対談 CONVERSATION

根性論も感情論もいらない。センシングがもたらす、ハラスメントなきスポーツの未来 後編

長谷川茂雄

近年、大きな社会問題になっている数々のハラスメント。とりわけスポーツ界では、監督やコーチと選手間の異常な主従関係や、暴力的な行為が問題視されることが多い。度々メディアでも報じられるこうした歪みの裏側には、記録やパフォーマンスの向上を目指す指導者側の感情的な空回りや、埃をかぶった根性論などが横たわっている。スポーツ科学とセンシングテクノロジーは、それをポジティブなコミュニケーションへと変える。第一人者である長谷川 裕氏をお招きした編集長対談。前編ではすでにヨーロッパのサッカーチームではこうしたスポーツの科学的分析が主流になりつつある話を伺ったのだが、日本のスポーツ界にもやっとその風が吹き始めているようだ。データを基にした指導で選手はどう変わるのか。未来のスポーツ指導について語り尽くしていただいた。

データ化すると選手の能力と課題が一目瞭然

杉原「具体的なトレーニングの測定についてもお聞きしたいのですが、長谷川さんは、いま何を一番重視されていますか?」

長谷川「ひとつは GPS ですね。GPS はこれからどんどん広まっていくと思います。トレーニングも分析できるし、試合も分析できる。それからいわゆるスプリントや持久力、それらを客観化することも可能です」

杉原「GPS は、やはり大切なんですね」

長谷川「はい。センシングという言い方をすると、最先端と思われるかもしれませんが、平たく言えばデータです。それをどう使っていくのかということなんです。GPS 同様大切なのは、筋力や筋パワーのデータですね。筋パワーというのは、筋力とちょっと違います。みんなそこをごっちゃにしていますが、質量の単位はkg、筋力の単位はN(ニュートン)、筋パワーの単位はW(ワット)というように、それぞれ別のものです。多くのトレーニングの指導者は N や W という単位を使わないばかりか、知らない人もたくさんいます。あとは心拍数や血中乳酸値など、基本的なものを計測することは難しくありません」

杉原「最近は、Jリーグでも選手の走行距離のデータなどは、よく聞かれるようになりましたよね」

長谷川「そうですね。総走行距離は、選手の平均を割り出すと1試合に10〜11km程度になります。あと大切なのは、スプリントの回数です。スプリントをどんな数値に設定するかも重要ですが、時速24〜25km というのが一般的。それを試合中に何回記録したかを計測します。総走行距離の中で早いスピードで走った割合や、加速度と減速度からはスピードの変化が読み取れますね」

杉原「その測定を、細かく解析するのは大変な作業ですね」

長谷川「そうですね。でも、こういったデータ測定を導入すると、試合を見ていた印象と実際の数値が違っていることが多いので興味深いですよ。すごく走っていたと思う選手よりも、実は全然違う選手が長い距離を走っていたり、総走行距離が短くてもスプリント回数がダントツに高い選手がいたり。そういうデータが見えてくると、もっと守備をしっかりするべきだとか、スプリント回数を増やすべきだとか、選手一人ひとりの課題も見えてくるわけです」

杉原「確かに、そうやって選手のパフォーマンスを数値的に可視化することは、新たなコミュニケーションツールになりますね」

感情論ではない選手の本当の適正を見出す

長谷川「そうです。熊本の八代市に、秀岳館高校という学校があります。熊本といえば大津高校というサッカーの名門校がありますが、そこになかなかに勝てないため、センシングなどのテクノロジーを導入したんですね。そうしたら、選手の内発的な動機付けができるようになって、コーチのほうも選手のいいところや課題が見つけられるようになったそうです」

杉原「これから大きな効果が期待できそうですね」

長谷川「センシングを導入して、試合中のスプリント回数や加速減速などの数値を計測しているのですが、参考としてプロはこのぐらいの数値だというデータを紅白戦の前に見せたところ、選手たちはその日の試合が終わった後に、クタクタになって倒れて笑っていたというんですね。指導者は、これまで紅白戦でそこまで力を出し切った選手の姿を見たことがないと言っていました。選手もデータで見せてあげると、目標が見えやすいんです。次の段階は、一人ひとりの能力に合わせてどういうトレーニングをするか? それをプランニングすることですね」

杉原「なるほど。計測して解析して、プランを立てるということですね。では、どのポジションが向いているというような適正は、どうやって見極めていくのですか?」

長谷川「例えばスプリントスピードを静止状態から30mまで測った場合、最初の5m、10mを何秒で走っているか? そして、最後の10mを時速何㎞で走っているのか? そういうところから適正が見えてきます。最初の5mで1秒切れる人は、Jリーグやラグビーの代表クラスで1人いるかいないか。でも最初が遅くても、最後の10mで時速32km出せるのであれば、世界的に見てもトップクラスですから、それを活かせばいいんですよ。そうやって、一瞬のスピードを求められるフォーワードがいいとか、ある程度の距離を早く走れると有利になる中盤がいいとか、わかってくるわけですね」

杉原「自分がどのポジションに向いているのか、感情論ではなく教えてもらえるのは、選手も嬉しいかもしれないですね」

長谷川「そうなんです。それに指導者側もセンシングの数値をもとに、選手の能力を活かした戦術も浮かんでくるようになる。データがわかれば、ぐっと科学的になりますし、合理的なプランが立てられるんです」

トレーニングでは最大の力を
何回繰り返すかが重要

杉原「センシングというと科学的な印象ですが、選手一人ひとりを計測するとか、フェイス・トゥ・フェイスでコミュニケーションを取るという部分はアナログですよね。そういう合理的なところと非合理的なところの良さを活かし協業することで、よりコーチングもスポーツも最大化していけますよね」

長谷川「おっしゃるとおりですね。そうやって、選手も指導者も前に進んでいけるということです」

杉原「自分はパラリンピックの競技プロダクトに関わっていますが、測定というのは少しずつわかってきたんですけど、解析に関してはまだまだ発展途上です。例えば、車いすレースの場合、スタートの5mを早くすることが大事なのか、それとも40mでマックスを出すのが重要なのか? そういうことをいろいろと模索しています。でもデータを可視化すると、感情論抜きに選手とコミュニケーションが取れるので、やりやすいです」

長谷川「そうですね。指導者の経験や感覚に委ねていたこれまでの指導方法は、才能のある選手を潰してしまっていたケースもありますから。それは、先ほどお話しした秀岳館高校サッカー部の先生も実感されていて、センシングによってこれまで気づかなかった選手の才能を開花できそうで、すごく嬉しいと言っていました。そうなると、もう暴力的な指導をしたり、無駄に長時間練習をする必要もないわけですね」

杉原「指導者も、センシングが自分を変えるきっかけになりますね。僕らは、いまレース用の車いすを伊藤智也選手と一緒に開発していますが、東京2020のとき彼は58歳になるんです。それでどんな結果が出せるのか、社会的にも注目されると思いますから、そういう新しいテクノロジーや考え方を付与して、どんどん進んでいきたいですね」

長谷川「いまはもう、歯を食いしばって辛い練習をやれば結果がついてくると思われていた時代とは違うんです。いかに高速で大きな力を爆発的に短時間で出すか。それは、主観ではわからない。トレーニングで大事なのは、疲れるのが目的ではなくて、最大の力を出すことを何回繰り返すか。それを計測しながら効果的にやるべきです」

杉原「そうですね。能力が可視化できれば、そういうトレーニングができますから効率もいいですね」

長谷川「有名な話ですが、何かのトレーニングを7割ぐらいの力で10回3セットやったグループと、100%の力で3回10セットやったグループでは、同じ回数ですが、明らかに後者の方が爆発的な筋力が付くんです。そうやって効果的なトレーニングができれば、より合理化していけます」

杉原「そういうことですね。長谷川さんがやられているセンシングの技術があれば、選手も自分の選択肢が明確にわかりますし、それを組み立てるプランも立てやすくなる。そういう材料を提供されているというのは、素晴らしいです。でも今日のお話しを聞いて、自分もジム通いでやっているトレーニングを見直そうと思いました。まずは、真っ先に回数を減らそうと思います(笑)」

前編はこちら

長谷川 裕(はせがわ・ひろし)
1956年京都府生まれ。龍谷大学経営学部教授(スポーツサイエンスコース担当)。日本トレーニング指導者協会(JATI)理事。エスアンドシー株式会社代表。筑波大学体育専門学群卒業、広島大学大学院教育学研究科博士課程前期終了。龍谷大学サッカー部部長・監督、ペンシルバニア州立大学客員研究員兼男子サッカーチームコンディションコーチ、名古屋グランパスエイトコンディショニングアドバイザー等を経て、スポーツセンシング技術等を利用した科学的トレーニング理論の実践的研究を続ける。著者は『アスリートとして知っておきたいスポーツ動作と体のしくみ』、『サッカー選手として知っておきたい身体の仕組み・動作・トレーニング』ほか多数。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 河村香奈子)

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対談 CONVERSATION

安定の旨さはロボットがつくる時代へ?! 外食産業から始まる調理ロボットの可能性

二回目の緊急事態宣言によって、飲食店の営業が20時までと制限され、多くの店舗が苦境に立たされているのは周知の通り。営業補償や支援金について大きな論争となっているが、そもそも外食産業は慢性的な人手不足が問題視されており、そこには低い収益構造や劣悪な労働環境といった要因が温存されてきた。そう、コロナがあろうがなかろうが、そもそも外食産業は新陳代謝が激しく、継続するのが困難な産業であるのだ。そこに全自動の調理ロボットの開発と運用によって、こうした諸問題の解決と産業構造全体の変化の必要性を訴えるのがTechMagic(テックマジック)株式会社である。今回は同社の代表取締役社長・白木裕士氏をゲストに招き、編集長・杉原行里とのオンライン対談が行われた。

付加価値の低い作業をロボットが担うことで、
より付加価値の高い作業に人の手を割くべき

杉原:初めまして杉原と申します、よろしくお願いします。さて、最初にテックマジック社を設立した経緯について教えてください。

白木:そもそものきっかけは、祖母が栄養の偏った食生活をしていた現実を目の当たりにしたことです。高齢者だからこそ、栄養バランスが取れた美味しい食事を提供したい、そしてスマホのボタンを押したら、調理ロボットが栄養管理をしながら好きな料理を好きな時に作ってくれる世界を創り、人類を調理から解放したいという想いから、調理ロボットの開発を目指してテックマジックを創業しました。

杉原:御社のWEBサイトを拝見しましたが、テックマジックのロボットを導入しているのは大手外食チェーン店なのですね。

白木:はい、目指すべき姿は家庭用調理ロボットですが、現状では外食大手企業が我々の主な顧客となっています。外資系コンサルで勤めていた時に、外食産業の80%超が人手不足に悩まされ、たった5%という低い利益率であるという課題に気付きました。収益構造を調べてみると、人件費が30%、原材料費が40%、残った30%から家賃や光熱費を差し引いた5%未満が利益という企業が多いのです。そこで、外食向けには費用対効果を実感していただける調理ロボットを開発し、付加価値が比較的低い業務自動化ロボットとして厨房機器大手フジマック社と洗浄自動仕分けロボット、食品メーカーのキユーピー社とは盛付ロボットを開発しています。

杉原:この対談の前に調べて驚いたのは、日本全体で飲食業を含めたフードビジネスに関わる人が1000万人もいるということでした。人口の約1/12をも占める食産業の利益率が低いままだと、日本全体のGDPが豊かになることはありませんよね?

白木:そうですね。厚生労働省の予測では、日本の生産年齢人口は2040年までに20%減少する見通しがされており、当然その分のGDPも低下してしまいます。実は日本のGDP、雇用のシェアの約70%がサービス産業なんです。その中の食産業は、決して生産性が高くなく、改善余地はまだまだあり、仮に生産性を20%でも向上させることができれば、日本全体のGDPが改善する処方箋になると思うのです。社会課題である少子高齢化による労働力不足に対し、食産業の最適化は日本の将来のためにも取り組むべき重要な課題だと考えています。

杉原:日本の飲食店は開業からたった2年で50%以上が潰れるそうですね。10年以内の生存率が30%以下というデータも見ました。そうした中で、ロボットを導入することで、企業の持続可能年数が伸びるのでしょうか?

白木:正直なところ、まだデータで検証できていないのですが、調理ロボットを導入した店舗とそうでない店舗を比較して、利益率アップに貢献できていれば、生存率がグッと上がるはずです。これからさらなる検証を重ねて、数値化したいと思っています。

杉原:RDSでも自動化というソリューションを重要視しているので、テックマジックの取り組みに非常に共感しています。コロナウイルスの感染防止対策という点でも、調理の完全自動化は追い風になっているのではないでしょうか?

白木:コロナが食産業のDX加速の追い風になっているのは間違いないです。3~5年ほど未来が早くきていると感じています。特に社長や経営層がDXの意思決定をしている企業は動きが早いように感じています。私たちは、案件の依頼があっても挑戦すべき案件とお断りする案件を、消費者への付加価値の高さで棲み分けています。例えば、調理ロボットは、注文に応じた具材・ソースを定量的に供給し、決められた温度と時間で調理し、使用したフライパンを洗浄するという一連の作業を自動化していますが、この作業は比較的付加価値が低いと考えています。一方で接客をしたり、メニューの案内をしながら配膳する作業は、消費者にとっては付加価値が高い作業と考えており、従業員の方がやるべきだと思います。このように自動化領域をお客様と相談しながら、進めています。

杉原:確かに、以前僕が中国で体験した配膳ロボットは、ちょっと違和感がありました。やはり、付加価値の高い作業は人にゆだねる。ロボットで自動化した方がいいこととちゃんと切り分ける考え方は非常に共感できます。うまく分業することで得られる作業効率をいかにバリューに変えていくか、また料理の美味しさの分岐点はどの辺なのかもポイントですね、非常に面白い視点です。

チェーン店でのバイト経験で得た現場の問題と
コロナ禍における自動化ニーズの高まり

白木:調理ロボットに人生を賭けようと決意してコンサル会社を辞めてから、外食産業の現場を知りたくて、とある大手チェーン店でバイトをしたんです。

杉原:相手にとっては、超扱いづらいバイトが来ちゃった!という感じですよね(笑)。

白木:そうだったでしょうね(笑)。実際に働いてみて分かったのは、何から何までマニュアル化されていることでした。例えば、このメニューは、玉ねぎを30グラム計ってから、鍋に入れて、何分間加熱するということまで規定されているのです。でも、実際の現場ではおよそこれくらいだろうと一掴みして鍋に入れていたのです。これは調理の安定性にも欠けると思いましたし、衛生面でも疑問符が付きました。しかも、その作業をつまらなそうにやっている。こうした生産性が低くて付加価値の低い作業を、自動化できればいいなと。

杉原:おっしゃる通り、付加価値の低い単純作業は自動化されるべきだと思いますし、コロナ禍においてそのニーズは高まっていると感じています。ちなみに国内におけるコンペティターはあるのですか?

白木:今のところ国内で意識している企業はありません。ただ、中国や米国には、様々な調理ロボット企業が存在しているので、スピードとスケールを重視しないといけないと危機感はもっています。しかし、先ずは今一緒に取り組んでいるお客様の成長に繋がる実績を積むことが最優先だと思っています。

世界のどこにいても人気店の和食が食べられる
そんな未来がロボットによって可能になる

杉原:自分で調理をしている人なら実感できると思うのですが、いくらスケールメリットがあるとしても、美味しくて安全な食事にはそれなりのコストと手間がかかってしまう。その点では、タニタ食堂や大戸屋さんなどのレシピを、テックマジックのロボットが調理して、適正な値段で提供したら、たくさんのお客さんが集まるのではないでしょうか?

白木:確かにタニタ食堂さんや大戸屋さんで、我々のロボットを導入していただいて実績を作ることができればいいですね。美味しくて健康的な食事という、お客様に喜ばれるブランディングが不可欠になってくると考えます。

杉原:弊社ではウェルネス分野にも力を入れていて、人体スキャンによる身体データの可視化に力を入れています。歩行や座位のデータがあれば、リハビリや医療に転用できるし、今後ビッグデータ化できれば、より良い医療に貢献できると思うからです。弊社では医療行為はできませんが、まずはデータ解析によって、高齢者の転倒事故を防止することができると考えています。こうしたデータをもとにして、食を通じた健康、ウェルネスといった分野にもロボットが貢献できる可能性は大いにありますよね。

白木:栄養バランスに最も気を付けなければならない層といえば、生活習慣病のある方や高齢者になりますが、データ解析を利用して、こうした方に最適な食事を提供できることも今後視野に入れていきたいですね。一般的にロボットは日本の得意分野だと思われがちですが、突出して成功した日本企業がないというのも事実です。いかにリアリティを持って、ロボットが実社会で活躍できる場面を作ることができるのか? ようやく今、その取り組みが始まるところなのかなというのが実感です。

杉原:個人的には人間の脳や感覚を、絶対的なものとして捉えていないのです。例えば、どんなに美味しいコース料理をいただいたとしても、隣の客が騒がしくて不愉快だったら、決して美味しいとは思わないからです。では、人間にとって本当に美味しいということは、どういうことでどういう状態なのか? その定義は人によって変わってくるし、時代によっても変わってくると思うのです。ですから、AIロボットによって、美味しいを再定義することができたら、すごいイノベーションになるはずですよね。

白木:その人にとっての美味しさとはどういうものなのかということを、ある程度予測できるようになると面白いですね。こうして杉原さんとお話をしていると、調理ロボットの可能性がまだまだあるなと感じます。私は登山が好きで、何度か富士山にも登ったことがあるのですが、山頂で食べるカップラーメンって最高なんですよね。それが有名店の和食だったらと想像してみるんです。あくまで例え話ですが、調理ロボットを富士山の頂上に持っていって、人気店TOP50のメニューを再現することができたら、それは新しい価値を生み出したことになると思います。もちろん、ロボットを山頂まで持っていくのは至難の技ですけど(笑)。

杉原:富士山頂からの絶景を見ながら人気店の和食をいただくなんて、ものすごい体験価値ですよね。3Dプリンターがまさにその話と同じだと思うのです。データさえあれば、もはや場所はどこでもいいわけで、有名店の和食が海外でも再現できたら、大ヒットするでしょうね。そこでしか食べられないレシピを、ロボットによって再現してどこにいても食べられることができる世界がやってきたら本当にエキサイティングですよね。

白木裕士(しらき・ゆうじ)
高校から大学までカナダに単身留学。新卒で外資系経営コンサル会社・ボストンコンサルティンググループに入社。2018年2月にTechMagic株式会社を創業。ロボットを活用して生産性を高め、社会課題解決に向けたさまざまな開発に取り組んでいる。

 

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