VRゴーグルや触覚センサー付きグローブを装着し、ロボットを自分の身体のように遠隔操作する。そんな未来がすでに現実のものとなっている。今回は、そんなロボティクスの世界をリードする、テレイグジスタンス社の共同創設者でありCEOの富岡 仁さんと、弊誌編集長・杉原行里の対談。同社は2020年9月14日から小売店舗の運営をスタートさせたというが、その真意とは？

テレイグジスタンスとは？

対談の前に、「テレイグジスタンス」について簡単に解説しておこう。「遠隔存在」「遠隔臨場」とも訳される「テレイグジスタンス」は、東京大学 名誉教授であり工学博士の舘 暲氏が1980年に提唱した概念。簡潔に言えば、人間がロボットの身体を操作し、自分の身体と同一のものとして行動できるようにする試みだ。館教授が考える最終ゴールはまだ先だが、約40年の研究成果により、かなりの進化と実現性を帯びてきている。そんななか、2017年に同研究の社会実装（商業化）を目的としたテレイグジスタンス社が設立された。富岡 仁さんは、その会社の共同創設者でありCEOである。

商社を辞め、
テレイグジスタンス社を
設立した理由

杉原　まずは、もともと三菱商事に勤めていた富岡さんが、一般的にはアバターと言われる、館先生の「テレイグジスタンス」の領域に興味を持った理由を教えてください。マーケティング的な側面なのか、何か思うところがあったのか。

富岡　それはよく聞かれるんですよ。でも、商社を辞めた時点では「テレイグジスタンス」をまったく知らなかった。商社は扱う金額が大きくて面白いんですけど、やっぱり線形でしか伸びないようなビジネスしか手掛けられない。大きなプロジェクトを2～3回やると、展開が読めてしまうというか。

杉原　パラダイムシフトが起きにくいということですね。

富岡　そうです。そこで、スタンフォード（大学経営大学院）を卒業し、ファンド組成と投資を経験した後、次に何をやろうかというときに、とりあえず複雑なことをしようと。技術的に複雑で難しいだけでなく、事業の仮説が4乗、5乗にも重なっていて、それを（事業としての）実態に変換する際には、複雑に利害が絡まった人たちを巻き込みながら、その煩雑さに糸を通していくような力量が要求されること。事業の経済計算も緻密さが要求され、モデル化が必要なこと。とにかく複雑系なことをやりたかったのです。

杉原　難攻不落かつ、ゼロイチ（世の中にないモノやサービス、価値を生み出すこと）のチャレンジングな仕事がしたかったんですね。

富岡　そうです。そして、いくつかの選択肢のなかで一番革新的で複雑そうなのが、館先生のロボティクスだった。難易度は異常に高いけれど、彼の技術をリサーチからエンジニアリングに引き上げ、ユニットエコノミクス（*1）を証明できれば、その後は事業が非線形で伸びるイメージが生まれました。

*1：SaaSやサブスクリプションサービスで扱われることの多い、ビジネスの最小単位1個あたりの収益性のこと

杉原　設立は2017年1月ですけど、当時はまだ遠隔操作はブルーオーシャンだったのでしょうか？

富岡　研究のひとつとしてはありましたけど、「ヒューマノイドロボット」を操作して云々というのはNASAの世界くらいでした。ですが、ロボットを遠隔操作する「マスター・スレイブ型」はごく一部の専門領域として昔からありました。

杉原　でも、「マスター・スレイブ（主人と奴隷）」ってすごい言葉ですよね。

富岡　あははは。ロボットの専門用語ですね。

2020年9月、遠隔操作ロボットが
コンビニの陳列を開始する

Model T

杉原　2018年に、テレイグジスタンスの技術、VR、通信、クラウド、触覚技術を盛り込んだ、プロトタイプの『Model H』という遠隔操作ロボットを開発されました。そしてついに、商業化に向けたサービスをローンチされるようですね。

富岡　そうなんです。まずは小売りの分野から始めていきます。今度、竹芝にソフトバンクの新本社ビルができるんですよ。AIやIoTを活用したスマートビルになっていて、その1Fに約50坪の、ロボットが導入されたローソンができる予定です。(*2)

*2 9月14日〜現在「ローソン Model T 東京ポートシティ竹芝店」にて導入

杉原　えっ！　それはどういうことですか？

富岡　弊社が運営する店舗では、遠隔操作ロボットが多様な商品の陳列業務をするんです。

杉原　その遠隔操作ロボットは、どういうことができるのでしょうか？

富岡　『Model T』という遠隔操作ロボットで、移動しながらいろいろな商品を陳列していきます。従来の産業用ロボットアームは、工場内の極めて静的な環境下で、形状パターンが限定された物体をピック＆ドロップすることがメインです。一方、工場の外で使おうとすると役に立たない。なぜなら、工場の外の世界は従来の産業用ロボットにとって環境設定がファジー過ぎるからです。小売りを例にすると、実店舗内でのライティング（照明）のパターンは無数にありますし、把持する商品が、食品と飲料だけでも約3500〜10,000種類以上あります。

杉原　それは画像認識がすごく大変になりますね。

富岡　まさに、すさまじいことになります。これを全て自律的におこなうには、まず画像認識で問題にぶつかります。商品の形状を認識し、さらに商品の傾きなどの姿勢推定、そして「ここを掴む」という把持点も認識しないといけない。現在のマシーンビジョン(*3)の技術レベルでは、実用レベルで解くにはかなり難しい問題設定になります。いわゆるフレーム問題というやつです。そんなとき、「テレイグジスタンス（遠隔存在）」が有効なアプローチになると思います。

*3：画像の取り込みと処理に基づいて機器を動作させるシステムのこと

杉原　インプットが膨大になりすぎて、時間もお金もかかりすぎることは人間がおこなうということですか？

富岡　人間ならば、あるモノを見たときにどう掴むべきかは5歳児でもわかる。それならば、人の目で掴むべき「把持点」を抽出したあとに、それを取ってA地点からB地点に持っていくのは従来のロボット工学の軌道計画でできる。そういう意味で人間が遠隔操作したほうが簡単だし安い。

杉原　遠隔操作する際、その『Model T』自体の距離感をディープラーニングしていくことも必要なのでしょうか？

富岡　現時点では、VRを使って人の目で合わせていきます。

個人がロボットを
所有して働かせる未来

杉原　こんなことを聞いていいのかわからないですが、『Model T』の時給はいくらになるのでしょうか？

富岡　そこがまさにビジネスモデルに関係していて、僕らは『Model T』を売らず、ロボットがおこなう役務提供（サービス提供）への対価を、雇い主からいただこうと考えています。わかりやすくいえば、人間が小売店舗で勤務するのと同等の価値と考えて、例えば陳列した分だけ対価を頂くという感じです。流行りの言葉で言えば「RaaS（robotics as a service）」ですね。 金額的には低賃金の小売業界でも、十分費用対効果が出るレベルにまで価格は抑えて導入可能です。

杉原　その計算でいけるとは、びっくりするくらい安いですね。これが5年前なら、ロボットの価格だけで3～4倍の値段になっていたはず。すごいイノベーションです。

富岡　TXはロボットのハードウェアを9割以上内製化して開発しています。また、ハードのみならず、ロボットの軌道計画、ロボット制御、遠隔制御、クラウド・通信、操作コクピットのUIなどもすべて内製化していて、高い柔軟性で製造コストをコントロールしています。ビジネスモデルの話に戻すと、東京の時給が約1200円。同じ仕事でも、賃金の低い県だと24時間365日勤務と考えた場合、年間200万円くらいの差がでるわけです。

杉原　そうですよね、遠隔操作であれば住んでいる場所は関係ない。しかも、いま話題の在宅勤務ができる。1時間だけスポットで入るとか、これまで通勤することができない事情を抱えた人でも働けるようになる。

富岡　まずは、小売り店舗の食べ物と飲料の陳列からスタートします。実は、それだけでも2200種類程度あるんですよ（笑）

杉原　そういう未来が来るとは思っていましたが、意外に早かったと感じます。ここから新しい職業が生まれ、さらにはこれまで仕事に就けなかった人たちの「選択肢」や「機会」が提示されることにもなる。ロボットが職場に進出することに関する、世間の誤解も解けそうな気がします。

富岡　そう思います。ロボットは今後、最も富を生み出す「資産」のひとつになりえる。でも、これまでのやり方のまま、『Model T』を大企業に売って彼らが使ってしまうと、ロボットから生み出される「富」が個人に「還元」されにくい。その意味でも、我々はロボットを「個人所有」させたい。個人が所有しているロボットが企業に役務提供することで、対価を得られる仕組みを構築したいんです。

杉原　企業からすると「投資」をする必要がない。また、労働者からすると自分がそこにいなくてもいい。さらには、ロボットをひとりで所有しなくてもいいわけですよね。

富岡　もちろん、何人かで所有していただいてもいいですし、それを使って誰が働くのかも問わない。

杉原　すごいビジネスが生まれそうですね。

富岡　5Gなどでインターネットのスピードが上がれば、日本で操作する必要すらないですよ。そうなると、時給差はもっと生まれると思います。逆に、海外の時給のいい仕事を日本でやることもできます。

富岡 仁
テレイグジスタンス株式会社 代表取締役CEO、CFO兼共同出資者。
スタンフォード大学経営大学院修士。2004年に三菱商事入社し、海外電力資産の買収などに従事した。2016年にジョン・ルース元駐日大使らとシリコンバレーのグロースキャピタルファンド「Geodesic Capital」を組成し、SnapchatやUberなどへの投資を実行。東京大学の舘名誉教授のテレイグジスタンス技術に魅了され、2017年1月にテレイグジスタンス株式会社を起業。

物流業界で急速に進んでいるテクノロジー化。その背景には、ここ数年で急激に成長したE-コマースの存在がある。消費者が１つのアイテムを通販でいつでもどこでも取り寄せることができる時代。大量で小ロッドのアイテムが行き来する時代に、倉庫ビジネスと配送の仕組みも、もはや従来通りにはいかなくなっている。AIやロボットを活用した物流改革は、今後どこまで進むのだろうか。物流施設の改革に取り組むGROUND株式会社の宮⽥啓友社長に、編集長・杉原が物流の未来を聞く。 ・コストのかさむコンベアとはさようなら ・めざすは物流倉庫のシェアリングモデル ・ロボット開発はビジョンを共有できるパートナーと

コストのかさむ
コンベアとはさようなら

杉原：いま、物流施設では、ハウスウェアデザインなどが進んでいる状況なのでしょうか。

宮田：突き詰めていうと、我々のPEER(ピア)（自律型協働ロボット)は、コンベアの代替にもなり得ます。いままではピッキング作業をしたら、かごをコンベアに載せて、梱包工程までガタガタ運んでもらうのが一般的でしたが、PEERは梱包工程まで自律的に移動しますから、コンベアが不要と言えます。実は、コンベアは１メートル40万円くらいするんです。物流施設を作ると必ずコンベアが必要なので、そこがこれまでは利益の源泉だったんですね。

杉原：それをなくすというのは、大変な戦いですね。

宮田：コンベアは施設の制約にもなります。メインストリームとしてコンベアが敷かれると、そこを横断できなくなるので、迂回する通路を作らなければいけない。でも、PEERのような自律型協働ロボットを導入すると、ビルの一室を物流センターにすることも可能です。従来は物流センターのための建物が求められたのですが、AIやロボットなどの先端テクノロジーを活用すれば、都心の地下駐車場、学校、百貨店、ガソリンスタンドなど、有閑スペースや資産を活用できる。アメリカではマイクロフルフィルメントセンターといって、小型の物流センターが少ずつイノベートされてきています。今後、物流業界には大きなパラダイムシフトが起こると思っています。１つの物流センターを作るために20億かけるという時代ではなくなっていくでしょう。

杉原：GROUNDさんの自律型協働ロボットですが、人間との協働がポイントではないかと思います。なぜ協働にフォーカスされているのでしょうか。

宮田：これはAmazonのジェフ・ベゾス氏も明言していますが、倉庫の完全自動化はあと10年は難しいと思います。仕組みとしては無人化できるのですが、やはり取り扱う商品の制約が出てしまう。ECで扱う商品は長尺のものもあれば、小さいものもあります。それを一つの概念で処理しようとすると、非常にムダが多くなる。なので、投資対効果が見合わない。ロボットが自動で次工程まで動いていくから、人は歩く必要はありません。ただ、例えばピンポイントでスカートをピックするというのは、ロボットにはまだできません。
このように人間が得意なこと、人間にしかできないことは人が行い、ロボットが得意なことはロボットに任せる、という協働という形が現時点では最も生産性を向上できると考えます。

人とGROUND社のロボットが協働する様子。作業者は同社のロボット「PEER」に付属するタブレットの案内に従い、指定の商品をピックアップする。

杉原：そうですね。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）で１センチ以内の誤差に収めるというのはとんでもない技術なので、キャリブレーションがかなりできていないと厳しいですよね。

宮田：工程ごとにロボットと人間の強みを分解して、人がやるべき作業、ロボットがやるべき作業を選別することが大切です。

杉原：つまり、ロボットと人間、双方のインテリジェンスやアビリティを掛け算しているんですね。補完ではなく拡張。これっていまの世の中にすごく合っていると思います。僕自身は今後ロボット化が進むことで、人間の本来使える時間が増えて、幸せだと思っているのですが、一方でAI化やロボット化で仕事を奪われると言うかたもいます。そこに協働があると、雇用が生まれるという考え方もできる。倫理的なバランスもいい。車もまさにそうで、自動運転化しても、やはりドライバーズシートには人が乗っていて、ステアリングがあるというのと同じではないかと思います。

宮田：近いですね。おっしゃる通り、物流業界の中を完全に無味乾燥なテクノロジーの世界にしていくという考えではありません。ECは伸びていますから、全体的に求められる人手は増えています。その中で、人がやらなくても良い過酷な労働や、業務・作業はロボットに任せる。こういった考えの下、物流業界を持続可能なものにしていくことが大前提です。

めざすは物流倉庫の
シェアリングモデル

杉原：宮田さんはやはり顧客ニーズというか、課題がかなり明確ですよね。今までご経験されたものが根幹にあると思うのですが、そういったご経験から起業を決意されたんですか。それとも、もともと事業のビジョンがあったのでしょうか。

宮田：楽天には７年間勤めたのですが、三木谷さんと一緒にずっとやってきて、Amazonと戦っていくうえでは、自社物流をやらないといけないという気持ちをもっていました。最終的には、当時は自社物流の構築を見送るという経営判断がくだされました。
オープンな物流プラットフォームの重要性と将来性は当時から強く感じていたので、１年準備をして、GROUNDを設立しました。創業メンバーも楽天時代の仲間です。

杉原：今後、AIがディープラーニングをしていった時に、どういう変革が起きますか？　例えば時間が圧倒的に短縮されることをめざしていくのか、それともまた違う展開がありますか。

宮田： ECは波動（物流量の偏り）が大きい業界です。週や月、年間を通した傾向もあります。アスクルは新年度の動きが大きかったですし、アパレルはクリスマスシーズンが伸びます。従来の物流投資というのは、会社の成長を見据えながら、この波動のてっぺんの部分をある程度想定してやっていきます。ですから、最初は投資した中で全体のキャパシティが６割くらいしかなくて、４割くらいはずっと空いている中で成長していきます。ということは、ムダがあるんです。一方で物流の設備は非常に流動性が高まっていて、先ほどの自律型協働ロボットなどを使った施設では、シェアオフィスしやすい。１つの建物の中に波動がかぶらないテナントを誘致すれば、ロボットや人を柔軟にシェアできる、あるいは建物自体も含めてシェアができる。最終的にめざしているのは、いわゆるサブスクモデルですね。利用・シェアした分だけ重量課金していく。もはや、そこでは自社の物量のキャパシティなんて考える必要はない。そこは、我々のAI物流ソフトウェアDyAS(ディアス)がブレーンとなり、様々な解析をして全体最適化を図ります、という形です。

杉原：まさにシェアリングエコノミーですね。一方で、いま、長崎でドローン配送が始まるなど、自動配送、遠隔操作の流れがあります。この潮流は、宮田さんから見ていい方向ですか？

宮田：いい方向ではあるのですが、物を運ぶ上でドローンやロボットを使う前に、やることはあると思います。例えば、ヤマト運輸が３年前に大きく一斉値上げしたのは、従来のCtoCの小包や宅急便が増えたのではなく、Amazonを中心とするECの物量がなだれこんできて、その需要予測ができないために、配車計画が立てられなくなったからです。なにが言いたいのかというと、配送会社に対してある程度精度の高い情報を提供できれば、彼らはそれに基づいて合理化ができるんですね。

杉原：ええ、間違いないですよね。

宮田：それができていない。我々がなぜサプライチェーンの真ん中の物流施設に力を入れているかというと、ひとつには上流工程のデータと配送側のデータが連携していないことで膨大なムダが起きているからです。国交省のデータを見ればわかりますが、実はドライバー不足といいながら、いま全国の営業車両の積載率は４割です。ですから、我々はDyASを使って、あるいは次世代物流センターを普及させることによって、出庫を精度高く予測し、その情報をリアルタイムに近い形で配送会社に対して提供していき、全体の最適化を進めていきたいんです。

ロボット開発はビジョンを
共有できるパートナーと

杉原：HERO Xの読者にはロボットを開発している人も多いので、ロボットで御社に参入できるか？ということが気になると思います。もしくは御社と一緒になにかやることは可能なのでしょうか？

宮田：実際にこのPEERという自律型協働ロボットを物理的に開発しているのは、中国の大手ロボットメーカーです。彼らはビジュアルスラムと制御系の技術に優れているので、本当に性能の高いロボットを開発できます。でも、我々はグローバルで主要なロボットベンチャーメーカーと接触しているのですが、99％物流現場では使えません。なぜかというと、ロボットエンジニアは物流のことがわからないからです。大事なのは本当に実務レベルで使えるものに仕上げられるかということ。彼らには物流の経験も専門知識もないので、我々はそのノウハウを提供する。おそらく、そういう開発になっていくと思います。

杉原：ということは、パートナーは特化した考え方を共有でき、かつ違いの強みを生かせる会社ということですね。

宮田：そうですね。例えばこの中国の企業はビジュアルスラムに非常に優れているけれど、右から左にピッキングするための技術はもっていない。じゃあ、ピッキングのロボットについては、アメリカのSoft Robotics社と提携する、という形ですね。

杉原：そのピッキングは、遠隔操作にならないんですか。

宮田：将来的には十分それは可能だと思います。

杉原：そうしたら、在宅の仕事になりますよね。

宮田：その通りです。そうすると、別に日本である必要もなくなる。

杉原：24時間回せますもんね。

宮田：それを監視するだけでも十分なニーズがあると思います。

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。