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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物流業界で急速に進んでいるテクノロジー化。その背景には、ここ数年で急激に成長したE-コマースの存在がある。消費者が１つのアイテムを通販でいつでもどこでも取り寄せることができる時代。大量で小ロッドのアイテムが行き来する時代に、倉庫ビジネスと配送の仕組みも、もはや従来通りにはいかなくなっている。AIやロボットを活用した物流改革は、今後どこまで進むのだろうか。物流施設の改革に取り組むGROUND株式会社の宮⽥啓友社長に、編集長・杉原が物流の未来を聞く。 ・コストのかさむコンベアとはさようなら ・めざすは物流倉庫のシェアリングモデル ・ロボット開発はビジョンを共有できるパートナーと

コストのかさむ
コンベアとはさようなら

杉原：いま、物流施設では、ハウスウェアデザインなどが進んでいる状況なのでしょうか。

宮田：突き詰めていうと、我々のPEER(ピア)（自律型協働ロボット)は、コンベアの代替にもなり得ます。いままではピッキング作業をしたら、かごをコンベアに載せて、梱包工程までガタガタ運んでもらうのが一般的でしたが、PEERは梱包工程まで自律的に移動しますから、コンベアが不要と言えます。実は、コンベアは１メートル40万円くらいするんです。物流施設を作ると必ずコンベアが必要なので、そこがこれまでは利益の源泉だったんですね。

杉原：それをなくすというのは、大変な戦いですね。

宮田：コンベアは施設の制約にもなります。メインストリームとしてコンベアが敷かれると、そこを横断できなくなるので、迂回する通路を作らなければいけない。でも、PEERのような自律型協働ロボットを導入すると、ビルの一室を物流センターにすることも可能です。従来は物流センターのための建物が求められたのですが、AIやロボットなどの先端テクノロジーを活用すれば、都心の地下駐車場、学校、百貨店、ガソリンスタンドなど、有閑スペースや資産を活用できる。アメリカではマイクロフルフィルメントセンターといって、小型の物流センターが少ずつイノベートされてきています。今後、物流業界には大きなパラダイムシフトが起こると思っています。１つの物流センターを作るために20億かけるという時代ではなくなっていくでしょう。

杉原：GROUNDさんの自律型協働ロボットですが、人間との協働がポイントではないかと思います。なぜ協働にフォーカスされているのでしょうか。

宮田：これはAmazonのジェフ・ベゾス氏も明言していますが、倉庫の完全自動化はあと10年は難しいと思います。仕組みとしては無人化できるのですが、やはり取り扱う商品の制約が出てしまう。ECで扱う商品は長尺のものもあれば、小さいものもあります。それを一つの概念で処理しようとすると、非常にムダが多くなる。なので、投資対効果が見合わない。ロボットが自動で次工程まで動いていくから、人は歩く必要はありません。ただ、例えばピンポイントでスカートをピックするというのは、ロボットにはまだできません。
このように人間が得意なこと、人間にしかできないことは人が行い、ロボットが得意なことはロボットに任せる、という協働という形が現時点では最も生産性を向上できると考えます。

人とGROUND社のロボットが協働する様子。作業者は同社のロボット「PEER」に付属するタブレットの案内に従い、指定の商品をピックアップする。

杉原：そうですね。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）で１センチ以内の誤差に収めるというのはとんでもない技術なので、キャリブレーションがかなりできていないと厳しいですよね。

宮田：工程ごとにロボットと人間の強みを分解して、人がやるべき作業、ロボットがやるべき作業を選別することが大切です。

杉原：つまり、ロボットと人間、双方のインテリジェンスやアビリティを掛け算しているんですね。補完ではなく拡張。これっていまの世の中にすごく合っていると思います。僕自身は今後ロボット化が進むことで、人間の本来使える時間が増えて、幸せだと思っているのですが、一方でAI化やロボット化で仕事を奪われると言うかたもいます。そこに協働があると、雇用が生まれるという考え方もできる。倫理的なバランスもいい。車もまさにそうで、自動運転化しても、やはりドライバーズシートには人が乗っていて、ステアリングがあるというのと同じではないかと思います。

宮田：近いですね。おっしゃる通り、物流業界の中を完全に無味乾燥なテクノロジーの世界にしていくという考えではありません。ECは伸びていますから、全体的に求められる人手は増えています。その中で、人がやらなくても良い過酷な労働や、業務・作業はロボットに任せる。こういった考えの下、物流業界を持続可能なものにしていくことが大前提です。

めざすは物流倉庫の
シェアリングモデル

杉原：宮田さんはやはり顧客ニーズというか、課題がかなり明確ですよね。今までご経験されたものが根幹にあると思うのですが、そういったご経験から起業を決意されたんですか。それとも、もともと事業のビジョンがあったのでしょうか。

宮田：楽天には７年間勤めたのですが、三木谷さんと一緒にずっとやってきて、Amazonと戦っていくうえでは、自社物流をやらないといけないという気持ちをもっていました。最終的には、当時は自社物流の構築を見送るという経営判断がくだされました。
オープンな物流プラットフォームの重要性と将来性は当時から強く感じていたので、１年準備をして、GROUNDを設立しました。創業メンバーも楽天時代の仲間です。

杉原：今後、AIがディープラーニングをしていった時に、どういう変革が起きますか？　例えば時間が圧倒的に短縮されることをめざしていくのか、それともまた違う展開がありますか。

宮田： ECは波動（物流量の偏り）が大きい業界です。週や月、年間を通した傾向もあります。アスクルは新年度の動きが大きかったですし、アパレルはクリスマスシーズンが伸びます。従来の物流投資というのは、会社の成長を見据えながら、この波動のてっぺんの部分をある程度想定してやっていきます。ですから、最初は投資した中で全体のキャパシティが６割くらいしかなくて、４割くらいはずっと空いている中で成長していきます。ということは、ムダがあるんです。一方で物流の設備は非常に流動性が高まっていて、先ほどの自律型協働ロボットなどを使った施設では、シェアオフィスしやすい。１つの建物の中に波動がかぶらないテナントを誘致すれば、ロボットや人を柔軟にシェアできる、あるいは建物自体も含めてシェアができる。最終的にめざしているのは、いわゆるサブスクモデルですね。利用・シェアした分だけ重量課金していく。もはや、そこでは自社の物量のキャパシティなんて考える必要はない。そこは、我々のAI物流ソフトウェアDyAS(ディアス)がブレーンとなり、様々な解析をして全体最適化を図ります、という形です。

杉原：まさにシェアリングエコノミーですね。一方で、いま、長崎でドローン配送が始まるなど、自動配送、遠隔操作の流れがあります。この潮流は、宮田さんから見ていい方向ですか？

宮田：いい方向ではあるのですが、物を運ぶ上でドローンやロボットを使う前に、やることはあると思います。例えば、ヤマト運輸が３年前に大きく一斉値上げしたのは、従来のCtoCの小包や宅急便が増えたのではなく、Amazonを中心とするECの物量がなだれこんできて、その需要予測ができないために、配車計画が立てられなくなったからです。なにが言いたいのかというと、配送会社に対してある程度精度の高い情報を提供できれば、彼らはそれに基づいて合理化ができるんですね。

杉原：ええ、間違いないですよね。

宮田：それができていない。我々がなぜサプライチェーンの真ん中の物流施設に力を入れているかというと、ひとつには上流工程のデータと配送側のデータが連携していないことで膨大なムダが起きているからです。国交省のデータを見ればわかりますが、実はドライバー不足といいながら、いま全国の営業車両の積載率は４割です。ですから、我々はDyASを使って、あるいは次世代物流センターを普及させることによって、出庫を精度高く予測し、その情報をリアルタイムに近い形で配送会社に対して提供していき、全体の最適化を進めていきたいんです。

ロボット開発はビジョンを
共有できるパートナーと

杉原：HERO Xの読者にはロボットを開発している人も多いので、ロボットで御社に参入できるか？ということが気になると思います。もしくは御社と一緒になにかやることは可能なのでしょうか？

宮田：実際にこのPEERという自律型協働ロボットを物理的に開発しているのは、中国の大手ロボットメーカーです。彼らはビジュアルスラムと制御系の技術に優れているので、本当に性能の高いロボットを開発できます。でも、我々はグローバルで主要なロボットベンチャーメーカーと接触しているのですが、99％物流現場では使えません。なぜかというと、ロボットエンジニアは物流のことがわからないからです。大事なのは本当に実務レベルで使えるものに仕上げられるかということ。彼らには物流の経験も専門知識もないので、我々はそのノウハウを提供する。おそらく、そういう開発になっていくと思います。

杉原：ということは、パートナーは特化した考え方を共有でき、かつ違いの強みを生かせる会社ということですね。

宮田：そうですね。例えばこの中国の企業はビジュアルスラムに非常に優れているけれど、右から左にピッキングするための技術はもっていない。じゃあ、ピッキングのロボットについては、アメリカのSoft Robotics社と提携する、という形ですね。

杉原：そのピッキングは、遠隔操作にならないんですか。

宮田：将来的には十分それは可能だと思います。

杉原：そうしたら、在宅の仕事になりますよね。

宮田：その通りです。そうすると、別に日本である必要もなくなる。

杉原：24時間回せますもんね。

宮田：それを監視するだけでも十分なニーズがあると思います。

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。