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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安定の旨さはロボットがつくる時代へ?! 外食産業から始まる調理ロボットの可能性

二回目の緊急事態宣言によって、飲食店の営業が20時までと制限され、多くの店舗が苦境に立たされているのは周知の通り。営業補償や支援金について大きな論争となっているが、そもそも外食産業は慢性的な人手不足が問題視されており、そこには低い収益構造や劣悪な労働環境といった要因が温存されてきた。そう、コロナがあろうがなかろうが、そもそも外食産業は新陳代謝が激しく、継続するのが困難な産業であるのだ。そこに全自動の調理ロボットの開発と運用によって、こうした諸問題の解決と産業構造全体の変化の必要性を訴えるのがTechMagic(テックマジック)株式会社である。今回は同社の代表取締役社長・白木裕士氏をゲストに招き、編集長・杉原行里とのオンライン対談が行われた。

付加価値の低い作業をロボットが担うことで、
より付加価値の高い作業に人の手を割くべき

杉原:初めまして杉原と申します、よろしくお願いします。さて、最初にテックマジック社を設立した経緯について教えてください。

白木:そもそものきっかけは、祖母が栄養の偏った食生活をしていた現実を目の当たりにしたことです。高齢者だからこそ、栄養バランスが取れた美味しい食事を提供したい、そしてスマホのボタンを押したら、調理ロボットが栄養管理をしながら好きな料理を好きな時に作ってくれる世界を創り、人類を調理から解放したいという想いから、調理ロボットの開発を目指してテックマジックを創業しました。

杉原:御社のWEBサイトを拝見しましたが、テックマジックのロボットを導入しているのは大手外食チェーン店なのですね。

白木:はい、目指すべき姿は家庭用調理ロボットですが、現状では外食大手企業が我々の主な顧客となっています。外資系コンサルで勤めていた時に、外食産業の80%超が人手不足に悩まされ、たった5%という低い利益率であるという課題に気付きました。収益構造を調べてみると、人件費が30%、原材料費が40%、残った30%から家賃や光熱費を差し引いた5%未満が利益という企業が多いのです。そこで、外食向けには費用対効果を実感していただける調理ロボットを開発し、付加価値が比較的低い業務自動化ロボットとして厨房機器大手フジマック社と洗浄自動仕分けロボット、食品メーカーのキユーピー社とは盛付ロボットを開発しています。

杉原:この対談の前に調べて驚いたのは、日本全体で飲食業を含めたフードビジネスに関わる人が1000万人もいるということでした。人口の約1/12をも占める食産業の利益率が低いままだと、日本全体のGDPが豊かになることはありませんよね?

白木:そうですね。厚生労働省の予測では、日本の生産年齢人口は2040年までに20%減少する見通しがされており、当然その分のGDPも低下してしまいます。実は日本のGDP、雇用のシェアの約70%がサービス産業なんです。その中の食産業は、決して生産性が高くなく、改善余地はまだまだあり、仮に生産性を20%でも向上させることができれば、日本全体のGDPが改善する処方箋になると思うのです。社会課題である少子高齢化による労働力不足に対し、食産業の最適化は日本の将来のためにも取り組むべき重要な課題だと考えています。

杉原:日本の飲食店は開業からたった2年で50%以上が潰れるそうですね。10年以内の生存率が30%以下というデータも見ました。そうした中で、ロボットを導入することで、企業の持続可能年数が伸びるのでしょうか?

白木:正直なところ、まだデータで検証できていないのですが、調理ロボットを導入した店舗とそうでない店舗を比較して、利益率アップに貢献できていれば、生存率がグッと上がるはずです。これからさらなる検証を重ねて、数値化したいと思っています。

杉原:RDSでも自動化というソリューションを重要視しているので、テックマジックの取り組みに非常に共感しています。コロナウイルスの感染防止対策という点でも、調理の完全自動化は追い風になっているのではないでしょうか?

白木:コロナが食産業のDX加速の追い風になっているのは間違いないです。3~5年ほど未来が早くきていると感じています。特に社長や経営層がDXの意思決定をしている企業は動きが早いように感じています。私たちは、案件の依頼があっても挑戦すべき案件とお断りする案件を、消費者への付加価値の高さで棲み分けています。例えば、調理ロボットは、注文に応じた具材・ソースを定量的に供給し、決められた温度と時間で調理し、使用したフライパンを洗浄するという一連の作業を自動化していますが、この作業は比較的付加価値が低いと考えています。一方で接客をしたり、メニューの案内をしながら配膳する作業は、消費者にとっては付加価値が高い作業と考えており、従業員の方がやるべきだと思います。このように自動化領域をお客様と相談しながら、進めています。

杉原:確かに、以前僕が中国で体験した配膳ロボットは、ちょっと違和感がありました。やはり、付加価値の高い作業は人にゆだねる。ロボットで自動化した方がいいこととちゃんと切り分ける考え方は非常に共感できます。うまく分業することで得られる作業効率をいかにバリューに変えていくか、また料理の美味しさの分岐点はどの辺なのかもポイントですね、非常に面白い視点です。

チェーン店でのバイト経験で得た現場の問題と
コロナ禍における自動化ニーズの高まり

白木:調理ロボットに人生を賭けようと決意してコンサル会社を辞めてから、外食産業の現場を知りたくて、とある大手チェーン店でバイトをしたんです。

杉原:相手にとっては、超扱いづらいバイトが来ちゃった!という感じですよね(笑)。

白木:そうだったでしょうね(笑)。実際に働いてみて分かったのは、何から何までマニュアル化されていることでした。例えば、このメニューは、玉ねぎを30グラム計ってから、鍋に入れて、何分間加熱するということまで規定されているのです。でも、実際の現場ではおよそこれくらいだろうと一掴みして鍋に入れていたのです。これは調理の安定性にも欠けると思いましたし、衛生面でも疑問符が付きました。しかも、その作業をつまらなそうにやっている。こうした生産性が低くて付加価値の低い作業を、自動化できればいいなと。

杉原:おっしゃる通り、付加価値の低い単純作業は自動化されるべきだと思いますし、コロナ禍においてそのニーズは高まっていると感じています。ちなみに国内におけるコンペティターはあるのですか?

白木:今のところ国内で意識している企業はありません。ただ、中国や米国には、様々な調理ロボット企業が存在しているので、スピードとスケールを重視しないといけないと危機感はもっています。しかし、先ずは今一緒に取り組んでいるお客様の成長に繋がる実績を積むことが最優先だと思っています。

世界のどこにいても人気店の和食が食べられる
そんな未来がロボットによって可能になる

杉原:自分で調理をしている人なら実感できると思うのですが、いくらスケールメリットがあるとしても、美味しくて安全な食事にはそれなりのコストと手間がかかってしまう。その点では、タニタ食堂や大戸屋さんなどのレシピを、テックマジックのロボットが調理して、適正な値段で提供したら、たくさんのお客さんが集まるのではないでしょうか?

白木:確かにタニタ食堂さんや大戸屋さんで、我々のロボットを導入していただいて実績を作ることができればいいですね。美味しくて健康的な食事という、お客様に喜ばれるブランディングが不可欠になってくると考えます。

杉原:弊社ではウェルネス分野にも力を入れていて、人体スキャンによる身体データの可視化に力を入れています。歩行や座位のデータがあれば、リハビリや医療に転用できるし、今後ビッグデータ化できれば、より良い医療に貢献できると思うからです。弊社では医療行為はできませんが、まずはデータ解析によって、高齢者の転倒事故を防止することができると考えています。こうしたデータをもとにして、食を通じた健康、ウェルネスといった分野にもロボットが貢献できる可能性は大いにありますよね。

白木:栄養バランスに最も気を付けなければならない層といえば、生活習慣病のある方や高齢者になりますが、データ解析を利用して、こうした方に最適な食事を提供できることも今後視野に入れていきたいですね。一般的にロボットは日本の得意分野だと思われがちですが、突出して成功した日本企業がないというのも事実です。いかにリアリティを持って、ロボットが実社会で活躍できる場面を作ることができるのか? ようやく今、その取り組みが始まるところなのかなというのが実感です。

杉原:個人的には人間の脳や感覚を、絶対的なものとして捉えていないのです。例えば、どんなに美味しいコース料理をいただいたとしても、隣の客が騒がしくて不愉快だったら、決して美味しいとは思わないからです。では、人間にとって本当に美味しいということは、どういうことでどういう状態なのか? その定義は人によって変わってくるし、時代によっても変わってくると思うのです。ですから、AIロボットによって、美味しいを再定義することができたら、すごいイノベーションになるはずですよね。

白木:その人にとっての美味しさとはどういうものなのかということを、ある程度予測できるようになると面白いですね。こうして杉原さんとお話をしていると、調理ロボットの可能性がまだまだあるなと感じます。私は登山が好きで、何度か富士山にも登ったことがあるのですが、山頂で食べるカップラーメンって最高なんですよね。それが有名店の和食だったらと想像してみるんです。あくまで例え話ですが、調理ロボットを富士山の頂上に持っていって、人気店TOP50のメニューを再現することができたら、それは新しい価値を生み出したことになると思います。もちろん、ロボットを山頂まで持っていくのは至難の技ですけど(笑)。

杉原:富士山頂からの絶景を見ながら人気店の和食をいただくなんて、ものすごい体験価値ですよね。3Dプリンターがまさにその話と同じだと思うのです。データさえあれば、もはや場所はどこでもいいわけで、有名店の和食が海外でも再現できたら、大ヒットするでしょうね。そこでしか食べられないレシピを、ロボットによって再現してどこにいても食べられることができる世界がやってきたら本当にエキサイティングですよね。

白木裕士(しらき・ゆうじ)
高校から大学までカナダに単身留学。新卒で外資系経営コンサル会社・ボストンコンサルティンググループに入社。2018年2月にTechMagic株式会社を創業。ロボットを活用して生産性を高め、社会課題解決に向けたさまざまな開発に取り組んでいる。

 

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