対談 CONVERSATION

【HERO X × JETRO】乳児を見守るセンシング 介護現場でも広がる“眠りログ”

JETROが出展支援する、世界最大のテクノロジー見本市「CES」に参加した注目企業に本誌編集長・杉原行里が訪問。「ユニークなテクノロジーを発明・開発し、お客様にサプライズを」をテーマに、現場の声を大切にしながらセンシング技術の開発に情熱を注ぎ続ける株式会社リキッド・デザイン・システムズ。 数年前、保育園で起こった乳児の突然死。午睡中の乳児が保育園で突然死亡したこのニュースは子どもを持つ親たちに衝撃を与えた。事故から数年経った今、自治体の中には昼寝を見守る機器の保育園への導入に補助金を出す所も出てきた。寝ている時の体の状態を可視化する装置を開発、世界への進出を目指している同社の代表・遠山直也氏にお話を伺った。

“何の役に立つの?”
見向きもされなかった草創期

杉原:はじめまして。僕自身はエンジニアやデザイナー寄りなので、遠山さんのお話を伺えることをとても楽しみにしていました。今回、初のオンライン開催となったCESに出展されて、感触はいかがでしたか?

遠山:当社はCESへの出展自体が初めてでしたが、数社の企業が当社の技術に興味を持ってくださり、打ち合わせに発展しました。オンライン開催でしたので製品を実際に手に取って見てもらえなかったのは残念でしたが、海外での認知度が少しでも上がったことはよかったですね。

杉原:それはうれしい反響ですね。そもそも御社のセンサー技術開発のきっかけはどういったことからだったのですか。

遠山:この会社の生い立ちからになるのですが、もともと私はシリコンバレーにある半導体のソフトウェア開発の会社に勤務していました。友人が次々と起業していくのをきっかけに、私も起業しました。立ち上げから約5年は半導体ビジネスをやっていましたが、資金繰りが厳しく行き詰ってしまった。そんなとき、たまたま我々の基幹技術になっている「バイタルセンサー」を紹介されて、技術を買い取ったところから、当社の製品開発がスタートしました。

杉原:なるほど。開発当初から乳幼児向けに使おうと考えられていたのですか?

遠山:実はその前にもうワンステップあるんです(笑)。当初我々は、この技術は介護の世界で需要があるだろうと考えていました。その当時はまだIoTという言葉はなかったのですが、センサーとクラウドを組み合わせて何か作れないかと考えていたんです。

杉原:具体的にはどういった製品を開発されたのですか?

遠山:呼吸や心拍数など、眠っている間の体の状態を計測するものです。通常の医療用具は直接身体に装着するものがほとんどですが、当社の製品はベッドマットの下にセンサーマット を敷くだけ、要は非接触で体動から推測した呼吸と心拍が計測できるという画期的な技術を使ったものでした。しかし当時の介護の世界では、こんなものが何の役に立つのか、と全く理解されなかった。結局、商品を作ったものの全く売れず、再び経営危機に陥ってしまいました。

杉原:介護用品の難しいところですね。今までの介護の世界は、今あるものをいかに安くできるかという方向に目が行きがちで、新たなサービスや付加価値というところにまでなかなか考えが及ばないところがあるのではと僕は常々思っています。

遠山:そうなんです。でもここからがまた面白いところで、この商品を新聞で紹介してもらったら、保育園から次々と問い合わせが来るようになったんです。

杉原:それはすごいですね。保育園からの問い合わせが多かった理由には、「新生児突然死症候群」が関係しているのでしょうか?

遠山:そうなんです。ちょうど話題になっていた時期でした。そこで、保育園に協力してもらって試作品を実際に使用してもらうことを始めました。しかし、小さくて軽い赤ちゃんでは、とにかくエラーばかりで。初めのうちはそれはもう散々な結果でした。現場からもこんなもの使い物にならないと言われてしまって。ところがこの時も、運よく半導体商社の社長がこの商品を大変気に入って出資してくださり、1年ぐらいかけて「IBUKI」という製品を開発しました。それが約3000台も売れたんです。

保育園でのお昼寝見守り用に開発された「IBUKI」は全国の保育園から問い合わせがある。

杉原:それは素晴らしいですね。

遠山:東京都が保育施設に助成金を出したこともあって、「IBUKI」の認知度は急速に高まっていきましたね。

杉原:PoC(概念実証)としての実証フィールドは、提携していた保育園や幼稚園だったのですか?

遠山:はい、そうです。約3か月で問題点をクリアにし、その後は9か月ほどかけて幼稚園で実証実験をしました。他社と比べて、うちの製品は布団の下に敷くタイプのものでしたので、ボタン電池の誤飲などの心配もなく、安全性に関して問題視されることはありませんでした。一番気を使ったところは“誤動作”が起きないようにすることでした。誤動作が起きて頻繁にアラートが鳴ってしまうと、アラートに対しての信頼性が低くなってしまう。なので、アラートに加えて更にアプリを使って呼吸の波形を目で見てわかるようにしたんです。現場の先生方から、眠っている赤ちゃんが呼吸をしているかどうかの確認は非常に難しく苦労していると伺っていました。目で見てわかるという安心感が大変大きいという声が多かったですね。

杉原:赤ちゃんの呼吸を可視化して分かりやすくしたことが、他社製品と比較して、「IBUKI」が現場からの信頼を勝ち得たポイントだったということですね。

遠山:その通りです。画面での操作を細かくわかりやすくして取り扱いを簡単にしたことも大変好評でした。

介護施設や産婦人科が導入
やっとはまった当初の予測

杉原:こちらは保育施設用ですが、うちにもまだ幼い子どもがいるので、個人向けの製品が出てくると親としても安心して子どもを見守ることができますよね。

遠山:そうなんです。「IBUKI」の改良点などを盛り込んで、更に高性能にした個人向けの商品を開発しました。こちらは「Baby Ai」と言うのですが、その後は産婦人科から要望があって「Baby Ai Med.」も開発しました。

杉原:「IBUKI」は3000台売れたということでしたが、そこから得たビッグデータはディープラーニングさせたりしているのですか?

遠山:残念ながら最初の製品はすべてiPadで完結してしまっていたので、現在はクラウドの開発を介護の分野でやっているんです。

杉原:もったいない(笑)!! ということは…創業当初の遠山さんのクラウドの考え方にまた戻ってきたということですね。

『体動センサ 介護log Med.』はコロナ禍で人手不足が叫ばれる医療現場からの引き合いもあるという。

遠山:そうなんです。結局またクラウドを開発する羽目になりました(笑)。

杉原:今後、クラウドを使いながらディープラーニングさせていくとなると、遠山さんはどのような未来を描かれていますか?

遠山:まずクラウド化とAIは必須だと思っています。

杉原:僕たちは1000件近い歩行や座位のデータを使って、歩く・座るといった未病対策やパフォーマンスを上げるために必要なデータを取得しています。それを“データバンキング”と呼んでおり、自分たちが取得したデータだけではなく様々な身体データを集約できるプラットフォーム構築に取り組んでいます。

遠山:それは素晴らしい! 実際にビッグデータがあってもそれをどう集約してどのように活用するかという課題がある。ぜひご一緒させていただきたいですね。

杉原:もちろんです。一つの分野のビッグデータだけを持っていても仕方がないんですよね。やはり様々な分野のデータが欲しい。

遠山:実はいま、“睡眠”の分野で新たな開発を進めています。自閉症など、なにか問題を抱えているお子さんは、睡眠に問題を抱えている場合が多い。我々の製品は非接触で睡眠のデータが取れるので、簡易的な方法で子どもの睡眠の質を見守ることができると考えていています。介護の分野では、オムツ交換のタイミングを知らせるというセンサーの開発を進めていて、クラウドに組み込もうとしているところなんです。

杉原:遠山さんはこれから先、介護をどのように変えていきたいとお考えですか?

遠山:まだお話できないこともあるのですが、バイタルを取れるクラウドと、現場で使う帳票類を一体化させるというシステムの開発を進めています。センサーに関しては、先述のオムツ交換の時期を知らせる尿センサーと、在宅でも遠隔で異常を知らせるナースコール、温室センサーで熱中症を知らせる、離床を知らせるといった5つのセンサリングを一つのパッケージにしていきます。

杉原:なるほど。これから日本が抱えていく社会課題に立ち向かっていくというイメージですね。

遠山:そうですね。現場ではまだそれぞれのセンサーを別々に購入して使用していて、コストもかかるし電源も複数必要になるので、ぜひワンパッケージ化してほしいという要望が多かったんです。それなら我々がいま持っている技術でやれるところまでやってみようと。ワンパッケージ化に向けて、いまクラウドと連携して実証実験の最中です。

杉原:その商品、欲しいです! 僕は自分のデータが可視化されるのが好きなので(笑)。
今回遠山さんとお話させていただいて、いろんな浮き沈みを経験されながら、苦しい時もいつも前向きで楽しんでいらっしゃるような印象を受けました。最後に、いま起業を目指している方たちに向けて、遠山さんから何かアドバイスをいただけますか。

遠山:どんなにつらい時でも諦めちゃいけないということだけでしょうか。辛くて苦しい時ほど、起業したからには社員を守らなくてはならない、とにかく会社を潰すわけにはいかないという強い信念だけは持ち続けていました。起業すると、苦しい時に身を切るのはまず自分です。1年近く役員報酬のない時期もありましたが、会社を潰してしまったらそこで終わりなので、そこだけはなんとか守ってきました。

杉原:素晴らしいですね! 今後は社会の課題になっている分野で活躍の幅を広げていかれるのですね。御社のバイタルセンサー技術を使うことで、いろんな方面に応用が利く。もしかしたら近い将来、遠山さんと何か一緒にできるんじゃないかと期待が膨らんでいます。本日はありがとうございました。

遠山直也 (とおやま・なおや)
東京都出身。1985年ニューヨーク州立大学卒業。 半導体ソフトの米国ケイデンス・デザイン・システムズ社でMarketing Directorを経て、2003年仲間内で半導体関連のベンチャー企業を設立。 2008年に会社を清算して、株式会社リキッド・デザイン・システムズを設立。 当初半導体受託設計中心に事業を進めていたが、2013年に元ソニーの技術者が開発したVitalセンサーと出会い、半導体からヘルスケアのセンサー開発事業に転換。 3つの助成金に採択され、IoT呼吸センサーと空気よる肌の共振マッサージ器(美顔器)を開発した。その後、両技術の事業化を推し進めている。

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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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