対談 CONVERSATION

F1ガスリー初優勝!アルファタウリ・ホンダ スポンサーキーアカウントマネージャーが話すスポーツビジネスの裏側

宮本さおり

2020年F1第8戦となったイタリアGP、株式会社RDSもパートナーシップを結ぶスクーデリア・アルファタウリ・ホンダが予想を超えるパフォーマンスを魅せ、見事優勝を飾った。同チームのF1優勝はこれが初。Hondaのパワーユニットを搭載したマシンということもあり、国内メディアでも大きく取り上げられたのだが、このチームを支える日本人はHondaだけではない。本拠地イタリアで暮らし、スポンサーキーアカウントマネージャーとしてチームを支える本村由希さんもそのひとりだ。8月某日、モータースポーツが生み出すレガシーとは何かについて、編集長杉原行里が対談を行なった。

杉原:今日は大好きなF1について、お話しできるので、とても楽しみにしていました。ところで、本村さんはいつからスクーデリア・アルファタウリ・ホンダ(以下アルファタウリ・ホンダ)に入られたのですか?

本村:2019年の夏ですから、ちょうど1年になりました。スポンサーキーアカウントマネージャーとして、主に、車体を含めてのスポンサー企業との連携などのマネージメントに従事しています。アルファタウリ・ホンダはHondaさんがエンジンサプライヤーだったので、現地で架け橋となるような日本人スタッフを探していて、ちょうど私の経験とスキルが合致し、お世話になることになりました。その前は、リヴァプールや、マンチェスター・ユナイテッドなど、イギリスのプロサッカーチームでスポンサー関係の仕事をしていました。当時はスポンサーのケアというよりは、新しいスポンサーを探すスポンサーセールスがメインでしたが。

杉原:それは、今のお仕事とは少し違うということですか?

本村:そうですね、今はスポンサーさんが獲得した権利を使ってどうやってアクティベーションしているかということをモニタリングしたり、アドバイスしたりしています。

杉原:サッカーチームの時にされていたような新規でスポンサーを獲得する仕事というのは、人数的には結構いるのでしょうか?

本村:はい、いますよ。

杉原:それは、6大陸またがっているのですか?

本村:いいえ。リヴァプールのオペレーションは全部イギリスでした。親会社がフェンウェイスポーツというアメリカの会社でしたから、アメリカのビジネスは彼らに任せていることが多かったです。フェンウェイスポーツはボストンレッドソックスやナスカーなど、プロバスケットボールのスポーツマーケティング、スポースビジネスを行うプロフェッショナルです。だから、アメリカに関しては彼らに任せていたのだと思います。

マネージメントから見た
サッカーとF1ビジネスの違い

杉原:へぇ~。サッカーからF1にこられたと。1年携わってみてビジネス的に見たときに、F1とサッカーの違いなど、感じられることはありますか?

本村:F1はかなり面白いです。ビジネスのお金の回り方というか、エコシステムに違いがあるなと。サッカーはスタジアムがあるので、そこでいろいろなお金の回し方をする、つまり、自前でビジネスができます。これに対し、F1はそうした箱を持っているわけではなく、自分たちがぐるぐると世界のサーキットを回るじゃないですか。そこの違いが大きいと感じます。

杉原:サッカーとF1では権利関係の属している部分が違うということでしょうか?

本村:F1自体がいろいろな権利を持っているので、少し自由さに欠けるという部分はあるのですが、その分、私たちがいわば〝サーカス団〟のように世界をぐるぐると回るので、各国でチーム自体のブランディング効果が見込めます。ものすごくグローバルなスポーツだと思います。

杉原:大衆スポーツとしてのサッカーと比べて、華やかな社交場の雰囲気も持ち併すスポーツみたいな印象はあると同時に、熱烈なファンが多いですよね。小さい頃から僕もそのひとりなわけですが、そもそも、ファッションブランドであるアルファタウリがF1に参戦する理由はどこにあるのでしょうか。

本村:突き詰めるとレッドブルなんです。ご存じの通り、アルファタウリはレッドブルが展開するアパレルブランドなので。アルファタウリ・ホンダは前身のスクーデリア・トロ・ロッソから今年名前を改称しました。レッドブルはアルファタウリ・ホンダの他にレッドブル・レーシングを持っていますが、アルファタウリ・ホンダ(旧トロ・ロッソ)はセカンドチームとしてはじまったチームですから、スポーツをプラットフォームとしていかにあの青い缶を宣伝するか、アルファタウリの知名度を上げるかが狙いです。F1以外のエクストリームスポーツにもレッドブルは参戦していますが、いずれも目的は同じです。

杉原:ちょっと斜めな言い方になりますが、そこは別にF1じゃなくてもいいわけじゃないですか。F1には破格の開発費や運営費が必要で、もしかしたらそのままそれを広告費に充てた方が宣伝効果的には上がるかもしれない。宣伝というだけでは、F1に魅力を感じにくいと思うのですが。

本村:そこはやはり、レッドブルの創設者であるマシテッツ氏のこだわりもあるのでしょうね。彼はモータースポーツも飛行機も好きですから。そして、なんというか、王道を行かずにニッチなところにいく傾向もありますよね。

アルファタウリ・ホンダとRDSの共通点
F1が向かうべき道は内ではなく外

杉原:僕はアルファタウリのファクトリーに伺って、イタリア人のイメージが変わりましたよ。個人的に、正直なところ陽気で、暖かい気候と重なってすごくのんびりした地域性のある人たちという印象を持っていたのですが(笑)、アルファタウリのファクトリーは想像とは全く違っていた。僕が今まで見たどこのファクトリーの中でも群を抜いて綺麗でカッコよかった。タトゥーの入ったゴリゴリのお兄さんたちがものすごく真面目に緻密な作業をしている姿を見て、クラフトマンシップに感銘を受けました。

本村:そうなんです。イタリア人って実はすごく細かいんですよ。細かい上にきれい好き。あとはやっぱり職人気質で、私は日本人と似ていると思っています。こだわりの強い方も多いですし。

杉原:僕たちRDSがアルファタウリ・ホンダのオフィシャルパートナーとして契約を結んでいるなかで、僕は相乗効果というものに期待をしていかないといけないと思っています。アルファタウリ・ホンダとして、僕らRDSに期待してくれていることってありますか?

本村:私が一度工場に行かせていただいてからずっと思っていたのは、工程やバックグラウンドが似ているなということです。似ていませんか?私たちって。

杉原:それは凄く思いますね。

本村:製品生産をするプロセスもそうですし、マシンに乗るパラリンピアンの方たちと綿密に話し合って、本当にフィットするものを作り出す。その工程はF1とすごく似ているなと感じました。F1のマシンとドライバーの関係と同じですよね。アスリート本人の力による部分ももちろんありますが、好成績を残すためにはマシンに頼る部分も大きい。何年もかけてそのドライバーだけにフィットするマシンを作り上げていくという、本当に長くて複雑な工程を経て、それを成し遂げていく。

杉原:そうそう、似ていますよね。僕たちがアルファタウリ・ホンダと一緒に作りたい未来は、パーソナルモビリティーの部分です。例えば、僕らがつくる車いすもそう。僕は小さい頃からモータースポーツが好きで、自分でもレーシングカートのハンドルを握っていた。幼い頃から言われてきたことは「速いものはかっこいい、かっこいいものは速い」だったんです。そのうちに、タイヤがついているものはカッコイイと思うようになる。ところが、車いすって、タイヤがついているのにあんまりかっこよくないじゃないですか。最近徐々にカッコイイものも出てきていますけれど、僕は車いすを足の悪い人のためという狭い枠から外していきたいなと。世の中のマインドを変えて、オープンマインドにすることで、レースとの親和性みたいなものが生まれてきたらいいなと思っているんです。

本村:私もずっと考えていることは、F1の技術を落とし込む “その先” なんです。日本は高齢化社会と言われていますが、実はイタリアも高齢化社会を迎えています。高齢化率は日本が1位でイタリアが2位。ですから、F1の技術と医療で結びつけられるものがあるのではないかと。

杉原:それができたら面白いですね!

本村:私がコマーシャルサイドで見ている限り、その親和性はモータースポーツの中ではなくて、社会福祉だったり、環境問題にリンクする──つまり、内ではなく外に向かっていくというのがF1自体が今後向かうべき方向なのではないかと思っています。

杉原:ここですよね。今回のアルファタウリ・ホンダとRDSのパートナー契約に意義を持たせて、アクティベーションさせていきたいですよね。凄いワクワクしてます。

本村由希(もとむら・ゆき)
イングランドプレミアリーグのサッカークラブでの勤務を経て、2019年よりスクーデリア・アルファタウリ・ホンダでスポンサーキーアカウントマネージャーとして全レースに帯同。各スポンサーの獲得権利のモニターや管理、現地広告代理店とスポンサーの調整から、新規スポンサーの開拓などを担当している。

(text: 宮本さおり)

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対談 CONVERSATION

脳をヒントにしたAI開発が次のアーキテクチャを作る 自律型AIはどこまでいけるのか

吉田直子

脳科学とAIの融合分野において世界をリードする金井良太氏。金井氏が代表を務める株式会社アラヤでは、人間の脳の仕組みをAI技術に応用し、製造業を中心とした企業に最先端のAIソリューションを提供している。同社が得意とするエッジAIとは何か。そして、金井氏がプロジェクトマネージャーとして参加する内閣府のムーンショット事業の狙いとは。次世代AIの可能性について、HERO X 編集長・杉原行里が聞く!

クラウド不要のエッジAIとは

杉原:御社の強みであるエッジAIとは、なんでしょうか?

金井:エッジというのは、スマホやカメラのような端末のことです。一般的なAIは映像をクラウドにあげて、クラウド上で計算して答えを返しますが、エッジAIはスマホなどのデバイス上で計算するというものです。全部クラウド上で自動にすると、遅延も生じてしまうし、計算が重たいですよね。それを、ディープラーニングまで含めてデバイス上で実行するのがエッジAIという技術です。

杉原:クラウドにいったん上げなくていいということですね。

金井:まさにそうです。そのほうが安価だったりします。

杉原:なぜほかのシステムはクラウドに1回上げるということになっているのでしょうか? アイデアがないのか、気づいていないのか。

金井:みんなエッジでやりたいはずですが、なぜできないかというと計算が多いからです。そこで、計算を少なくするとか、計算をしやすいようにするとかの手法が、我々の技術ドメインになると思います。

杉原:変数が少なくなるという感じでしょうか?

金井:そうですね。入力のビット数を減らしたり、あとは枝刈りといって、計算する時にニューラルネット(人間の脳の働きを模倣する数理モデル)のつながりを減らしても同じような計算結果が出るようにするなどです。

杉原:そう伺うと単純な疑問が出てくるのですが、クラウドに上げて計算したものと、御社のエッジAIで計算したものとでは、この言葉が正しいかどうかわからないのですが、整合性は保てるのでしょうか?

金井:いえ、計算を簡単にしてしまうので、性能は落ちます。ただ性能を落とさずに計算を減らすというようなことを研究開発しています。自動運転などではかなり高い精度が求められますので、実際に我々が手掛けているものは工業製品の検査とかが多いですね。

今のAI開発は野球でいうと
ピッチャー量産型!?

杉原:御社のサイトに掲載されている「お掃除ロボットの例」(https://www.araya.org/about/feature/)ですが、要は機械による自動化は地図に沿って走行計画を作っていくけれど、自律AIなら「部屋をきれいにする」という目的を人間と共有する、という。この言い方が僕はすごくわかりやすかったです。

金井:今のAIの使われ方は、物事を自動化するところがメインで、その先に自律というアイデアがあります。自動というのは人がやり方を教えてその一部をAIに置き換える手法ですが、自律の場合は、目的を与えたらやり方を見つけ出すところまで、AIがやる。さっきのお掃除ロボットだったら部屋をきれいにするためには途中の問題も自分で解く必要がありますが、現状のディープラーニングは自動レベルのものが多いです。我々はそこに強化学習や深層強化学習と呼ばれる手法を取り入れていて、それを使うと自律への道が開けるのではないかと考えています。

杉原:面白いですね。御社はAIに意識を実装する研究もしているとお聞きしましたが、すごくシンプルな質問をしていいでしょうか? 意識ってなんですか?

金井:意識は感覚だと思いますね。ものを見た時は「見た」という感覚が生じるし、痛みを感じたときは「痛い」という感覚が生じる。そういう主観的な感覚のことを意識と言っています。

杉原:五感で感じられることが意識ということでしょうか?

金井:そう、感じる能力ですね。それをAIにもたせようと思ったら、結構具体的なことを考えなきゃいけない。自発性とか、想像力とか、AIが考えるというのはどういうことか、みたいなことを突き詰める必要があります。でも、そういうことを考えていくと、普通のAIとは違う作り方を思いつける。だから、新しいAIのアーキテクチャを考える時のヒントとして、意識をもたせるには?ということを研究したりはしますね。

杉原:この意識をもったAIが、どのような分野に入ってくるんでしょう?

金井:今、仮説としているのは、いわゆる汎用人工知能みたいなものが作られるということです。脳の中にはたくさんのAIが一緒にいる状態で、その合体方法を意識というプラットフォームが示している。今のAIは機能特化型といって、姿勢の推定や、表情の読み取りなど、1つのことに特化しています。だけど人間はそれをうまく組み合わせて考えることができる。だから、今いろいろな人が作っているAIを統合して、ひとつの強力なAIを作る方向になるのではないかと思います。

杉原:野球でいうと、今のAIはピッチャーばかり作っているみたいな感じですよね。でも、金井さんは「野球やろうぜ」と言っている。

金井:そんな感じですね。チームをちゃんと作ろう、という意味です。

ムーンショットで
BMIの技術開発

杉原:御社を知るきっかけになったのが、内閣府が進めているムーンショット型研究開発制度です。目標1のブロックで民間企業として参加しているのは御社だけですが、参加のきっかけはなんでしょうか?

金井:ムーンショットの目標は、「時間と空間と脳と身体の制約から解放される」という突拍子もないものです。これは自分に向いていそうだなと思って、普通に応募しました。

杉原:今回ムーンショット1で、2050年までに御社が達成したい目標はありますか?

金井:まず2030年までにBMI(ブレインマシーンインターフェース)を実用化できるレベルをめざしています。BMIには侵襲・非侵襲といろいろあります。最初、イーロン・マスクがやっているみたいに侵襲で脳に電極を埋め込むことを考えていたのですが、それ以外にも非侵襲で普通に脳波をとったり、あとは意外と外から画像だけ解析すればいけるんじゃないかと思って。脳を見なくても何をやろうとしているかが予測できればよいので、AIのノウハウを最大限応用すれば、侵襲性が低くても人が何か考えただけでモノを動かすくらいのことができるのではないかと思っています。

杉原:PoC(プルーフオブコンセプト)としてどのあたりに入りそうですか? エンタメでしょうか? それとも老人や言語が伝えにくくなった方たちに、最初に実証していくのか。

金井:侵襲と非侵襲で使える場所が違うと思います。侵襲のほうは完全に四肢麻痺やALSのかたの身体の補完という医療用の目的。非侵襲のほうは意外に自分自身のモニタリングみたいなものに使われるんじゃないでしょうか。まず自分の疲れを知るとか、鬱や過労を防止するみたいに使って、そのあとにインターフェースとして検討されていくと思います。たぶん、声を出さないでしゃべるくらいにはなると思います。

杉原:すごいですね。例えば触覚センサーみたいなものをつけて、より重さや触覚が伝わっていくと、自宅でロボットを遠隔操作することもできますよね。

金井:そうですね。入力のところを簡単にすればいいのかなと思っています。BMIですごくいいものを作ろうとすると、精密なデータが脳からとれて、ロボットのほうも自由度が高いイメージになりますが、そこまでいかなくても「前に進みたい」と思ったら、歩くところはもう全部半自動でロボティクスでやってしまえばいいのかなと。

事業者のほうが脳の研究は進んでいる

杉原:HERO Xはスタートアップのかたも読んでいるので、起業の時に大事にしていたことをお聞きしたいと思います。

金井:起業をする時は、少しでも前に進みたいと思っていましたね。進まないのが一番つまらないので。あとから考えるといろいろ失敗もありましたが。

杉原:研究領域だけではなく、実装領域も兼ね備えるための起業だったのでしょうか?

金井:そうですね。研究でできることは限られているんです。特に脳の画像を見て、個人の特徴、例えば知性とか性格とかを読み取ることはかなりできていたので、そういうことを役立てたいと思っていました。脳の研究も、Googleのような企業が圧倒的になってしまって、アカデミックな研究よりも自分が事業を作ったほうが研究が進むのではないかと思ったんです。起業したい人からよく相談を受けるのですが、実際にはなかなか起業しないですね。やってみればいいんじゃないかと思うのですが。

杉原:僕もよくそういう相談を受けますが、悩んでいる方が心に悪いですよね。

金井:やったほうがいろいろ得られるとは思いますよね。

杉原:最後に、今後AIはどんな風に生活に入り込んでいくと思いますか?

金井:着実に様々なところに使われ始めるとは思います。ただスマホやネットレベルの、誰も気づかないけれど、実は広範囲に使われていたみたいな存在になっていくのではないかと。

杉原:人々がそれを実感して気づくタイミングって15年、20年くらい先ですか? それとも、何気なく生活がアップデートされていって、そもそも気づかない?

金井:後者だと思いますね。パソコンが速くなっても気づかないみたいなことだと思います。

杉原:気づいたら20年前よりかなりよくなっているよね、みたいな感じですね。金井さんのAIに対するアプローチってすごく新鮮というか、ほかのかたからあまり聞いたことないなと思います。会社の事業としてはBtoBが多いのでしょうか?

金井:ほぼBtoBのAI開発と、R&Dのお手伝いですね。自動車の会社が多いです。

杉原:ぜひレース業界もよろしくお願いします。マシンも、いまや走るセンサーといわれていますから。今日はどうもありがとうございました。

金井良太(かない・りょうた)
株式会社アラヤ創業者。2000年京都大学理学部卒業後、2005年 オランダ・ユトレヒト大学で人間の視覚情報処理メカニズムの研究でPhD取得(Cum Laude)。米国カルフォルニア工科大学、英国ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンにて研究員。JSTさきがけ研究員、英国サセックス大学准教授(認知神経科学)を経て、2013年に株式会社アラヤを創業。神経科学と情報理論の融合により、脳に意識が生まれる原理やAIに意識を実装する研究に従事すると同時に、産業界におけるAIと脳科学の実用化に取り組む。文部科学大臣表彰若手科学者賞、株式会社アラヤとしてJEITA ベンチャー賞(2020)、ET/IoT Technology Award(2019)など多数受賞。2020年より、内閣府ムーンショット事業プロジェクトマネージャーとしてブレイン・マシン・インターフェースの実用化に取り組む。

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(text: 吉田直子)

(photo: 増元幸司)

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