日本財団と東京大学先端科学技術研究センターが共同で進める異才発掘プロジェクト“ROCKET”。現状の教育や環境に馴染めない、あるいは、物足りなさを感じている「ユニーク」な子たちを支援する取り組みだ。彼らの中には、何かしらの突出した能力を持つ子が少なくない。今回はそんな彼らに「インタビューをしてみないか」と提案してみた。果たして、どのような結果となるのだろうか。

編集部が提案したのは編集長・杉原行里(以下、杉原)への逆インタビュー。異才発掘プロジェクト“ROCKET”からインタビュアーに立候補したのは、ともに高校1年生でROCKET 一期生の、大阪市在住・山下泰斗くん(以下、山下くん)と、ベトナム在住・野中宏太郎くん(以下、野中くん)の2人だ。大人ではきりこめない鋭い質問が飛び交った。

左  山下泰斗君（一期生 大阪在住：高1）、右  野中宏太郎君（一期生 ベトナム在住：高1）

我々編集部のある東京と、それぞれが暮らすベトナム、大阪をインターネットを介して繋ぎインタビューははじまった。実は編集長の杉原は野中君とは面識がある。

杉原：今回の対談を決めたきっかけにもなった出来事が、実は僕の中でありまして。それは、現地で野中君とも会った2016年にスイスで開催されたサイバスロン(http://hero-x.jp/article/538/)。あの時、ROCKETのメンバーに大人たちが質問攻めにあっていたんですけど、そのあまりの鋭さにその場にいた大人たちが、1人また1人とその場から逃げるように去っていくのを見て、頑張れ大人たち！負けるな！と感じた反面、この子たち面白い！と思って。

やはり子供たちが持っている素直な感性に対して、大人はしっかりと答え、そして知らないことは知らないとちゃんと伝えるべきだと改めて感じたのが、今回の逆取材を受けたきっかけなんです。

そんな前振りが降られると、いきなり山下くんから質問がはじまった。

なんで？の重要性を改めて感じる

山下くん：それではまず僕から質問させていただきます。世界一ボーダレスなメディア“HERO X”は、どのようなきっかけで作ろうと思ったのですか？ 

杉原：僕は15歳の時からイギリスに高校、大学と留学し、日本に帰国後、父が創業した車の先行開発やF1などの設計を行うRDSという会社で工業デザイナーという立場で仕事をしていました。最悪にもその時がちょうどリーマンショックのタイミングで、会社の業績もおもわしくなかったんです。そんな状況だったから、もうがむしゃらにやるしかなく、大学で学んだことを活かす余裕なんて全然ありませんでした。

そんななか、2012年に、寺崎さん(http://hero-x.jp/article/2202/) という方から「自分に合った松葉杖を作って欲しい」という内容のメールが突然会社に届いたんです。こっちとしても急なことだから、この人何を話しているんだろう？ 自分に合った松葉杖ってないのかな？ くらいの知識しか当時の僕にはなくて(笑)。それをきっかけによくよく調べていくと、今の松葉杖の市場っていうのが、レンタルユーザーをターゲットとしたプロダクトの流通がメインとなっていて、個人所有を目的とした製品がないことに気が付いたんです。

車いすや松葉杖をはじめとする“物”や、またそれらを使う人の定義って、みんな平均値で色々なことを言うけど、一体誰のことなんだろう？ 言葉が先行してしまっているけど、車いすって何で足が悪い人が使う物って決めつけるんだろう？ という疑問を持ち始めたのと、障がいを持っている人をジロジロ見てはいけない風潮ってあるじゃないですか。お互いに落とし所を見つけて社会を何となく上手く回そうとしている姿に違和感を覚えたのが理由で、このHERO Xというメディアを立ち上げました。もうひとつ言うと、僕らが企業としてその都度何かを発表しても一過性でしかないけれど、メディアとして表現すれば、より多くの人にこの考えが訴求できるんじゃないかなって。

野中くん：今のお話を聞いていて、僕の中で質問が出来たんですけど聞いてもいいですか？

杉原：もちろん。

野中くん：真逆な話になるかもしれませんが、最近ベトナムでベトちゃんドクちゃんのドクさんと知り合う機会がありました。僕自身、実際にベトナムに来て感じていたのが、路面状況の悪さと、例えばバイクが歩道を逆走するなどの日本とは違う交通事情を見たときに、義足よりも安全に乗れるバイクが一番ベトナムという環境にあっているんじゃないかなと感じたんです。

そう思っている時にドクさんが、かっこいい三輪バイクを乗っているのを見て、国やその場の環境によって必要とされる物って違うんだと思ったんです。今の杉原さんの話を聞いていて、すごく僕が感じていたことと似ているなと思いました。

杉原：まさにそういうことで、“義足ってこんなでしょう”って、みんな固定概念がある。ある1つの形をしていなくちゃいけないの？とか思いますよね。

山下くん、野中くん：思います。

杉原：例えば、義足にモーターなんかを入れたら、健常者よりも早く走れるかもしれない。でもそうなると、その足ほしさに「そっちの足の方がカッコイイ」って、モーター付きの義足に足を変えたいと言い出す人も出てしまうかもしれない。そこは倫理的なベースが必要になる。

山下くん：速さだけを求める人ならば交換してしまうかもしれないですね。

杉原：僕もそう思います。それとアキレス腱って消耗品なので、足が遅くなる原因でもあのだけど、それを交換できたらお年寄りの方とかも、もしかしたら100mを15秒とかで走れたりするかもしれないじゃないですか。良い悪いは別としても、僕はそんな世の中も白いと思うんです。

野中くん：他の分野でも役立つかもしれないですしね。

山下くん：それこそ、水圧で飛ぶやつとかもありますしね。

杉原：そう！　誰が引いたか分からないネガティブな“ボーダー”に対する発想の転換というのかな。ふたりみたいな若い世代の子がそういう発想を持っていることが大事なのに、そういう純粋な考えを日本は煙たがる気がしていて。マイノリティーとマジョリティーの関係で、多数派の意見が全てではなく、様々な意見があることが面白い、そんなメディアで在りたいなとも思っています。

僕たちにできること

野中くん：ドクさんの三輪バイクはもっとかっこよくできるし、改良次第でいろんな障害のタイプに対応するポテンシャルを持っていると思います。

杉原：そう思った時に、野中くんならどこを改良する？

野中くん：そうですね、両腕がない、両足がなくても介助者なしで乗れる、そんなボーダー（限界）レスなバイクにしたいです。最低限サドル、サイドブレーキの改良や、バランスよく走ってちゃんと止まれるようにまずしたいかな。

杉原：それなら、ジャイロを入れてサスペンションを良いものに変えたら、もうでこぼこな道なんて関係無くなるね。そういう発想から、誰もが安心して乗れるマシンが出来たら素敵だと思う。ちなみに山下くんは、将来的にどんなことをしたいとかありますか？ 逆に聞いてしまって申し訳ないけど(笑)。

山下くん：僕はモノづくりに関わりたいなと思っています。なかでも、趣味である模型とかそういうものに。それと、急速に普及している3Dプリンターを使って、何か面白いことができないかなって考えたりもしています。

杉原：模型！ 今何か作品見せてもらえたりする？

山下くん：これなんですけど。

がさごそと音がしたかと思うと、画面の向こうには彼が自らの発想で造り上げたロボットの模型が登場してきた。どうやら塗装にもこだわりがあるらしい。

山下くん：小さい頃から紙工作が好きでして。設計図を描いてみて自分なりに作って楽しんでいます。

杉原：物事を考えたり判断する時に 2Dで考える人と3Dで考える人がいるんだけど、山下くんは完全に3D派ですね(笑)。3Dの頭の持ち主は僕の経験上、物体の裏側まで見える人なんだと思います。

山下くん：自分では、そういうのが苦手な方かと思っていました(笑)。

杉原：どう考えたって、全然苦手な人じゃないですよ！(笑)普通は作れないから！

野中くん：僕はちょっとそういうのが作れないタイプです(笑)。

杉原：ね。3人しか居ないのにタイプが分かれるでしょ。ちなみにこの模型には何の塗料を使っているんですか？

山下くん：塗装はTAMIYAカラーを調合しながら使っています。僕にとってTAMIYAカラーは、もちろん色付けの意味合いもあるのですが、少し厚塗りをすることで紙の補強にもなるので、そういう意味でも使用しています。

杉原：塗料を塗料として使うのではなく、他の用途で同時に使うような物の考え方はすごくいいですね。僕も興味あることがたくさんあったから、自分の持っている能力を他のことにどう活かそうかと試行錯誤していたな。

3人が醸し出す不思議な時間はまだまだ続いていくことになる。

後編につづく

現在、コロナウイルスの影響もあり、物流業界は激動の時代を迎えている。E-コマースのニーズが激増し、企業・個人間の取り引きが今までにないほど増えているにもかかわらず、労働人口の減少や、現場労働者の高齢化により、人手不足が深刻になっているからだ。そんななか、AIとロボットを活用し、物流業界に革命を起こそうとしているのがGROUND株式会社だ。同社がめざすのは先端テクノロジーを活用した物流施設の最適化だという。果たして、物流施設の中では、いま何が起こっているのだろうか。2015年に同社を立ち上げた取締役社長の宮⽥啓友氏に、編集長・杉原が、物流業界の課題と同社のミッションについてうかがった。 ・物流倉庫におけるロボット化、AI化の流れ ・ECの物流波動はプロでも先が読めない ・在庫の配置もAIで解析し最適化する

物流倉庫における
ロボット化、AI化の流れ

杉原：まず御社の事業を、読者の方にわかりやすく説明していただけますでしょうか？

宮田：我々がめざしているのは世界中の先端テクノロジーを活用して物流施設、つまり倉庫の運営を最適化することです。時代背景を説明すると、1970年代までは物流倉庫は主に港湾地域に限定されて建設されており、非常に閉ざされた世界でした。そこから高度経済成長下でフォークリフトが導入され、2000年代までその流れが続きます。2000年前後からはコンビニなどの小売流通が発展し、比較的きめの細かい物流作業が発生し、それに伴って物流施設の中でウェアハウスマネジメントシステム（WMS）、倉庫管理システムというものが使われ始めます。一方で、もともとは自動車のライン生産に供給するためのバックヤードとして誕生した、自動倉庫というものがありました。2010年くらいまでは、そのWMSと自動倉庫くらいしか、いわゆる倉庫を合理化する機器はありませんでした。ところがECの発展により、説明するまでもなく、物量が飛躍的に増加しました。物流施設での作業はもはや人手だけでは困難になり、ましてや日本は少子高齢化の中で、そもそも雇用が確保できない。ECという新しいインフラを支える物流と、業界の実情が大きくかけ離れてしまったのです。

杉原：顧客ニーズが間違いなく既知なのに、技術的なところが未知であるという状況ですね。

宮田：そうですね。そこで、ようやくそのギャップを埋めていくために、ロボット、AIというテクノロジーが注目・活用され始めました。製造業界から10年ほど遅れているのですが、電気自動車の普及によってリチウムイオンの単価が劇的に下がった結果として、我々が提供する物流ロボットも、ようやく投資対効果が見合うようになってきたという流れです。さらに、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）技術も進化し、原価の低下と技術の進展がちょうどいま交わったところで、次世代型物流施設というものが求められ始めている。AIなどの先端テクノロジーを活用していかに物流（倉庫）を最適化するかという、この領域を我々はめざしています。

GROUNDが中国のロボットメーカーと共同開発したAMR(自律型協働ロボット) 「PEER(ピア)」。倉庫内作業の「ピッキング」工程において、人と協働しながら作業支援を行うAMR(自律型協働ロボット)。

杉原：具体的には、どういう方法になるのでしょうか？

宮田：例えば、物流機能を有する事業者さんに対して、オープンな物流プラットフォームの構築・提供を目指しています。いわばOSですね。でも、例えばiPhoneのiOSはAppleだけのアプリケーションですが、我々はAndroid的なものを提供したいと考えています。

自律型協働ロボット「PEER」を使用したピッキング作業の様子。オーダーが入ると、ロボットは自ら対象商品が格納されている棚の前まで移動し、停止する。作業者は自分が担当するエリアで待機しているロボットを見つけ、タブレットの指示に従って商品をピッキングし、ロボットのバスケットに商品を入れるだけでよい。

杉原：要は参入障壁を低くすることによって、規模を広げていくということですね。あえてモノポリーされているiPhone型のiOSではなく、Android型を選ばれたのはなぜですか。1970年からの流れがあって改革が起きにくい潮流があったからなのか、それともほかに理由があるのでしょうか。

宮田：２つ理由があって、ひとつはどのような形であれ、EC・物流のリーディングカンパニーであるAmazonに対抗しなければならないということです。彼らはフィラデルフィアに500人以上のデータサイエンティストとエンジニアを集めて、物流オペレーションを高度化するための技術開発を行い、毎年１兆円もを物流へ投資しています。まさにアップルがiOSを囲い込んでいるように、自分たちの物流オペレーションを高度化して独占しています。そんなことは、一企業にはもはやできません。そう考えると、おそらく産学官や民間連合などの、ゆるやかなコンソーシアムでオープンなプラットフォームを作ってAmazonに対抗しないと、技術的にも追いつかないし、投資規模としてもかなわない。

杉原：そうですね。まず、マスが違いますよね。

ECの物流波動は
プロでも先が読めない

宮田：もうひとつは、楽天に勤めていた時にめざしていた構想をクラウドで実現したいという想いがありました。EC物流は、車や白物家電を製造する上での製造物流とは全く違います。例えば、製造業の部品を提供するための物流は、生産計画に基づいているので、明日どれくらいの物量を工場に供給すればいいかわかっている。一方でECはダイレクトに消費者に対して商品を供給するので、例えば、●●スーパーセールで明日どれくらいの物量があるのかは、社内の市場のデータ解析をする専門チームをしても読み切れないんです。

杉原：そうなんですか？　結構読んでいるのかなと思っていたのですが。

宮田：読めないですね。物流ハブをどこに置くかというのも空ぶりになったりと、非常に難しい。それに加えて、ロングテール化の問題があります。つまり、ECでは販売機会の少ないニッチな商品でも色やサイズなどを幅広く取り揃える戦略が主流となっています。ユーザーとしては非常に便利ですが、届ける側は必ずこれを在庫しておかなくてはいけない。こういった消費者ニーズの複雑化・高度化などに伴う様々な制約が生まれる物流を最適化するには、従来の倉庫や物流センターの設備だけでは、もはや成り立たず破綻寸前にあります。こういう非常に高度で複雑な判断が伴い、かつ制約が厳しいオペレーションに対して、あらかじめ予見することはそもそもできない。予見できないから、変化や異常をすぐに察知して、異常に合わせられる、そういう柔軟な仕組みを我々は作っている。必ず前提条件は崩れるものということに基づき、ロボットもAIソフトウェアも開発されています。

杉原：そのアルゴリズムの変数の作り方は異常と変化というところから始まっていて……。

宮田：まさにそうですね。それをいかに迅速に察知して視覚化できるかということをめざしています。

杉原：面白いですね。大手物流事業者でさえできなかった、もしくはまだ難しいところを、物流の部分からディープラーニングさせてコントロールしていくという考え方ですよね。

宮田：そうです。いま、いわゆる購買データと物流センターの在庫の配置の連携は全くとれていなくて、完全に分断されているのが現状なのですよ。

杉原：医療と製薬会社の関係にちょっと似ていますよね。その分断されているものに、歩み寄っていくという考え方に近いのでしょうか。

宮田：そうです。連携を真ん中の物流施設から実現していく。それが、我々が開発しているインテリジェントロジスティックスというソリューション全体、次世代型物流施設の基盤です。PEERという自律型協働ロボットも開発していますが、そのロボットの持っているロボットコントロールシステムと、事業者が使っているウェアハウスマネジメントシステムを、全部ミドルウェアでつなぎこむんですね。そして、つないだものをすべて「Intelligent EYE」というダッシュボードで可視化していくのです。

在庫の配置も
AIで解析し最適化する

宮田：いまの物流センターは、いまだにホワイトボードに進捗を書いて、勘と経験をベースに人を配置しています。我々はそういったものを、可視化していく。自社開発したDyAS(ディアス)というAI物流ソフトウェアは、在庫やPOSデータなど事業者が有する様々なデータを集計・分析し、例えば明日販売する予定の商品を手前に持ってくるとか、明日はサプライヤーから通常より1.5倍くらいの商品が入ってくるから人とロボットをそれぞれどれだけ配置するかを、AIを使って計算・シミュレートし、可視化ツールのIntelligent EYEを通じて現場の管理者に示す。こういった仕組みを、いま構築し始めています。

同社がオリジナル開発したAI物流ソフトウェア「Dynamic Allocation System（DyAS）」。物流倉庫における業務ナレッジや内部・外部データを蓄積・解析し、流施設管理者の意思決定をサポートすることにより、在庫保管効率や物流作業効率を向上させる。

杉原：ということは、このIntelligent EYEとDyASが基本的には核となっていて、実は御社のPEERとかButlerとかのロボットに関しては、アウトプットとしてはほかのものでもいいわけですよね。

宮田：そうです。現場のロボットは、デバイスでしかありません。中長期的には我々はロボットの開発ステージからは離れ、ロボットの仕組みに様々なものを接続・最適化させていくことにより注力するつもりです。

杉原：ロボット化のほうに行くのであれば、圧倒的な資金力とマスプロダクションが得意なところとの競争になってしまうから、コアのビジネスをやっていくということですね。僕らも実はいま、御社と本当に同じような考え方をしているんです。歩行解析ロボットに取り組んでいるのですが、ユーザー側はカメラがあれば、僕らのほうのフィジカルバンクにアクセスできるんですね。

宮田：最終的にはETLポータルを通じて、いかにデータを取得できる仕組みを作るかという方向ですよね。その礎を我々は作っています。スーパーはある程度、野菜、精肉とカテゴリごとに商品がありますが、物流施設は必ずしもそうである必要はない。ポピュラリティと言うのですが、あるものと別のものがセットで買われる傾向があるとしたらAIが分析して、カテゴリが違っても、合理化を考えたときには隣同士に配置してもいいわけです。

杉原：実は消費比率が全然違うから、ティッシュペーパーと洗剤を一緒に買うわけないですもんね。

宮田：そうです。ドラッグストアでは同様のカテゴリで陳列していても、物流施設内はそうある必要はない。ましてや違うブランドやメーカーが混ざっていても全くかまわないわけです。そういう考えに基づいて、あくまでも出荷するうえでの生産性、どのような配置をすれば最短時間で処理ができるのかをAIを使って解析・シミュレートしています。

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。

（トップ動画：https://www.youtube.com/watch?v=GK43OBRCzOI）