対談 CONVERSATION

目指すは、複数個の金メダル!大会直前、日本のエースが語った本音【森井大輝:2018年冬季パラリンピック注目選手】前編

岸 由利子 | Yuriko Kishi

ピョンチャンパラリンピック開幕まで、あと2日の今、日本屈指のチェアスキーヤー森井大輝選手の活躍に、熱い期待が寄せられている。02年ソルトレークシティ大会から、14年ソチ大会まで、パラリンピック4大会連続で出場し、通算銀メダル3個、銅メダル1個を獲得。ワールドカップ個人総合2連覇を達成した世界王者が、唯一手にしていないのが、パラリンピックの金メダル。5度目となる世界の大舞台で勝ち取るべく、アクセル全開でトレーニングに取り組む中、HERO X編集長であり、RDS社のクリエイティブ・ディレクターとして森井選手のチェアスキー開発に携わる杉原行里(あんり)が、大会直前の心境について話を伺った。“大輝くん”、“行里くん”と互いにファーストネームで呼び合うふたりは、アスリートとサプライヤーであり、5年来の友人でもある。忌憚なき本音トークをご覧いただきたい。

速さのベースは、かつてないシートの安定感

杉原行里(以下、杉原):大輝くんと出会って、もう5年になるのかな?

森井大輝選手(以下、森井):はい、ソチパラリンピックの前年の2013年に初めてお会いしました。

杉原:最近はどうですか?

森井:滑りの安定は、今まで以上に出てきたのではないかと思います。おかげさまで、昨年、一昨年のワールドカップでは、まさに自分が求めていた滑りができました。今シーズンは、スイスで開催予定だった開幕戦が、悪天候のためにキャンセルになり、12月にオーストリアのクータイで行われた実質上の初戦では、4位という結果でした。このレース期に入ってから、どこに行っても頭が痛いのが、雪。たくさん降ると、レースバーンも、おのずと柔らかくなります。スイスでは、圧雪車で柔らかい雪を圧雪した場所で、ずっとトレーニングしていて、良いタイムが出ていたのですが、クータイでは、レースバーンにかなりのハードパックが施されていて、違和感が否めなかった。

柔らかい雪でセッティングを出した状態で、ものすごく硬いバーンで滑ると、どうしても合わないんです。今回の敗因は、僕の中での調整ミスと、トレーニング中のフィーリングや滑りを出せなかったことにありますが、一つ良かったのは、ピョンチャン直前ではなく、この時期に気づけたこと。異なる雪質でのセッティングを含めて、今一度、マシンのセッティングを見直す良いきっかけになりました。

ただ、今のレベルに安定していられるのは、やっぱりシートの安定があってこそだと思います。これまでシートは、シーズンごとに作り変えなくてはならず、その度に形がずれて、フィッティングが微妙に変わってしまうことがありましたが、今はそれがないし、本当に自分が望んでいたものを手に入れることができている。安定して強度のあるシートは、今の僕の速さのベースになっていますし、僕の武器ともいえるのではないかと思います。

杉原:それは良かったです。じゃあ、ソチ大会の時に比べると、気持ち的にも、やっぱり違いますか?

森井:全然、違います。フレームだったり、シートだったり、良い滑りって、マシンの全てのパーツのバランスから生まれてくるので、どこかが欠けていれば、当然、それを補う必要はありますが、マテリアルに関しての不安要素は、過去4大会に比べて、一番少ないですね。

心強いチームのおかげで、
トレーニングに集中できる僕がいる

杉原:でも、飽くなき欲望にかられる大輝くんだから、もう何か欲しいでしょ?

森井:欲望というか、「この部分をこうしたら、どうなるのかな」というイメージはたくさんありますけど、まずは脇目を振らず、ピョンチャンに向けて、最大限の努力をしようという気持ちで…

杉原:絶対、ウソ!(笑)世界王者の大輝くんたるもの、何か目論んでいるはず!ところで、チーム森井大輝、すごいですね。今日、密着取材しているテレビの人たち、ざっと20人近くいるでしょう?大輝くんが動いたら、撮影クルーや記者の皆さんがぞーっと動く。僕が動いても、誰も動かないのに(笑)。

森井:RDS社や、所属のトヨタ自動車をはじめ、サポートしてくださる皆さんのチーム体制のおかげで、安定した気持ちで、心からトレーニングに集中することができています。僕がチェアスキーを始めた頃って、「チェアスキーって、何?」という人の方が圧倒的に多い状態で、とにかく色んな人に知って欲しいという気持ちが強くありました。今、素晴らしい環境を与えていただいていることに加えて、メディアなどを通して、多くの方にチェアスキーを知ってもらえる機会を与えていただけるのは、本当に光栄です。

杉原:大輝くんをはじめ、日本人選手が極めて強いということもあって、近年は、チェアスキー特有のエクストリーム感が伝わる形で紹介されることが増えましたよね。障がい者スポーツという括りではなく、エンターテイメント性の高いスポーツとして、人々の興味を惹く見せ方と言ったらいいのかな。エクストリームスポーツとしてのチェアスキーの魅力がちゃんと伝わってくるし、僕も我が事のように嬉しいです。

1個ではなく、複数個の金メダルが欲しい

森井:僕は、カッコよくなければいけないと思っています。カッコイイっていうのは、パフォーマンスはもちろんですし、チェアスキーというマシンも含めて、全てです。近年、ヨーロッパなどに行くと、外国人の方たちから、「カッコいい!」、「これは何?写真を撮ってもいい?」と声を掛けられることが増えたのですが、健常者の方が見ても、チェアスキーが凄いと思ってもらえるものになってきたことを、とても誇りに思っています。

マシンについては、RDS社が開発に携わってくださったシートやカウルの注目度がすごく高いんです。有り難いですし、またそのマシンを使うことができることに対する誇りが、僕の背中を押してくれています。その誇りが、タイムにも少し反映されているんじゃないかなって思います。

杉原:あのマシンに乗っていったら、ゲレンデに着いた瞬間、すでにちょっと勝った気がするよね(笑)。チェアスキーの選手でもない分際で偉そうなことを言って、他の選手には失礼にあたるかもしれないけれど。

森井:正直言うと、このチェアスキーに乗っているから、負けられないっていう気持ちもあります。たくさんの方々の想いが詰まったマシンなので、このマシンに乗っているかぎり、下手な滑りはできないし、その時にできる最大限の努力をして滑りたい。野球に例えるなら、どんな球が来ても、常にフルスイングで挑むぞ!みたいな。

杉原:ところで、来たるピョンチャンパラリンピック。金メダルは、何個獲得をする予定ですか?

森井:まだ何とも言えないですけど。

杉原:どうして?言っていきましょうよ。

森井:少し大人な言い方をするなら、複数個のメダルは獲りたいです。

杉原:え、複数個の銀メダルを?

森井:今回は、銀メダルではないメダルを獲りたいなと思っています。

杉原: これまでに獲得したメダルを入れているガンケースを見せてもらったことがあったけど、大輝くん、銀メダルの保管の仕方がちょっと雑だもんね(笑)。

森井:(時間が経ったこともあるけれど)はい、錆びています。今、ホテルに一通りあります。

中編へつづく

森井大輝(Taiki Morii)
1980年、東京都あきる野市出身。4 歳からスキーを始め、アルペンスキーでインターハイを目指してトレーニングに励んでいたが、97年バイク事故で脊髄を損傷。翌年に開催された長野パラリンピックを病室のテレビで観て、チェアスキーを始める。02 年ソルトレークシティー以来、パラリンピックに4大会連続出場し、06年トリノの大回転で銀メダル、10年バンクーバーでは滑降で銀メダル、スーパー大回転で銅メダルを獲得。その後もシーズン個人総合優勝などを重ねていき、日本選手団の主将を務めた14年ソチではスーパー大回転で銀メダルを獲得。2015-16シーズンに続き、2016-17シーズンIPCアルペンスキーワールドカップで2季連続総合優勝を果たした世界王者。18年3月、5度目のパラリンピックとなるピョンチャンで悲願の金メダルを狙う。トヨタ自動車所属。

(text: 岸 由利子 | Yuriko Kishi)

(photo: 増元幸司)

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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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