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

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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