対談 CONVERSATION

モノづくり起業はいばらの道!? デザイナー 小西哲哉が経験した困窮 前編

宮本さおり

衝撃的にカッコイイ義手を開発したexiii(イクシー)株式会社。デザインを担当したのはプロダクトデザイナーの小西哲哉氏だ。大手企業のデザイナーを離職し、裸一貫で新たなビジネスに挑戦した小西氏に、誰もまだ聞いたことのなかった起業直後の裏話について、編集長の杉原行里が迫る。

開発へのアクセル
3Dプリンターの存在

小西:行里さんとお酒のないところで1対1で向き合って真剣な話しをするのは初めてかもしれませんね。なんだか緊張します(笑)

杉原:そうかもしれない! 小西くんと出会ったのは、2013年くらいだったかな。筋電義手の開発をするexiii(イクシー)株式会社を立ち上げようとされているところで、小西くんはまだ、家電メーカーに勤めていましたよね。

小西:そうです。

杉原:知人からの紹介で、「起業したいのですがどうしたらできるんでしょうか」的なお話でお会いしたのが初めてでした。あの時、自分のセンサーにビビビっと電流が流れたことをよく覚えています。小西くんがデザインした義手を見た時に「なにこれ! ものすごくカッコイイ!」と直感的に思いました。そこにはもう、それが義手であるということではなくて、単純に見た目がカッコイイし、自分も身に着けたいと思えるものでした。いくつかのアワードで賞も受賞したよね。

小西:はい。いろいろと頂けました。行里さんと出会った頃は、ちょうど義手を作りはじめた時期で「ジェームス ダイソン アワード」に応募するため、電動義手の製作に取り掛かり、電動義手を3Dプリンターで作る試みをしていました。モノづくりの現場で3Dプリンターの普及が加速していて、電動義手もこれでできるんじゃないかなと思い、試していたんです。そうしたら、意外とできるじゃないか!となって。

杉原:3Dプリンターの出現は大きかったよね。

小西:通常のやり方で電動義手を作ると1つ150万円くらいするのですが、僕たちの作り方だと材料費だけで済むため、数万円でできる。このアイデアを形にし、「ジェームス ダイソン アワード」でも賞をいただきました。

杉原:スタートアップあるあるで、資金繰りは最初特に大変だったよね。私が受けた印象では、小西くんはなんだかお金を少し怖がっているようにも見えたのですが。

小西:そうかもしれません。お金儲けじゃなくて、俺たちは社会的起業みたいなところでやっているんだという気概がありました。お金=怖いものと思っていた部分は否めないかと。

倉庫の一角を借りて起業

杉原:だけど、ものづくり系の企業の場合はどうしても資本が必要になる。材料費もかかるし、開発途中ではどうしたってトライアンドエラーを繰り返します。機材や場所もいる。大手を辞めて起業された当時はそのあたりはどうしていたのですか?

小西:住む場所もありませんでした(笑)。株式会社ABBALabや、株式会社nomadの代表取締役をされている小笠原治さんが使っていた倉庫の一角を貸してくれて、そこを仕事場兼、寝床みたいな感じで使わせてもらっていました。

杉原:本当にいい方に出会いましたね!

小西:ありがたかったですね〜。行里さんとはじめてお会いしたのはそんな頃でした。行里さんに会いたいと思ったきっかけは、義足を扱うXiborgに関わられていたからです。確かメンバー構成も僕らと同じで3人でしたよね。

杉原:そうそう、そうです。

小西:賞をいただいて、アイデアが人目に触れるようになった時、実際に義手のユーザーの方から問い合わせが来るようにもなり、チームとしては、起業してこれ1本でいけるのではないかと思い始めていました。Xiborgの中では行里さんもデザイナーで、僕もデザイナー、同じ立ち位置だなと思って、先輩にお話を聞いてみたいという想いでコンタクトを取らせていただきました。

杉原:覚えています。小西くんが会社を立ち上げた当時は食べるものにも困るくらいの時期もありましたよね。

小西:独立前は大手に勤めていたため、少しは蓄えがあるつもりでいたのですが、会社にしようとなった時、3人である程度資本金を入れようという話になって、資本金を出したところ、お金がなくなっちゃったんです(笑)

杉原:アハハハ。本当に困窮していましたよね。

小西:帰る部屋もなくて、オフィスにいる時間がほとんどで、そこで寝袋で寝ているような生活でした。小笠原さんが一緒にやろうと言ってくださらなかったら、本当にどうなっていただろうかと思います。当時はまだ小笠原さんが手掛けたDMM.makeができる前の構想段階で、DMM.make AKIBAもありませんでしたから。

杉原:でも、その一番苦しい時こそ一番楽しかった時期ではないですか?

小西:そうですね。みんなもう、膝が当たるくらいのスペースでやっていました(笑)楽しかったのは確かなのですが、マネタイズをどうしていこうかという部分の不安はありましたね。

賞は名誉だけでしかない

杉原:モノづくり系起業の場合はそこがなかなか難しいところだと思うのです。小西くんたちは「ジェームス ダイソン アワード」をはじめ、いくつも賞を取られ、マスコミにも報道されましたよね。人の目に触れる機会は増えていたけれど、アワードは名誉という要素が強いので、バッチがつくだけなのではないでしょうか。そこからどうするかというのは本当に難しいと思います。賞は注目を浴びるきっかけにはなりますが、〇〇賞を受賞したというのでは、事業としての継続は難しいし、となると、使いたいと思う方々に届けることもできなくなります。エンドユーザーに届けるためには作り続けていかなければならない。作り続けるためには売れる必要がある。

小西:だから、行里さんに会ってみたかったんです。そこから一緒にお仕事をさせていただくようにもなり、今は車いすの開発やロボット開発にも携わらせていただけている。

杉原:何度も食事をしたり、話すうちに、うちのRDSのチームにも加わってもらうことになり、人との出会いって、やっぱり大事だなと思わされています。モノづくり系の企業の場合、モノを生み出すことはできたとしても、先ほども話したようにマネタイズが難しいことも多いです。また、新しいアイデア、構想を一人、あるいは一社で抱えていると、行き詰まりを感じることがある。でも他者と話したり、協力することで突破力が備わったり、構想を大きく膨らませることもできる。だから、今年はそんなお互いが刺激しあえる場の提供をHERO Xでも仕掛けていきたいと思っています。小西くんには今年も我々のチームの一員としても大いに活躍していただきたいと思っています!

後編へつづく

小西 哲哉
千葉工業大学大学院修士課程修了。パナソニックデザイン部門にてビデオカメラ、ウェアラブルデバイスのデザインを担当。退職後、2014年にexiiiを共同創業。iF Design Gold Award、Good Design Award金賞等受賞。2018年に独立しexiii designを設立。現在ウェアラブル、ロボット、福祉機器など幅広いカテゴリーのプロダクトデザインを中心に、さまざまな領域のプロジェクトに取り組んでいる。

(text: 宮本さおり)

(photo: 増元幸司)

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行動から人の内面状態を読み取るAI!?岡田将吾の気になる研究 前編

長谷川茂雄

人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。同氏の試みは、人間の内面の状態を理解するためのAIの新分野として世界から注目を浴びる。これらの研究は認知症の初期症状などを読み取る手がかりにもなるという。編集長・杉原が、最先端の研究の現状とその先に広がる未来について伺った。

人の行動から内面状態を理解するという試み

杉原:もともと岡田さんは、大学でいわゆるAIに関する研究をされていたんですか?

岡田:そうですね。人工知能を基本に、修士、学士と約5年間研究をしまして、少しずつ人の行動を予測するとか、人の行動からコンテキストを推定するということにフォーカスするようになりました。 例えば、この人のしゃべり方や使う言葉の特徴がこうなら、この人はロボットとのおしゃべりを楽しんでいるとか、いくつかの行動から、人の内面を予測するというような研究です。

杉原:今日は、話していて僕の思惑がバレるかもしれないから、サングラスか何か掛けたい気分です(笑)。

岡田:いや、僕自身は(内面を予測することは)できないですよ(笑)。システムにはできてしまうことがありますけどね。

人の行動から内面を読み取るという研究を続ける岡田氏。「最近は、手の動きと感情の関係性が気になる」という。

杉原:ならよかったです(笑)。岡田さんのそういった研究は、AIなどを通じて出口がたくさん出てきたという段階ですか?

岡田:そうですね。最近は動作を測るセンサーが安くなったりもして、状況が変わってきましたし、企業でも自分たちのような研究をしているところが出てきました。そういうプロジェクトに自分が加わることも増えてきて、出口は広がったと感じています。

杉原:もともと岡田さんがAIに興味を持ったのは、どういった経緯でしょうか?

岡田:最初は大学で物理をやっていたのですが、物理の世界っていろいろと難しくて挫折してしまいました。それで物理の先生にはちょっと失礼なんですが(笑)、もう少し目に見えてわかりやすいことがやりたいと思って、ロボットに顔の認識や画像の認識をさせて動かすという研究をやっている研究室に入ったんです。AIを研究し始めたのは、そこからですね。

杉原:岡田さんのような分野の研究者は、日本にどのくらいいらっしゃるんですか?

岡田:もちろん産官学で人工知能の研究をされているグループは山ほどありますけど、ピンポイントで、人の行動から内面状態を理解するみたいなことに焦点を当てているのは、僕たちと数えるくらいしかないです。

こちらは、2018年にジョージ・アンド・ショーン合同会社(現株式会社)と岡田研究室が共同で開設したG&S Labのイメージビジュアル。IoTデバイスであるbiblle(ビブル)を活用して、行動学習に特化した機械学習プログラムの開発を行っている。

もう多くの企業ではAIが採用面接をしている!?

杉原:表情から何かを読み取るということは、なんとなく僕もイメージできるんですが、そこから購買意欲だったり、そこに出口を見つけていくというのは、なんだか大学でやる研究っぽくないなと思いますね(笑)。

岡田:そう言われれば、そうかもしれないですね。

杉原:僕自身のイメージでは、大学の先生は研究を突き詰めて、あとはアウトプットを第三者に見つけてもらう、そんなスタイルが多いなと常々感じているんですよ。それが出口までしっかりとしていて、岡田さんの研究は面白いなと思います。

岡田:そう言っていただけるとありがたいです(笑)。確かにそれは狙っていて、研究室でコンピューターの前に座って突き詰めるのではなく、実際のインパクトのあるデータに対して、なんらかの回答を出していくほうが、世の中的にも出口がわかりやすいですし、そういうことは意識していますね。

岡田氏の研究に興味津々の杉原。感情という抽象的なものを数値化するという試みには、シンパシーを感じているようだ。

杉原:世界的にはどうなんですか?

岡田:コンピューティング分野の国際会議のような場には、アメリカ、ヨーロッパの有名大学の研究者が集まってきますが、そこでは感情を理解するという研究が一番多いように感じます。コンピューターにいろいろな感情を理解させるということが基本ですけど、話している声や内容、表情からコミュニケーションのスキルを推定するということも盛んになってきてはいます。AIによる企業の採用面接みたいなものもそうですね。

杉原:確かにそういう面接は、実際にあるようですね。

岡田:面接で一言、二言答えたことから推測して、その人(のスキル)を判定するということですよね。あらゆる企業は、もうAIを様々活用しているのですが、採用には特定の人しか受からないとか、雇用差別・公平性の問題が出てきたりもしています。自分も就職面接のように実際に多くの人を呼んで、はじめて会った学生同士でディスカッションをしてもらい、そのビデオを人材派遣の会社に送って、人事の採用担当者に点数をつけてもらうという試みをしたことがあります。同じようにAIにも判断してもらったら、熟練の採用担当者と同じように人を選ぶのかどうかを検証しました。その実験は、学会でも良い評価をもらいましたが、アプリケーションとして見た場合、考慮すべき課題が多いと感じます。ですので、そういうスキル判定の技術を使って、スキルを上達させるための訓練に活かすことを、これからはやっていきたいですね。困っている人が喜ぶようなアプリとして機能できればと思っています。

感情を数値化するには、大きな課題がいくつもある

杉原:なるほど、それは興味深いですね。もうひとつお聞きしたいのが、“感情”っていうのは数値化も可視化もしにくいのではないか、ということです。実際に研究は進んでいるんでしょうか?

岡田:そうですね、難しいところも確かにあります。いま主にやっていることは、心理学者たちがこれまでに作った評価指標に則って、実験後に、いまあなたの感情はいくつでしたか? というように被験者に問いかけたり、第三者に被験者の映像を見せて、被験者の感情状態はどうなっていると考えられますか? というようにアンケートを書いてもったりする手法なんです。それをもとに人工知能が答えを導き出すわけですから、そもそものアンケートの答えが間違っていると、人工知能的にはもう破綻してしまう。そこが弱点でもありますね。

杉原:まず、ちゃんとしたデータを取ることが難しいんですね。

岡田:正解のデータがしっかりと作れなければ、人工知能は動けませんから。正直、感情って自分で数値をつけるのは難しいですよね。

杉原:自分でも自分の感情が一番わからないこともありますよね(笑)。

岡田:そういうものなんですよ(笑)。

杉原:以前の心理学者の研究だったり、研究論文なんかを追っかけながら、感情を紐解く要素を分析していくという手法はもちろんわかりますが、IoTを使ったデータ集めというのは、どうなんでしょう。世界的にはビッグデータは集まってきているんですか?

岡田:それも難しいところではあるんです。GAFAは、画像・音声を含めWeb上でたくさんの情報を集めていますが、普段の人同士の会話や、自然に対面コミュニケーションしているときのデータを膨大に集めるのは、まだまだ実際には難しいですよね。例えば感情データを集めるために、誰かが怒っているところをずっとビデオで撮るわけにもいかないですし、これからデータを取るので怒ってください、っていうのもおかしいですしね(笑)。多くの人が、AI speakerと友達のように頻繁に話す未来が来たら変わるかもしれませんが、AIの対話機能レベルから言って、それはもう少し先になりそうです。

杉原:確かにそうですね。

岡田:だから、自然にそういうデータをどうやったら取れるのか? っていうのは自分たちの研究の大きな課題ですね。

杉原:ライフログ的なところですね。とはいえ、無理やりIoT的な要素をくっつけたものを開発して使ってもらっても、結局使わなくなりますしね。

岡田:そうですよね、スマートウォッチとかもその一例だと思います。

杉原: スマートウォッチが出た当初はすぐに買いましたけど、3日後にはこれまで使っていた普通の時計が恋しくなってしまいました(笑)。でもいまは、Apple Watchなどがセンシングに使われていますよね。睡眠だったり、バイタルだったり。そういう使われ方をしているのは有意義だと思います。

岡田:そうですね、そのような使い方は興味深いです。最近私たちもスマートウォッチのようなセンサを使った研究を始めています。とはいえ自分たちの研究は、いまはデータを採取するのにビデオの前に人を座らせなきゃならないので、常に記録するのが難しい状況です。なので、毎日何かを記録すれば、健康がチェックできるとか、そういう多くの人に受け入れやすいアプリなどを通して、効率よくデータを取る方法を模索して行こうと思っています。

後編へつづく

岡田将吾(おかだ・しょうご)
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学(JAIST)准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。

(text: 長谷川茂雄)

(photo: 増元幸司)

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