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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医師の負担軽減と技術向上のみならず、健康寿命や未病対策にも貢献する国産の手術支援ロボット「hinotori」

HERO X 編集部

先端医療が進むアメリカで、手術支援ロボット「ダビンチ」が発売されたのが1990年。以来「ダビンチ」は圧倒的シェアを占めており、ここ日本においても同製品の最新版が導入されてきた。手術支援ロボットの開発で遅れをとった日本で、株式会社メディカロイドが2020年12月国産の手術支援ロボット「hinotori(ヒノトリ)」の販売を開始した。同社の社長・浅野 薫氏にお話をうかがった。

日本初の国産の量産医療用ロボットの
開発・製造を行う

杉原:まず、御社について教えてください。

浅野:メディカロイドは川崎重工業と、医療分野の検査機器の研究・開発を主とするシスメックス社が、国産の医療用ロボットの開発・製造を目指して設立した会社です。日本の医療技術を神戸からグローバル社会に発信しようということで、メディカロイドも設立から現在に至るまで神戸を拠点としています。

杉原:神戸は医療系産業が盛んな印象があります。背景となるプラットフォームがあるのでしょうか。

浅野:1995年の阪神淡路大震災以降、神戸市のポートアイランドでは震災復興のプロジェクトとして、医療産業の誘致を行っているんです。そのなかに私たちの会社があり、周辺の病院など医療機関との連携も密に行っています。

神戸医療産業都市への進出企業推移(https://www.fbri-kobe.org/kbic/about/

杉原:浅野さんは、どのようにシスメックス設立と医療ロボット開発にかかわるようになったのでしょうか。

浅野:大学院を卒業してから川崎重工業で、4年半ほどロボット開発に携わっていました。その後1987年に東亞医用電子(現シスメックス)に入社しています。2012年に当時の同僚であり、現在の川崎重工業のトップである橋本から「一緒になにか新しいことをやりたい」という話をもちかけられて意気投合したんです。

ちょうどその時、シスメックスと川崎重工業の社長同士も「医療用ロボットを作りたい」という話が出ていたようで、私と川崎重工業の橋本康彦(現・同社代表取締役社長執行役員)を中心に、メディカロイドの前身となる「医療用ロボット研究会」を2012年に発足しました。

杉原:あとから聞くと必然のようですが、お互いの企業の社員同士とトップ同士が違う場所で意気投合していたとは! 偶然というか奇跡ですね。

浅野:これはもう運命だと思いましたね。両親会社に出資をしてもらってメディカロイドを2013年に設立。2015年から手術支援ロボットの開発をスタートしました。

人間の腕に近いなめらかな動きを実現。
12兆回のシミュレーションを実施

杉原:「hinotori」の強みはどの点にあるのでしょうか。

浅野:産業ロボットの開発・製造で日本を支えてきた川崎重工の技術の粋をつぎ込んだ製品となっていて、一つは「干渉低減」が挙げられます。オペレーションアームは8軸(アーム部分が7軸+冗長軸)で構成されていて、人の腕のようになめらかに動くため、手術をしている時にアーム同士がぶつかるのを防ぐことができます。これが干渉低減です。

杉原:人間の腕は7軸ですから、やはり人のように動かすには7軸構造が必要ということなのでしょうか。

浅野:6軸だと答えは1つに決まる、つまり動きが一つに限定されますが、7軸にすることで答えは不定になるんです。つまり、いろいろな姿勢がとれるようになります。例えば、一つのアームを肘と仮定すると、もう一方の肘とぶつかりそうになったときに肘をつかって避けられるということです。7軸に加えもう1つ冗長軸もあるのでさらに不定解が広がり、それはもういろいろなことができます。これについては川崎重工のエンジニアが12兆回のシミュレーションしています。

杉原:12兆回ですか!

浅野:もっというと、実はアームにとりつける手術鉗子も4軸の自由度をもってるので、実質的には12軸。それが4本あるので48軸となり、さらにそれを支えている本体も動きます。

医師の負担を軽減する
「サージョンコックピット」

杉原:ドッキングフリーのデザインというのもポイントですね。

浅野:はい。「hinotori」は動作支点をソフトウェアで制御してるので、アームとトロッカーとのドッキングが不要なんです。それをドッキングフリーと呼んでいます。手術ではメインの執刀医の他に助手の医師がいて、トロッカーと呼ばれる管を使って、手術中に血液などを吸引します。ドッキングの機械があると、そのためのスペースを奪ってしまうのです。省スペースを実現したことで手術がしやすくなります。

杉原:なるほど。ドクターの負担軽減のために人間工学に基づいた設計もされていますね。これは長時間の手術も想定してということでしょうか。

浅野:はい。サージョンコックピットといって、2~3時間、あるいはそれ以上の手術での首の凝りや疲労感などを軽減できるよう、自由度の高い設計をしました。

神戸大学で行なわれた「hinotori」を使った初めての手術の様子(写真提供:神戸大学)

杉原:ドクターをパイロットと言っていましたが、どれくらいのトレーニング期間が必要ですか?

浅野:弊社のトレーニング部門が安全にお使いいただけると判断できた際にサーティフィケートを発行しておりますが、手術支援ロボットをお使いになったことのない方でだいたい平均1カ月くらいです。すでに手術支援ロボットを使った経験のある医師の方なら、1日から2日で同じように使えるようになります。

杉原:「hinotori」は全国何カ所くらいに導入されてどのような手術に使われているのですか。

浅野:現在は20施設ほどで稼働しています。東京が多いですが、名古屋や関西でも導入されていて、今年度中に全国に広がっていく予定です。手術の種類としては、現時点では泌尿器科のみで承認を受けておりますので前立腺・腎臓などのがんの摘出が多いですね。手術支援ロボットはグローバルにみると、といってもほとんどがアメリカですが、消化器科、婦人科、呼吸器科などにも手術用ロボットの適応が広がっています。

医療データの集積とデジタル化で、
「神の手」を再現するトレーニングも視野に

杉原:「hinotori」は、人機一体を考えたプロダクトだと思いますが、その点はどうですか。

浅野:そうですね。結局機械が自律的に動くことはなく、ドクターの操作どおりにアームが動くので、執刀医の先生と一体になった操作性は非常に重要です。

また、医師によって同じ手術をするにしても時間が違ってきます。“神の手”と称されるようなドクターの手の動きは、無駄がなく効率的です。その動きを蓄積してデータ化し、そこからベストプラクティスを抽出することができれば、機械と人が一体になったトレーニングもできるようになると考えています。

杉原:なるほど。“神の手”などのノウハウや能力をデジタル化し、ゆくゆくはニューラルネットワークのように販売することも考えているのですか。

浅野:まずはオートパイロットではなく、ごく一部のところで自動化して、医師にとって専門的な作業に集中できるような貢献がしたいと考えております。期待されているのは遠隔手術の支援です。手術するロボットの近くに主治医がいて、手術の難所となるところの指導をリモートで行うのが最初の段階で、これは近い将来に実現可能だと思います。

杉原:世の中がそれを受け入れたり、そのための制度を変えていくことに時間がかかると思うのですが、浅野さんはどのようなことが障壁になると思いますか。

浅野:十分な通信インフラをリーズナブルに使える環境が整うことが、普及に向けた第一条件ですね。たとえば5Gにしても専用回線を使えば技術的には問題がないのですが、コスト面がネックになります。

杉原:2025年の万博でも健康がテーマにあがっていますね。それによる日本の変化で期待しているところはありますか。

浅野:はい。日本として医療機器産業は本来もっと強くなければならないと思っています。万博がトリガーとなり、健康社会に貢献できる産業として注目されることが、そのための追い風になればいいと思っています。

オープンプラットフォームで
健康寿命や未病対策に貢献

杉原:貴社ではオープンプラットフォームの体制をとっていますね。それにはどのような狙いがあるのですか。

浅野:一つは研究分野への貢献です。たとえば先程の“神の手”のノウハウのようなデータをオープンにして自由に使ってもらうことで、研究や医師の技術力向上に役立ててほしいということ。もう一つは、産業の活性化への貢献です。現場のドクターからの要望がさまざまなので、それに応えるためにもたくさんの企業とのジョイントが必要です。そこでインターフェース部分もオープンにして winwinでやっていきたいです。

杉原:健康寿命や未病対策に貢献する企業として、次のステップに向けて考えていることはありますか。

浅野:不特定多数のデータよりも、個人の時系列データが未病対策や悪化・再発予防には大切です。弊社の母体であるシスメックスが本業としている検査データは重要で、そこから集約したデータで少し先を予測して次のアクションにつなげることが可能です。同じようなことが手術支援ロボットにもいえます。手術をしたらそれで終わりではなく、組織が定着したとか、患部の取り残しがないかなど、検査による術後のフォローが必要です。検査によって時系列にケアするようなソリューションも提供していきたいと考えています。

浅野 薫(あさの・かおる)
1983年3月 大阪大学大学院工学研究科電子工学専攻卒業。1987年 東亞医用電子株式会社(現 シスメックス株式会社)入社。2017年 シスメックス株式会社 取締役 専務執行役員 CTO。2020年 株式会社メディカロイド 代表取締役社長 。2021年 株式会社メディカロイド 代表取締役社長執行役員 CEO。

[業績] 平成25年度文部科学大臣表彰 科学技術賞(開発部門) 「多項目自動血球分析装置における粒子分類計数方法の開発」

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(トップ画像提供:株式会社メディカロイド)

(text: HERO X 編集部)

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