株式投資型クラウドファンディングという形で、スタートアップ企業の資金調達をサポートしているFUNDINNO（ファンディーノ）。投資家は少額から株式投資ができるとともに、チャレンジングな企業は株式を上場していなくても、多くの人から資金提供を受けることができる。一方で、テクノロジー、福祉、モビリティなどの分野における先進的な取り組みと、課題解決のスキームを紹介してきたHERO X。両者の出会いが、何かを変えていく!? HERO Xプロデューサーの佐藤勇介＆編集長・杉原行里と、FUNDINNOを運営する株式会社日本クラウドキャピタルの落合文也氏が、双方のコラボレーションの可能性を探っていく。

FUNDINNOと
HERO Xの共通点とは

杉原：FUNDINNOの話を聞くうちに、とくにRDSが抱えている問題を解決していくヒントがFUNDINNO にもあると思いました。例えば、RDSのプロダクトって、ありがたいことにとても褒めてもらえるんです。それこそイタリアの「A’ Design Award & Competition」でエントリーした３つのプロダクト全てが入賞したりしているのですが、その後の広げ方が難しい。たぶん今の時代は、参加型で一緒に物事を作り上げていくことに喜びがある時代に変わっていっている。テレビ離れが進んだのもそういうところがあるのではないかと。YouTubeは、チャンネル登録者数が０から始まって、何百万人になる人たちもいるわけじゃないですか？　クリエイターを育てている感覚があるから、観ている人は楽しい。クラウドファンディング型の投資はYouTube同様に、そういう育てている感があるのではないかと。

落合：ありがとうございます。

杉原：FUNDINNOとHERO Xで何かできないかなと思っています。今後、お互いの発信価値を上げていくには、いろいろな手段がありますよね。例えば、この間ラジオ（渋谷クロスFM「HERO X RADIO」で話したように、オンラインサロンみたいな形で多くの人がプロダクトの開発に関わるとか。でも、HERO Xだけでは限界があると思っています。

落合：FUNDINNO側も面白いたくさんのプロジェクトがある中で、その魅力を一般に伝えきれていないところがあると感じているところです。

杉原：プロジェクトの成長過程をHERO Xで特集しても面白いかもしれません。数回に分けて投資してもらっている企業もあるのなら、その成長を記事で出していけば、よりストーリー性が生まれる。うまくコラボレートできるのではないかと思うのですが、どうですか？

佐藤：そう。HERO X がメディアとしてできることは、FUNDINNOに出ている企業さんの魅力をしっかりと引き出して伝えていくことだよね。FUNDINNOと連携することで、当然投資したいと思う人が増えると同時に、FUNDINNOがもっている投資家のみなさんに対して、我々が持っている先端的な技術、福祉の問題、モビリティの問題、そういうものを知っていただく。どんどん枠組みが広がっていく中で、オンラインサロンみたいなものも活きる形が理想かなって考えています。

HERO Xプロデューサー・佐藤勇介

落合：すごくいいですね。「ビフォアーアフター」じゃないですが、“企業のその後” みたいなものはうちのサイトにも一部掲載していますが、なかなか見てもらえません。どうしても投資する企業を一番に掲載しないといけないので、目立つところで展開できないんです。だからといって、自社でメディアを持つというのも難しくて、実現できなかったんです。

杉原：今、落合さんが言ったことは、僕がHERO Xを立ち上げたときの思いや課題に似ています。RDSのチェアスキーや、ほかのプロダクトも、中小企業にしては結構メディアからの取材を受けているんです。でも、そのプロダクトが出来ていく過程はあまり取り上げてもらえない。なぜならそこにバリューがないから。でも、そこにあえてバリューをもうけていくことが、すごく大事なんじゃないかと思っていて。消費者も一緒にチームになっていく、仲間になっていく、そこが一番楽しいところじゃないかと。それが、HERO Xの始まりだった気がします。そこで、せっかくだから一緒に何かをやりませんか？というお話です。笑

落合：それはもう、ぜひ。HEROX って、発生している課題感や、伝えたい世界観がかなり明確じゃないですか？　タイトルも秀逸ですよね。特定の誰かではなく、いろんなHEROが生まれてくるという意味だと思うのですが、FUNDINNOも同じで、様々なチャレンジャーを応援したいんです。

課題解決型プロダクトを
生み出すことも可能!?

杉原：FUNDINNOの投資家の方たちとHERO Xの読者の方たちには共通点があって、まずひとつは前を向いている。課題を見つけて解決しようとしている人たちは前向きですよね。もうひとつは、アンテナがすごく高い。となると、ここがマッチングできたら、お互いにいい効果が見込めそうな気がします。これが、課題だけを抽出するメディアや、転載ばかりをするメディアだと合わないよね。

HERO X編集長・杉原行里

佐藤：そうだと思う。今ある事象をフラットに紹介していくのと、それをメディアとしても社会のムードとしても応援したいという想いで書いているメディアは少し違うよね。普通のメディアでは、いい時は褒めるけど失敗したら責めるという形になりがちだけれど、その失敗すらも成功につながっていくんじゃないかということを期待しながら、伝えていく。そういう新しいメディアの在り方というのも一緒に探っていけたら、すごくいいと思います。ちなみにFUNDINNO側としては、HERO Xに何を期待しますか？

落合：そうですね。まず、ひとつはシンプルにHERO Xにすでに掲載されている会社に対して、調達のお手伝いができるといいと思います。あとはまさに調達し終わった会社の “その後” みたいなのをやってもらいたいですね。

杉原：共有のコンテンツページ作っちゃったら面白いかもしれない。

佐藤：そうだね。最終的に、HERO XとFUNDINNOの双方で、その企業のことをきちんと追い続けるとか、サポートしていくみたいなところまでやることができたらいいですね。

杉原：１年後くらいにHERO Xがメディアとしてもっと成長できたら、生まれてきた課題を読者と一緒に議論していって、本当にプロダクトができてくるかもしれない。HERO Xが強いところって、そこだから。例えば、オンライン上のピッチにおじいちゃんとかが出てきて、歩けない、杖が欲しいという課題をみんなで解決していく。出てきたプロダクトがFUNDINNOに出て、みたいなのがあったら面白くないですか？

佐藤：若手でやりたいことがある人や課題を抱えている人たちと実際に課題抽出をしながら、“NEXT HERO X” みたいなプロジェクトを立ち上げていくのも面白いよね。

スタートアップの応援に
何ができるのか

杉原：中長期的な流れだと１年後、３年後に、どんなふうに、このコラボレーションが生み出す効果を期待しますか？

落合：ひとつ形ができるといいですよね。さっき課題解決といいましたけど、実際に３年後くらいに、実際にこういうものができていますという完成形があったら嬉しいですね。

株式会社日本クラウドキャピタル・落合文也氏

杉原：投資型クラウドファンディングをした方々が、その記事によって “こういう心境になってほしい” などの期待はありますか？

落合 ：ちょっと飛躍した答えですが、その企業に対して参加してほしいなと思います。10万でも20万でも50万でも出資したのであれば、議決権が小さくても株主ですし株主としての責任みたいなものを感じていただけるといいですよね。大げさなことではなく、なんでもいいと思います。商品を１個買うだけでもいいし、口コミで広げてあげるでもいい。やってもらえたら、それだけでも企業家は、すごくうれしいじゃないですか。遠慮しているというのはわかる。でも、HERO Xもたぶんそうだと思うけれど、もっと参加型にしたい。HERO Xを通じて、もっと身近に感じて、もっと企業に近づいてほしい。

杉原：すごくわかります。もしかすると、イベントを開くとより面白いかもしれないですね。

落合：そうです、そうです。それこそリアルのイベントで、株主総会ではないですが、説明会みたいなものを開きたいですね。FUNDINNO単独ではやったことがあるんです。そうしたら、結構、みなさん喜んで来てくださるんです。

佐藤：課題に対する意義ということを、我々と組むことで伝えていけば、自分が投資している会社にこんなにも意義があるんだということが、もうちょっと深く伝わっていくかもしれない。あとは、FUNDINNOさんが持っているものって、もしかして課題の経過なのかもしれないですね。課題があるからスタートアップがあって、解決をしていってるわけですよ。そうすると、HERO Xとしても、まとめ版みたいな、何年間かのケース化をするっていうのもありかなと思います。

杉原：FUNDINNO のサイトにHERO X の記事が出ていて、あとはお互いに親和性が高いもの、取材先も含めて、この記事は取り上げたほうがいいんじゃないか？というものを、ピックアップしていければいいですね。

落合：それだったら、ライトにやりやすいですね。

杉原：課題解決のプロダクトを考えるのであれば、最初の段階で、投資家の気持ちがわかる人がいると絶対いいですから。HEROXとFUNDINNO、コラボレーション企画が始まるということで、双方で面白いことをやっていきましょう。

落合 文也（おちあい・ふみや）
株式会社日本クラウドキャピタル / パートナー・営業部 副部長
1986年生まれ。山形県尾花沢市出身、日本大学経済学部卒業。
2009年、業歴100年を超える老舗証券会社に入社、新人賞受賞。リーマンショック経済下、実働2年間で20億円の新規預かり資金を達成。
2012年、国内コンサルティング会社入社。経営コンサルティング業務にて、年間7,000万円のコンサルティングフィーを上げる。投資銀行業務（FA業務、M&A、IR、ベンチャー企業への投資助言業務）。人材紹介（ヘッドハンティング）、本業支援（経営・営業アドバイザリー、ビジネスマッチング）等。
2016年　日本クラウドキャピタルの立ち上げに参画。
2017年　同社へ転籍（営業企画グループ・GM）。日本で初の ECFキャピタリストとして創生期の実績を積み上げる。
2018年　営業部 副部長（営業部の立ち上げ、並びに組織化により役職変更）。
2020年6月末現在　国内実績の93%に当たる累計32億円・99社の調達を支援。

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。