対談 CONVERSATION

【HERO X × JETRO】トップランナーは中国発のスタートアップなのか!世界が注目する無人販売EV

HERO X 編集部

「New Normal (ニューノーマル) 社会と共に歩む」をテーマに昨年開催された日本最大級のテックイベント『CEATEC 2020 ONLINE』にて、17カ国・地域から45社の有力スタートアップが集結した、JETRO設置の特設エリア「JETRO Global Connection」。参加した注目の海外スタートアップ企業を本誌編集長・杉原行里が取材。無人配送にも使える小型自動運転車両を提供する中国の新石器(Neolix)。同社の小型自動運転車両は、受注台数を着々と伸ばしており、ケンタッキーフライドチキン、マクドナルド、ピザハット、コカ・コーラ等のリテールや飲食企業も顧客に含まれている。中国から日本へ、国境を超えたイノベーションの創出をめざす、同社の海外事業総代表にお話をうかがった。

マルチに使える自動運転車両

杉原:御社が手掛ける事業内容について教えて下さい。

呉:自動運転車両の研究・開発と生産を行っています。自動配送のみならず、小売、セキュリティパトロールなど、さまざまな業種で幅広いサービスの展開を考えたカスタマイズ可能なモジュール方式のスマート車体、電池交換により7日間24時間連続稼働を実現するノンストップサービス、車体の製造とシステムの構築を自社で手掛けており、現在の工場(の設計上)生産能力は1年間に1万台ほどです。

杉原:ホームページを拝見し、「時代の潮流に乗っているな」と。医療サービスの提供や食品の販売など、あらゆるソリューションを柔軟に搭載でき、搭載された内容に合わせてEVが自由自在に走り回る。その姿に感激しました。

呉:ありがとうございます。最新モデルの『X3』はモジュール設計になっていて、用途によってさまざまなスマートハードウェアを組み合わせ、コンテナ部分をカスタマイズできます。たとえば食品の小売では、食品ごとに最適な温度管理がされた貨物ボックスのモジュールを用いることで、天候に左右されず、温かい食事や冷たい飲み物などを最適な温度管理のもとで運搬し、ユーザーに提供することが可能です。今後もこうしたモジュールを追加していく予定です。また、車両に搭載されたタッチパネルやスマートフォン上での簡単な操作で、購入や決済もできるといった、エンドユーザーにとって高いインタラクティブ性も実現しています。

杉原:御社の取り組みは、次世代の流通サービス「ラストワンマイル」の課題解決という面において、非常に価値の高い製品だと感じました。

呉:そうですね。物流や配送に限らず、リテール、パトロール、教育等公的サービスなど、さまざまな用途を構想できるのが弊社のサービスの強みです。

杉原:現在日本においても、このような無人走行はさまざまな分野の課題解決につながるものとして、熱い注目を浴びています。スペック面ではどのような特長があるのでしょうか。

呉:国の規制や利用条件などによってかわりますが、スピードがある程度出ることも特長だと思います。平均運行時速は5-11km、最高時速は時速50kmに達することが可能な設計です。

杉原:先程の話だと、自社でバッテリーも開発しているのですね。

呉: そうです。自社でバッテリー工場を有しており、一回の充電で満載状態の無人車を100km走行させることが可能です。

法的壁を乗り越え実証へ

杉原:ハード面・ソフト面に加え、開発・製造・サービス展開まで自社で手掛けてるところに、御社の製品の独自性やプライオリティ(優位性)があるように思います。このサービスの開始当時は、どのような分野から取り組んでいったのでしょうか。

呉:この会社を立ち上げたのが2012年、自動運転車両に着手したのは2015年頃です。アイデア段階から車両の研究・開発を行い、2018年には現在の小型自動運転車両のモデル車両が完成し、ローンチしました。

杉原:なるほど。中国で無人運転を行うのは法律や規制の面で障壁はありましたか。

呉: 公道の走行許可取得には相当な時間を要しました。政府の関係部門は事故の危険を防ぐために安全性の調査を実施するとともに、半年ほどの時間をかけて地域住民へのメリットの有無を仔細に検討します。許可証の取得条件はエリアによっても異なりますが、2021年5月25日には北京のハイレベル自動運転模範地区の無人デリバリー車管理政策で、当社は初めて無人デリバリーのトップ企業として「NX0001」無人デリバリー車両ナンバー(図参照)の交付を受け、中国初の合法的な公道走行を実現しました。また、お客様に一番近い無人デリバリーコンビニエンスストアとして、中国初のスマートネットワーク自動車政策先行実施エリアで無人車サービスネットワークを構築し、今では(エリア内の)お客様に広くご利用いただいています。

杉原:とくに御社のテクノロジーに高い関心を寄せてくるのはどのような分野の方々なのでしょうか。

呉:サービスをスタートした当初から、いろいろと用途が広がってきています。中国では現在フードカートの需要が最も高く人気があり、今後も力を入れる予定です。また、新型コロナウイルスの感染拡大によって非接触型のサービスが一気に高まり、徳邦物流(デッポンロジスティクス)、中国郵政(チャイナポスト)、スイスポストなどから受注をいただいています。

医療サービスや街の安全も無人EVにお任せ!?
パトロール車としても役立つ

杉原:コロナ禍で小売業のみならず、医療サービスの分野でも自動運転車両のニーズが高まっています。御社でもそうしたサービスを展開しているのでしょうか。

呉:はい。医療分野に関してはタイのバンコクにある病院とパートナーシップを結んでいます。そのほかにも用途は多岐にわたり、中国では無人セキュリティパトロールの実証が始まっており、遠隔で授業ができるスマートキャンパスの実験など、教育サービスへの活用もスタートしています。

シンガポールの病院と行ったコロナの感染予防キャンペーン

オーストラリア企業YDriveとのオーストラリアでの自動運転教育車分野の活用

杉原:日本では超高齢化社会をはじめ、さまざまな問題を抱えていますが、それらに対しても御社の技術は大きく貢献してくれそうです。今後日本ではどのようなサービスを展開していこうとお考えでしょうか。

呉:日本での展開に関しては新しい用途を考えていて、すでに日本企業とのパートナーシップを締結しています。

杉原:すでに御社の製品に対する注目は高いですが、今後の展望や課題はありますか。

呉: 当初は大手企業の用途に合わせて、受注生産のような形で対応してきましたが、それには大規模なコストがかかり、導入可能なのは大企業に限られています。今後私たちのビジネスをスタンダートなものにしていくために、いま挑戦しているのが、製造費をコストダウンし、大規模な商用化を実現することです。製造費を安く抑えることができれば、より広い分野で、より大規模にビジネス展開が可能になります。製造コストと大規模商用化においては、現在のところ、我々は業界のトップリーダーの地位を占めています。

杉原:これだけマルチに使えるとなると、今後御社の製品はますますシェアを大きく広げていくでしょうね。それによって大きなパラダイム・シフトが起きると予想されますが、今後5年で未来はどんなふうに変貌していくと思いますか?

呉:そうですね。実は今、街の管理やセキュリティのような公的サービスのほか、広告サービスも考えています。多岐にわたるパートナーと組んでいくことで様々なニーズを網羅し、自分たちの技術でスマートシティを実現したいと思っています。また、情報をプラットフォーム化したり、データ化したりして、より細かなニーズや潜在的なニーズにも対応できるようにし、新しいライフスタイルを提供したいと願っています。

杉原:スマートシティの実現が目に浮かぶようで、とてもわくわくするお話でした。ありがとうございました。

関連記事を読む

(text: HERO X 編集部)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

RECOMMEND あなたへのおすすめ

対談 CONVERSATION

行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

長谷川茂雄

人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。同氏の試みは、人間の内面の状態を理解するためのAIの新分野として世界から注目を浴びる。これらの研究は認知症の初期症状などを読み取る手がかりにもなるという。編集長・杉原が、最先端の研究の現状とその先に広がる未来について伺った。

人の行動から内面状態を理解するという試み

杉原:もともと岡田さんは、大学でいわゆるAIに関する研究をされていたんですか?

岡田:そうですね。人工知能を基本に、修士、学士と約5年間研究をしまして、少しずつ人の行動を予測するとか、人の行動からコンテキストを推定するということにフォーカスするようになりました。 例えば、この人のしゃべり方や使う言葉の特徴がこうなら、この人はロボットとのおしゃべりを楽しんでいるとか、いくつかの行動から、人の内面を予測するというような研究です。

杉原:今日は、話していて僕の思惑がバレるかもしれないから、サングラスか何か掛けたい気分です(笑)。

岡田:いや、僕自身は(内面を予測することは)できないですよ(笑)。システムにはできてしまうことがありますけどね。

人の行動から内面を読み取るという研究を続ける岡田氏。「最近は、手の動きと感情の関係性が気になる」という。

杉原:ならよかったです(笑)。岡田さんのそういった研究は、AIなどを通じて出口がたくさん出てきたという段階ですか?

岡田:そうですね。最近は動作を測るセンサーが安くなったりもして、状況が変わってきましたし、企業でも自分たちのような研究をしているところが出てきました。そういうプロジェクトに自分が加わることも増えてきて、出口は広がったと感じています。

杉原:もともと岡田さんがAIに興味を持ったのは、どういった経緯でしょうか?

岡田:最初は大学で物理をやっていたのですが、物理の世界っていろいろと難しくて挫折してしまいました。それで物理の先生にはちょっと失礼なんですが(笑)、もう少し目に見えてわかりやすいことがやりたいと思って、ロボットに顔の認識や画像の認識をさせて動かすという研究をやっている研究室に入ったんです。AIを研究し始めたのは、そこからですね。

杉原:岡田さんのような分野の研究者は、日本にどのくらいいらっしゃるんですか?

岡田:もちろん産官学で人工知能の研究をされているグループは山ほどありますけど、ピンポイントで、人の行動から内面状態を理解するみたいなことに焦点を当てているのは、僕たちと数えるくらいしかないです。

こちらは、2018年にジョージ・アンド・ショーン合同会社(現株式会社)と岡田研究室が共同で開設したG&S Labのイメージビジュアル。IoTデバイスであるbiblle(ビブル)を活用して、行動学習に特化した機械学習プログラムの開発を行っている。

もう多くの企業ではAIが採用面接をしている!?

杉原:表情から何かを読み取るということは、なんとなく僕もイメージできるんですが、そこから購買意欲だったり、そこに出口を見つけていくというのは、なんだか大学でやる研究っぽくないなと思いますね(笑)。

岡田:そう言われれば、そうかもしれないですね。

杉原:僕自身のイメージでは、大学の先生は研究を突き詰めて、あとはアウトプットを第三者に見つけてもらう、そんなスタイルが多いなと常々感じているんですよ。それが出口までしっかりとしていて、岡田さんの研究は面白いなと思います。

岡田:そう言っていただけるとありがたいです(笑)。確かにそれは狙っていて、研究室でコンピューターの前に座って突き詰めるのではなく、実際のインパクトのあるデータに対して、なんらかの回答を出していくほうが、世の中的にも出口がわかりやすいですし、そういうことは意識していますね。

岡田氏の研究に興味津々の杉原。感情という抽象的なものを数値化するという試みには、シンパシーを感じているようだ。

杉原:世界的にはどうなんですか?

岡田:コンピューティング分野の国際会議のような場には、アメリカ、ヨーロッパの有名大学の研究者が集まってきますが、そこでは感情を理解するという研究が一番多いように感じます。コンピューターにいろいろな感情を理解させるということが基本ですけど、話している声や内容、表情からコミュニケーションのスキルを推定するということも盛んになってきてはいます。AIによる企業の採用面接みたいなものもそうですね。

杉原:確かにそういう面接は、実際にあるようですね。

岡田:面接で一言、二言答えたことから推測して、その人(のスキル)を判定するということですよね。あらゆる企業は、もうAIを様々活用しているのですが、採用には特定の人しか受からないとか、雇用差別・公平性の問題が出てきたりもしています。自分も就職面接のように実際に多くの人を呼んで、はじめて会った学生同士でディスカッションをしてもらい、そのビデオを人材派遣の会社に送って、人事の採用担当者に点数をつけてもらうという試みをしたことがあります。同じようにAIにも判断してもらったら、熟練の採用担当者と同じように人を選ぶのかどうかを検証しました。その実験は、学会でも良い評価をもらいましたが、アプリケーションとして見た場合、考慮すべき課題が多いと感じます。ですので、そういうスキル判定の技術を使って、スキルを上達させるための訓練に活かすことを、これからはやっていきたいですね。困っている人が喜ぶようなアプリとして機能できればと思っています。

感情を数値化するには、大きな課題がいくつもある

杉原:なるほど、それは興味深いですね。もうひとつお聞きしたいのが、“感情”っていうのは数値化も可視化もしにくいのではないか、ということです。実際に研究は進んでいるんでしょうか?

岡田:そうですね、難しいところも確かにあります。いま主にやっていることは、心理学者たちがこれまでに作った評価指標に則って、実験後に、いまあなたの感情はいくつでしたか? というように被験者に問いかけたり、第三者に被験者の映像を見せて、被験者の感情状態はどうなっていると考えられますか? というようにアンケートを書いてもったりする手法なんです。それをもとに人工知能が答えを導き出すわけですから、そもそものアンケートの答えが間違っていると、人工知能的にはもう破綻してしまう。そこが弱点でもありますね。

杉原:まず、ちゃんとしたデータを取ることが難しいんですね。

岡田:正解のデータがしっかりと作れなければ、人工知能は動けませんから。正直、感情って自分で数値をつけるのは難しいですよね。

杉原:自分でも自分の感情が一番わからないこともありますよね(笑)。

岡田:そういうものなんですよ(笑)。

杉原:以前の心理学者の研究だったり、研究論文なんかを追っかけながら、感情を紐解く要素を分析していくという手法はもちろんわかりますが、IoTを使ったデータ集めというのは、どうなんでしょう。世界的にはビッグデータは集まってきているんですか?

岡田:それも難しいところではあるんです。GAFAは、画像・音声を含めWeb上でたくさんの情報を集めていますが、普段の人同士の会話や、自然に対面コミュニケーションしているときのデータを膨大に集めるのは、まだまだ実際には難しいですよね。例えば感情データを集めるために、誰かが怒っているところをずっとビデオで撮るわけにもいかないですし、これからデータを取るので怒ってください、っていうのもおかしいですしね(笑)。多くの人が、AI speakerと友達のように頻繁に話す未来が来たら変わるかもしれませんが、AIの対話機能レベルから言って、それはもう少し先になりそうです。

杉原:確かにそうですね。

岡田:だから、自然にそういうデータをどうやったら取れるのか? っていうのは自分たちの研究の大きな課題ですね。

杉原:ライフログ的なところですね。とはいえ、無理やりIoT的な要素をくっつけたものを開発して使ってもらっても、結局使わなくなりますしね。

岡田:そうですよね、スマートウォッチとかもその一例だと思います。

杉原: スマートウォッチが出た当初はすぐに買いましたけど、3日後にはこれまで使っていた普通の時計が恋しくなってしまいました(笑)。でもいまは、Apple Watchなどがセンシングに使われていますよね。睡眠だったり、バイタルだったり。そういう使われ方をしているのは有意義だと思います。

岡田:そうですね、そのような使い方は興味深いです。最近私たちもスマートウォッチのようなセンサを使った研究を始めています。とはいえ自分たちの研究は、いまはデータを採取するのにビデオの前に人を座らせなきゃならないので、常に記録するのが難しい状況です。なので、毎日何かを記録すれば、健康がチェックできるとか、そういう多くの人に受け入れやすいアプリなどを通して、効率よくデータを取る方法を模索して行こうと思っています。

後編へつづく

岡田将吾(おかだ・しょうご)
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学(JAIST)准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

PICK UP 注目記事

CATEGORY カテゴリー