設計ソフトの会社としてスタートした「ダッソー・システムズ」は、パーツ単体の設計という川上から、製造、販売など川下へ向かう流れすべてをシームレスに連携させてきた。そして、最新のシステムでは、3Dデジタルツインを中心に置き、プロジェクトが目指す「エクスペリエンス（体験）」を関係者全員で共有する仕組みを構築。関係各所を小さな円に収めることで、画期的な製品開発を可能にさせている。後編では、そんな未来の仕組みが社会をどう変えるのかについて話を聞いた。

役職よりもアイデアのある人が重要な時代

「弊社の3DEXPERIENCE プラットフォームを使うと、役職よりもアイデアのある人やコミュニケーション能力の高い人がキーパーソンになっていきます。コラボレーションの時代というわけです。日本はまだ人間関係に縛られている会社が多いですが、多くの国ではこのようなアジャイル型の開発が進んでいます。そうでないと、スピーディな時代に間に合わないですから」

このシステムは、航空機やクルマといった大型のものだけでなく、ペットボトルや香水の瓶、医薬品など、さまざまなジャンルで使用されている。もちろん、設計した容器はどれほどの圧力に耐え、どんな化学物質を入れると溶けてしまうのかなどもシミュレーション可能だ。最近では、シンガポールの街をすべて3Dモデル化し、3Dモデルをベースに各省庁や事業者が協業していく例も。彼らは、どんな公共サービスが有効か、どう発展させれば渋滞の緩和ができるかなどをシミュレーションして議論している。

パーソナライゼーションもスムーズになる

「先日記事にしていただいた、ミッドソールを3Dカスタマイズできるエコーのシューズ（http://hero-x.jp/article/6706/）にも、ダッソー・システムズの技術が使われています。伝統的な靴作りの手法では、オーダーシューズの制作に何ヶ月もかかります。それを否定するものではありません。では、3Dプリンターさえあればすぐにミッドソールができるのかといえば、そう簡単な話でもありません。3Dスキャンしたお客さまの足型データと歩き方のデータを組み合わせ、どのようにミッドソール製品に反映させるのか、ミッドソールのデザインをどう3Dプリンターへ伝達するのか、最適な材料は何かなど、いろいろと難しい問題があります。ここでも油断するとサイロができてしまうわけです。エコーの条件では、計測、デザイン、材料、製造など各分野の知見をあらかじめ組み合わせて、コンピュータ・プログラムの中に「テンプレート」（定型）として保持しています。そうすることで、店舗にエンジニアがいなくても、お客さまの足型や歩容のデータを自動的に最適なカタチに落とし込むことができる。あとはソフトウェアが最適なデータで3Dプリンタに伝達し、カスタマイズされたミッドソールの出力へとつながっていくのです」

製造に関する技術的なデータだけでなく、お客様のパーソナルデータなど、周辺環境をすべてプラットフォームに集約させるこの方法。さらに IoT 化することで、パーソナライゼーションもスムーズになるのだ。

「私たちは生産性の効率化のためにソフトウェア開発をしているわけではありません。手動で設計していた時代から考えれば、企業と消費者の関係性も含めて世の中は大きく変わっています。そんな時代に、まったく新しいものづくりを目指す人たちをサポートしたい。エコーのシューズも、“カスタマイズされたインソールがすぐにできます”というだけの話ではありません。たとえば他の業態に応用したと考えてみましょう。靴やカバン、家具なども、お客様独自のデータに合わせて3Dプリンターで出力できるようになったら、バックヤードも運送費もいらなくなります。ひょっとしたら小売店もいりませんね。それくらい大きなインパクトのある話なんです」

未来は、AIによる自動設計が一般化する

現在、テスラ社で知られるイーロン・マスク氏が構想する次世代交通網『ハイパーループ』の構想過程でも、ダッソー・システムズのツールが使われている。

「まだ始まったばかりですが、今後は AI による自動設計が進んでいきます。メカニカルな機能しか求められない、デザイン性を必要としない部品であれば、人間が設計する必要はないですよね？　そこに時間をかけるのは無駄なわけです。以前、ある企業の熟練設計者10名と弊社の AI でコンペティションをしたことがあります。その部品に必要な仕様をすべて入力して30分計算させて出た答えは、熟練設計者と同じ強度を誇りながら、重量はその半分でした。その企業はすぐに当社とのビジネスを決めてくれました（笑）」

クリエイティブな人材が未来を生む

熟練した職人技を誇る日本だが、現代の消費者は過度な品質よりも新しいアイデアや画期的な商品を好む傾向がある。品質は徐々に上がっていけばいいという考え方だ。そんな時代には、AI に任せていい部分は任せ、よりクリエイティブな場所に人材を回し、さまざまな専門家とコラボレーションしていくほうが有用といえる。

「職人技はキャピタライズ（資産として引き継ぐ）することができません。しかし、彼らのナレッジやノウハウをプラットフォームに入れ込むことができれば、次世代の人が誰でも使うことができます。彼らはナレッジやノウハウをもとに、新しい時代に合ったスキルを構築していく。そうした形での知識や技の継承が可能になったわけです」

前編はこちら

2019年、株式会社RDSが発表した車いすシーティングシミュレータロボット『SS01』は、国立障害者リハビリテーションセンター研究所、千葉工業大学未来ロボット技術研究センター（fuRo）、そしてパラアスリート・伊藤智也氏とともに研究を重ねた末に誕生した画期的なプロダクトだった。それから３年後の2022年、アップデート版として発表された『bespo（べスポ）』は、よりコンパクトでスタイリッシュになり、車いすユーザーのトルク（車輪を回す力）や重心位置の計測精度も圧倒的にアップ。加えて、さらに効率的に計測結果の活用もできるようになり、ユーザー各々のシーティングポジションの最適解を導きやすくなった。今後、『bespo』は、車いすユーザーのQOLをどのように向上させるのか？

シーティングシミュレータは、
さらなる高次元化を果たした

車いすを日常使いするユーザーのQOLは、シーティングポジションが適切か否かで大きく変わってくる。長きにわたりその数値的な追求や可視化、データベース構築の実現はとても難しいと考えられていた。そんな状況を打破してユーザーのパフォーマンスを最大化すべく、RDSが開発したシーティングシミュレータ、それが『SS01』だった。適切なシーティングポジションは、理想的な座位姿勢、漕ぎやすさ、転倒のしにくさ、褥瘡（じょくそう）の防止などと直結している。それを数値的に割り出し、ひいてはユーザーのQOLを向上させるのがシミュレータの大きな役割だ。

『SS01』は、それを具現化したことで話題となったが、『bespo』は、さらに高次元でシーティングの最適解を導き出すことを可能にした。

RDSが得意とするフィーチャリスティックなプロダクトデザインは継承され、さらに進化を遂げた。

クラウドデータベースや
解析システムと連携が可能

まず、日常用車いすと同様に、足を車いすの内側に引き込むシーティングが可能になったことは大きな進化だ。それにより胸椎損傷、頚椎損傷者も負担なく計測できるようになった。

また、身体の重心位置、そして左右それぞれの車輪回転スピードとトルクの計測精度が上がったことで、より最適なシーティングポジションを導き出すことが可能になった。よりリアルな漕ぎ心地を再現する新開発の回転負荷システムで、現実に近い走行シミュレーションができるのも大きな特徴だ。

そしてなにより、『bespo』の強みとも言えるポイントが、クラウドデータベース及び解析システムと連携することだろう。計測したデータは、クラウドデータベース上で集約され、体格や障がいの度合いとシーティングの関係をAIが解析し、より高い精度でマッチングしたシーティングポジションを提示できるのだ。『bespo』に座って計測しながら結果を確認し、即座に調整。最適解がワンストップで、そして短時間で判明する。ユーザーにも介助者にも、負担が少ない点も特筆すべきだろう。

また、とくにリハビリをはじめて間もないユーザーに有効な回転アシスト機能も搭載していることから、シーティングシミュレートはもちろん、障がいの状況に応じた幅広いリハビリやトレーニングとしての活用も期待できる。もちろん、パラアスリートのように競技成績の向上を見据えたトレーニングにも対応する。

『bespo』は国際福祉機器展2022にてお披露目され、話題を集めた。

よりスタイリッシュに、お手軽に、
ユーザーのQOLを向上させる

なお、『bespo』の開発は、『SS01』同様、RDSと国立障害者リハビリテーションセンター研究所、およびfuRoとの共同研究によるものだ。

イタリアのA’ Design Awardやグッドデザイン賞を受賞したフューチャリスティックなデザインはさらに洗練されただけでなく、大きさもコンパクトに改良された。今後、リハビリ施設や病院でも導入しやすいように配慮したという。何より、ユーザーが実際に座って車いすの座面や車輪の配置を電動で動かしながら、角度や寸法を微調整できるというお手軽さは、大きな魅力だと言える。

『SS01』よりもコンパクトになった『bespo』。後方に３セット分のハンドリムが付属しているのも特徴だ。

『SS01』から『bespo』へと橋渡しされたシーティングポジションのシミュレート技術は、間違いなく大きな進歩を遂げた。今後、ひとり一人異なる車いすユーザーのニーズにきめ細かく対応し、シーティングポジションの最適解が簡単に導き出せるようになれば、QOLの向上はより目覚ましいものになるに違いない。

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