対談 CONVERSATION

東京2020パラリンピックの会場を満員にできるか!?本村拓人が思考するムーブメントの作り方 前編

HERO X 編集部

「世界を変えるデザイン展」など、あたりまえにある日常について「考える」きっかけを作りだしてくれている株式会社 GRANMA 代表本村拓人氏。彼は現在、東京都が進めるパラスポーツの支援団体「TEAM BEYOND」で、プロジェクトメンバーの一人として動いている。世界中から称賛が集まったロンドンパラリンピック。果たして、東京はそこを超えることができるのか!? 共に「デザイン」というフィールドに立つHERO X 編集長 杉原行里と本村拓人氏がお互いの思いを語り合った。

「ナニモノか」という枠を超える

杉原:本村さんは「なに屋」になるのでしょうか?

本村:遊休不動産の利活用を推進するプロデューサー、地域デザインや地民大学の運営、起業人材に対するインキュベーターや社会問題を提起する展覧会やイベントのキュレーター。そして今回のようなパラスポーツの普及を手掛けるディクレション業務などを兼業していると、正直まだ自分の肩書を発明しきれていないです。骨董通りの文化作りや国連大学で毎週催されるファーマーズマーケット。表参道のコミューンや滝ヶ原など地方の活況などを同時多発的に仕掛ける元IDEE代表の黒崎輝男さんから仕事に対する姿勢やスタイルはとても影響を受けています。黒崎さんは「僕たちの仕事は様々な”状況”をつくくりだすこと」とよく言っていますが、私もその状況や文化を作り出すことに関心を寄せてこれまで国境や宗教的垣根を超えて動いていて、例えば、「世界を変えるデザイン展」で見せたようなプロダクトによって世の中を見直すこともしているし、いろいろな肩書があるのが現状です。最近では地域や組織の創造性がグッと上がる状況づくりをする機会が多く、可能な限り恒常的に想像力をかき立て続けるための仕掛けや区画(ブロック)を作ることに力を入れています。仕掛けやブロックとなるのは醸造所を改修してできたオープンキッチンやワーキングスペース、定期開催するマーケットやギャラリーであったり。それらは人が作るものなので、人自体が仕掛けや区画になることももちろんある。こうした区画や人がいくつも集まることで、特徴ある村や地域ができます。ブロックを作るのにはいろいろな要素がからんでくるので、ぼくは「○屋です」と決めることはできないですよね。

いたって真面目な話をする二人

杉原:その感覚はすごくよく分かります。僕もよく言われるんですよね。「ナニ屋ですか」と。でも、決めつけないでほしいという気持ちがあります。人間を仮に3D解析にかけたとしても、そこに出てくるデータと、解析では見えない部分が必ずあるわけで、多角的に捉えないといけないと思っています。“デザインできるよ”“車もできるよ”“医療もやってるよ”「じゃあこれ全部入れてなんていう名前ですか」と聞かれても、“知らないよ”というのが僕の答え。決めつけることで出る強さは確かにあるとは思うのですが、自分は学者タイプではないので、いろいろなことに興味を持ってやっていきたくなる。学者タイプの人は、一つのことにガッと没頭していける強さがある。しかし、僕らは学者タイプではない。初対面で失礼ですが、本村さんも学者タイプではないですよね(笑)
僕らみたいなタイプは次々と料理していくのが仕事。何か名前を付けられると居心地が悪くなる気がしませんか。

ムーブメントは創れるのか

本村:本当そうです。杉原さんのされていることは、目に見えるものとしてありますよね。松葉杖とか。僕は目には見えない人々の意志や希望などを地域づくりという説明しにくい方法で可視化しているのですが、根底はとても似ていると思っています。杉原さんの手がけられたカーボン松葉杖は、個人の体に合わせて作られるもので、松葉杖だけれどその人個人の顔が見えるプロダクトだと思います。地域づくりも同じで、顔の見える場所とか、エリアというのが、本当は一番個性が出ていると思っていますし、幸せなことになると僕は思いたいです。僕の場合は長年世界を歩いてきましたが、これが「一番」だというところにやっとたどり着いたところです。

杉原:じぁあ、肩書は「本村拓人」ですね(笑)

杉原そんな本村さんが今回、パラスポーツを盛り上げる「TEAM BEYOND」に関わられていると伺いました。

本村:僕に課せられている役目は3つあります。一つは、世界のネットワークを引っ張ってきながら、短期的・局地的になりがちな視点を広げるという役割です。もう一つは、パラスポーツの永続的普及に対して貢献するという点です。「TEAM BEYOND」は都市開発や産業構造の中に障害者の個性を忍び込ませていくことがパラスポーツの永続的普及につながることに気が付いていて、そこへの提案をしていくのが自分の役割です。もう一つが、ムーブメントを草の根から発生させること。東京都が音頭をとって進めている「TEAM BEYOND」が本格的なシビルアクションとして日本に広がり定着させることを僕としては狙っています。

本村:これまでの取り組みで大企業の方々の参加は多く集まってきました。しかし、こうした大企業がする取り組みは一過性で終わる可能性が高い。人々にパラスポーツへの認識を根づかせるための仕掛けにはもう一工夫必要だと思っています。もっと個にアプローチしていくことです。そこで、まずは中小企業の方々を巻き込む策を練り始めているところです。冒頭にお話ししたように、個や個性が表面化することで魅力的な地域が生れるというのが僕の持論ですから、やはり、個へのアプローチを大事にしていきたいのです。

杉原:具体的にいうと、どんなことだと思いますか

本村:バリアフリーな街を考えた時、都市全体で一気にやるというのは難しいことで、例えば、ある有名ショップなどでバリアフリーの旗艦店のようなものをつくり、それが発端となり全国にそのスタイルの店舗が拡散していくようなソーシャル的なつながりを作っていくなど、小さなところから始めるのが先決だと思っています。中小企業は、大企業よりも動きが速いので、広がるスピードも加速するのではないかと。

杉原:早いですよね。自分事として動くから。

本村:そこです。2020年に向けたパラスポーツ観戦の動員数を増やすための取り組みとして、小さなところへのアプローチを仕掛けていこうと考えています。大きい事業は事業として否定はせずに、そこはそこで動かしながら、小さなブロックをいくつも投入していくのです。

杉原:本村さんの目から見て、まず第一のゴールはどこだと思われていますか

本村:まずは、パラリンピックの観客席を満席にすることです。チケットも完売で、できれば、若い子たちがそこを埋め尽くしているような状態をつくることです。これはあくまでも一過性ですが、第一のゴールとしては十分すぎる結果だと思います。

杉原:ロンドンであれだけ満席になったというのが一つのインパクトとしてあって、そこからインスパイアされているということでしょうか。

本村:そういうことです。今年はそのために、皆さんが自分事としてパラリンピック、パラスポーツを受け止められる素地を作っていきたいです。

後編へつづく

(text: HERO X 編集部)

(photo: 増元幸司)

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【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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