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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音を感じる世界が、声を出すきっかけに!「Ontenna」開発者・本多達也が届けたいもの 前編

宮本さおり

光とバイブレーションにより、音を伝えてくれるデバイス「Ontenna」(オンテナ)。この新しいデバイスが聾学校の子ども達が言葉を話すきっかけをも作り出しているという。そんな「Ontenna」の開発者、本多達也氏は「Ontenna」を使いどのような未来を切り開こうとしているのか。開発当初から親交のある編集長・杉原行里が迫る。

杉原:お久しぶりです。「Ontenna (参考:http://hero-x.jp/movie/2692/)」やっと実用化になりましたね。この日を心待ちにしていました。

本多:ありがとうございます。行里さんにぜひ見ていただきたいと思っていました。

杉原:パッケージもこだわりを感じますね。充電もこれでできるっていうところがいいですね。

※注:充電にはmicro USBでの接続が必要です。

本多:よくぞ気づいてくれました。そうなんです。試行錯誤しながらやっとここまできまして、3段スイッチにしています。スライドを真ん中にカチッとしていただくと、電源が入るようになっています。「あー、あー」(発話)

杉原:バイブレーションがしっかりと伝わります。感度がものすごくいいですね。

本多:はい。大きい声だとバイブレーションの強度も強くなり、小さな声だと弱くなります。音の強弱も伝えることができるようにしています。それから光。音に反応して光も出ますから、見ていても楽しいですよ。

杉原:本当だ!

本多:「Ontenna」は何を話しているかまでは分からないのですが、音が出ていることを掴むことはできる。そこに特化させたものです。聾学校の生徒さんたちに体験していただいているのですが、太鼓を叩いたり、笛を吹く合奏で「Ontenna」をつけてもらったところ、音を感じることができるので、リズムが取れるようになったんです。もちろん、彼らが発する声にも反応する。言葉の受け手はバイブレーションで音をキャッチできますし、発話者は光で自分の声が相手に届いていることが分かります。聾学校に通う子どもの中にはなかなか発話をしない子もいるのですが、「Ontenna」を使うことで子ども達が声を出しはじめたというケースの報告も先生方から受けています。

当事者との出会いから開発へ

杉原:なるほど。聞こえないと、本当に自分は声を発しているのかとか、声が届いているのかは分かりにくいものですが、こうしてきちんと見えて感じられたら、確かに楽しいでしょうね。子どもたちが飛びつくのも分かります。そもそも、なぜ、本多さんはこれを開発しようと思われたのですか?

本多:大学1年生の時にある聾者の方と出会ったのがきっかけでした。手話の勉強をはじめて、手話通訳のボランティアをしたり、手話サークルを作ったり、NPOを立ち上げたりと、いろいろと活動していました。

杉原:やはり、人との出会いがきっかけなのですね。

本多:そうですね。僕が出会った聾者の方は、生まれてすぐに出た高熱により、神経に障がいがでてしまい、全く耳が聞こえないという方でした。人工内耳も補聴器も使えなかった。なので電話が鳴ってもわからないし、アラームが鳴ってもわからない。動物の鳴き声なんかもわからないなかで生活をしていたんです。もともと自分がデザインやテクノロジーの勉強をしていたので、そういった知識を活用してなんとかできないものかと考えはじめたのがきっかけでした。そこで思いついたのが、バイブレーションと光で音を伝えるということでした。「Ontenna」は、60〜90dBの音の大きさを256段階で光と振動の強さにリアルタイムに変換し、リズムや音のパターンといった音の特徴を着用者に伝えます。

杉原:60~90㏈っていうのはなにか医学的領域の話ですか?

本多:聾学校に行っていろいろとヒアリングをすると、「喋りかけている声を知りたい」「声の大小の出し方を練習したい」という話が出たんです。60㏈は人がしゃべっているくらいの大きさ、90㏈はものすごく大きい声を出したり、楽器を強く叩いたりだとか、工事現場の雑音くらいの音の大きさです。ここのグラデーションを伝えたい、表現したいというので、この値を設定しました。ただ、「小さな音にも反応してほしい」というリクエストもあって、販売製品はサウンドズーム機能を取り入れたり、ユーザー自身で感度を変えられたりできるようにしています。

サードパーティーの可能性

杉原:ここの振れ幅を思いっきり変えるというよりは、振れ幅の補完、拡張みたいなものをほかのデバイスを使ってやるってことですね。

本多:そうです。そして、見た目にこだわりました。クリップ型になっているので髪の毛につけたり服につけたり、いろいろな場所につけていただけます。

杉原:いやー、本当によくここまできたと思います。これだけコンパクトにするにはかなりの苦労があったのではないですか?

本多:ハードウェアは作るのが本当に大変で、とくに、「Ontenna」のようなものの場合、ソフトウェアのエンジニアと、ハードウェアのエンジニアの協力が必要です。あんまり小さすぎるとバッテリーの持ちが悪くなるし、大きくしすぎるとアクセサリーのようなお洒落さがなくなる。バイブレーションも、マイクと振動マットがこれだけ近い位置にあると、ハウリングの問題も出てきます。どうやったらハウリングせずにできるか。ここも頭を悩ませたポイントでした。

杉原:初期のころはほんと、まだビヨンといろいろと線が出ている状態でしたもんね。

本多:本当に苦労しました。

杉原:「子供たちを笑顔にする」っていうのがビジョンなのですか? すごくいいですね。

本多:開発する時に思い描いたのが、聾学校の子供たちに使ってもらうことだったんです。だからキービジュアルも聾学校の子どもさんにモデルになってもらいました。聴覚に不自由を感じる人の数でいけば、おじいちゃんおばあちゃんのほうがビジネスになるんじゃないかっていう話も何度もあったのですが、やっぱり子どもの時にリズムを知っておくってことがめちゃくちゃ大事なので、子どもたちのために作りたいという気持ちが強かったんです。

杉原:未来を感じるね。今後、サードパーティーとか、これを使って何かビジネスをしたいっていう人たちも増えてくるのでは?

本多:前振りありがとうございます!(笑) それがまさに今富士通でやっている研究の話にもなるんですけど、「Ontenna」って、今のものだとうるさいところに行くとずーっと振動してしまうんです。これを機械学習などを入れることによって特定の音を学習し、それに対してのみ振動するように研究をはじめています。

杉原:具体的にはどういう使い方を想定しているのかなど、興味が湧きますね。後編ではそのあたりをもう少し掘り下げて伺いたいです。

後編へつづく

本多達也(ほんだ・たつや)
1990年 香川県生まれ。大学時代は手話通訳のボランティアや手話サークルの立ち上げ、NPOの設立などを経験。人間の身体や感覚の拡張をテーマに、ろう者と協働して新しい音知覚装置の研究を行う。2014年度未踏スーパークリエータ。第21回AMD Award 新人賞。2016年度グッドデザイン賞特別賞。Forbes 30 Under 30 Asia 2017。Design Intelligence Award 2017 Excellcence賞。Forbes 30 UNDER 30 JAPAN 2019 特別賞。2019年度キッズデザイン賞 特別賞。2019年度グッドデザイン賞金賞。現在は、富士通株式会社にてOntennaプロジェクトリーダーを務めている。

(text: 宮本さおり)

(photo: 増元幸司)

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