対談 CONVERSATION

メダリスト達も信頼するシューズ職人、三村仁司。「現代の名工」が語る、日本の医療の問題とは? 前編

吉田直人

1974年以来、高橋尚子、野口みずきといったマラソンの五輪金メダリストを始めとし、多くのトップアスリートのシューズを作り続けてきた、三村仁司氏。2004年には『現代の名工』にも選ばれ、2009年には自身の工房『M.Lab(ミムラボ)』を設立。現在に至るまで、シューズ作り一筋だ。身体において“第2の心臓”とも言われる足を見続けて44年。磨き続けた感性は確信へと変わり、トップアスリートのみならず、足に悩みを抱える人々を文字通り足元から支えてきた。そんな三村氏に、パラリンピックアスリートのギア開発にも関わるHERO X編集長の杉原行里(あんり)が、話を伺った。

履く本人が自分の足を知らない


杉原
:僕の
RDSという会社は、元々レース用のマシンを作ったりとか自動車の先行開発を手がけたりする会社なのですが、そこにパラアルペンスキーのチェアスキーヤーたちが訪れて、ギアが身体にフィットすることの重要性を説いていたんですね。なぜ彼らが僕の所に来たのかというと、2013年に、個人所有を目的とした、使用者に合った松葉杖を開発したことがきっかけだったんです。従来の松葉杖は予め決められたサイズを自分で調整する、人がモノに合わせるのが一般的だった。それに対して僕らが考えたのはセミオーダー。ユーザーさんの手の形状とか、脇下から手までの距離、身長を考慮して、その人の為の松葉杖を開発したんです。それまで僕たちは福祉に関わる部分はやっていなかったんですけど、調べていくと、身体に合ったものを使うという考えがそこまで浸透していないのかなと。

三村:そうですね。靴も同じですが、履く本人が自分の足を知らないということです。だからどんな靴が良いか分からない。各シューズメーカーさんから、「これはウチが開発した良いシューズだから履いてください」と勧められる。それを良いと思って履く。でも、自分には合っていなくて、疲れやすくなったり、故障したりする。そんなことは往々にしてあるんです。履いてくださいと言うなら、メーカーも責任を持って対応しないといけないでしょう。それができてないわけです。

杉原:僕らは(車いすやチェアスキーヤーの)お尻の計測とかをしていますが、身体をデジタル計測するというのは少ないように感じられます。どうして皆、自分の身体を知ろうとしないのかな、と。

三村:今は3D計測やコンピュータ解析が発達してますから、だれでも測定自体はできるんです。ただ、この選手の為にはこういう靴が良い、足のここが悪い、弱いから調整という提案まではコンピュータはしてくれない。それは人間が判断するわけです。ただ、それをやっていないから、足の故障が増えるわけです。

「日本は整形靴の分野が遅れています」

杉原:例えば、アメリカやドイツではドクターが足を見るじゃないですか。ドイツの展示会ではすでに20年前から足にフィットしたシューズの重要性を皆が説いていたと聞いています。でも日本に帰ってくると、皆、既成品を買って履いている。

三村:日本は整形靴の分野が遅れてますよね。先日もそのあたりを教えて欲しいということで、整形外科の学会でお話ししてくださいと言われたんです。なんでがそんな偉い先生の集まりで喋らないといけないのか。何か変わるなら良いけれど、変わらないなら行っても行かなくても一緒ですよ、と。

杉原:医療に関して言えば、予防医療とか、予防治療という領域がありますね。

三村:それはシューズで言えばインナーソールにあたりますね。『アライメント』といって足の形態を計測して、アーチ(土踏まず)を上げるとか、外足部を上げるとか。感性で判断していく。ただ、それができる人は日本では少ない。整形外科ではゼロです。というのは、整形外科の先生はアライメントなんか測らないから。見るだけ。良くて石膏で足型を取るぐらいで、そこまでやる人も少ない。まともに足の骨格なんて測らないんですよ。それで、尻拭いがの所に来る。高齢者が多いんですけどね。「全然靴が合わない。足が痛くならないようなインナーソールを作って欲しい」と。そんなことも多いですよ。

杉原:最近だと3Dスキャナーやコンピュータによる身体の計測、解析も一般的になってきています。ミムラボでは、足部の計測はどのように行っていくんですか?

三村:まず足型を取りますよね。それからアライメントと、腰から下のバランスを測ります。

杉原:それは3Dスキャナーですか?

三村:いや、それは治工具で取る。定規とかメジャーです。その後は3Dスキャナーで足裏を測ったり、ワイズ(足幅)を測ったり。それを総合して、足の弱点を見つける。それは選手も一般の方も同じです。

けれども、計測して足のデータが出ても、どう判断するかの根拠が無いといけない。例えばアーチが低い人。その場合、アーチを何ミリ上げたらその選手にとって良いのか。それは整形外科の根拠の無い判断からきていることも多いです。「足のこの部分がこういう状態だから、この選手はアーチを約3ミリ上げる」といった具合に理由があるなら良い。理由がはっきりしないのに、「3ミリ上げましょう」、「5ミリ上げましょう」。そんなことで足に合うわけがない。それに、その先生がインナーソールを製作するのではなくて、装具士さんが作るわけです。でも、装具士さんも、本人の足を見ていない。整形の先生の言われた通りに作るだけ。そんなことで良いものができるはずがないです。靴で直す範囲が多い中で、整形外科の先生たちは靴を作れるんでしょうか? それは無理ですよ。

杉原:なら、例えば、医師と装具士の連携が図れるような仕組みができたら、良いものが生まれる可能性はあると?

三村:そうですね。3Dスキャナーも、左右の力の掛け具合によって計測データが全然変わってくる。「左右均等に計測器に乗ってくれ」と言っても、殆どの場合利き足に体重が乗るんです。そしたら左右でデータが変わってくる。

杉原:人の重心は皆違いますからね。それはやはり左右均等が一番ベストだと。それを靴で解決していくのがミムラボということですね?

三村:そうです。足の着地から蹴り出しまで左右均等でいくように、ということを大事にしているんです。

杉原:僕らは、歩くことやシューズを作ることは素人ですけど、歩き方って人から教わらないじゃないですか。意外に走り方は教わるんですけど。

三村:それは、そもそも教える人も分かっていないから、だと思いますよ。

「感性でITには負けたくないんです」

杉原:とはいえ、これから高齢社会を迎える上で、歩くことの大切さも問われているんじゃないでしょうか?

三村:そうですね。今まで寝たきりの老夫婦が、私が作ったシューズを履いてから歩くことができるようになったという例もあります。「おかげで外に出られるようになった」という手紙も頂きました。

杉原:それは靴の違いなんでしょうか。

三村:そうでしょうね。「この靴がなければ生活できない」と。

杉原:凄いですね。歩くことは、一番と決めつけてはいけないのかもしれないけど、人間にとって非常に大事な行為じゃないですか。

三村:歩くことが一番大事ですよ。

杉原:だからこそ、靴というのは、身に付けるものの中では最も気を遣わないといけないところだと思うんです。

三村:そりゃあそうですよね。高い靴じゃなくても良いから、自分に合った靴を履かないと。例えば、足首が柔らかい人がクッション性のある靴を履いても余計に疲れるだけ。故障しやすくなります。逆に、足首が固い人は、前後でミッドソールの高低差があってクッションがあった方が良い。極端に言えば、足首の柔らかい人が砂浜を歩いても、疲れるだけ。接地面が柔らかいものは足首の固い人にしか向かないんです。

杉原:その時の、柔らかい固いというのは、三村さんの感覚。

三村:そうですね。

杉原:僕も元よりデザインの仕事をやってきたので、感性というのはなかなか人に継承するのは難しいと思っているんですけれど、日本のみならず、世界的にも、三村さんの持つ感性や経験は非常に大切なのではないかと感じます。

三村:感性というのは、ある程度の基盤、基礎知識の上に成立するものですからね。ウチの工房の場合は14人程社員がいるけど、ほとんどがシューズづくりの経験者です。渋谷の『ヒコ・みづの』とか神戸三田の『神戸医療福祉専門学校』など、靴の専科に2年間通って勉強した者だから、ある程度の基礎はできている。その上で皆に言うことは、「感性というのは自分で作っていくものだ。教えて習得するものじゃない。分からないことがあれば技術的なことは聞け。けれども感性の鍛錬は、自分を信じて、失敗したって良いからやりなさい」とは言ってます。

杉原:その感性を少しでもテクノロジーで体現するというのは。

三村:それはできたらいいですけど、ITがいくら発達しても、どうなんでしょうか。

杉原100%は無理だと思うんですけどね。

三村はね、そういうITに代わるような仕事をしたくない。将棋の世界じゃないけど、自分の感性でITには負けたくないんですよ。

杉原:ただ、データとして落とし込むことができれば、歩くという行為の中での靴の大切さが、より多くの人に伝わるんじゃないかな、と。

三村:それはね、やはり各シューズメーカーさんの技術者がもう少し、しっかりしないといけませんね。

杉原:どの辺りが変わるべきなんでしょうか。

三村:素材の改良でしょう。アッパー、ミッドソール、アウトソール。これを変えない限り良い靴はできない。

杉原:仮に素材の革新が実現したとして、とあるメーカーの靴を買いますと。ただ、それはオーダーメイドではないので、自分にあった最適な靴とは言えないのではないですか?

三村:そうですね、やはり自分にあった靴というのは、足の着地から蹴り出しまで、体重の移動が左右均等になっているかということです。あとはアライメントも、疲れにくい状態になっているか。疲れにくいということは故障しにくいということ。そういう状態までしていかない限り、自分にあった靴とは言えませんね。

杉原:そこで、テクノロジーを通じて、三村イズムがより多くの人に伝わると良いですよね。

三村:だけど、ここ5年や10年で、そこまで変わるとはには思えないんですよ。医師560人の前で講演したことがありますけど、の言ったことがわからない人が多かった。

杉原:医療の現場では、これまであまりされてこなかったアプローチ法だからでしょうか?

三村:レントゲンを撮って、足が折れている、ヒビが入っている。これは分かりますよね? 問題はその後です。また同じ状態にならないようにするにはどうすれば良いのか。「あなたの足は今こういう状態だから、こう修正すれば良い」と、はっきりした根拠で、患者さんや選手に伝えてあげたら凄くラクだと思うんですよ。

後編につづく

三村仁司(Hitoshi Mimura
1948年兵庫県生まれ。学生時代に陸上選手として活躍後、1966年国内スポーツブランドに入社。シューズ製造に携わり、1974年からはアスリート向けの別注シューズ製造をスタートする。2009年より自身の工房「M.Lab(ミムラボ)」を立ち上げ、これまでに様々な分野のトップアスリートたちのシューズ・インソール開発に携わり彼らの大舞台でのチャレンジをサポートし続けてきた。2004年厚生労働省「現代の名工」表彰、2006年黄綬褒章を受章。201811日よりニューバランスと「M.Lab」がグローバル・パートナーシップを締結。専属アドバイザーに就任。

(text: 吉田直人)

(photo: 増元幸司)

  • Facebookでシェアする
  • LINEで送る

RECOMMEND あなたへのおすすめ

対談 CONVERSATION

駐車場や空き店舗などの有閑スペースが物流倉庫に変身する!? GROUND株式会社がめざすスマート物流とは?

吉田直子

物流業界で急速に進んでいるテクノロジー化。その背景には、ここ数年で急激に成長したE-コマースの存在がある。消費者が1つのアイテムを通販でいつでもどこでも取り寄せることができる時代。大量で小ロッドのアイテムが行き来する時代に、倉庫ビジネスと配送の仕組みも、もはや従来通りにはいかなくなっている。AIやロボットを活用した物流改革は、今後どこまで進むのだろうか。物流施設の改革に取り組むGROUND株式会社の宮⽥啓友社長に、編集長・杉原が物流の未来を聞く。 ・コストのかさむコンベアとはさようなら ・めざすは物流倉庫のシェアリングモデル ・ロボット開発はビジョンを共有できるパートナーと

コストのかさむ
コンベアとはさようなら

杉原:いま、物流施設では、ハウスウェアデザインなどが進んでいる状況なのでしょうか。

宮田:突き詰めていうと、我々のPEER(ピア)(自律型協働ロボット)は、コンベアの代替にもなり得ます。いままではピッキング作業をしたら、かごをコンベアに載せて、梱包工程までガタガタ運んでもらうのが一般的でしたが、PEERは梱包工程まで自律的に移動しますから、コンベアが不要と言えます。実は、コンベアは1メートル40万円くらいするんです。物流施設を作ると必ずコンベアが必要なので、そこがこれまでは利益の源泉だったんですね。

杉原:それをなくすというのは、大変な戦いですね。

宮田:コンベアは施設の制約にもなります。メインストリームとしてコンベアが敷かれると、そこを横断できなくなるので、迂回する通路を作らなければいけない。でも、PEERのような自律型協働ロボットを導入すると、ビルの一室を物流センターにすることも可能です。従来は物流センターのための建物が求められたのですが、AIやロボットなどの先端テクノロジーを活用すれば、都心の地下駐車場、学校、百貨店、ガソリンスタンドなど、有閑スペースや資産を活用できる。アメリカではマイクロフルフィルメントセンターといって、小型の物流センターが少ずつイノベートされてきています。今後、物流業界には大きなパラダイムシフトが起こると思っています。1つの物流センターを作るために20億かけるという時代ではなくなっていくでしょう。

杉原:GROUNDさんの自律型協働ロボットですが、人間との協働がポイントではないかと思います。なぜ協働にフォーカスされているのでしょうか。

宮田:これはAmazonのジェフ・ベゾス氏も明言していますが、倉庫の完全自動化はあと10年は難しいと思います。仕組みとしては無人化できるのですが、やはり取り扱う商品の制約が出てしまう。ECで扱う商品は長尺のものもあれば、小さいものもあります。それを一つの概念で処理しようとすると、非常にムダが多くなる。なので、投資対効果が見合わない。ロボットが自動で次工程まで動いていくから、人は歩く必要はありません。ただ、例えばピンポイントでスカートをピックするというのは、ロボットにはまだできません。
このように人間が得意なこと、人間にしかできないことは人が行い、ロボットが得意なことはロボットに任せる、という協働という形が現時点では最も生産性を向上できると考えます。

人とGROUND社のロボットが協働する様子。作業者は同社のロボット「PEER」に付属するタブレットの案内に従い、指定の商品をピックアップする。

杉原:そうですね。SLAM(Simultaneous Localization and Mapping:センサーによって周囲環境を把握し、マップをつくりつつ、取得したデータをもとにロボットの自身の位置も推定する技術)で1センチ以内の誤差に収めるというのはとんでもない技術なので、キャリブレーションがかなりできていないと厳しいですよね。

宮田:工程ごとにロボットと人間の強みを分解して、人がやるべき作業、ロボットがやるべき作業を選別することが大切です。

杉原:つまり、ロボットと人間、双方のインテリジェンスやアビリティを掛け算しているんですね。補完ではなく拡張。これっていまの世の中にすごく合っていると思います。僕自身は今後ロボット化が進むことで、人間の本来使える時間が増えて、幸せだと思っているのですが、一方でAI化やロボット化で仕事を奪われると言うかたもいます。そこに協働があると、雇用が生まれるという考え方もできる。倫理的なバランスもいい。車もまさにそうで、自動運転化しても、やはりドライバーズシートには人が乗っていて、ステアリングがあるというのと同じではないかと思います。

宮田:近いですね。おっしゃる通り、物流業界の中を完全に無味乾燥なテクノロジーの世界にしていくという考えではありません。ECは伸びていますから、全体的に求められる人手は増えています。その中で、人がやらなくても良い過酷な労働や、業務・作業はロボットに任せる。こういった考えの下、物流業界を持続可能なものにしていくことが大前提です。

めざすは物流倉庫の
シェアリングモデル

杉原:宮田さんはやはり顧客ニーズというか、課題がかなり明確ですよね。今までご経験されたものが根幹にあると思うのですが、そういったご経験から起業を決意されたんですか。それとも、もともと事業のビジョンがあったのでしょうか。

宮田:楽天には7年間勤めたのですが、三木谷さんと一緒にずっとやってきて、Amazonと戦っていくうえでは、自社物流をやらないといけないという気持ちをもっていました。最終的には、当時は自社物流の構築を見送るという経営判断がくだされました。
オープンな物流プラットフォームの重要性と将来性は当時から強く感じていたので、1年準備をして、GROUNDを設立しました。創業メンバーも楽天時代の仲間です。

杉原:今後、AIがディープラーニングをしていった時に、どういう変革が起きますか? 例えば時間が圧倒的に短縮されることをめざしていくのか、それともまた違う展開がありますか。

宮田: ECは波動(物流量の偏り)が大きい業界です。週や月、年間を通した傾向もあります。アスクルは新年度の動きが大きかったですし、アパレルはクリスマスシーズンが伸びます。従来の物流投資というのは、会社の成長を見据えながら、この波動のてっぺんの部分をある程度想定してやっていきます。ですから、最初は投資した中で全体のキャパシティが6割くらいしかなくて、4割くらいはずっと空いている中で成長していきます。ということは、ムダがあるんです。一方で物流の設備は非常に流動性が高まっていて、先ほどの自律型協働ロボットなどを使った施設では、シェアオフィスしやすい。1つの建物の中に波動がかぶらないテナントを誘致すれば、ロボットや人を柔軟にシェアできる、あるいは建物自体も含めてシェアができる。最終的にめざしているのは、いわゆるサブスクモデルですね。利用・シェアした分だけ重量課金していく。もはや、そこでは自社の物量のキャパシティなんて考える必要はない。そこは、我々のAI物流ソフトウェアDyAS(ディアス)がブレーンとなり、様々な解析をして全体最適化を図ります、という形です。

杉原:まさにシェアリングエコノミーですね。一方で、いま、長崎でドローン配送が始まるなど、自動配送、遠隔操作の流れがあります。この潮流は、宮田さんから見ていい方向ですか?

宮田:いい方向ではあるのですが、物を運ぶ上でドローンやロボットを使う前に、やることはあると思います。例えば、ヤマト運輸が3年前に大きく一斉値上げしたのは、従来のCtoCの小包や宅急便が増えたのではなく、Amazonを中心とするECの物量がなだれこんできて、その需要予測ができないために、配車計画が立てられなくなったからです。なにが言いたいのかというと、配送会社に対してある程度精度の高い情報を提供できれば、彼らはそれに基づいて合理化ができるんですね。

杉原:ええ、間違いないですよね。

宮田:それができていない。我々がなぜサプライチェーンの真ん中の物流施設に力を入れているかというと、ひとつには上流工程のデータと配送側のデータが連携していないことで膨大なムダが起きているからです。国交省のデータを見ればわかりますが、実はドライバー不足といいながら、いま全国の営業車両の積載率は4割です。ですから、我々はDyASを使って、あるいは次世代物流センターを普及させることによって、出庫を精度高く予測し、その情報をリアルタイムに近い形で配送会社に対して提供していき、全体の最適化を進めていきたいんです。

ロボット開発はビジョンを
共有できるパートナーと

杉原:HERO Xの読者にはロボットを開発している人も多いので、ロボットで御社に参入できるか?ということが気になると思います。もしくは御社と一緒になにかやることは可能なのでしょうか?

宮田:実際にこのPEERという自律型協働ロボットを物理的に開発しているのは、中国の大手ロボットメーカーです。彼らはビジュアルスラムと制御系の技術に優れているので、本当に性能の高いロボットを開発できます。でも、我々はグローバルで主要なロボットベンチャーメーカーと接触しているのですが、99%物流現場では使えません。なぜかというと、ロボットエンジニアは物流のことがわからないからです。大事なのは本当に実務レベルで使えるものに仕上げられるかということ。彼らには物流の経験も専門知識もないので、我々はそのノウハウを提供する。おそらく、そういう開発になっていくと思います。

杉原:ということは、パートナーは特化した考え方を共有でき、かつ違いの強みを生かせる会社ということですね。

宮田:そうですね。例えばこの中国の企業はビジュアルスラムに非常に優れているけれど、右から左にピッキングするための技術はもっていない。じゃあ、ピッキングのロボットについては、アメリカのSoft Robotics社と提携する、という形ですね。

杉原:そのピッキングは、遠隔操作にならないんですか。

宮田:将来的には十分それは可能だと思います。

杉原:そうしたら、在宅の仕事になりますよね。

宮田:その通りです。そうすると、別に日本である必要もなくなる。

杉原:24時間回せますもんね。

宮田:それを監視するだけでも十分なニーズがあると思います。

宮⽥啓友(みやた・ひらとも)
株式会社GROUND 代表取締役社⻑/CEO
上智⼤学法学部卒。1996年 株式会社三和銀⾏⼊⾏。2000年 デロイトトーマツコンサルティング(現:アビームコンサルティング)⼊社。⼤⼿流通業を中⼼にロジスティクス・サプライチェーン改⾰のプロジェクトに従事。2004年 アスクル株式会社⼊社。ロジスティクス部⾨⻑として⽇本国内の物流センター運営を⾏う。2007年 楽天株式会社⼊社。物流事業準備室⻑を経て2008年 物流事業⻑就任。2010年 楽天物流株式会社設⽴、代表取締役社⻑就任。2012年 楽天株式会社執⾏役員物流事業⻑就任。同年フランスのフルフィルメントプロバイダAlpha Direct Services SASを買収し、マネージングディレクターを兼務する。2013年アメリカのフルフィルメントプロバイダWebgistixを買収。2015年4⽉ GROUND株式会社設⽴。

(text: 吉田直子)

(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