対談 CONVERSATION

【HERO X × JETRO】車の「目」はこう変わる!自動運転技術加速を支える新技術

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。独自のスキャナーとFMCW測定系を組み合わせることで、従来の LiDAR(ライダー)を超える次世代型のLiDARシステム開発に成功した株式会社SteraVision(ステラビジョン)。完全自動運転を実現可能にする独自技術について同社CEOの上塚尚登氏に話しを聞いた。

独自技術で新しい市場価値を創ることをめざす
産総研発のベンチャー企業

杉原:産総研発のベンチャー企業ということですが、具体的にどのようなことをしている会社なのでしょうか。

上塚:産総研(国立研究開発法人産業技術総合研究所)というのは、日本に3組織しかない特定国立研究開発法人の一つで、茨城県つくば市にあるつくば本部エリアにあるのですが私たちはその一部にある4部屋を借りて、研究・開発に取り組んでいます。本社は産総研の隣にあって、つくば市が運営するインキュベーション施設(株式会社つくば研究支援センター内つくば創業プラザ)のシェアオフィスを借りているんです。

左「HERO X」編集長・杉原と右SteraVision CEO・上塚氏

杉原:設立は最近ですか?

上塚:2016年12月です。産総研で培われた光通信技術を応用して、独自方式の光ビームステアリングデバイスと、FMCW方式の測定システムを組み合わせた次世代型LiDAR(Light Detection and Ranging:光による検知と測距)の開発と製造販売をやっています。製品としては、“Digital FMCW LiDAR”&光ビームステアリングデバイス “MultiPol™”があります。

車の中でお酒も飲めるし仕事もできる、
完全運転をめざす

上塚:Digital FMCW LiDAR”&光ビームステアリングデバイス “MultiPol™”は、独自に開発した、これまでにない新しい形のスキャナーです。これによって我々がめざすのは完全自動運転の実現です。

杉原:一般の車でも、最近はアクセルを離しても設定した速度のまま走り続けるクルージング機能や、車間距離を保ってくれる機能など、自動運転にかなり近づいていますが、ステラビジョンではそれをさらに進化したものにする技術を開発中だと伺いました。実際のところ、今、一般的な車両についているものは、まだ自動運転と言えるものではないですよね。

上塚:そうですね。ご指摘の通り、ドライブアシストと完全自動運転はかなり異なります。自動運転のレベルには0から5までがあり、レベル2まではドライブアシストです。ここでは事故が起きたときはドライバーが責任を持ちます。それに対して完全自動運転では、人が運転することはなく、車の中でお酒も飲めるし仕事もできるといった、新たな価値も生まれます。その一方で、事故が起ればシステムが全ての責任をもたなければなりません。

杉原:レベル4くらいを開発目標にしている、というのが世の中の潮流でしょうか。

上塚:そうですね。我々が目指すのは「完全」自動運転、つまりレベル5ということになります。実は自家用車の完全自動運転は伸び悩んでいて、どこが伸びているかというとトラックの完全自動運転です。コロナ禍で買い物へ行かなくなった代わりに、在宅で注文する機会が増え、輸送用トラックの出荷台数が凄い勢いで伸びている。そんな中で、トラックの完全自動運転、特に高速道路の完全自動運転のニーズが増加しています。ドライバーの身体的負担を減らすだけではなく、燃費も良くなります。ガソリンが高騰していることもあり、アメリカでは本当によく伸びているんですよ。

杉原:なるほど。そして、ズバリ、御社の製品の強みはどのあたりになるのでしょうか?

上塚:我々のLiDARは、大きくふたつの技術を持っておりまして、ひとつがスキャナーです。LiDARというのは、光の方向を見ながら戻ってきた光で、距離と速度も求めることができるというシステムです。その距離と速度を求めるために、我々は光の波の性質を利用する『FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave radar:周波数変調連続波レーダー』という方式を採用しています。これを利用して「完全自動運転」に必要な“目”を作ろうというのが我々の目標です 。

距離を測るLiDARの方式としてはToF(Time Of Flight:光の飛行時間)というのが主流なので、LiDARのスタートアップは、アメリカを中心に世界で百数十社がある中で、ほとんどがToFを採用しています。これは光の粒の性質を利用して光を外に出して、戻ってきた光の粒をカウントするという方式で、光が戻る時間から距離や速度を求めるやり方です。光は1秒間に地球を7周半するのですが、実は我々から見ると光の速度は非常に遅い。というのも、戻ってくるのにだいたい1マイクロ秒かかるからです。つまり、300メートルくらい先へ行くのに1マイクロ秒も必要ということです。往復で2マイクロ秒かかる。エレクトロニクスで言うと2マイクロ秒は遅いんです。ですから、我々は別の方法を考えたのです。

また、ToFは太陽や対向車からの光の影響を非常に受けやすいという問題もあります。そのため、ToFは「ドライブアシスト」のために用いることはできるのですが、我々が目指す更に高いレベルの「完全自動運転」には向かない。

杉原:それで、新技術を開発しているということですね。

上塚:はい。産総研で培われた光通信技術を応用して、光ビームによる FMCW方式の測定系を開発しました。これにより、見たいところ(必要なところ)を好きなだけ詳しく“見る”(ワープスキャン)ができるようになりました。

ワープスキャンを使うと運転に必要な情報だけを見られるようになる。

杉原:2016年に上塚さんとCTOの所武彦さんで創業されたということですが、2人は元々ライダーやセンサーに関する研究をされていたんですか?

上塚:我々のヒストリーは、実は光通信部隊なんです。私は光通信のデバイスなどの分野をやっていて、2019年に入社した所は光トランシーバー関係の開発をしていました。実はFMCWというのは光通信のデジタルコヒーレント通信とほとんど同じなんです。だからそのまま進んでいたら、非常にうまくいったんです。

杉原:なるほど。そこから、ToFのほうが世界的な潮流として使われていたけどもFMCW が来るだろうと踏んだということですよね。重複するかもしれませんが、従来のLiDARとの大きな違いはどのあたりになるのでしょうか。

上塚:我々はLiDAR単独ではなく、カメラと組み合わせることで、たとえば運転中の、物体が右から左へ、前から後ろにくるという動きに合わせて、必要なところを詳しくスキャンできます。ここが我々の優位性です。

カメラは全体を見るのは優れていますが、無駄な情報を省き、いかに効率化するか、つまり「見たいところだけ見る」というのが我々の会社のスローガンです。運転中に必要なのは、運転に必要な情報だけです。空とか地面とか見ても仕方がない。無駄な情報もすべて処理すると、コンピュータパワーも使いますし、エネルギー的にも無駄が多いんです。

杉原:車にスーパーコンピュータを積むわけにいきませんからね。これはすごいですね、面白いですね。

上塚:対象が人なのか猫なのか、ボールなのかは、ディープラーニングで物体認識もできます。たとえば人とか車とか、衝突の危険性があるものはまずカメラで認識します。そうすると、その右側にあるステラビジョンのLiDARで実際の距離を測り、情報を色で表します。距離により色分けをして、赤だと遠い、青だと近い、緑が中間ぐらい。そして、それが「車」か「人」だとなったら、そこまでの距離により衝突する可能性があるかどうかを判断、危ない場合はブレーキをかける。運転に必要最低限の情報さえ取り込めれば、これだけのことができます。データ処理を極限まで減らし、重要な物は見落とさない独自の技術があるため、車だけでなく、健康医療分野への応用にも期待がかかっているところです。

杉原:僭越ながら、僕がとても刺さったのは、データの重さが全く変わるところです。軽くなるから情報を処理するスピードも上がるわけですよね。

上塚:それです! まさにその通りです! 要は自動運転といっても、ある程度車のスピードを上げられなければ意味がない。車が速く動けば、それだけ早く情報が上がってこないと、事故につながりかねない。そうなるとやはり情報は高速でほしいわけです。ただし、それを全画面の全距離を無限で測るとしたら、それはスーパーコンピュータの処理が必要です。このようにデータ処理を極限まで減らし、ただし重要な物は見落とさないというのが重要なのです。

杉原:素晴らしいです。僕らの目にも欲しいですね。

上塚:人間の目はそもそもそういうことをやっているんです。景色を見ているけど見てるのは自分の関心があるところだけだし、目に入った情報のすべてを脳は処理していませんよね。

杉原:そのとおりですね。

上塚:それを、実際のコンピュータやLiDAR、光学センサーを使って実現しましょうというのが我々のコンセプトである「見たいところを見る」ということです。

杉原:今回はCESにも出展されていますが、反響はありましたか?

上塚:はい。今引き合いがいっぱいあって、独自性を非常に高く評価してくださる方が多いですね。アメリカから来た方や、駐在の方も来られましたので話をして、海外の方からも是非取り入れたいと言っていただきました。

杉原:自動運転のレベル4レベル5の話もそうですし、健康データだったり、様々なものも含めて世の中を大きく変えていける可能性を感じます。

上塚:そうですね。実際に、健康関係のところからも引き合いはあります。

杉原:個人的にも大変興味深いお話でした。ぜひ御社へ足を運んで、実際に技術を拝見させてください! 今日はありがとうございました。

上塚尚登 (うえつか・ひさと)
1981年東京工業大学を卒業。 専門領域は光デバイス技術。 日立電線(現 日立金属)に入社し,光通信デバイスビジネスを立上げた。 社内ベンチャーのヘッドとして約100億までの部門に成長させた経験を持つ。

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(text: HERO X 編集部)

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【HERO X × JETRO】使った水はその場で循環する時代へ 世界を変えるWOTA

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。最先端のAI水循環システムによって、一度使った水のなんと98%以上を再利用できるという『WOTA BOX』を開発。世界中が抱えている“水”という壮大、かつ終わりのないテーマに真っ向から立ち向かうWOTA株式会社の代表取締役CEO、前田瑶介氏にお話をうかがった。

実は身近な“水”の問題

杉原:まずは、JETROが運営に携わるCES に出展されたとのことですが、出展のきっかけや狙いについてお聞かせください。

前田:オンラインでのプレゼンテーションは難しかったのは確かです。しかし、終了後にアメリカの企業から販売代理店になりたいというオファーがあったり、個人的に買いたいというお声もいただきました。今回オンラインでしたが、出展を決めた背景には“こういうプロダクトがある”ということを海外に向けてプレゼンテーションしたらどの程度の反響があるのかを知りたいという気持ちがありました。またアメリカに進出したいとも考えていたので、反応を見るというか、果たして日本と同じモデルで通用するのか? など感触を確かめたかったんです。結果として、今回の出展で海外にもニーズがあるということを知れたのはよかったですね。

杉原:マーケットリサーチを兼ねて出展されたということですね。“人と水のあらゆる制約をなくす”という壮大なテーマを追求し続ける「WOTA」ですが、前田さんはどういうきっかけでこの会社に参画したのでしょうか?

前田:当時私は別の会社を立ち上げていたのですが、その会社がひと段落していた時に、大学の先輩から手伝ってと声をかけられたのが「WOTA」だったんです。

杉原:そうだったんですね。御社の「WOTA BOX」は2020年度グッドデザイン大賞を受賞されましたね。おめでとうございます!

前田:ありがとうございます。受賞は想像もしていなかったことでしたので、嬉しかったですね。実は2020年に入ってから、急に状況が変わりました。それまでは「なぜ日本で水なの?」と聞かれることが多くありました。もちろん災害対応の側面では日本では普遍的な課題ですが、実は水の問題は、あまり関心を持ってもらえず、「災害の時に使うシャワーの会社でしょ」と認識されていたと思います。

杉原:それは驚きです。御社のプロダクトとしては、「WOTA BOX」が最初ですか? 試作品が完成したのはいつ頃だったのでしょう?

前田:試作品が完成したのは2019年の2月です。2018年の9月からプロジェクトが始動して、2019年の2月に発表、上市したのは11月でした。

杉原:早いですね! 僕がこれまで見てきたプロダクト系のスタートアップの中では、圧倒的に早い。ほとんどの企業は最低でも2~3年程度かかることが多いですよね。

前田:問題の解決を少しでも早めるために、我々はとにかく早くやろうという気持ちが強かった。品質の担保やリスク管理をする上で、必要な時間はかけてきていますが、試作の段階で同時進行でフィールドテストを実施するなど、早く開発を進める工夫をしていました。

杉原:なるほど。災害時などにPoC(概念実証)として実際に使用しながらエラーを洗い出していったということですね。

前田:そうですね。少し設計が変わると、評価を一からやり直すということが多いですよね。設計のPDCAサイクルの中で、「評価」の段階があることによって時間がかかり過ぎてしまう。そこを同時並行で進めるなど、決して品質を妥協するのでなく、なるべく(作業を)前倒しで行うということを意識しています。

杉原:僕たちのチームと考え方がとても似ていて、めちゃくちゃ共感します。「WOTA BOX」にはAI機能も搭載されているんですよね? すごく面白い。水に対してAIという考えはこれまでにもあったのですか?

前田:ファクトリーオートメーションなど、プロセスの自動化という観点で、工場の水処理施設などを、なるべく人手をかけずにやろうといったことはあったと思います。アナログインプットのパターン認識でやっているところが多いので、機械学習が入る余地がまだまだあるなとは思っていたのですが、一番のネックはセンサーでした。センサーがとにかく高かったんです。そこで、自分たちで低コストのセンサーを作ってプロセスの中にたくさんのセンサーを置けるようにしました。まずは水処理のプロセスに対する理解の解像度を上げて、理解して把握した上で判断するためのモデルを作りました。

2019年、台風19号時には長野市の被災地で支援を実施

災害対応からキャンプ場、
レジャー施設で進む導入

杉原:ということは、実際売れていけば、あらゆるデータをバンキングしながら機械学習が進んで、ユーザーにはより高品質な水を提供できるようになるということですよね?

前田:はい、まさにそういうことです。セールスも大切なのですが、私たちがプロモーションよりも重視していることは、“カスタマーサクセス”なんです。購入されたお客様にたくさん使っていただくことによって、データも増えますし、普段から使っていただくからこそ災害時にも確実に稼働させることができる。

杉原:僕は初めてWOTA BOXを見たときに、こんなにわかりやすい数字で見せられたら、家に欲しいなって素直に思ってしまいました。これが家にあったらいいなって。いずれ大きな災害に遭遇する日が来る。災害の被災地などでは間違いなく活躍しますよね。

キャンプ場などアウトドア施設での導入が進むと話す前田氏

前田:そうですね。住宅関係も多いのですが、今一番お問い合わせをいただいているのは、やはり災害対応を考える自治体やキャンプ場など水インフラを整えにくいレジャー系施設です。「水」ですので、やはりコストが大切だなと考えています。「WOTA BOX」は環境に対するコストとしてはすでに優れていると思うのですが、経済合理性という面では、もっと安くしたいと思っています。

杉原:日本にいると気が付きませんが、日本の水道料金って海外と比べてもかなり安いし、安全性や品質も高いですよね。これから「WOTA BOX」は更なる価格競争にも力を入れていかれるということでしょうか?

前田:そうですね。シンプルに“水道よりも安くしたい”という思いでやっています。

杉原:体育館などの施設に通常の設備としてあるといいですよね。普段から使ってもらうことによって災害時にも対応できる。デュアルプロダクト化していきますよね。例えばプールで使う水なども「WOTA BOX」を使えば間違いなくコストバランスは下がるでしょうから経済メリットは確実にある。

前田:おっしゃる通りなんです。一般家庭ではまだそこまでの経済メリットはないかもしれませんが、自治体などでは間違いなく費用対効果が高いと思います。根本的には水の利用効率を上げていくということです。排水の98%を再生・循環利用するとなると、“通常2人分の水の量で、100人が使える”という構図になるのですが、我々がなぜここまで効率にこだわっているのかというと、水源の枯渇や干ばつなど、水不足にあえぐ国が世界には多数ある中で、水を再資源化することによって利用の自由度も上がりますし、利用効率が上がるという点では人口が増えてもかなりのバッファができると考えているからです。

世界40億人が水ストレスを抱える時代に!?
水循環システムは水の問題を解決できるのか?

杉原:水の話になると切っても切り離せないのが飲み水の問題ですよね。世界に目を向けると、安全な品質の水が飲めない人が何億人もいる。安全な水を求めて1日がかり…という人たちもいる。

前田:そうなんです。あと30年もすれば、世界のなかで40億人近くの方々が水ストレス(1人当たり年間使用可能水量が1700トンを下回り、日常生活に不便を感じる状態)に直面すると言われているのですが、他のインフラと比べても水インフラは特に進んでいない。アフリカでスマホが短期間で普及している一方で、生活に不可欠な水道が何百年経っても普及しない。これはもう別の方法でやるしかないんじゃないかと。もっと短期間で普及できる、新しい構造を持つサービスとプロダクトを考えていきたい。簡単に言うと、土木や建設でやっていたところを製造業に置き換えるというイメージです。これまで水処理のバリューチェーンは土木だったんですよね。それを製造業やソフトウエアに置き換えるという。それを利用して水インフラを広げていきたいんです。

杉原:面白いですね。子供たちが長い時間をかけて水を汲みに行かなければならないような状況では教育も進むはずがない。もしそこに「WOTA BOX」のようなシステムが導入されれば、これまで先進国が何十年もかけて築き上げてきた水道インフラを必要としないぐらいのものができあがってくるということですよね。土木の分野でいうと、例えば道なき道に、道を作るということだって、莫大な時間とコストがかかる。

前田:やっぱり水道って、杉原さんのおっしゃるとおり、とにかく時間とコストがかかってしまいますし、せっかくの大自然の美しい風景にも影響が出てしまいます。

杉原:“水”って本当に終わりなき研究テーマですよね。蛇口をひねれば安心して飲める水が出てくる日本においては、社会課題やSDGsへの感度はまだまだ低いと思っています。もちろん災害時にはフォーカスされると思いますが、平時の状態でも一般の人たちに「WOTA BOX」の必要性を感じてもらうにはどうすればいいのでしょうか? 少しせっかちな話になってしまいますが、前田さんの次の未来には何がみえていますか?

前田:そうですね。これから水道財政が厳しくなっていくなかで、財政破綻してしまう自治体が出る可能性もあると思います。そのような状態になったとき初めて“水があることが当たり前”ではないと気づく。それでは遅いと思うんです。暮らしに不可欠である水を、いかにしてある程度のゆとりのある状態までもっていくかが大切だと思っており、WOTAは品質はもちろんですが、“安くする”というところも追求していきます。

杉原:素晴らしい。みんながハッピーになるテーマですよね。

前田瑶介(まえだ・ようすけ)
徳島県出身。東大・東大院で建築学を専攻。幼少期より生物研究に明け暮れ、高校時代には食用納豆由来γポリグルタミン酸を用いた水質浄化の研究を行い日本薬学会で発表。大学・大学院在学中より、大手住宅設備メーカーやデジタルアート制作会社の製品・システム開発に従事。その後起業し、建築物の省エネ制御のためのアルゴリズムを開発・売却後、WOTA株式会社に参画。現在同社CEOとして、自律分散型水循環社会の実現を目指す。

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(text: HERO X編集部)

(photo: 増元幸司)

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