対談 CONVERSATION

【HERO X × JETRO】車の「目」はこう変わる!自動運転技術加速を支える新技術

HERO X 編集部

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。独自のスキャナーとFMCW測定系を組み合わせることで、従来の LiDAR(ライダー)を超える次世代型のLiDARシステム開発に成功した株式会社SteraVision(ステラビジョン)。完全自動運転を実現可能にする独自技術について同社CEOの上塚尚登氏に話しを聞いた。

独自技術で新しい市場価値を創ることをめざす
産総研発のベンチャー企業

杉原:産総研発のベンチャー企業ということですが、具体的にどのようなことをしている会社なのでしょうか。

上塚:産総研(国立研究開発法人産業技術総合研究所)というのは、日本に3組織しかない特定国立研究開発法人の一つで、茨城県つくば市にあるつくば本部エリアにあるのですが私たちはその一部にある4部屋を借りて、研究・開発に取り組んでいます。本社は産総研の隣にあって、つくば市が運営するインキュベーション施設(株式会社つくば研究支援センター内つくば創業プラザ)のシェアオフィスを借りているんです。

左「HERO X」編集長・杉原と右SteraVision CEO・上塚氏

杉原:設立は最近ですか?

上塚:2016年12月です。産総研で培われた光通信技術を応用して、独自方式の光ビームステアリングデバイスと、FMCW方式の測定システムを組み合わせた次世代型LiDAR(Light Detection and Ranging:光による検知と測距)の開発と製造販売をやっています。製品としては、“Digital FMCW LiDAR”&光ビームステアリングデバイス “MultiPol™”があります。

車の中でお酒も飲めるし仕事もできる、
完全運転をめざす

上塚:Digital FMCW LiDAR”&光ビームステアリングデバイス “MultiPol™”は、独自に開発した、これまでにない新しい形のスキャナーです。これによって我々がめざすのは完全自動運転の実現です。

杉原:一般の車でも、最近はアクセルを離しても設定した速度のまま走り続けるクルージング機能や、車間距離を保ってくれる機能など、自動運転にかなり近づいていますが、ステラビジョンではそれをさらに進化したものにする技術を開発中だと伺いました。実際のところ、今、一般的な車両についているものは、まだ自動運転と言えるものではないですよね。

上塚:そうですね。ご指摘の通り、ドライブアシストと完全自動運転はかなり異なります。自動運転のレベルには0から5までがあり、レベル2まではドライブアシストです。ここでは事故が起きたときはドライバーが責任を持ちます。それに対して完全自動運転では、人が運転することはなく、車の中でお酒も飲めるし仕事もできるといった、新たな価値も生まれます。その一方で、事故が起ればシステムが全ての責任をもたなければなりません。

杉原:レベル4くらいを開発目標にしている、というのが世の中の潮流でしょうか。

上塚:そうですね。我々が目指すのは「完全」自動運転、つまりレベル5ということになります。実は自家用車の完全自動運転は伸び悩んでいて、どこが伸びているかというとトラックの完全自動運転です。コロナ禍で買い物へ行かなくなった代わりに、在宅で注文する機会が増え、輸送用トラックの出荷台数が凄い勢いで伸びている。そんな中で、トラックの完全自動運転、特に高速道路の完全自動運転のニーズが増加しています。ドライバーの身体的負担を減らすだけではなく、燃費も良くなります。ガソリンが高騰していることもあり、アメリカでは本当によく伸びているんですよ。

杉原:なるほど。そして、ズバリ、御社の製品の強みはどのあたりになるのでしょうか?

上塚:我々のLiDARは、大きくふたつの技術を持っておりまして、ひとつがスキャナーです。LiDARというのは、光の方向を見ながら戻ってきた光で、距離と速度も求めることができるというシステムです。その距離と速度を求めるために、我々は光の波の性質を利用する『FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave radar:周波数変調連続波レーダー』という方式を採用しています。これを利用して「完全自動運転」に必要な“目”を作ろうというのが我々の目標です 。

距離を測るLiDARの方式としてはToF(Time Of Flight:光の飛行時間)というのが主流なので、LiDARのスタートアップは、アメリカを中心に世界で百数十社がある中で、ほとんどがToFを採用しています。これは光の粒の性質を利用して光を外に出して、戻ってきた光の粒をカウントするという方式で、光が戻る時間から距離や速度を求めるやり方です。光は1秒間に地球を7周半するのですが、実は我々から見ると光の速度は非常に遅い。というのも、戻ってくるのにだいたい1マイクロ秒かかるからです。つまり、300メートルくらい先へ行くのに1マイクロ秒も必要ということです。往復で2マイクロ秒かかる。エレクトロニクスで言うと2マイクロ秒は遅いんです。ですから、我々は別の方法を考えたのです。

また、ToFは太陽や対向車からの光の影響を非常に受けやすいという問題もあります。そのため、ToFは「ドライブアシスト」のために用いることはできるのですが、我々が目指す更に高いレベルの「完全自動運転」には向かない。

杉原:それで、新技術を開発しているということですね。

上塚:はい。産総研で培われた光通信技術を応用して、光ビームによる FMCW方式の測定系を開発しました。これにより、見たいところ(必要なところ)を好きなだけ詳しく“見る”(ワープスキャン)ができるようになりました。

ワープスキャンを使うと運転に必要な情報だけを見られるようになる。

杉原:2016年に上塚さんとCTOの所武彦さんで創業されたということですが、2人は元々ライダーやセンサーに関する研究をされていたんですか?

上塚:我々のヒストリーは、実は光通信部隊なんです。私は光通信のデバイスなどの分野をやっていて、2019年に入社した所は光トランシーバー関係の開発をしていました。実はFMCWというのは光通信のデジタルコヒーレント通信とほとんど同じなんです。だからそのまま進んでいたら、非常にうまくいったんです。

杉原:なるほど。そこから、ToFのほうが世界的な潮流として使われていたけどもFMCW が来るだろうと踏んだということですよね。重複するかもしれませんが、従来のLiDARとの大きな違いはどのあたりになるのでしょうか。

上塚:我々はLiDAR単独ではなく、カメラと組み合わせることで、たとえば運転中の、物体が右から左へ、前から後ろにくるという動きに合わせて、必要なところを詳しくスキャンできます。ここが我々の優位性です。

カメラは全体を見るのは優れていますが、無駄な情報を省き、いかに効率化するか、つまり「見たいところだけ見る」というのが我々の会社のスローガンです。運転中に必要なのは、運転に必要な情報だけです。空とか地面とか見ても仕方がない。無駄な情報もすべて処理すると、コンピュータパワーも使いますし、エネルギー的にも無駄が多いんです。

杉原:車にスーパーコンピュータを積むわけにいきませんからね。これはすごいですね、面白いですね。

上塚:対象が人なのか猫なのか、ボールなのかは、ディープラーニングで物体認識もできます。たとえば人とか車とか、衝突の危険性があるものはまずカメラで認識します。そうすると、その右側にあるステラビジョンのLiDARで実際の距離を測り、情報を色で表します。距離により色分けをして、赤だと遠い、青だと近い、緑が中間ぐらい。そして、それが「車」か「人」だとなったら、そこまでの距離により衝突する可能性があるかどうかを判断、危ない場合はブレーキをかける。運転に必要最低限の情報さえ取り込めれば、これだけのことができます。データ処理を極限まで減らし、重要な物は見落とさない独自の技術があるため、車だけでなく、健康医療分野への応用にも期待がかかっているところです。

杉原:僭越ながら、僕がとても刺さったのは、データの重さが全く変わるところです。軽くなるから情報を処理するスピードも上がるわけですよね。

上塚:それです! まさにその通りです! 要は自動運転といっても、ある程度車のスピードを上げられなければ意味がない。車が速く動けば、それだけ早く情報が上がってこないと、事故につながりかねない。そうなるとやはり情報は高速でほしいわけです。ただし、それを全画面の全距離を無限で測るとしたら、それはスーパーコンピュータの処理が必要です。このようにデータ処理を極限まで減らし、ただし重要な物は見落とさないというのが重要なのです。

杉原:素晴らしいです。僕らの目にも欲しいですね。

上塚:人間の目はそもそもそういうことをやっているんです。景色を見ているけど見てるのは自分の関心があるところだけだし、目に入った情報のすべてを脳は処理していませんよね。

杉原:そのとおりですね。

上塚:それを、実際のコンピュータやLiDAR、光学センサーを使って実現しましょうというのが我々のコンセプトである「見たいところを見る」ということです。

杉原:今回はCESにも出展されていますが、反響はありましたか?

上塚:はい。今引き合いがいっぱいあって、独自性を非常に高く評価してくださる方が多いですね。アメリカから来た方や、駐在の方も来られましたので話をして、海外の方からも是非取り入れたいと言っていただきました。

杉原:自動運転のレベル4レベル5の話もそうですし、健康データだったり、様々なものも含めて世の中を大きく変えていける可能性を感じます。

上塚:そうですね。実際に、健康関係のところからも引き合いはあります。

杉原:個人的にも大変興味深いお話でした。ぜひ御社へ足を運んで、実際に技術を拝見させてください! 今日はありがとうございました。

上塚尚登 (うえつか・ひさと)
1981年東京工業大学を卒業。 専門領域は光デバイス技術。 日立電線(現 日立金属)に入社し,光通信デバイスビジネスを立上げた。 社内ベンチャーのヘッドとして約100億までの部門に成長させた経験を持つ。

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(text: HERO X 編集部)

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対談 CONVERSATION

ドローンによって世界はどこまで変革できる? Drone Fund代表パートナー・大前創希が見据える未来 前編

浅羽晃

建築・土木構造物の保守・点検、交通未整備地での医薬品の輸送、農薬・肥料の散布など、さまざまな分野ですでに有効利用されているドローン。ベンチャーキャピタルのDrone Fundはドローンの黎明期からその可能性に着目し、未来像を明確にイメージしてきた。Drone Fund代表パートナーの大前創希氏は、人口減少社会を迎えた日本でドローンの果たす役割は大きいと考えている。編集長・杉原が、ドローンによって実現しているソリューションの現状と未来について話を伺った。

ドローンが役に立つという
情報発信が増えている

杉原:どのような経緯でドローンファンドは設立されたのですか?

大前:千葉功太郎(Drone Fund創業者/代表パートナー)がエンジェル投資家として活動していくなかで、多くのスタートアップ、とくにシードラウンドのスタートアップにドローン関連が増えてきました。千葉自身が空を飛ぶものや操縦することが好きだということもあり、ドローンスタートアップに特化した投資をしていくという方向性もありなのではないかと考えたんですね。そこで千葉はドローンに明るいであるとか、技術に明るいであるとか、多方面に人脈があるとか、いろんな方々を集めてドローンファンドを始めました。かれこれ5年くらい前になると思いますが、ドローン関連のベンチャーが増えてきたという初期の流れを掴んだということですね。

杉原:すごいですね。あの頃ってまだまだドローンに対して疑心暗鬼の時代というか、ドローンの世界が来るとはわかっていても、それこそeスポーツが“こんなのゲームじゃん”と言われて始まったのと同じように、“ラジコンじゃん”と言われているところからの投資って、なかなか難しかったと思うんですよね。

大前:“ドローン、ドローン”と私たちが言っても、まだ技術がチープだったこともあり、仕事に使えるというイメージを持っている人はあまりいなかった。そのなかで、ドローンは今後こうなっていくというふうなことを話したり、ロボットとしてのドローンの方向性を話したり、はっきり言ってしまえば夢物語でね。それを信じてくれた方々が出資してくださったということです。

杉原:それがいま一気に来ているのは、ちょっと宇宙ベンチャーと似ているなと思っていて。いまは多額の投資が集まる。ドローンもそういう状況ですよね。

大前:そうですね。いまは集められるようになりましたね。つまり、ドローンの技術がなんらかの形で今後、役に立つということが理解されるようになった。

杉原:ドローンが生活を豊かにすると、一般の人たちに共感を得られたポイントってどこにあるんでしょうか?

大前:まだ、一般にはそういうふうな感覚を持っている人たちは多くないと思いますが、2019年はいろんな取り組みのなかで、いい形のニュースとして波及していきました。たとえば、楽天さんがやった猿島でのバーベキューの食材の空輸(横須賀市の無人島・猿島に対岸の西友から楽天ペイで決済する食材、飲料などをドローンで届ける実証実験)や、LINE、ANA、ACSL(自律制御システム研究所)などが組んだ玄海島の海産物の空輸(LINEで注文・決済した福岡市・玄海島のアワビやサザエを対岸の海鮮料理店などへドローンで届ける実証実験)ですね。若干、イベント的ではあるんですけど、世の中が便利になりそうな雰囲気を伝えるための情報発信が多くなり、“どうもドローンは役に立ちそうだ”という流れになってきましたね。

杉原:それって大前さんや千葉さんがつくった潮流ですよね。

大前:そういう流れになることを目指して、どんどんイメージを伝えてきました。

ペインの大きいところで
ソリューションとなる

杉原:ドローンによってできることをカテゴライズしていくと、どういう分野があるんでしょうか?

大前:ものすごく大きく分けると、1つ目は点検、検査、調査のような分野。2つ目は農業。3つ目は輸送で、物流とパッセンジャードローンに分けることができます。4つ目はエンターテインメント。ドローンレースやドローンショーです。

杉原:ドローンショーは中国がすごいですね。

大前:中国は1000機、1200機のレベルなんですね。日本では、2019年の東京モーターショーで、500機クラスのドローンショーをやっています。

杉原:4つのカテゴリーのなかで、どれが最初に来そうですか?

大前:すでに来ているのは点検業務ですね。もともとのドローンの技術要素のなかで多分に含まれていた、フライングカメラ、フライングセンサの機能を使っています。

杉原:すでに国土交通省が導入して、橋の点検とかやっていますが、世界ではどうですか?

大前:世界でもそうですね。また、オーストラリアやアメリカなど、毎年のように山火事が発生するエリアのある国では、火事に早急に対応するためのドローンが開発されています。地域ごとにペインのいちばん大きいところにドローンというソリューションを当てていく傾向はあります。

杉原:確かにそうですね。ルワンダでは血液を輸送しています。

大前:zipline(輸血用血液やワクチン、医療器材などをドローンで約20の病院に届けるシリコンバレー発のスタートアップ)ですね。これもペインの大きいところに対応しています。ルワンダは道路が未整備で、長時間かけて医薬品を送らなくてはならない。道が揺れるので、品質が劣化してしまうこともある。だったら空から一気に送ってしまえばいいということです。これはまさにメイクセンスで、ziplineはアフリカの物流を変えていく可能性があります。

5Gを使い、在宅で遠隔操作する
ドローンオペレーターが職業に

杉原:ペインということで言うと、日本は今後、何がペインとなるのでしょうか?

大前:日本のいちばん大きいペインは、人口減少ですね。人口減少をカバーするのにロボットを活用するというのが政府の方針であり、ロボットの活用になかにドローンが多分に含まれる状況になります。たとえば、日本の橋梁は、このままでは2040年までに使えなくなってしまうものがかなり多くある。足場を組んで、人間が見て、判断して、修繕計画を立てるという従来のやり方をいまのペースでやっていくと、時間的に間に合わず、使えるかも知れない橋を封鎖しなければいけないという状態になってしまう。この問題を解決するためには、ドローンを活用するのが有効です。ドローンを使えばコストの低減と時間の短縮につながり、人手もかかりません。フライングカメラとフライングセンサによってできることは、医療でいうトリアージですね。一次調査によって優先順位をつけて、状況をスピーディーに動かせるようにしていくことがいま求められています。

杉原:大前さんが考えられているこれからのドローンは、自動操縦ですか? それとも人が操縦するものですか?

大前:最終的には自動操縦になっていく方向性が正しいと思います。ただ、いろんなところで状況があまりにも違うので、状況の違いをカバーするのに人の手が必要でしょう。当面は、自動化されるとしても、一部は高度な技術を持つ操縦者が動かすということが求められると思います。

杉原:将来的には5Gを使った遠隔操作で、それこそ在宅でドローンオペレーターという職業が生まれるのは間違いないでしょうね。

大前:ありえます。物流ドローンの監視業務みたいなものはあると思います。ここで重要なポイントは、いまの日本の法律ではドローン1に対して操縦者1という関係性でないといけないのです。しかし、将来的には操縦者1に対して、ドローン10とか100というふうな運行管理技術が備わってくると、在宅勤務の優秀なパイロットが5Gを使って、アラートを出しているドローンだけをマネージメントするというふうな世界になっていくと思います。

後編へつづく

大前創希(おおまえ・そうき)
1974年、大前研一氏の長男として生まれる。2002年に株式会社クリエイティブホープを創業し、戦略面を重視したWebコンサルティングを展開。Web戦略の立案・ブランディングから、アクセス解析に基づく科学的サイト分析、Webサイトの設計・構築・運用に至るワンストップサービスを立ち上げ、自らもWebコンサルタントとして数々のナショナルブランドや国際的な企業・団体の大規模Webサイトを成功に導く。2014年末より個人的なドローンの活動を開始。2016年5月(株)ドローン・エモーション立ち上げに参画。2017年5月Drone Fund アドバイザリーボードに参画。2018年9月よりDrone Fund 共同代表パートナーに就任。ビジネス・ブレークスルー大学/大学院 教授(専門はデジタルマーケティング)。

(text: 浅羽晃)

(photo: 増元幸司)

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