています。例えば老人ホームを利用している高齢者が、実際に普段はどんな生活をしているかというライフログを、ご家族がまとめて見たいというニーズは高まっています。推定するだけじゃなくて、そういう行動を可視化するだけで、様々な対応ができるようになりますから、高齢者自体のライフスタイルの質も、その家族の気持ちも、全然変わりますよね。

杉原：確かにそうですね。僕も超高齢化社会は逆にチャンスだと感じていますから、これから面白いことがいろいろできる未来がやってくると思っているんですよ。

岡田：僕もこういう時代だからこそ楽しんで、やはり若いときのテンションやパッションを持ったまま、年老いて死んでいきたいと思っています（笑）。そのために若い頃の感覚・新鮮さを忘れないように心がけていますし、社会的にもそんな自分の思いや経験を行動として伝承できる技術を作りたいという思いが、常にあります。

杉原：そういう未来は、自分で作るしかないですね。

岡田：待っていても歳はとっちゃいますからね（笑）。

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岡田将吾（おかだ・しょうご）
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。