対談 CONVERSATION

老舗でありながらパイオニア。睡眠科学と寝具を結び付けたIWATAの熱意 前編

宮本さおり

体圧が分散されることや、低反発で安らぐ姿勢が保たれるため、深い眠りにつけるなど、最近の寝具業界では、性能を謳った寝具が目立つ。今でこそ、実験のデータをパンフレットで紹介し、これを売りにするメーカーも珍しくないが、こうしたエビデンスに基づいた寝具の研究がはじまったのはどうやら、最近のことのようだ。今回は、日本の寝具業界で、いち早く睡眠科学と寝具の結びつきに目をつけた京都の老舗寝具メーカーIWATA社長の岩田有史(いわた ありちか)氏と編集長・杉原行里(すぎはら あんり)が対談した。

杉原:IWATAさんの人類進化ベッドを拝見しました。発想が面白いなと。鳥が飛んでいるのを見て飛行機を作ろうと思ったのに近いというか、ぜひお話を伺いたいと思いまして、対談を申し出ました。この人類進化ベッドのお話は、前回の取材(http://hero-x.jp/article/4919/)でかなり詳しく伺ったわけですが、こうした新しい製品の発想は、どのようにして生まれているのですか?

岩田:ありがとうございます。たとえば、羽毛のソックスを作る時にも睡眠科学がベースになっています。人間は、眠る前に末梢から体が温かくなり、体内から熱を放出することで眠りやすくなるというメカニズムがあるのですが、この知識はありつつも、それが製品にはまだ結びついていない状態の時がありました。そんな折、お客様の方から「足が冷たくて寝られない」というお話を伺い、足を温めることで体温が上がれば、放熱を促すことに繋がり、ひいては寝つきがよくなるのではと思いついたのがきっかけでした。

杉原:今出てきた“睡眠科学”という言葉は最近、耳にするようになりましたが、知ってそうで知らないことです。それは世界的に有名なものなのでしょうか。

岩田:言葉が世に出はじめたのは最近のことだと思います。私が20代の頃、今から30年ほど前になりますが、寝具と睡眠科学は全くリンクしていませんでした。寝具業界で新作発表会をシーズンごとにやるわけですが、当時、新作というのは寝具の柄が変わると「新商品」だったのです。

杉原:加飾的なことだったということですか。

岩田:そうです。縫製の仕方が変わるとか、紡績メーカーが新しい綿を作ったので、それを入れてみましたなど、去年と比べて新しいデザインが出ましたということくらいで、睡眠に対する付加価値を謳うところはひとつもありませんでした。ある時、入社数カ月の新入社員を展示会の受付に座らせてみたのですが、展示会の当日に「今回、新作はひとつもないですね」と言われ、どういうことか尋ねると「去年と柄が変わっただけですよね」と(笑)。

杉原:本質をついてきたのですね(笑)。

岩田:すごいところを突くなと、そして、「例えば眠りやすいとか、新しいとはそういうものではないですか」と聞かれ、これが消費者の声だと感じたのです。消費者にとってはそうした付加価値がついたものを“新商品”として求めているのだと。展示会は問屋が対象のもので、「柄が変わりましたよ」とふれ込んで話すのも問屋に向けてですから、エンドユーザーの声が聞こえる場ではなく、「柄が変わった」ことで満足していたのです。その上、「これは去年の柄ですから」と、見切りで売らなければならない。それでは全く意味がないなと。

杉原:ファッション業界ともどこか似ていますね。

岩田:これをきっかけに、独学で睡眠について学びはじめました。当時、睡眠を研究する寝具業界者はおらず、先輩がいないという状態でした。

なぜ、睡眠と寝具のリンクは遅かったの?

杉原:睡眠と寝具はとてもリンクしているように思うのですが、それまで、全くリンクされてこなかったのはなぜなのでしょうか。

岩田:布団業界は元々綿屋が多い。日本では、昔は婚礼布団として一式そろえる慣習がありました。布団は数年ごとに打ち直しが必要なので、一度揃えるとその後もずっとお付き合いが続くことになり、商いが成り立っていたのです。婚礼布団は皆さんに見ていただくということもありましたから、柄や見栄えが求められていたのです。

杉原:よき伝統が続いていたけれども、それとは別に睡眠科学とのリンクが必要になってくることを岩田社長は先に目をつけられた。

岩田:そうですね、まだ入り口だったと思います。このリンクをされている方は見かけませんでしたから。それから、もうちょっと科学的に眠りの構造を考えなければと、なぜ人は眠るのかという原点から考えてみようと思うようになっていきました。

当時、ある新聞社主催の異業種交流会に参加したところ、編集プロダクションの社長と知り合いまして、眠りを勉強したいんだと話したら、「うちの旦那、睡眠の研究者よ」と言われ、「会ってみる?」と声をかけていただき、それがきっかけで、今お世話になっている先生方と出会えたのです。

杉原:すごいですね。いつ何があるか分からないですね。

睡眠はまだ不眠治療を研究する段かいだった !

岩田:睡眠を研究しているというと、不眠治療を専門に研究を進めている方か、睡眠を脳の構造から研究されている方がほとんどでした。

杉原:それはどちらかというと、普段の睡眠の研究というよりも、問題を抱えている人に手を差し伸べるという研究ですよね。

岩田:そうなります。だから、わたしが考えていたものとは少し異なる。生活科学から眠りにアプローチする方はほぼ、いなかったのです。

杉原:生活科学から見た眠りというのは、睡眠の質を上げるということの方が大きいということでしょうか?

岩田:そうですね。不眠治療というのは、睡眠薬の研究ですとか、治療に対する研究です。生活科学から見た眠りというのは、病気でない方が普段の生活の中でいかにして睡眠の質を高めるかがポイントですから、違いがある。

杉原:なるほど。となると、一般の人の睡眠の質を上げる方法はどんなところにあるのでしょうか。

岩田:2つポイントがあって、1つは生活習慣、もう1つは環境です。

杉原:僕は、環境はいいと思うんですよね、悪いといったらきっと妻に叱られますから(笑)。だけども、眠りの質が悪い気がするのです。眠りが浅い。ずっと起きている感覚に近いのです。前回、岩田社長へのインタビューで「枕だけでは意味がない」と言われていましたが、これ、もっと早くに知りたかったです。原稿に目を通した時は、眠りが浅いのは枕のせいなのかなと、枕を買い替えたところだったので(笑)

岩田:枕だけで全てを改善するのは難しいでしょうね。

杉原:岩田社長が睡眠科学と寝具のリンクについて考えはじめられて30年近くになられますが、変わってきたことはあるのでしょうか。

岩田:睡眠については時間をかけて研究され、寝室環境でいきますと、音や光といった研究が進みましたよね。

杉原:今思い出したのですが、学生時代に太陽と目覚めの関係性について書かれた記事を読み、起きる30分前にカーテンが自動で開いて、朝の陽ざしに近い光を自動で放つライトが点くというものを開発しようとしたことがありました。当時はまだ、光の部分の開発が進んでいなくて、プロダクトにはできなかったのですが(笑)。そう考えると、昔から自分は睡眠に対して貪欲だったのかもしれません。

岩田:布団、寝具の領域でいうなら、質の高い睡眠には、寝床内環境が大切だという基本的なベースが科学的に立証されていきました。熱すぎず、寒すぎず、蒸れない、乾燥しすぎないという、布団の中の温度と湿度を保つこと、睡眠の質を高めるにはこれに尽きるということが分かってきたことでしょうかね。

杉原:感覚的なものだけでなく、科学的な見解が得られたのは面白いことですね。質の高い睡眠について、基礎知識が得られてよかったです。ありがとうございました。後編では、睡眠科学から生まれた実際の商品について、詳しく伺えればと思います。

後編へつづく

岩田 有史 (いわた ありちか)
株式会社イワタ 代表取締役社長。睡眠環境、睡眠習慣のコンサルティング、眠りに関する教育研修、睡眠関連商品の開発、寝具の開発、睡眠環境アドバイザーの育成などを行っている。睡眠研究機関と産業を繋ぐ橋渡し役として活躍する。著書に「なぜ一流のひとはみな『眠り』にこだわるのか?(すばる舎)、「疲れないカラダを手に入れる快眠のコツ」(日本文芸社)、「眠れてますか?」(幻冬舎)など。  

(text: 宮本さおり)

(photo: 増元幸司)

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対談 CONVERSATION

どうするポストコロナ時代!AIとロボットがもたらす物流イノベーション GROUND株式会社がつくる新たな潮流

吉田直子

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)

(text: 吉田直子)

(photo: 増元幸司)

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