対談 CONVERSATION

テクノロジーが失った余白を座敷わらしのような“妖怪ロボ”が取り戻す!? ユカイ工学が考えるロボットの未来

吉田直子

コミュニケーション型のロボットを数多く開発しているユカイ工学。テーマとしているのは「コミュニティの再構築」だという。スマートシティ化が進む現在、ロボットの役割は今後どうなっていくのだろうか。IoTによって家電がロボット化していく? 人間は、どんなふうにロボットとコミュニケーションしていくようになる? ユカイ工学CEOの青木俊介氏に編集長・杉原行里が聞く。

めざしているのは
コミュニティの再構築

杉原:最初に青木さんとお話をさせていただいたのは、今年のCEATECというイベントで、テーマが「スマートタウン」でしたよね。広義でも狭義でもどちらでもいいのですが、青木さんが考えるスマートタウンってなんですか。

青木:僕は、例えば交通的なインフラとか、割と大規模なインフラが必要なものはスマートシティと呼ばれるジャンルのものだと思っています。それに対して、スマートタウンは、人の足で歩いて回れる単位で考えられるものではないかと。特にIT技術が進んでくると、カメラとAIを組み合わせたりすることで、今まで分断されがちだったコミュニティが技術によって取り戻せるのではないかということを考えています。

杉原:スマートシティとスマートタウンの認識がそもそも違うという考え方が、かなり面白いですね。やはり青木さんにとって、コミュニティは大きなテーマですか?

青木:僕はそう思っていますね。コミュニティの再構築。

杉原:その再構築のもととなるイメージは、例えば時代でいえばいつ頃でしょうか?

青木:『ちびまる子ちゃん』とかでしょうか。

杉原:確かに僕らの時代は、『ちびまる子ちゃん』や『サザエさん』の世界でしたよね。家に帰って親がいないと隣の家に行きましたもんね。

青木:そうそう。友達の家に行ったら夕ご飯が出てきて、勝手に食べて帰ってくるみたいな感じでしたよね。

杉原:今はその余白みたいなのは少しずつなくなってきているということですか?

青木:そうだと思います。住居がオートロックだったりすると、小学生が友達の家に気軽に遊びに行くこともできないですよね。昔だったら「あーそーぼー!」って呼びに行っていましたが。今は遊びに行く前に携帯に連絡していかなきゃいけないとか。

杉原:「あーそーぼー!」って言っても、マンションとかだと家に入るまでに何個もボタン押さなきゃいけないですもんね。昔は携帯もないから、公園に行って誰かを待っていましたけど。

青木:行ったら誰かいるだろう、みたいな。あの感覚が面白いですよね。

杉原:一方では高度経済成長期を経て、テクノロジーによって多くのことがコンビニエンスになったり、マンションだったらセキュリティが向上したりといったメリットもある。全体的に裕福になったと思いがちだけど、今度はテクノロジーによって失ってしまった、もしくは失いそうなものを、ユカイ工学はテクノロジーによって取り戻そうとしているということでしょうか。僕がいつも感じるのは、青木さんは今の時代が悪いと言っているのではなくて、今の時代にあったアップデートの方法で、昔あったいいものを付帯させていく、融合させていくことを考えているのではないかと思います。

青木:おっしゃる通りです。

家電と会話できる
=ロボット化ではない!?

杉原:世界の潮流としては、どういうロボットが今後生活の中に入ってくると思いますか。

青木:僕たちが必要だと思っているロボットは、インターフェースの役割が大きいと思っています。例えば、皿を洗うとか洗濯をするといったことは、ロボットよりも家電のほうが効率もいいし安い。だから、皿洗いをロボットがやる日はこないと思っています。すでに家電の洗濯機は洗濯物の汚れ具合を検知して必要な洗剤量を変えるとか、かなり賢いことをやっているので、技術的に見ればもう家電はロボットです。でも、洗濯機に名前をつけて可愛がっている人はあまりいない。ロボットって名前をつけたくなるものですよね。

杉原:うちの娘が今5歳なのですが、ロボット掃除機のルーロを「ルーロちゃん」と呼んでいます。

青木:なるほど。ルンバとかもそうですけど、動き回るものって何か特別な感情を抱きがちですよね。

杉原:その中で白物家電みたいなものがIoT化されていく。

青木:そうなると思いますが、僕はその時に必要なのが冷蔵庫と直接会話できる機能かというと、たぶんそうじゃないと思います。顔がない家電に向かって人間がコミュニケーションをとることはなくて、なにかしらインターフェースが絶対に必要になる。それがこういうロボットだと思ったんですね。

杉原:要は翻訳家というか、通訳をする存在ですよね。

青木:そう、通訳をする人。例えば、室内の家電をコントロールする時も、何か顔のあるインターフェースが人間は欲しくなるはずだと思います。それがロボットの役割になると考えてまして、アレクサとかも機能としてはかなり近いと思います。

杉原:今後、インターフェース側はどんな進化をするでしょうか。

青木:さっきおっしゃったように、ロボット掃除機ってなんとなく愛情をもったりとか、ケーブルにひっかかったら助けたかったりしますよね。僕はそれがロボットのもっている一番の強みだと思っています。人に感情を起こさせるというか、人を説得したり、人のモチベーションを起こしたり、行動を促したりできるというのがロボット型のインターフェースの強みですよね。

杉原:とすると、これから出てくるかもしれないものは、ヒューマノイド的に人間により近づいた形状のものや、しゃべりかたが人間に近いロボットでしょうか?

青木:出てくるとは思うのですが、家で使うぶんにはまず、ヒューマノイド型は大き過ぎますよね。あとは日本語で会話をするとなると、ロボットが全部聞いているという前提で生活をすることになるので、さらにスマホとつながっていると自分の行動も全部そのロボットが把握していたりして、すごく嫌な感じになるじゃないですか。そういうのはダメなんですよ(笑)。

杉原:では、ロボット型インターフェースは『BOCCO』みたいなプロダクトがアップデートしていく?

青木:はい。例えば『BOCCO』は、お年寄りに「薬を飲んでね」という風に言ってくれたりします。今もユーザーさんがそのように利用しているケースが結構あります。すごく面白いのは、家族に「おばあちゃん、薬、飲んでるの?」とか言われると「うるさいわね」みたいに角が立つけれど、ロボットが言うと進んで飲んでくれるらしいんです。あとは夫婦で使われている方で、朝「火曜日はごみの日だよ」みたいなことを言ってくれるから、旦那さんがゴミ捨てをちゃんとしてくれるようになって夫婦喧嘩が減った、とか。

杉原:人間に言われるとイヤだけれど、ロボットにいわれると素直に聞きたくなるというのは研究テーマになりそうですね。仮に『BOCCO』をハードウェアととらえて、この中にどんどんアプリケーションを入れていくのであれば、僕は音声認識ソフトが入ると面白いと思います。例えば、高齢者の言葉のスピードや強弱で認知症の兆候というものが検知できるから、それを認識して家族に伝えるサービスがあれば面白いかなとか。あとは子どもだったら、共働きで親がいない時の様子を検知して、「実はこの子は明るくしているけれど寂しそうだよ」と言ってくれるソフトが出てくるとか。インターフェースコミュニケーションロボットを通じたビジネスやサービスが今後増えてきそうですよね。

青木:増やしたいと思っています。例えば語学学習やダイエットは、自分ひとりの力で続けようとすると、すごく大変じゃないですか。ロボットは人の行動を促すことが得意なので、語学の学習だったら定期的に英語で話しかけてきたり、ダイエットだったら「今週は、あと何キロは走ったほうがいいよ」とか言ってくれたりする役目ができると思います。

杉原:語学はすごくわかりますね。一人でやっていることを、ロボットが拡張してくれると嬉しいですね。

青木:サポートしてくれるものがほしいということだと思います。あとは、例えばお金を貯めるとかいうのもそうですよね。カードと連携して「使いすぎだよ」とか言ってくれると助かりますよね。

杉原:今月の請求額は……特にムダだったのは……って。それはイヤかもしれない(笑)。

裏テーマは「妖怪」。
そこにいるだけで幸せになれる

杉原:次に青木さんが考えているロボットはありますか? 期待しているはずですよ、みなさん。

青木:そうですね。BOCCOもそうですけど、わりとテーマが「妖怪」だったりします。家に一台置いておくと、家族が笑顔になる、幸せになる。座敷童というのが一応、BOCCOの裏テーマです。『となりのトトロ』でも天井裏に何かいるとか、妖怪っていろいろなのが潜んでいるじゃないですか。そういう世界観が近いと思います。

杉原:この前お聞きした二足歩行で玄関に迎えに来るロボットもいいですね。迎えに来る以外何もない。しゃべるとトゥーマッチですよね。

青木:家であんまりしゃべりたいとは思わないですよね。猫とか犬はしゃべらないからいいわけじゃないですか。

杉原:これからユカイ工学として、コンソーシアムも含め、様々な企業との掛け算というのは始まるんでしょうか。

青木:そうですね。ぜひやりたいと思っています。

杉原:ぜひ青木さんとRDSチームで何かやりましょう。今日はありがとうございました。

ユカイ工学株式会社 代表 青木俊介 (あおき・しゅんすけ)
東京大学在学中にチームラボを設立、CTOに就任。その後、ピクシブのCTOを務めたのち、ロボティクスベンチャー「ユカイ工学」を設立。「ロボティクスで世界をユカイに」というビジョンのもと家庭向けロボット製品を数多く手がける。2014年、家族をつなぐコミュニケーションロボット「BOCCO」を発表。2017年、しっぽのついたクッション型セラピーロボット「Qoobo」を発表。2015年よりグッドデザイン賞審査委員。

(text: 吉田直子)

(photo: 増元幸司)

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Laboro.AI 椎橋徹夫と語る AIが引き出す新しいバリュー データ統合ビジネスで見えてくる日本の未来

吉田直子

現在はAIの第三次ブームといわれている。機械のスペックが上がり、膨大なデータを処理できるようになったことで、いわゆるディープラーニングが可能になり、ビジネスの様々なシーンに活用されるようになった。しかし、AIが何を得意とし、実際にAIを使ってどんなことができるのかは一般にはあまり知られていない。AIを活用したオーダーメイド型のソリューション開発やコンサルティングを提供する株式会社 Laboro.AIのCEO・椎橋徹夫氏に、編集長・杉原行里がAIビジネスの可能性を聞く!

AIは人間の右脳的な働きを実現できる

杉原:僕はその分野にいるのでそう感じてはいないのですが、一般の方はAIを神格化している部分があると思います。そもそも“AIはなんでもできるのか?問題 ”というのがあると思うのですが、そのあたりを教えていただけますでしょうか?

椎橋:AI万能論に対してよく言うのは、まず「AIは基本的にはソフトウェアです」ということです。ただ、今までのソフトウェアやITシステムとは少し種類が違うことができるようになっています。今までのソフトウェアはロジカルな処理を正確に速くやることが得意でした。一方で直感的な処理が結構難しかったんです。

例えば、画像を見て、それが犬か、猫かを分類するみたいなことは、明文化できない直感的な処理が人間の脳の中で起こっています。そういう直感的な処理は今までのソフトウェアでは全くできませんでした。でも、AIはそれができるようになった。人間のように賢くて難しいことができるというより、人はわりと当たり前にやっているけれども、従来ならプログラムやルールに落とし込みきれなかった処理ができるようになったソフトウェアだと考えています。今までのソフトウェアが左脳的なものだったのに対して、AIは右脳的な処理ができるようになったと言ってもいいと思います。膨大なデータから自動的に特徴を見い出して、それに沿って具体的な認識や予測ができるようになりました。ですから、AIという言葉は「データに基づいた直感的な処理ができるソフトウェア」や、「認識や予測のアルゴリズム」という捉え方をするのが、現時点では実態に近い説明ではないでしょうか。

杉原:もともと、椎橋さんは東大の松尾研究室にも関わられていたということなので、その分野のエキスパートだと思うのですが、僕は、AIが介在することによって、今までバリューとしてとらえていなかった一連の行動や、価値を見出せていなかったデータを、価値あるものに置換できる未来を期待しているのですが。

椎橋:はい。まさにそうですね。

杉原:ヘルスケアの部門はそれが顕著だと思います。御社や椎橋さんの中で、今後こういう未来が来そうだという予測はありますか?

椎橋:はい。実はヘルスケア、メディカルの領域はひとつの重点領域として考えています。まさに、AIのイノベーションというのは、今までは価値に変換できなかった細かいデータを、AIというアルゴリズムを通して効率よく価値(バリュー)に変換できることです。でも、その中でまずみなさんがやるのは、とりあえず持っているデータの価値を引き出すためのAIを開発することなんです。

一方で20〜30年後を考えると、そういうタイプの取り組みの価値は、むしろ小さくなると考えています。より大きいのはA社、B社、C社、それぞれが持っている断片的なデータをきちんと組み合わせてAIのアルゴリズムを通すと、全員にとってかなり大きな価値を生み出すという流れです。今、我々は様々な領域でクライアントと1対1でAIのスキームを作っていますが、この先は複数のデータをつなげてAIに入れて価値を引き出すということも視野に入れていく必要性があるなと感じています。

杉原:具体的な例はありますか?

椎橋:はい、そうですね、例えば、今、健康診断のデータは保険組合が、病院の診断データは病院が、細かい精密検査のデータは検査会社がそれぞれ持っているような状態です。一方でそれらのデータを使って価値あることをやりたいのは、製薬会社や医療保険系の保険会社です。データを様々な人が断片的に持っていて、かつそのデータの価値を一番引き出せる人が、データを持ってないということが、すごくわかりやすく起こっているのが医療の領域です。この医療ビッグデータの活用が、ひとつの議論です。患者さんのデータを共有しあう構造の中で、アルゴリズムで処理されて適切に医療データが提供される形になると、リスクがあれば早めに手を打てて、健康なまま長く生きることが可能です。

近未来に予想されるAIの具体的な活用について話し合う編集長杉原(左)と椎橋代表(右)

杉原:僕もまったく同じことをずっと言っています。僕らはたぶん将来、病院というものが形を変えていくだろうと考えています。日々生活していく中で当たり前のようにデータがとられ、レコメンデーションがどんどんされていって、健康寿命が延びていくと。製薬・投薬もそうですが、まだパーソナライズされたものがないですよね。そこまでには越えなきゃいけない壁がたくさんあるとは思いますが。

椎橋:医療費も削減されるので、国レベルで考えるとデータの統合は絶対やったほうがいいのですが、難しいのは、一歩踏み出す、その一歩の踏み出しによってネガティブな印象を受ける可能性があることです。短期的にいかにインセンティブがある形で各プレイヤーがそこに踏み出していけるかというのを設計することが重要だと思います。

杉原:そうですね。僕らもよく言っているのは、結局ここで一番大事なのはコミュニケーションだということです。どういう未来がインセンティブをくれるのかというのを提示しない限りは、たぶんみんなはデータ共有に賛成してくれないですよね。

「冷蔵庫の中の最適解」を
AIが導き出す!?

杉原:今後、医療の業界以外には、どういう分野でより顕著にAIが活用されていくでしょうか。

椎橋:そうですね。キーワードになるのが、フィジカル×コンシューマのデータの領域だと思っています。要はインターネットを介したデジタルなデータの分野は、すでにネット系のプレイヤーが色々とやっています。一方で物理的なところと切り離せない領域、医療もそうですが、これはまだネット系のプレイヤーもほとんど手つかずです。

食の領域もそうですね。例えばレシピは、データがフィジカルなので、あまりきちんと整備されていない。ここが整備されていくと、新しい料理をAIが発明したり、その人の今食べたいものと料理のスキル、あとは冷蔵庫の中に何が入っているかを総合的に見て、作り方まで含めた献立の提案ができる世界も可能です。これをやろうとすると、一社だけではできない。栄養という観点でいうと、先ほどの医療にもつながっていきますし、食周りのデータにAIを活用するというのはあると思います。

杉原:確かに食もパーソナライゼーションされていくほど最適解みたいなものが出てきますよね。と同時に、要はフードロスの防止にもつながると思います。だいたい日本だと年間600万トンくらい捨てられていて、実は事業者と一般家庭は、ほぼ同じくらいの量を捨てているそうなんです。ということは、まず冷凍庫の中の最適解がまだ出ていないのではないかと。買い物に対してのレコメンデーションが出てくればロスを減らせるし、そういう世界も、悪くないなと思います。スーパーマーケットで先に買っておいてくれるとか。

椎橋:結局、ネットのデジタルな消費って消費者の消費活動でいうとかなり部分的ですよね。フィジカルな領域の消費データにきちんとアルゴリズムやAIが入っていけば、バリュー地点をさかのぼって、産業全体のデータをつなげて、より効率化していくということが絶対に起こってくると思います。

杉原:僕らはデータを提供したら、1人あたり年間で何百万円かもらえる世界がくるだろうと予想しています。65歳以上からは年金をもらわなくても、たぶんデータ提供者にお金がもらえるみたいな未来が来るんじゃないかと。

椎橋:これまでのインターネットを中心としたイノベーションは、GAFAやBATなどの米中のインターネットジャイアントがデータを全部抱え込む世界でした。それに対して、ヨーロッパのGDPR(EU一般データ保護規則)などの動きもそうですが、個々人が自分のデータを管理するという分散型の方向に行ったほうが健康的ですよね。それが成り立ちうるひとつの領域が医療です。だから医療を起点に、それぞれが自分のデータを管理して、それを適切な範囲で提供することで、誰かに対して価値を提供して対価を得る。そういう社会的な構造を日本のマーケットで世界に先駆けて作って、その形を海外に展開していくことができると、すごく面白いと思います。まさに医療かつ高齢者という部分では、日本は世界最先端の課題先進国ですし。

杉原:今後日本の新しい産業を支えていく上では根幹となっていく部分かなと僕も思っています。課題先進国というのはある意味ラッキーですよね。

テックビジネスで
必要なのは技術の俯瞰図

杉原:一方でAIの世界は進化が速いですよね。そうすると、ビジネス側も研究をおろそかにできないと思います。それについてはどう考えていますか?

椎橋:AIもそうですが、あらゆるイノベーションが起こっている時は、まず学術的な領域から論文などの形で新しい技術が発表され、新しい手法が科学的に確立され、それが実用可能な技術に落とし込まれ、さらに現場で使えるソリューションになっていくという、一連の流れがあります。その意味で、アカデミアの先端にきちんとキャッチアップながら、それをどう使えばどんな産業ビジネス的な価値につながるのかということを考えることが大事だと思います。

ただ、学術的に新しいことを生み出すことをスタートアップ企業がやらなきゃいけないかというと、必ずしもそうではないですよね。どちらかというと、全体像がきちんと見えていて、技術の俯瞰地図を持っているということが必要です。つまり、この技術を探ろうと思ったらこの研究者にあたればいいとか、この論文を見ればいいとかいう全体図ですね。医療に例えれば、各専門医をつなげられる総合医のような立場です。これからスタートアップを起こす時には、実現したいことに対して、全体的なマップを見て、「これを実現するためにはこの専門医とこの専門医とこの専門医に聞きに行くのが重要だ」とか、「これをつなげるのが重要だ」とか、そう考えられることが大事ですね。

杉原:あとは誰とコラボやアライアンスを組んでいくかというのが大事になりますよね。実現したい未来に対して、1人ではなかなかチャレンジできませんから。HERO Xも、ここがコミュニティの場になって、様々なものが生まれていけばいいなと思っています。

椎橋徹夫(しいはし・てつお)
米国州立テキサス大学理学部物理学/数学二重専攻卒。ボストンコンサルティンググループに入社後、東京オフィス、ワシントンDCオフィスにてデジタル・アナリティクス領域を専門に国内外の多数のプロジェクトに携わる。BCG社内のテクノロジーアドバンテージグループのコアメンバーとして、ビッグデータ活用チームの立上げをリード。のちに東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて産学連携の取り組み、データサイエンス領域の教育、企業連携の取り組みに従事。2016年、株式会社Laboro.AI(https://laboro.ai/)を創業、代表取締役CEOに就任

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(text: 吉田直子)

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