対談 CONVERSATION

地方でも全然できる!広島発の会社 ミニマムモビリティで世界を変える

HERO X 編集部

今年、東京オートサロンで注目を集めたモビリティを開発会社のKGモーターズ。2025年からの販売を目指して開発を進めている自社製ミニマムモビリティはなんと1台100万円程度だ。脱炭素化に向けての流れもある中、KGモーターズ代表の楠一成代表はYouTuber「くっすん」として動画も配信。開発の段階からファンを増やしていく作戦を続けている。今回はそんな代表楠氏に、KGモータースが描く未来とミニマムモビリティの可能性について伺った。

順風満帆な会社をあえて手放しての挑戦

杉原:はじめまして。今日はよろしくお願いします。

楠:よろしくお願いします。

杉原:2018年に現在のKGモーターズを創業されていますが、その前にも楠さんは会社をされていますよね。

楠:はい。

杉原:でも、その会社の持ち株を全て売却して、新たにKGモーターズ株式会社を興された。売却した会社も好調だったと聞いているので、かなりチャレンジャーだなと思ったのですが、順調な会社を手放してまで、小型モビリティの会社を興したのはなぜなんですか?

楠 :前の会社を創業したのは22歳くらいの時だったんです。10年以上やってきて、それなりに紆余曲折も経験しました。はじめは組織もうちの妻と私含めて3人という小さな組織だったんです。いろんなことをやる中で、人数もかなり増えていった。

杉原:増えたというと、何人くらいになったんですか?

楠 :パートさんまで入れると50人くらいです。

杉原:3人から50人、それはまた大きくなられましたね。どんなことをしていた会社だったんですか?

楠:車のアフターマーケットパーツを海外から輸入して販売する会社です。

杉原:そこから車に関係していたんですね。でも、手放すことにした。それはなぜだったんでしょうか。

楠 :そうですね。会社は順調に成長したんですが、私のやりたいこと、目標というのは、もっと大きなことだったんじゃないかというモヤモヤが生まれ始めたんです。

杉原:何かチャレンジしたい気持ちがあった。

楠:でも、会社はもうかなり組織としてもかなりできあがってきていて、できあがった組織の中では、リスクを負ってスタートアップ的に新しいことに挑戦をするというのは難しいんです。

その会社での自分の役割は終わったかなという思いもあり、今の経営者に引き継いで、自分は新たな道をと思ったので、全部手放すことにしました。

杉原:あえて、挑戦の道を選ばれたんですね。

私もいろいろなモビリティーをやらせてもらっているのですが、楠さんが掲げているミッションやビジョンに凄く共感しています。ここにたどり着くきっかけなどはあったのでしょうか?

楠 :2010年くらいに仕事の関係で始めて台湾に行ったのがすごく印象に残っていたんです。台湾で夜市という、いわゆる夜のマーケットに立ち寄ったのですが、台湾の若者の活力に非常に驚かされた。東京も仕事でよく行っていましたが、ちょっと日本の渋谷とかで見る若者とかとは何か違うパワーを感じて、その要因は何なんだろうと思い始めたんです。

杉原:楠さんから見た違いの要因は何だと思われたんですか?

楠 :当時、明らかに物質的な豊かさは日本の方が勝っていた。一人当たりの給与水準も、GDPを見てもそれは言えることでした。でも、国が成長の途上にあり、今日より明日が良くなるという感覚をみんなが共有しているように見えました。これは恐らく、日本の高度経済成長の時代も同じような空気だったのではないかと思います。若者が希望をもっていた。

杉原:力に満ちあふれている感じだったんですね。

楠:そう。それで、日本がどうしてこんなに元気がなくなったのかを考えた時に、やはり、人口が減少して、マーケットが縮小していくという現実の中で
「日本これから良くなるよね」
と思っている人があまりいない。どちらかというと悲観的な空気です。それを打破するにはどうしたらいいのだとろうと考えるようになったんです。

杉原:それがKGモーターズのミッションやビジョンに繋がった。

楠 :そうですね。われわれが掲げる「移動の最適化」や「ワクワク」とかが、日本の若者がもう一度希望を持てる状況に繋がっていけたら嬉しいなと。

あと、台湾もそうですし、インド、中国と人口がものすごく大きくなっている中、今、著しい経済発展をしている国も、いつかは日本のように悲観的な時代もくる。課題先進国である日本でやることは、最終的に世界にも良い影響を与えることになるのではないかと思ったんです。

杉原:実は、私の経営しているRDSも「今日の理想を未来の普通に」というビジョンを掲げてやっているので、すごく似ているなと思って拝見していました。

YouTuberくっすんが
本気で作るミニマムモビリティ

杉原:もう一つ、KGモーターズさんは動画配信を上手く駆使しながらファンを広げるところからやられている。やり方がすごく上手いなと思って拝見していました。

楠:ありがとうございます。

杉原:EVトラックを販売しようといているアメリカのスタートアップ企業ボリンジャーモーターズなどが同じような手法でされていたと思うのですが、販売前からかなりの予約が入っています。

KGモーターズさんもファンを作るプラットフォームをまず構築し、その中で、ファンと一緒に新しいモノができあがっていくワクワク感を共有しながらモビリティに対する期待感も同時に豊穣させていますよね。ここが、面白いなと。

実際に2025年に発売される予定のミニマムモビリティは、最初から一人乗りにしようというコンセプトで始まったんでしょうか?

楠 :まず、既存の車とは異なるサイズの車が必要になる時代がくるだろうという考えがありました。乗り物にも多様性が出てくるんじゃないかと。自分は広島県呉市というところの出身なのですが、ここは坂道が多く、道も狭い。軽自動車でも運転が難しいような所を結構みんな苦労しながら運転して生活している。それを見ていて、もっと小さな車ってできないのかというのがありました。

それから、脱炭素の流れの中で、あきらかにもう、大きな車は無駄だという価値感が生まれるなと感じていました。

気軽に家庭で充電できるEV車

楠氏はYouTuberくっすんとして登場。開発の様子を動画配信サイトでファン作りを行ない、登録者数は19万人を突破。一緒に新しいモビリティを開発するワクワク感を味わえるようになっている。

杉原:拝見していて思ったのが、この絶妙のサイズ感。これ、最新の3Dプリンターでも外側は作れる可能性がありますよね。

それから、特に優れていると思ったのが、充電が手軽というところです。100Vの家庭の電源でできるんですよね。ここはすごくこだわられたのではないでしょうか。

楠:ありがとうございます。われわれとしては、社会インフラが整わないと乗れないものにはしたくなかった。コンセントからそのまま充電できますよということは売りにしています。

杉原:やはりそうだったのですね。
KGモーターズが開発するEVモビリティのコンペティターは、軽自動車とか、オートバイになるのでしょうか?

楠:どちらもあるなと思っています。アンケートやモニター調査を行なって、3つのペルソナにたどり着いたのですが、オートバイも軽自動車ユーザーも両方いたからです。

例えば、一つ目のペルソナに設定した地方在住の複数所有世帯。
旦那さんも奥さんも車で通勤、共働きの子育て世帯というところです。普通車1台と軽2台とか、軽2台所有という層です。

彼らが何に困っているかというと、地方在住で給与水準も都市に比べると低い。でも、車で絶対に通勤しないとならない。方法がないのに、交通費の負担も会社から出るのは車だと限界がある。車にかかるコストのところに非常に痛みを抱えておられた。

日本全国で見た時に通勤手段が車だという方は2800万人いるんですけれど、その中の3割、850万人くらいの方がコストに負担を感じているんです。
実際に車だと維持費がきついからと中古で10万くらいの原付を買って試したという人が複数世帯ありました。

試したけど、冬になって雨で寒かったり、夏は暑いからと結局車に乗ってしまい、長続きしなかったという回答も見られました。

杉原:天気の問題はありますよね。

楠:二つ目が、もともと車2台持ちだったけど、子どもも成人して2台はいらないよねという世帯です。1台でもなんとかなるけどちょっと、ないとやっぱり不便になるよなという世帯です。第三ペルソナは自分たちが今見えていない新しい層、プラス、ペーパードライバーの方々です。莫大な市場を抱えていると思っています。若者の車離れが言われますが、その理由を見ると「コストが高いから」というのがほとんどなんです。

杉原:なるほど。

楠:ペーパードライバーは日本で1200万人いると言われているのですが、ほぼ二つに分かれることが分かりました。運転に自信がないという人と、コストを掛けたくないという人です。特に今の若い人達にそういう感覚の人が多くて、うちの爆発的に売れるには、この層にくいこむことが重要だと考えています。

杉原:車両区分はどの区分になるんですか?
楠:原付ミニカー規格になります。

杉原:だからコストの部分が下がるということですよね。保険も変わるから、ここでもコストが削減できる。

楠:例えば、車をすでにもっている家庭で2台目に我々のモビリティーを購入となった場合には、ファミリーバイク特約というのが使えるので、月々数百円の負担で付帯させることができます。

一方で、今、ペーパードライバーの人達は自動車保険に加入していない人がほとんどなので、このミニマムモビリティ専用の団体保険みたいなものを作れないかと、大手の損保さんと話しているところです。

杉原:今は道路交通法が変わろうとしている時期でもありますし、今後は自動運転についても可能性もありますよね。一方で駐車場も余っているというニュースもあるから、このコンパクトさなら、1台分の広さで数台は置ける。田舎の場合、広い駐車場が駅前とかに余ったりしていますから、シェアリングも考えられますよね。

楠:そうですね。そこも見据えながら開発を進めているところです。

杉原:2025年の発売、楽しみにしています。

楠一成氏
KGモーターズ株式会社 代表取締役兼CEO

広島県呉市出身。車のアフターパーツを扱う会社など複数の起業経験を経て、2018年にYouTuberとしてバイクのカスタマイズを中心としたYoutube配信を開始。2020年、配信内容を電動化にシフトし、2021年に広島発のマイクロモビリティメーカーになることを宣言する。初のコンセプトモデルとなるT-BOXの開発を始めるとともに、開発現場の生々しさが伝わる配信を続けてきた。Google Japanが選ぶ(世界に影響を与える)クリエイター101人に選ばれる。2022年7月、KGモーターズを設立。

(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