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 後編

宮本さおり

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。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)の対談後編では、睡眠科学から生まれた寝具、そして、これからのオーダーメードについて語ってもらった。

杉原前回は主に、睡眠科学と寝具のリンク、良質な睡眠を得るために必要なことなどをお伺いしました。その基礎知識をふまえて、具体的なIWATAさんの商品開発について、お話を伺っていきたいと思うのですが。

岩田:質の高い睡眠には、寝床環境が大切だということをご紹介しましたが、では、その寝床環境を整えるのに最も適している素材は何かと探りましたところ、天然素材に優るものはないというのが結論として出ました。

杉原:天然素材、それはどのようなものでしょうか?

岩田:化学的につくられたものではなく、自然に存在するものです。夏に使うのは日本よりも暑いところで育った麻がいいですし、冬は、日本よりも寒い地域で生きているラクダなどです。これらをふんだんに使ってできたのが、当社が今販売している麻のパットや、ラークオールなどです。適材適所とでもいいましょうか、合った素材を使うことが一番快適な寝具をつくる近道だと分かりました。

日本ではその昔、畳がマットレスとしての役割を果たしていました。畳は蓆をつみ重ねて閉じたものでしたが、聖武天皇が使っていたベッドではヒノキの簀子状のものの上にこうした積層構造の畳を敷いていたことが分かっています。この積層構造を現代版に置きかえて、一番いい素材で作ってみようということでできたのがラークオールです。

杉原:なるほど。

岩田:ラークオールのマットレスの場合は繊維が細いものほど上に重ねていて、ぐっと圧縮して入れています。体から圧力が少ないところは細いものでよく、お尻みたいな部分は馬のような太い繊維でしっかり支える構造を作り出しています。

新宿のショールームには構造を見える化した展示がされている。

杉原:すごいですけど、これは作るのが大変そうですね。

岩田:うちは創業188年目なのですが、130年くらいは綿だけだった。そこに、羽毛という素材を持ち込み、今度はラクダというものを持ち込んだのですが、掛布団は、綿よりも羽毛の方が軽くて暖かくて使いやすいことに私の祖父が気づいていて、それを父が商品として実現化しました。敷布団で綿を超えるものを探していたのですが、ずっと出会わなかった。化繊の開発もありましたが、保温性や吸水性など、ピンポイントでいいものはありましたが、オールマイティーに優れたものというのはなかった。たまたま、1990年代、百貨店の方がモンゴルからいろいろな繊維をもってこられて、その説明をする場面に出くわしまして、IWATAさんで何か使えないかと言われたのです。当時、父と一緒に拝見したのですが、ラクダの毛というのは羊毛と違い、顕微鏡で見た時にスケールと呼ばれる角がないのです。角というのは、例えば、髪の毛を顕微鏡で見た時にキューティクルが整っているとツンツンしたものが出ておらず、滑らかに見えますが、これと同じで、表面に角がない。羊毛は角があるため、繊維が絡まって毛玉になりやすいのですが、ラクダの毛はそれがない。柔らかさがありつつ、もんでも毛玉になりにくい。面白い素材かもしれないと思いました。分析してみると、保温性はもちろんなのですが、乾くスピードが速いことも分かりました。

杉原:早く乾かないとラクダだって風邪をひいてしまいますよね、きっと。(笑)

岩田:そうなんです。だから、オールシーズンいけるのではないかと思いました。

羽毛で得たゴミをきちんと取る技術を活用して、ラクダの毛も同技術の駆使によって品質のよい製品を生み出すことを目指していました。ラクダの毛を製綿する機械の開発から入り、それを包む生地の開発に進みますが、綿ができても生地ができなくて、1年ほどキャメル毛のために作った綿の機械は遊んだままのような状態の時もありました。

杉原:岩田社長はどこか、パズルを組み合わせていくような感じですね。いろいろなパーツを組み上げていく理系的とでもいうのでしょうか。岩田さんのあくなき探究ですね。綿から羽毛へとバトンが渡され、今度はラクダと繋がれてきましたが、その次はなんだと思われますか。

岩田:これからはRDSさんがされているような計測が必要な時代になるかもしれないですね。

杉原:計測は面白いです。今、東京2020パラリンピックで優勝をめざしている車いすマラソンの伊藤智也選手の車いす開発に取り組んでいますが、車いすで走行している時の体の動きが計測できる機械を作り、そこから導き出された数値を彼のレース用車いすの開発に活かす方法を取り入れたところ、記録が伸びる可能性がでてきました。

岩田:ほう、それは素晴らしいですね。

杉原:僕はこれから、個人所有が注目される時代がくると思っています。特に福祉用具の部分でそれを感じています。伊藤選手をはじめとするアスリートの方々の車椅子開発から分かってきたことは、本当にその人の体に合った器具を使えば、もっと快適に日常を過ごせるということです。松葉づえにしても、車いすにしても、今の市場はレンタルが主流のビジネスモデルです。でも、福祉器具が必要な人は、一過性のケガや病気の人だけではない。生涯的に器具が必要という人もいるわけです。パーソナライズという視点で見た時に、計測を基にした寝具のパーソナライズというのは出てくると思われますか?

岩田:難しいところで、今一番信頼性のおけるものとしては、脳波を計測することだとされているのです。例えば、大脳が脳波の上では深い眠りについていたとなっていても、本人の感覚と一致しないことがあるのです。こうなると、計測でいい数値の方が快適な寝具の正解なのかというと、そうとは言い切れない。数値化か、感覚か、どちらがQOLを上げるのかは難しい問題です。

杉原:脳は解明されていない部分が多いですよね。

岩田:多分、一般の人は「脳波的によく眠れていますよ」と聞いても、実際の感覚と乖離していれば、満足はしないとも思うのです。

杉原:計測など、データを基にしたという部分では、最近は体圧分散を謳う寝具も増えていますが、こちらはどう思われますか。

岩田:姿勢と体圧分散は結構注目されるのですが、寝具で考えた場合、体と接している部分の温度と湿度をどうコントロールするかが、やはり一番大切なことだと考えます。体圧も面白い着眼ではありますが、これだけで寝床環境が良くなるかという点に私は疑問を持っています。

杉原:人間は自然と減圧をしていて、例えば、座った姿勢が長くなった時に、無意識のうちに少し体を動かしていることがありますが、あれは減圧するために体が動いているという説もありますよね。

岩田:なるほど。そのお話でいくと、興味があるのは車いすユーザーの方など、体に障がいをもった方はどのようにして寝返りを打つのかということです。人類進化ベッドを作った時に気付いたのですが、人類進化ベッドは腕が動くだけで、本体が心地よく揺れるため、もしかしたら、障がいをお持ちの方がスムーズに体位を変えられるのではないかと。

杉原:試してみてもいいですか?

岩田:ぜひどうぞ。

「人類進化ベッド」は世界で最も権威のある工業デザイン団体IDSAが主催するデザインコンテスト「IDEA」2018年のファイナリストにも選ばれた

杉原:これは確かに、腕を動かすだけで心地よい揺れがきますね。ゆりかごみたいです。

岩田:はい、構造を見ていただくと分かる通り、程よく揺れるようにしています。張り具合もお好みで調節できますから、ある意味、カスタマイズでしょうか。

杉原:寝心地も最高にいいですね。家に欲しいくらいです。確かに、障がい者の方に試していただくのは面白いかもしれません。

岩田:下半身が動かない方の寝返りの研究は、まだどこもやられていないことです。また、高齢者の方や、脳こうそくで半身不随になられる方など、どんな人も快適に寝られる寝具というものは今後、必要になると思います。

杉原:例えば、車いすユーザーの人に協力をお願いし、寝姿勢や寝返りを計測することができれば、そんな寝具の開発につながるデータが取れるかもしれませんよね。

岩田:計測は簡単にできるものなのですか?

杉原:解析には少し時間がかかりますが、計測だけならすぐにできると思いますから、是非やってみましょうか。バリアフリー寝具の開発、興味深いです。

前編はこちら

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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