パンデミックにより急速に近づいた未来

交通網の発達した東京では〝利用の必然性が弱い〟とも言われていた小型モビリティーのシェアリングサービス。しかし最近は、コロナの影響もあり、かなり頻繁に見かけるようになっている。なかでも、ナンバープレートをつけた電動キックボードを目にする機会はぐっと増えた。人々の移動という行動が、パンデミックの発生により大きく変わったのだ。こうしてモビリティーの世界を見てみると、HERO Xが掲げる「一歩先」と言ってきた未来が、一気に向こう側からやってきた、そんな時間を過ごしたここ数ヶ月、人々の暮らしが大きく変化した。

すでに活用から長い年月を経ていたフレックス制もあらゆる職種に広がりを見せ、在宅勤務をする人々は爆発的に増えた。これに伴い、日常生活における移動距離は大きく変わった。外出自粛期間が過ぎても、満員電車を避けるため、自転車やキックボードを使う人は後をたたない。誰も予想しなかった形でパーソナルモビリティーの発達が加速したことは間違いないだろう。今回のパンデミックはテレワーク元年と言われているが、モビリティー、Massにとっても新たな時代に向けての大きな幕開けとなったのだ。

加速したイノベーションの
風を止めない

問題は、この追い風が今後どこまで続くかだろう。あと5年で日本の高齢者率は40％を超えると言われている。だが、これはあくまでも平均値、地方ではすでに高齢者率40％を超えている地域も存在する。つまり、平均とはお化けみたいなもので、地域ごとの問題は平均値では見えてこない。すでに過疎化を迎えた土地にとってはなんら問題の解決を生み出さない。日本全体を見渡すと、東京ほど交通網の発達しているエリアは少なく、特に高齢者率40％を超える地域では、移動弱者が生まれている。鳥が上空から地上を眺めるように広い範囲で見ていたら、個別の問題は見えないだろう。自らの意思で買い物に行ける方法を待ち望む人々、私たちが「一歩先」と言ってきた「未来」を必要とする人が、ここにはすでに存在している。イノベーションは常に、ニーズにより生み出されるのだ。

今回の特集では、世界各国で実用化がはじまっているモビリティーの紹介や、各分野の専門家を訪ねての取材を試みた。パーソナルモビリティーの発展が日本各地で起こることは考えにくいという話も出てきたが、個別の事例に対しては、イノベーションの余地はある。先行開発ファクトリーとして歩んでいる株式会社RDSが開発した車いす「WF01」も、個別の移動ニーズを解決するために生まれたもので、車いすの常用者であるハンディキャップのある人だけでなく、全ての人の移動を自由に、そして楽にするパーソナルモビリティーへと常に進化していくだろう。

そんな新型モビリティーの開発現場、今後、移動という行為について、個々のニーズを解決するために力を発揮していくのはおそらく、中小企業となるだろう。なぜなら、個々のニーズは多くの場合、緊急性を有している。開発にはスピードが必要だ。こうした緊急性を有するものごとについては小回りのきく中小企業の方が開発スピードは速い。もちろん、大企業の役割がなくなるわけではない。中小がおこしたイノベーション、それらをスキームとし、インフラ整備など大がかりなことをしていくのが大企業の役割となるはずだ。中小と大企業、それぞれの良さを生かし、パートナーシップを発揮すれば、日本のモビリティーの発展は間違いなく加速するだろう。

今後深くなる、
医療とモビリティーの親和性

新たなモビリティーの出現は、新しい生活様式のスタイルをより自由なものにしてくれる。バスを含め、車への依存の高い日本の地方部だが、モビリティーの種類に広がりが生まれれば、自発的な外出をする人は増える可能性がある。個別利用できる新型モビリティーの発達は、歩けなくなったことで自宅に閉じこもりがちになっていた高齢者を外へと誘うきっかけにもなるだろう。認知症の予防には人と会うことが有効だという話もあるが、外出の機会が増えれば、モビリティーを通した予防医療貢献に繋がる可能性も見えてくる。

そして今後、医療とモビリティーの親和性は益々深くなるだろう。車の業界で昨今進むビッグデータの集積は、自動車利用者だけでなく、パーソナルモビリティーの分野にも見られるようになってきた。車いすがパーソナルモビリティーとして発展すれば、そこでのビッグデータの解析も不可能ではない。座ることで健康データを取得、薬局で数値を見せればぴったりのサプリメントを提案してもらえるなど、ただの移動に付加価値をつける未来も現実味を帯びてきた。そんな大変革期を迎えたモビリティーの世界、次回からの特集では、モビリティーとの連携も見込まれているデータの収集、蓄積などを追っていく。未来を生み出すものは何なのか、今後も視線を注いでいきたい。

コーンテック社はこれまで、「自家配合プラントの構築」と「飼料マネジメント」を併せて提案することで畜産農家へのコンサルティングをおこない、「手間」と「コスト」を削減する試みをおこなってきた。その一方、深度カメラを用いながらAI技術を駆使し「畜産の見える化」に関する実証実験をおこなっている。彼らが目指す「スマート畜産」の現在について、CEOの吉角裕一朗氏に話を訊いた。

飼料を自家配合すれば
20～30％以上のコストダウン

コーンテックの主な事業は、「自家配合プラントの構築」と「飼料マネジメント」にある。そもそもなぜ自家配合プラントを勧めるかといえば、家畜の餌にかかる割合いが経営コストの60％以上を占めるほど大きい点だ。畜産が儲からない体質の要因であり、ゆえに後継者不足がおこりやすいという悪循環に陥っている。

一方、餌を自家配合にすると、地域の食品残さを利用して製造される「エコフィード」なども活用でき、輸入飼料だけに頼らない畜産リサイクルを構築することができる。事実、同社のシステムを導入した100カ所以上ある畜産事業者は、20～30％以上のコストダウンを実現させている。

「自家配合プラントは大きさもいろいろあり、飼育数100頭規模の業者から、1万頭規模の大企業まで導入できます」

AIを使い餌の最適な
配合バランスを導き出す

コーンテック社が面白いのは、そこにIoT技術を組み込もうとしている点にある。そこから得られるビッグデータをもとに、餌の最適な配合バランスをAI分析することで、これまで職人の勘に頼ってきた家畜の生育を「見える化」させようとしている。現在、実証実験をしているのは養豚だ。

「飼料の自家配合自体は難しいことではないんです。しかし、餌の栄養バランスの計算はとても複雑です。豚という生体が食べているものはデータも不規則で、これまではある程度の平均値でしかやれていませんでした」

家畜の生育には「気温」や「湿度」の影響が大きいことはこれまでも知られていた。家畜のエネルギー消費の半分は放熱によるもので、気温が暑ければ放熱しにくく、寒ければ放熱しやすい。夏と冬では食べる量が2倍程度違う。ゆえに、夏場はたんぱく質を濃くし、冬場は薄くするなどの経験値はあった。

「それもざっくりとした経験値であって、本当に機能していたかはあやしいんです。一般的に豚が出荷されるまでに160～180日かかります。最終的に110kgになりましたと言っても、体重が増えた要因を追うことができない。結果論でしかないわけです。
そこを追うためには、時間や日にちごとのデータを積み上げてグラフ化していくしかない。ある一週間の体重の伸びが悪い場合、それは台風がきて気圧が下がっていたからだと分析できたとします。すると、次に台風がきたときに対処ができるようになるわけです」

畜産スマートカメラ導入で
わかったこと

現在コーンテック社では、豚の高さや幅などを計測できる深度カメラを使用し、24時間体制の実証実験をおこなっている。肩幅や頭の大きさ、脛の長さなどの比率がわかれば体重を割り出すことも可能だ。

「体重以外にも、生死の判断、妊娠の判断、活動量の測定、何かしらの異変で豚舎の隅に豚が集まっているなどもわかります。今後はそういった挙動を観察することで、豚コレラなどの疫病を察知できるかもしれません。カメラを使えば、たとえ3万頭いてもすべてをロックオンできますから、人間が見たこともない数値が出てくることもありえます。今後新しいジャンルになり、ゲームチェンジが起きることが予想されます」

畜産スマートカメラを導入することで、上記のような「異常検知」や「人件費の削減」という点も重視しているが、コーンテック社の考えるミッションはもっと大きい。

「貿易の問題も含め、食料問題は世界的におこっています。そんな時代に効率よく食料を生産することは喫緊の問題であり、それこそが弊社のミッションです。畜産スマートカメラを導入することで、家畜は放牧したほうが良いという結果が生まれるかもしれない。そうなれば、近年欧米を中心に起きているアニマルウェルフェア（家畜の生活の質を高める飼育）の動きともリンクできます」

コーンテックのAI技術は
車の自動運転と近い

一般的に、畜産業は農業以上に技術の進化が遅れていると言われている。そんな業界にAIを持ち込むという発想の源は、吉角社長がかつてECサイトで車のバッテリーを販売していたなどIT畑出身という側面が大きい。

「車の燃費も、50年前ならリッター4～5kmが当たり前でしたが今や常識外れ。それはコンピューターのシミュレーション技術とデジタル制御によるものです。その裏側にはCPUの進化がある。コンピューターの精度が高まるほどに処理量の桁が変わり、試行回数が多くなって効率がアップする。畜産においても、生体をデジタル化しようとしてもこれまでは技術自体がなかったんです。でも、近年は高性能カメラも安くなり、いろいろと安価にできるようになった。弊社が取り組んでいるAIの領域も、車の自動運転に近くなっています。難易度は高いですが、そのぶん独自性が出るので面白い状況になってきています」

世界的に見ても、AIエンジンそのものを作ろうとし、サービスをクラウド化させようとする試みはほぼない。

「カメラや数値、データ、豚の飼育などは地域性もなく非言語の領域なので海外との垣根はないと思います。いまは豚が多いですが、今後は牛、鶏、馬、羊、山羊などに広げていければと考えています」

畜産業界を変える試みに
多くの個人投資家が賛同

この先見性と確固たるヴィジョンこそが、畜産業界に留まらず広く一般から注目されている理由でもある。その証拠に、ベンチャー企業への投資を通じて（未公開）株主として応援ができる日本初のマッチングサービス「FUNDINNO（ファンディーノ）」にて、2回の募集に対し500人、総額約5000万円の資金を調達している。

「農業や畜産業は業界が古いこともあって、マネーとの相性が悪いんです。そんな状況下で、VC（ベンチャーキャピタル）の都合で価格を決められるよりは、FUNDINNOのようなオープンな場所で、一般の方に買ってほしかった。市場が決めた価格のほうが正しいと思っていますから。ですので、自分たちの力を試す意味でも、よりパブリックになる意味でも、半IPOのようなかたちでスタートラインを切らせてもらいました」

結果を見れば、アグリテックの世界に関心を持っている人たちは想像以上に多いことがわかった。

「畜産スマートカメラの有料版は11月にリリースをする予定です。今回わかってきたのは、餌の領域だけではなく、これまで人間の目でおこなってきた観察や飼育の多くをカメラで置き換えられるということ｡そうなると、必ずしも自家配合プラントとセットで販売しなくてもいい。また、実証実験を重ねることで、自分たちでは考えつかなかった発想が生まれてきています。これからどんなことが起きるか、私たちも楽しみです」