対談 CONVERSATION

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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fuRoとRDSのコラボから生まれたシーティングシミュレータとは? 「SS01」前編

長谷川茂雄

“機能とデザインの一体化”を標榜し、未来のためのロボット開発を行うfuRo(千葉工業大学・未来ロボット技術研究センター)。実は今秋、世界から注目を集めるこの研究所と、編集長・杉原が代表を務めるRDSとの念願のコラボプロダクト「SS01」が発表となった。技術面の核になったのは、日本を代表するロボットクリエイターの一人、fuRo所長、古田貴之氏。シーティングポジションの最適化を測るプロダクト「SS01」は、単なるシミュレーターではない。その理由と同プロジェクトが生まれた背景、そしてポジティブな社会を実現するために必要な視点について、杉原と古田氏が語り合った。

fuRoは一緒に世界設計や
未来像が作れるチーム

杉原「僕がfuRoと出会ったのは、おそらく8年ぐらい前ですよね」

古田「何かの展示会で会ったんですよね。自分は、杉原さんと出会ってショックを受けましたよ。カーボンでこんなことできるんですか? って思える知らない世界を見せてくれたので。いやー、カーボンやってなくてよかったなって思いましたよ(笑)」

杉原「今まで色々とプロジェクトをご一緒させて頂いていますが、僕は、いつかは自分たち側から発信したもので、fuRoの皆さんと何かをやらせていただきたいとずっと思っていたんです。それが今回、やっと実現しました。結局、8年かかりましたけど(笑)。お互いに足りてない部分を、補完ではなく拡張しながら、一緒に世界設計や未来像が作れる。fuRoは、まさにそういうチームです」

古田「嬉しいな。でも、ワクワクやドキドキが感じられるモノを作って、その先にある未来を作ろうというマインドが共有できる人は、なかなかいないですよ。技術は持てても、マインドは持てと言っても持てない。杉原さんにはそれがあるからやりやすい。別に持ち上げてるわけじゃないですよ(笑)」

古田氏(右)もfuRoもリスペクトしている杉原。コラボをしたいという思いは、8年越しで実現した。

杉原「僕も本当に嬉しいです。今回自分たちが取り組んだのは、人の体の最適解を探す計測シミュレーターですよね。例えば(古田さんが開発した)カングーロでもなんでも、乗り物の最適なポジションを見つけて、その人の身体の特徴を生かしつつシートがフィットすれば、より乗りこなしやすくなる。これからは、ビッグデータが揃って、パーソナライズの量産化が進むわけですから、今回の計測器“SS01”で得たシートの情報は、いろんなことに活かせるようになるはずですよね」

古田「もうグランドデザインも含めて、杉原さんが全部やってくれて(笑)」

杉原「いや、まったくそんなことないです(笑)。僕らができないことを、たくさん助けていただきましたから。ワントゥーテンさんとRDSで製作したCYBER WHEEL Xのときも、fuRoの皆さんには負荷装置の部分を手がけていただきましたけど、今回も自社だけやろうとすると何年もかかるものが、できない部分を拡張してもらえるチームと一緒にやることで、数ヶ月でできることがわかりました」

車いすレースや日常用車いす、さらにはシッティングスポーツ全般を想定して、最適なシートポジションを割り出すSS01は、ユーザーのパフォーマンスレベルを高める。

乗り物は共生社会のなかで
コミュニティを作る役割を担う

古田「それは重要だよね。チームビルドっていうのは、社内も社外もどちらも大切。でも、チームビルドするときに一番必要なのは、さっきも言ったマインドが同じということ」

杉原「僕は、古田さんはチームビルディングが最高にうまいなって思っていますけど」

古田「いや、才能のある優秀な人が周りにいてくれるだけですよ(笑)。僕はのび太くんで、周りにドラえもんがたくさんいるってことです。たった一人でできることなんて微々たるもの。どうやってその分野で振り切ってる人と繋がって、コラボレーションすることで1+1を3以上にするか。それが大切なことですね」

杉原「自分もそう思います。今回の計測器もそうやってできたもののひとつです。そういえば、いま時速50km出る車いす型モビリティを開発していて、これから原付登録をしようと考えているんですね。車いすとしての機能も搭載され、おじいちゃん、おばあちゃんはもちろん、老若男女誰もが乗れて、しかも使って楽しいモビリティって面白いと思いませんか?」

古田「そういう発想は面白いですね。確立された技術ができたら、それは今度大衆に向かっていく。そして、ちょっと面倒くさい言い方ですけど、能動的共生社会に繋がっていく。イヴァン・イリイチという社会学者が、コンヴィヴィアリティという思想を唱えましたけど、どの世代もワイワイ賑やかにやっていける社会を作るということですよね。乗り物もそういうコミュニティを作るひとつの役割を担うと思うんですよ」

杉原「なるほど。自分はよく“自分ごと化”って言っているんですけど、そういう能動的共生社会で一番大事なことって、周りで起きている様々なことを、いかに自分のことのように考えられるかということですね」

古田「いいこと言いますね! そういうふうに、いろんな人や世代が能動的に共生していける社会は、いろんなサービスや技術が必要ですよね。でも、例えば乗り物も、単に移動手段ではなくて、ウキウキ、ドキドキするようなものであるべきなんですよ。その乗り物があるから、外に行きたいなぁとか、乗って走って誰かに会いに行きたいなぁとか思って外に出るようになって、気がつけば友達ができて生活が楽しくなったなぁとか。そうやって人を突き動かす技術やサービスは、結果、社会を変えていくんですよ」

SS01は単なるシミュレーターにあらず。デザイン性の高さにも力点が置かれている。

SS01紹介サイト:http://rds-pr.com/ss01/

シーティングポジションのデータが
面白いことに繋がる未来が来る

杉原「確かにそうですね。今回のSS01という測定器ですが、“そんなものが必要なの?”とか、“無意味じゃない?”という人もいるんですね。でも僕は、絶対にこのような技術が必要な未来が、すぐにやってくると言っているんです。これから来る未来と社会に繋がっていると。今後は、国立障害者リハビリテーションセンター研究所とともに、SS01を使って多くのシーティングデータの集積を行いつつ、解析設計をしていく方針です」

古田「へー! それはすごいですね。さらに先の未来に繋がっていきそうですね」

杉原「体がどういう状態の人には、どういうシーティングポジションが最適なのか? それだけのデータを取るというのは、これまで共有されなかったことです。その一歩としても面白いじゃないですか。その先に、何か素敵なエンタテインメントが繋がっているかもしれないですし」

古田「ウキウキするようなことが、見えてくるかもしれないってことですね」

後編へつづく

古田貴之(ふるた・たかゆき)
1968年、東京生まれ。工学博士、fuRo(千葉工業大学未来ロボット技術研究センター)所長。青山学院大学大学院理工学研究科機械工学専攻博士後期課程中退後、同大学理工学部機械工学科助手を経て、2000年、博士(工学)取得。同年、国立研究開発法人科学技術振興機構で、ロボット開発のグループリーダーとしてヒューマーノイドロボットの開発に従事。2003年より現職。自動車技術とロボット技術を融合させた「ハルキゼニア01」、大型二足歩行ロボット「コア」、搭乗型変形ロボット「カングーロ」ほか、世界から注目を浴びる開発プロダクトは数知れず。著書に『不可能は、可能になる』(PHP出版)がある。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 壬生マリコ)

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