ありとあらゆる世代や人種が集まる街、渋谷。そこは、多彩なコミュニティが生まれ、新たな文化が沸き起こる一大メトロポリス。障がいのある方をはじめとするマイノリティや福祉そのものに対する“意識のバリア”を解き放つべく、従来の枠に収まらないアイデアから生まれた「カッコイイ」、「カワイイ」プロダクトや「ヤバイ」テクノロジーを数多く紹介する『超福祉展』をはじめ、街がまるごとキャンパスとなり、教えると教わるを自由に行き来できる新しい“共育”システム『NPO法人シブヤ大学』や『渋谷民100人未来共創プロジェクト』など、多様性社会の実現に向けて、多彩な取り組みが次々と行われている。本当のダイバーシティ（多様性）とは？渋谷の未来はどうなる？渋谷区長を務める長谷部健氏にHERO X編集長・杉原行里（あんり）が話を伺った。

「YOU MAKE SHIBUYA」で作る、
未来の街『渋谷』

杉原行里（以下、杉原）：早速ですが、お聞かせください。ダイバーシティの定義は、企業や行政によってもさまざまにあると思いますが、長谷部区長はどのようにお考えですか？

長谷部健氏（以下、長谷部）：人種や性別、国籍、出身地、あるいは趣味や嗜好も含めて、互いの違いを認め合い、尊重し合うことが、ダイバーシティと言われていますが、そこで終わりではなく、その先でしっかりと調和していくことが大切だと思います。色んな音色が混じり合って、ひとつの作品になっていくという、音楽でいうところの“ハーモニー”ですね。違う音色を奏でる人もいれば、音色が上手く出せない人もいるでしょう。ハーモニーが乱れることがあるかもしれないけれど、それを寛容に受け止めていくのが、社会のあるべきダイバーシティの姿だと思うんです。

杉原：なるほど、多様性調和ということですね。オーケストラに例えるなら、やはり区長は指揮者になるでしょうか？

長谷部：いえいえ、私も演奏しているひとりです。もしくは、指揮者はいなくて、皆で演奏しているのかもしれません。

杉原：音楽の話でいうと、20年ぶりに策定した渋谷区の基本構想のキャンペーンソング「夢みる渋谷　YOU MAKE SHIBUYA」が配信されています。

長谷部：区長に就任した時（2015年）、最初に取り掛かった仕事が、基本構想の改定でした。基本構想は、地方自治体にとって政策の最上位概念にくるものなんですね。全ての計画がそこに紐づき、その傘の基に運営する重要な核となるものです。改定する前の「創意あふれる生活文化都市 渋谷―自然と文化とやすらぎのまち」という基本構想も非常に良かったのですが、20年前に比べると、やはり時代背景は大きく変わっています。

これからの鍵は、先に述べたダイバーシティと、それをエネルギーに変えていくインクルージョンであると考えています。これらを強く意識して打ち立てた将来のビジョンが、「ちがいを ちからに 変える街。渋谷区」です。このスローガンに基づく新しい基本構想は、審議会答申を経て、2016年10月に議決いただきました。そして、“ちがいを ちからに 変える街”を実現するために必要なのは、「YOU MAKE SHIBUYA」だということを訴求しています。「YOU MAKE SHIBUYA」と繰り返し言うと、「ユメイクシブヤ（夢行く渋谷）」と聞こえてきませんか？

杉原：本当だ！聞こえますね。

長谷部：夢をもっていこう、自分たちで渋谷の街を作っていこう。「YOU MAKE SHIBUYA」には、この二つの意味を込めました。渋谷には、区民の方をはじめ、働いている人や遊びに来る人、学生時代を過ごした“第二の故郷”として慕う人など、想いを寄せてくださる方がたくさんいます。そうした方たちも含めて、渋谷区の基本構想をもっと多くの人に広く知っていただきたいと思い、その価値観や未来像を、ポップなキャンペーンソングやアニメのPV、絵本テイストのハンドブックなどに反映しました。

杉原：誰にとっても分かりやすい共通言語のようなものを作りたかったのでしょうか？

長谷部：言語というよりは、共通のビジョンであり、共通のステートメントと言えるかもしれません。とりわけ基本構想を「歌」の形にした背景には、そう遠くない未来に、この街の主役になる子どもたちにこそ、ぜひ知っておいて欲しいという想いがありました。今年の夏、SHIBUYA109周辺エリアで初開催した「渋谷盆踊り大会」では、「夢みる渋谷　YOU MAKE SHIBUYA」のボーカルを担当された野宮真貴さんが“盆踊りバージョン”にアレンジしてくださり、大盛況のうちに幕を閉じました。来年は、あるアーティストの方にダンスバージョンを作っていただく予定です。渋谷区内にある学校の運動会で、催し物のひとつとして、子どもたちに踊ってもらえば、楽しみながら覚えてもらうことができるかなと。

杉原：楽しそう！これは名案ですね。

http://www.peopledesign.or.jp/fukushi/

「超福祉」は、心のバリアを溶かす
“意識のイノベーション”

杉原：今年で4回目の開催となる「超福祉展」。今回は、渋谷ヒカリエ「8/（ハチ）」を中心に、渋谷キャストやハチ公前広場、代官山T-SITEなどにサテライト会場が設けられ、街そのものが大きな舞台になっています。そもそも、この展覧会は、どういった意図で始められたのですか？

長谷部：障がい者をはじめとするマイノリティや福祉に対して存在する負い目にも似た“心のバリア”。平たく言うと、その人たちは、「手を差し伸べる対象」であると、これまで多くの人が感じていたのではないかと思います。渋谷区では、2015年4月1日より、「同性パートナーシップ条例」（正式名称「渋谷区男女平等及び多様性を尊重する社会を推進する条例」）を施行していますが、この課題に取り組んだ時に痛感したことがあります。それは、マイノリティの抱える問題を解決するためには、マジョリティの意識の変化こそが求められていること。LGBTがマイノリティだとしたら、それ以外のマジョリティの人たちが意識を変えていくことで、世界は少しずつ変わっていくと思うんです。

障がい者に対しても、同じことが言えると思います。既存の福祉の概念を超えていくことで、心のバリアが溶けて、人々の意識が変わっていけば、「一緒に混ざり合う対象」であることに気づいていけるはず。超福祉展は、そんな意識のイノベーションを目指して、開催を続けています。

後編へつづく

長谷部 健(KEN HASEBE)
渋谷区長。1972年渋谷区生まれ。株式会社博報堂に入社後、さまざまな企業広告を担当する。2003年に同社を退職後、NPO法人green bird（グリーンバード）を設立。原宿・表参道を皮切りに、清掃活動やゴミのポイ捨てに関する対策プロモーションを展開。活動は全国60ヶ所以上に拡がり、注目を集める。同年、渋谷区議に初当選。以降、3期連続でトップ当選を果たす（在任期間：2003～2015年）。2015年、渋谷区長選挙に無所属で立候補し当選。2015年4月より現職を務める。

超福祉展
http://www.peopledesign.or.jp/fukushi/

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）