メガネの販売本数日本一を誇るJINSが、世界初となる「メガネをかけたままバーチャルにメガネを試着できる」サービスを、JINS 渋谷パルコ店でスタートさせた。メガネ着用者にとって長年の悩みだった、「メガネ試着時に（視力矯正されていないため）自分の姿が見えない」という問題を解決するサービスは、どのように生まれたのだろうか。

AIが高速でレタッチして
メガネを顔から消す技術

店頭に陳列されているメガネの中から気になるメガネを選んだら、フレームに付けられたQRコードを機械に読み取らせる。その後、ディスプレイに表示される枠に顔をおさめると、元々着用していたメガネが消え、試着したいメガネが自分の顔に装着されて映し出される。それと同時に、AIがメガネの似合い度を100点満点で採点してくれるというサービスが登場。『MEGANE on MEGANE（メガネ オン メガネ）』と名付けられたこのマシーンは、2019年11月にオープンした次世代型店舗「JINS 渋谷パルコ店」の目玉となっている。

「『MEGANE on MEGANE』の開発に向けて動き出したのは2018年で、約1年かけて完成しました。ポイントは、かけているメガネを消すという技術。これは、AIに同人物のメガネをかけている画像とかけていない画像を1セットとして大量に覚えさせ、メガネをかけている画像からかけていない画像を推察させてレタッチしています。つまり、ディープラーニングさせたAIが、高速でレタッチをおこなっているんです」

そう語るのは、ジンズのCX戦略本部 本部長である向殿文雄氏。CXとはカスタマーエクスペリエンスを略したもので、付加価値のある新しい顧客体験の設計を主な業務としている。

瞳孔間距離を計測し、
そこにフレームを合わせることでフィット感をアップ

メガネを消したあとにメガネをバーチャルでかけさせる技術に関しては、スナップチャットなどの着せ替えアプリと同じようなAR技術を使っているとか。しかし、さまざまな顔にしっかりフィットさせるのは難しいことでもあったようだ。

「バーチャル試着への挑戦というのは、実は10年ほど前からいろいろやってきているんです。そこで問題になったのがメガネのサイズが顔にうまくフィットしないこと。今回は、瞳孔の位置を認識させることでその点を改善させました」

メガネのフレーム設計は、「このエリアに瞳孔がくる」と想定して作られる。もちろん、瞳孔間距離（PDと言われる黒目と黒目の間の距離）は人によって違うので、その距離を『MEGANE on MEGANE』で計測しつつ、平均値と組み合わせながらフレームを顔の最適な場所にフィットさせているのだ。また、このサービスでは顔を左右に動かしても追従してくれるので試着時の横顔も確認できるというのも嬉しい。

「もうひとつの機能として、似合っているかどうかを判定するAIを搭載しています。これは2016年に『JINS BRAIN（ジンズ・ブレイン）』という名でローンチしたAIを入れています。これもまた画像認識によるディープラーニングが軸となっています。仕組みとしては、JINSのスタッフ3000人に約30万枚のメガネ着用カットをチェックしてもらい、似合う似合わないを判定。それをAIにディープラーニングさせ、JINSスタッフによる平均評価値を点数表示しています」

説明なしにお客さんが
自然と使ってくれている

『MEGANE on MEGANE』は渋谷パルコの新装開業の話題性とプラスされ、当初はテレビ取材なども入り大きな賑わいを見せたとか。それから約3ヶ月が経ち、目新しさが消えた現在は、自然に定着してお客さんがフツーに使っているという点で大きな成功だったといえる。

「こういうサービスは企業の独りよがりになりがちなんです。しかし、『MEGANE on MEGANE』はスタッフがとくに説明しなくとも、お客さまが無意識に使ってくださっている。そういうソリューションを常に目指しているので、手応えを感じています」

視力がいい人にはわからない、メガネ常用者でないとわからない悩みの解決。それはお客さんのみならず、眼鏡屋さんの課題でもあったとか。ゆえに、前述のとおりJINSでも以前から試行錯誤をおこなってきていた。

「2009年、まだガラケーの時代には、お客さまにご自分の顔写真を送ってもらい、メガネをかけた正面画像を送り返すというサービスをECでしたこともありました。その後、webブラウザー上で試着できるというサービスも。さらにはアプリを使えば特定の商品が試着できるということもやりました。今回、ここまでのクオリティのものができたのは、日進月歩で進化している技術のおかげともいえます。また、これが成功した一因として、お客さまがバーチャルなものに抵抗がなくなっているという側面もあると思います」

アイウエア界のイノベーターであるJINS

バーチャル試着のみならず、JINSではブルーライトを軽減させる『JINS PC（現JINS SCREEN）』（2011年）、瞳とフレームの隙間最小化を図り花粉を現在では98パーセントカットする『JINS 花粉CUT』（2012年）、アプリでオリジナルデザインのメガネを注文できるサービス『JINS PAINT』（2015年）、世界で初めて三点式眼電位センサーをアイウエアに搭載したセンシング・アイウエア『JINS MEME』（2015年）など、技術革新に積極的な企業として知られている。

「アイウエア業界において、真っ先に新しいことにチャレンジしていくという使命感はあります。『MEGANE on MEGANE』に関しても、現在はJINS 渋谷パルコ店だけのサービスですし、同店舗で扱っているフレームのみが試着可能と限定的です。まだまだ、今後も技術革新を続けていきたいと考えています」

自動運転技術や各種最先端技術を駆使しながら、「よりラクチンに」「より便利に」移動できる未来がやってくる。しかし、それを本当に必要とするのはどんな人なのだろうか？　ここでは、芝浦工業大学の伊東教授に話を伺いながら、「モビリティ」という概念が生まれた背景とともに、この技術によって解決すべき本質的な問題は何かを探っていく。

モビリティで移動はさらに便利になる

2018年1月、米国ラスベガスでおこなわれた『CES 2018』にて、トヨタ自動車の豊田章男社長が「モビリティ・カンパニーへと変革する」と宣言をおこなった。以来、広く一般にも注目されることとなった「モビリティ」なるワード。本来は「移動性」や「流動性」といった広義の英単語だが、いまや「未来の移動手段」といった意味合いで使われることが多い。

さらに、日本政府も「未来投資戦略2018」のなかで「MaaS（Mobility as a Service）」の推進を重点分野に掲げた。マース（MaaS）とは、鉄道やバスなどの公共交通機関、タクシー、カーシェア、サイクルシェアといった移動手段（マイカーを除く）を、シームレスに連携させていこうとする試みだ。スマホのアプリで出発地から目的地までを検索、そこで提案されたルートの予約から支払いまでも一元化していこうとしている。

「未来の移動」が変わろうとしている理由

「モビリティ」なるものがなぜ注目されるようになったのか？　そこには、自動運転技術やEV自動車の進化がある。さらには、AI（人工知能）、IoT（モノのインターネット）、IoE（すべてがインターネットでつながること）といった、自動運転や各種連携をサポートする最先端技術が生まれたことも大きい。これにより、さらに「便利」な「未来の移動手段」を描くことが可能になったのだ。

「1996年、国土交通省が自動ブレーキ化を進めるプロジェクトをスタートしました。それ以前から大手メーカーは研究を進めていましたが、ここで日本企業が一斉に開発をスタートしたのです」

そう語るのは、芝浦工業大学 システム理工学部 機械制御システム学科 運転支援システム研究室の教授である伊東敏夫氏。伊東教授は、かつてダイハツ工業にて各種運転支援システムを開発してきた経歴をもつ。

芝浦工業大学 伊東敏夫教授

「ダイハツ時代は安全性の向上のため、ぶつからない車を作ることからスタートしました。自動ブレーキを完成させるためには、スロットルとブレーキ制御の技術が必要になります。さらには、センシングの技術も必要。すると、前走車に追従したり、車線に沿って走ったりと、自動運転への道が自然と開かれるようになるんです」

自動車の自動ブレーキは2010年頃から商品化がスタート。その後、自動運転機技術の向上とともに、工場の作業車やドローン、さらには家庭用掃除機に至るまで、あらゆるものを自動運転させる試みが生まれていった。

ラストワンマイル問題の
解決策は見つかるのか

芝浦工業大学でも、「アーバン・エコ・モビリティ研究拠点の形成」という事業を2018年度よりスタート。都市を拠点とする同大学の強みを生かしながら、[都市の「交流」「物流」「環境」をエンジニアリング技術・人材により支える]という組織的なテーマを設けて研究を進めている。これは、2018年度の文部科学省市立大学研究ブランディング事業採択プロジェクトでもある。

では、都市の課題とは何か？　芝浦工業大学では、「交通渋滞」「ラストワンマイル問題」「コミュニティの喪失」「インフラの老朽化」「エネルギー負荷」「環境負荷」「高齢化」の7つを挙げている。それらを、同大学が得意とする「パワー・エレクトロニクス」「高機能性材料」「自動走行」「ロボット・ネットワーク」という4つの研究領域を駆使しながら、地域、産業界、自治体などと共に解決しようとしている。

伊東教授が率いる研究室は、「自動走行」が専門領域である。解決しようとしている都市の課題は「ラストワンマイル問題」。ラストワンマイルとは、最寄りのバス停から自宅まで、最寄り駅から病院までなど、近くの拠点から最終目的地までの区間を指す。それがなぜ「問題」なのかといえば、道が細かったり、道路が整備されていなかったり、建物内だったり、走行条件が複雑すぎて各種センシングが難しく、自動運転の実現が困難だからである。

「技術面での一番の問題はセンサーです。日々進化はしていますが、それでも数十年レベルでは人間の能力を超えることは不可能だと思います。道路に亀裂が走っていたり、崖から石が落ちてきたりなどには対応できません。そのため、周囲のインフラからサポートしてもらわないといけないわけです。つまり、自動車においては、しっかりと整備された高速道路でしか、今のところ自動運転が実現できないわけです」

首さえ振れば、上下左右360°近い環境を認識できる人間の能力はそれほどすごいのである。

本当に自動運転を求めているのは誰なのか？

「でも、自動運転を本当に必要としているのは、何らかの理由で運転ができない人ですよね？　そういった方々の多くは、一般道や過疎の山道を使う人なわけです。しかし現状としては、必要としている人が少ない高速道路で、しかも高級車から導入されていく…。そこで、自動運転が一番必要な人の乗り物を考えたときに、まずは電動車いすが浮かびました。でも、そのサイズだと車体が小さすぎてバッテリーがもたない。そこで電動シニアカーに注目したわけです。どちらも法律的には歩行者扱いで免許がいらない。また、それを必要としている方々は経済的にも裕福ではないと思われるので、普及させるためには安価に自動化させる必要があるとも考えました」

伊東教授が現在進めているのは、自動運転に最低限必要な装備をボックス化して、どんなシニアカーにも「後付け」で装着できるというもの。シニアカーは幅が約60cmとコンパクトなのでビルや病院であれば部屋まで入ることができ、エレベーターにも乗ることができる。究極のラストワンマイル・モビリティなのだ。

どんなシニアカーにも後付けできるのが魅力。乗員の状況も検知するので、何か異常があれば家庭などと通信することも可能。今後は電波レーダーを歩行者に向けて照射し、非接触で心拍数を測定することで生き物かどうか、おかしな状況でないかを計測していきたいという。

「LiDARで対象物までの距離や位置、形状を検知しています。一度通った場所は覚えているので、GPSがなくても走行できます。あとは、360°の魚眼カメラで全周囲を見ています。センシングはこのふたつだけ。シニアカーはすべて手もとコントロールなので、フロントにモーターを集中させると人間の手のように制御できるんですよ」

ラストワンマイルにこそ
人間らしさがある

伊東教授の研究室は埼玉県の大宮キャンパスにあるが、実証実験は東京都の豊洲キャンパスでおこなっている。

「歩行者との共存がテーマですから、人通りの多い豊洲のほうが理想の環境に近い。また、近隣ビルの協力が得られたので、校舎をスタートして信号のある歩道を通り、ビルに入って校舎に戻るという実験をしています。問題は、人通りが多いと常にセンサーが働いて動けなくなってしまうということ。今後のテーマは、AI学習によって人の挙動を研究することです」

自動車でもなし得ていない、インフラを使わない単体での自動走行。さらに、人の往来が多いほど、安全のために停止し続けてしまうもどかしさ。ただでさえ難しいラストワンマイルのなかでも、歩道の走行は困難を極める。人間は日々、阿吽の呼吸を使いながら生活しているからだ。

一般的に「モビリティのパーソナライズ化」と言うと、身体特性や趣味趣向に合わせたハードウェアのカスタムに目が行きがちだ。しかし、それ以前に「自分の行きたい場所に行ける」という「パーソナルな欲求」を解決することが必要となる。小さな子どもが、なんでも自分ひとりでやりたがるように、自分ひとりで何かを成し遂げる達成感は幸福の原点にある。「ひとりで、会いたい人に会える」「ひとりで、行きたいところに行ける」。パーソナルなモビリティはそんな「純粋な思い」を叶えるものであることを忘れてはいけない。「未来の移動手段」は真のダイバーシティを実現することにある。