対談 CONVERSATION

シーディングポジションのデータから、想像を超えた次のイノベーションへ!「SS01」後編

長谷川茂雄

未来のためのロボット開発を行うfuRo(千葉工業大学・未来ロボット技術研究センター)と、編集長・杉原が代表を務めるRDSとの念願のコラボプロダクト「SS01」が発表となった。技術面の核になったのは、日本を代表するロボットクリエイターの一人、fuRo所長、古田貴之氏。前編では、「SS01」が生まれた背景やモノづくり哲学について盛り上がった杉原と古田氏の対談は、いま日本が直面している問題とその処方箋という大きなテーマへと話が進んだ。画期的な技術やサービスが、ワクワクする未来を作るために必要なものとは?

高齢化の著しい日本は
最高のモニター国家

古田「これからの日本社会の課題は、ベタなところで言えば、少子高齢化ですよね。でもみなさん問題の本質を勘違いしている部分があります。よく、医療、福祉、介護の充実が大切だと言われますが、本当の素敵な未来は、アクティブシニアっていわれる高齢者が主役でも成り立つような社会なんです。若者には負けないぞって言って高齢者が文化活動とか、経済活動を引っ張るような社会」

フューチャリスティックなデザインのSS01。シーティングデータを計測するシミュレーターという新たな発想がついに形になった。

杉原「確かにそうですね。世代に関係なく活躍できるような社会ですね」

古田「若者も高齢者も盛り上がって、コンヴィヴィアルな共生社会って素敵だと思うんです。65歳以上の高齢者は、老後のためや医療のために、お金を貯めていればいいということではないんです。そういう見方をしたときに、今回、杉原さんと作ったSS01のようなもので、ビッグデータを集めると、うまく活かせるところはいろいろと出てくる。そうすると世の中変わるはずなんですよ。だからデータを取ることは重要なんです」

杉原「僕もそう思います。日本はこれから最高のモニター国家になると思っていますよ。(これだけ高齢化する国は)日本が一番はじめですからね」

古田「ですよね、ピンチはチャンス! 北欧も(高齢者は)多いけど、先進国では日本が群を抜いて高齢化が進んでいる。だからこのピンチを突破できるインフラとかサービスなんかができれば、輸出大国になるはずでしょ」

古田氏は、日本の高齢化は、逆に大きなチャンスだと語る。

杉原「そのままパッケージとして他国に売れますからね。例えばユーザー各々がデータを提供する事で、収入やトークンを手に入れられるシステムの構築って面白いと思うんですよ。高齢者も住んでいるだけで、収益を上げられるような未来作りがしたいですね」

ハンディをマイナスと捉えずに
人間の想像を超えたものを目指す

古田「確かに、ビッグデータや生体データは重要ですね。実は、今年からfuRoは改めてドロイド研究所になると宣言しているんです。これから少子高齢化が進んで圧倒的に人が少なくなるから、4足や2足のロボットというのは絶対的に需要が高まるんです。でも、いまは、人ができないことをやるロボットがまだちゃんと出てきてない。そういったものをしっかり作ろうと」

杉原「人ができないことをやって不自由を無くしたり、人に選択肢を付与したりすることは、これまでもfuRoさんはやられてきましたし、他を圧倒していますよね。それを改めて新しいロボットで実現するということですね」

杉原が運転にチャレンジしているのは、古田氏が開発したライドロイドの一号機「カングーロ」。2018年に発表され、世界で絶賛されたこのプロダクトは、人への自動追従機能も搭載している。単なる移動手段ではなく、馬のようにパートナーにもなる。

古田「杉原さんが時速50kmで走る車いすを作るというのも、そういうことですよね。不自由をマイナスと捉えて、それを0に戻そうとするのではなくて、人を越えようとする。そこが重要。それが振り切るってことです」

杉原「ハンディがマイナスで、それを0に戻すという補完的な考え方は、もう終わっていますよね。例えば、おばあちゃんがすごく高くジャンプできたら、びっくりするし面白いと思うはずです(笑)。なんでそう思うかというと、“おばあちゃんはそんなことできない”と誰もが思い込んでいるから」

 古田「そういうことです。でも人類の歴史を振り返ると、最初は補完的なものだったのに、新たな価値が加わったケースはいくつもあります。服だって、もともとは体毛が少ないから体を守るだけのものだったのに、ファッションって概念が生まれたじゃないですか。眼鏡だって、今では単なる視力補正の道具ではなくなっている。そういう事実を忘れると、ワクワクするもの、ワクワクする社会を目指そうという気にならないんですよ」

杉原「僕は、(古田さんが作った)カングーロを見て、ワクワクしない人は正直話が合わないと思いますけどね(笑)」

古田「マイナスを0にする発想じゃダメってことですよ。斜め上、いやもっと圧倒的な到達点を目指さなければ、人を惹きつけることはできないんです」

杉原「そういうことですよね。今回のシミュレーターSS01で得られる情報をもとに、これからは、僕も自分たちが考える新しいモビリティやプロダクトを改めて作っていきたいんです。例えば座るポジショニングが変わるモビリティですかね」

古田「SS01は、計測してビッグデータ化した情報をもとに、最適化するわけですよね。そこから車いすや様々なモビリティを作るのはもちろんいいんですが、時間が経ってから、あれ?作ったときよりも筋力が弱ってきたぞ、とか、押す力が強くなってきたとか、生体の健康状態がセンシングできますよね」

杉原「そのとおりですね。自分は、すでに3漕ぎで左腕の力が弱まることがわかったんですが、それで体のバランスが変わってくるので、そういうところをチェックしていけば、腰痛とか体の負担とかがコントロールできるようになるんですよ」

古田「つまりSS01は、生体センシングそのものですよね」

正面から見ると流線型のフォルムが美しいSS01。

杉原「はい。次はそれをモビリティ化したもので、いろんな人に体感、体験してもらうという段階ですね」

古田「例えば、SS01の技術を使って、ゴルフスイング矯正システムなんかもできるかもしれないですね。あるいはモーターアクチュエーターを入れて、プロの人のショットを体験させるとか。いろいろできることはありそう」

技術のダウンサイジングが
新しいワクワク感を生む

杉原「そうなんです。このシミュレーターを有効活用して、選手にパラリンピックで金メダルを取ってもらうというのが、すべての目的ではないんです。高めた技術力が、そのあとどうやって転用されていくのか、どういうワクワクする未来に繋がっていくのか? そこが重要ですよね。感度の高い人たちは、もうそこを予測して見てると思います」

古田「アポロ計画みたいなものですね。ランドマークプロジェクトというのですが、月に行くことが主たる目的だったわけではなくて、あのワクワク感に加えて、あそこで生み出された数々のテクノロジーをダウンサイジングして、民生用にする。そして、いろんなプロダクトを作ることが目的だったわけです。

オリンピックに向けたモノづくりも、選手が勝つことだけではなく、そのワクワクを次にどう繋げていくか。大事なのはそこですね」

杉原「古田さんは、次に発売されるパナソニック製のロボット掃除機も手がけているんですよね。そこには、超カッティングエッジなカングーロの技術が、使われていると聞きました。言い方がちょっと悪いですが、超最先端の技術が、家庭のゴミを拾うためだけに使われるって、すごいことですよね(笑)。ダウンサイジングってそういうこと。日本人は転用とか、応用とか、それほど得意ではありませんが」

古田「応用って、本来難しい話をどうシンプルにするかっていう話なのにね。そういうことがわかっていれば、可能性はいくらでも広げられるし、そういう人が集まれば、イノベーションが生まれる。1+1を3にできるってことです」

前編はこちら

古田貴之(ふるた・たかゆき)
1968年、東京生まれ。工学博士、fuRo(千葉工業大学未来ロボット技術研究センター)所長。青山学院大学大学院理工学研究科機械工学専攻博士後期課程中退後、同大学理工学部機械工学科助手を経て、2000年、博士(工学)取得。同年、国立研究開発法人科学技術振興機構で、ロボット開発のグループリーダーとしてヒューマーノイドロボットの開発に従事。2003年より現職。自動車技術とロボット技術を融合させた「ハルキゼニア01」、大型二足歩行ロボット「コア」、搭乗型変形ロボット「カングーロ」ほか、世界から注目を浴びる開発プロダクトは数知れず。著書に『不可能は、可能になる』(PHP出版)がある。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 壬生マリコ)

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対談 CONVERSATION

Laboro.AI 椎橋徹夫と語る AIが引き出す新しいバリュー データ統合ビジネスで見えてくる日本の未来

吉田直子

現在はAIの第三次ブームといわれている。機械のスペックが上がり、膨大なデータを処理できるようになったことで、いわゆるディープラーニングが可能になり、ビジネスの様々なシーンに活用されるようになった。しかし、AIが何を得意とし、実際にAIを使ってどんなことができるのかは一般にはあまり知られていない。AIを活用したオーダーメイド型のソリューション開発やコンサルティングを提供する株式会社 Laboro.AIのCEO・椎橋徹夫氏に、編集長・杉原行里がAIビジネスの可能性を聞く!

AIは人間の右脳的な働きを実現できる

杉原:僕はその分野にいるのでそう感じてはいないのですが、一般の方はAIを神格化している部分があると思います。そもそも“AIはなんでもできるのか?問題 ”というのがあると思うのですが、そのあたりを教えていただけますでしょうか?

椎橋:AI万能論に対してよく言うのは、まず「AIは基本的にはソフトウェアです」ということです。ただ、今までのソフトウェアやITシステムとは少し種類が違うことができるようになっています。今までのソフトウェアはロジカルな処理を正確に速くやることが得意でした。一方で直感的な処理が結構難しかったんです。

例えば、画像を見て、それが犬か、猫かを分類するみたいなことは、明文化できない直感的な処理が人間の脳の中で起こっています。そういう直感的な処理は今までのソフトウェアでは全くできませんでした。でも、AIはそれができるようになった。人間のように賢くて難しいことができるというより、人はわりと当たり前にやっているけれども、従来ならプログラムやルールに落とし込みきれなかった処理ができるようになったソフトウェアだと考えています。今までのソフトウェアが左脳的なものだったのに対して、AIは右脳的な処理ができるようになったと言ってもいいと思います。膨大なデータから自動的に特徴を見い出して、それに沿って具体的な認識や予測ができるようになりました。ですから、AIという言葉は「データに基づいた直感的な処理ができるソフトウェア」や、「認識や予測のアルゴリズム」という捉え方をするのが、現時点では実態に近い説明ではないでしょうか。

杉原:もともと、椎橋さんは東大の松尾研究室にも関わられていたということなので、その分野のエキスパートだと思うのですが、僕は、AIが介在することによって、今までバリューとしてとらえていなかった一連の行動や、価値を見出せていなかったデータを、価値あるものに置換できる未来を期待しているのですが。

椎橋:はい。まさにそうですね。

杉原:ヘルスケアの部門はそれが顕著だと思います。御社や椎橋さんの中で、今後こういう未来が来そうだという予測はありますか?

椎橋:はい。実はヘルスケア、メディカルの領域はひとつの重点領域として考えています。まさに、AIのイノベーションというのは、今までは価値に変換できなかった細かいデータを、AIというアルゴリズムを通して効率よく価値(バリュー)に変換できることです。でも、その中でまずみなさんがやるのは、とりあえず持っているデータの価値を引き出すためのAIを開発することなんです。

一方で20〜30年後を考えると、そういうタイプの取り組みの価値は、むしろ小さくなると考えています。より大きいのはA社、B社、C社、それぞれが持っている断片的なデータをきちんと組み合わせてAIのアルゴリズムを通すと、全員にとってかなり大きな価値を生み出すという流れです。今、我々は様々な領域でクライアントと1対1でAIのスキームを作っていますが、この先は複数のデータをつなげてAIに入れて価値を引き出すということも視野に入れていく必要性があるなと感じています。

杉原:具体的な例はありますか?

椎橋:はい、そうですね、例えば、今、健康診断のデータは保険組合が、病院の診断データは病院が、細かい精密検査のデータは検査会社がそれぞれ持っているような状態です。一方でそれらのデータを使って価値あることをやりたいのは、製薬会社や医療保険系の保険会社です。データを様々な人が断片的に持っていて、かつそのデータの価値を一番引き出せる人が、データを持ってないということが、すごくわかりやすく起こっているのが医療の領域です。この医療ビッグデータの活用が、ひとつの議論です。患者さんのデータを共有しあう構造の中で、アルゴリズムで処理されて適切に医療データが提供される形になると、リスクがあれば早めに手を打てて、健康なまま長く生きることが可能です。

近未来に予想されるAIの具体的な活用について話し合う編集長杉原(左)と椎橋代表(右)

杉原:僕もまったく同じことをずっと言っています。僕らはたぶん将来、病院というものが形を変えていくだろうと考えています。日々生活していく中で当たり前のようにデータがとられ、レコメンデーションがどんどんされていって、健康寿命が延びていくと。製薬・投薬もそうですが、まだパーソナライズされたものがないですよね。そこまでには越えなきゃいけない壁がたくさんあるとは思いますが。

椎橋:医療費も削減されるので、国レベルで考えるとデータの統合は絶対やったほうがいいのですが、難しいのは、一歩踏み出す、その一歩の踏み出しによってネガティブな印象を受ける可能性があることです。短期的にいかにインセンティブがある形で各プレイヤーがそこに踏み出していけるかというのを設計することが重要だと思います。

杉原:そうですね。僕らもよく言っているのは、結局ここで一番大事なのはコミュニケーションだということです。どういう未来がインセンティブをくれるのかというのを提示しない限りは、たぶんみんなはデータ共有に賛成してくれないですよね。

「冷蔵庫の中の最適解」を
AIが導き出す!?

杉原:今後、医療の業界以外には、どういう分野でより顕著にAIが活用されていくでしょうか。

椎橋:そうですね。キーワードになるのが、フィジカル×コンシューマのデータの領域だと思っています。要はインターネットを介したデジタルなデータの分野は、すでにネット系のプレイヤーが色々とやっています。一方で物理的なところと切り離せない領域、医療もそうですが、これはまだネット系のプレイヤーもほとんど手つかずです。

食の領域もそうですね。例えばレシピは、データがフィジカルなので、あまりきちんと整備されていない。ここが整備されていくと、新しい料理をAIが発明したり、その人の今食べたいものと料理のスキル、あとは冷蔵庫の中に何が入っているかを総合的に見て、作り方まで含めた献立の提案ができる世界も可能です。これをやろうとすると、一社だけではできない。栄養という観点でいうと、先ほどの医療にもつながっていきますし、食周りのデータにAIを活用するというのはあると思います。

杉原:確かに食もパーソナライゼーションされていくほど最適解みたいなものが出てきますよね。と同時に、要はフードロスの防止にもつながると思います。だいたい日本だと年間600万トンくらい捨てられていて、実は事業者と一般家庭は、ほぼ同じくらいの量を捨てているそうなんです。ということは、まず冷凍庫の中の最適解がまだ出ていないのではないかと。買い物に対してのレコメンデーションが出てくればロスを減らせるし、そういう世界も、悪くないなと思います。スーパーマーケットで先に買っておいてくれるとか。

椎橋:結局、ネットのデジタルな消費って消費者の消費活動でいうとかなり部分的ですよね。フィジカルな領域の消費データにきちんとアルゴリズムやAIが入っていけば、バリュー地点をさかのぼって、産業全体のデータをつなげて、より効率化していくということが絶対に起こってくると思います。

杉原:僕らはデータを提供したら、1人あたり年間で何百万円かもらえる世界がくるだろうと予想しています。65歳以上からは年金をもらわなくても、たぶんデータ提供者にお金がもらえるみたいな未来が来るんじゃないかと。

椎橋:これまでのインターネットを中心としたイノベーションは、GAFAやBATなどの米中のインターネットジャイアントがデータを全部抱え込む世界でした。それに対して、ヨーロッパのGDPR(EU一般データ保護規則)などの動きもそうですが、個々人が自分のデータを管理するという分散型の方向に行ったほうが健康的ですよね。それが成り立ちうるひとつの領域が医療です。だから医療を起点に、それぞれが自分のデータを管理して、それを適切な範囲で提供することで、誰かに対して価値を提供して対価を得る。そういう社会的な構造を日本のマーケットで世界に先駆けて作って、その形を海外に展開していくことができると、すごく面白いと思います。まさに医療かつ高齢者という部分では、日本は世界最先端の課題先進国ですし。

杉原:今後日本の新しい産業を支えていく上では根幹となっていく部分かなと僕も思っています。課題先進国というのはある意味ラッキーですよね。

テックビジネスで
必要なのは技術の俯瞰図

杉原:一方でAIの世界は進化が速いですよね。そうすると、ビジネス側も研究をおろそかにできないと思います。それについてはどう考えていますか?

椎橋:AIもそうですが、あらゆるイノベーションが起こっている時は、まず学術的な領域から論文などの形で新しい技術が発表され、新しい手法が科学的に確立され、それが実用可能な技術に落とし込まれ、さらに現場で使えるソリューションになっていくという、一連の流れがあります。その意味で、アカデミアの先端にきちんとキャッチアップながら、それをどう使えばどんな産業ビジネス的な価値につながるのかということを考えることが大事だと思います。

ただ、学術的に新しいことを生み出すことをスタートアップ企業がやらなきゃいけないかというと、必ずしもそうではないですよね。どちらかというと、全体像がきちんと見えていて、技術の俯瞰地図を持っているということが必要です。つまり、この技術を探ろうと思ったらこの研究者にあたればいいとか、この論文を見ればいいとかいう全体図ですね。医療に例えれば、各専門医をつなげられる総合医のような立場です。これからスタートアップを起こす時には、実現したいことに対して、全体的なマップを見て、「これを実現するためにはこの専門医とこの専門医とこの専門医に聞きに行くのが重要だ」とか、「これをつなげるのが重要だ」とか、そう考えられることが大事ですね。

杉原:あとは誰とコラボやアライアンスを組んでいくかというのが大事になりますよね。実現したい未来に対して、1人ではなかなかチャレンジできませんから。HERO Xも、ここがコミュニティの場になって、様々なものが生まれていけばいいなと思っています。

椎橋徹夫(しいはし・てつお)
米国州立テキサス大学理学部物理学/数学二重専攻卒。ボストンコンサルティンググループに入社後、東京オフィス、ワシントンDCオフィスにてデジタル・アナリティクス領域を専門に国内外の多数のプロジェクトに携わる。BCG社内のテクノロジーアドバンテージグループのコアメンバーとして、ビッグデータ活用チームの立上げをリード。のちに東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて産学連携の取り組み、データサイエンス領域の教育、企業連携の取り組みに従事。2016年、株式会社Laboro.AI(https://laboro.ai/)を創業、代表取締役CEOに就任

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(text: 吉田直子)

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