ドライブレコーダーの普及と共に、もはや当たり前のようにいわれ始めた運転にまつわるセンシング。先日、高齢者の運転により母子の命を奪われた痛ましい事故の初公判が行われたばかりだが、被告はあくまでも「車の不具合」が理由だと主張し注目を集めた。交通事故は誰にでも起きうることだが、裁判で白黒がついたとしても失われた命が戻ることはない。ドライバーや歩行者が気をつけるべきこともあるが、人間の感覚だけに頼らない、事故を未然に防ぐ試みが多方面ではじまっている。あらゆる移動にまつわるセンサーデータを収集、解析することで社会に役立てようとする株式会社スマートドライブでは、事故を未然に防ぐことにも活用できそうなデータ活用プラットフォームを構築、今後は渋滞緩和などにも役立てたいと語っている。同社CEOの北川烈氏を編集長・杉原行里が訪ねた。

技術と実生活を結んで
革新をおこす

杉原：実は、僕がRDSでやっていることと、スマートドライブさんがされていることで近いなと思うところがありまして、今日はお話を伺いにきました。

北川：ありがとうございます。

杉原：僕たちはセンシングで全身を可視化して、今後はプライベートブロックチェーンで、未病や自分の身体の最適解を知ることなどをやっていきたいと思っているんです。スマートドライブさんがされていることは、考え方として非常に近いことを「移動」という分野においてされているなと感じているのですが。

北川：我々は〝動くもの〟を軸に考えてデータプラットフォームを作ろうとしています。一番多いものとしては車なんですけど、最近ですと人の動きや、そのセンサーデータ、さらにその周辺の情報で、例えば、事故を起こした場合に、その周辺情報をひとつのプラットフォームに集めて解析するようなこともはじめています。例えば運転にまつわるデータですと、集めたデータを解析するアルゴリズムがいくつかあって、それを他社に提供して、新しい保険を一緒に作るとか、自動車メーカーの新しいサービスを作るとか、マーケティング戦略を一緒に作るといったような事業と、そのプラットフォームを活用し我々自身がSaaSのサービスを展開しています。

事業概要を説明する株式会社スマートドライブ北川氏

杉原：なるほど。もともとスマートドライブって、北川さんが立ち上げられたのですか？

北川：そうです。私が大学院にいるときに、移動体などの時系列処理のデータ分析研究をやっていたのですが、それを社会実装したいなと思ったことがきっかけで創業した会社です。

杉原：創業はいつ頃ですか？

北川：2013年の末ですね。

杉原：ものすごくいいところに視点を置かれましたね。これから一番トレンドになるところですよね（笑）。日本はいま、海外の先進国と比べるとデータサイエンティスト不足で大変なことになっているといわれていますが、御社には盤石な体制がありますよね。データの集積や解析に、そもそも興味を持たれたきっかけは何かあったのですか？

北川：大学院って、研究テーマがたくさんあると思うのですが、私の場合は技術的な領域と自分の実生活が密接に結び付くところがいいなと思っていました。大学院の研究領域だと、技術的にはすごいけど、リアリティーがない世界ってあるんですよね。私はそういうものよりは、やはり実生活の課題を解決するとか、自分では “肌触りがある領域” という言い方をするんですけど、そういった領域のものがいいなと感じていて、研究室でも実世界の問題に応用が効くとか、技術をメディアアートなどの表現に応用することを推奨されて、自由に研究することを許してくれていました。そんな中、このテーマに出会って腹落ちをしたというのがきっかけです。だから、車の渋滞をどうしたら解消できるのかなど、身近な問題に目を向けるようになっていったんです。

〝車に乗るのが嫌い。〟
から始まった開発

杉原：僕たちがRDSでプロダクトを開発するときに、“自分ごと化” という言葉をよく使うんですけれども、それと近いのかなと。自分の身の回りに起きていることではない、もう少し先のことまで言ってしまうと、その感覚値にズレが生じてしまいますよね。例えば今の北川さんのお話だと、車の渋滞をどうやって解消するかって、渋滞を解消してほしくない人なんていないですもんね（笑）。

北川：そうですよね。私がこの話をするとネタっぽくなってしまうんですけど、実は私、あまり車が好きではないんです。車酔いをしてしまうので、できれば乗りたくない。
そんななか、事故や渋滞、車酔いといった移動における負の部分が、今後自動運転技術などの進歩で解決されていくという社会を早く実現させたいなという思いで創業しました。

杉原：北川さんの会社では、異業種とのパートナーシップや提携をされている。いろんな領域にプラットフォームで培われたアルゴリズムを提供されているという印象を受けたのですが、根幹となる技術やアルゴリズムになにか違いはあるのですか？

北川：基本は同じです。そのベースとなるものを保険に使うか技術に使うかによっての差はありますが、根底の部分は同じです。

杉原：今はどのようなことをされているのですか？

北川：分かりやすい例でお話しすると、一日の運転を数十万通りの軸でデータポイントを取り分けて、そこで機械学習をさせたりしています。だいたい2週間くらいかけてデータを取ると、その人が事故を起こす確率をかなりの高確率で当てられるんです。また、エンジンをかけた瞬間にその人がどこに行くかを推定するような研究開発も行っています。

杉原：それはすごい！！

北川：そういったR＆D（研究開発）要素も含まれたアルゴリズムもあれば、リアルタイムにいろんなところから上がってくるセンサーデータを、APIとして様々なサービスに使えるようにすることもしています。

杉原：今のお話の中に出てきたR&D的な要素でいくと、例えばステアリングを握った感覚とか、ドアの開閉時の力の強弱なんかも含めて、この人がこれからどこに行くのかを推測したりするということですか？

北川：今はまだそこまではいっていないのですが、そういったデータが取れるようになれば、もっと精度は上がってくると思います。今我々が取っているのはGPSとかカメラの情報なので、その時の天気とか、エンジンをかけた時間帯とか、過去の行動履歴から推定できないかということをやっています。あとは、タイヤのメンテナンス時期をお知らせできるといったようなことです。集積したデータを使えば、故障を予測することも出来るようになります。

事故を未然に防ぐ仕組み

杉原：医療の側面から考えると未病を認知する感じですよね。僕は車が好きなので、タイヤ交換しない人やタイヤの空気圧を調べない人が信じられないんです（笑）。事故の要因として、車の整備不良もかなりの割合を占めていると思われますし、整備不足を指摘してくれるだけでも事故や故障を未然に防ぐことにつながりそうですよね。そのほかには、どんなことをされているのでしょうか。

北川：2つあります。ひとつは、我々はDX1.0と呼んでいるのですが、企業運営を考える時、社員であったり、物であったりがどこを移動しているかが分かったり、安全運転の度合いが分かるだけで、移動効率が上がるんですよね。例えば、営業車両の位置が分かれば、どういう動きをしていたのかを把握できる。そのデータを使えば、個人がいちいち日報を付けなくても、自動で日報が上がってくるとか、そういった移動にまつわる業務プロセスがDX化されるみたいなものって、実はまだまだ出来ていない。そこに対して我々は車両の管理とか、ドライバーの事故を無くすといったプロダクトや見守りみたいなものを出しています。

杉原：つまり、移動にまつわるDXを広く浅くやっていこうとされている。

北川：そうです。

杉原：その仕組みは物流などにも広く利用できそうですよね。

北川：そうですね。先ほどご質問いただいた、リスクや故障、行動を予測するというのは、我々としてはプラットフォーム事業と呼んでいるところで、これをパートナーと一緒に、例えば保険と組み合わせることで、安全運転をしている人は保険が安くなるといったような価格が変動する保険が作れますよとか。車を買ったら終わりではなくて、その後のメンテナンスまで完璧にサポートされている車が手に入りますよといったように、弊社のプラットフォーム×他社のサービスで、より深いDXをしていけないかと考えているのです。それをDX2.0と呼んでいて（笑）。広く浅くと、パートナーと深くつくっていくという、この2つの事業を展開しているところです。

杉原：おもしろいですね。DX3.0 、DX4.0はどうなっていくのか、これから楽しみですね。先ほど北川さんがおっしゃっていたように、物流にその技術が入っていったとき、僕たち消費者側もデータ提供を行っていれば、家にいて受け取れる時間帯に事前確認する必要なく配達してらえたりしますよね。

北川：弊社の強みは、そういったプラットフォームとして他社にいろんな形で提供できるということと、それによって、いろんなものとデータを連携しやすいということなんです。

杉原：ビッグデータが集まってくるということですよね。ということは、そのビッグデータにアクセスできる権利を、パートナーと契約しながらやっていくというのが現在のスマートドライブさんのビジネスモデルということですよね。

北川：おっしゃる通りです。ゆくゆくはマーケットプレイスみたいなイメージで、いろんな会社をつないでいくと、自動的に他社とつながってサービスの幅が広がっていくというというところまで出来てくれば、そこがDX3.0 といったところでしょうか（笑）。

杉原：すごいな。もう3.0まできましたね（笑）。楽しみです。

（プロフィール）
北川烈（きたがわ・れつ）
SmartDrive 代表取締役 (CEO) 。慶應義塾大学在籍時に国内ベンチャーでインターンを経験、複数の新規事業立ち上げに参加。その後、1年間米国に留学、エンジニアリングを学んだのち、東京大学大学院に進学。研究分野は移動体のデータ分析。その中で、今後自動車のデータ活用、EV、自動運転技術が今後の移動を大きく変えていくことに感銘を受け、在学中にSmartDriveを創業した。
https://smartdrive.co.jp

電気、モーターやバッテリーなどを一切使わず、振り子とバネの力だけで、歩く力をアシストする『ACSIVE（アクシブ）』。これは、名古屋工業大学の佐野明人教授が、15年以上にわたり研究・解明してきた「受動歩行」の理論を基に、同大学と株式会社今仙技術研究所が約4年の歳月をかけて共同研究・開発した世界初の“無動力歩行支援機”だ。2017年6月に発売された『aLQ（アルク）』も、無動力で歩行をアシストする歩行支援機だが、ACSIVE（アクシブ）のノウハウをベースにさらなる進化が加わったという。両者の違いとは？揺らす支援とは？その先の未来に描く世界とは？受動歩行ロボット研究の世界的権威、佐野教授とHERO X編集長の杉原行里（あんり）の対談をお届けする。

ACSIVE（アクシブ）とaLQ（アルク）のすみ分けとは

佐野：ACSIVE（アクシブ）とaLQ（アルク）は、いずれも、振り子とバネの力だけで、歩く力をアシストする無動力歩行支援機ですが、少しすみ分けをしています。製造背景についてお話すると、ACSIVE（アクシブ）が、義足や電動車いすなどの福祉用具の開発を手がける今仙技術研究所であるのに対し、aLQ（アルク）は、その親会社であり、自動車部品の製造を専門とする独立系メーカーの株式会社今仙電気製作所で行われています。

また、ACSIVE（アクシブ）は、脳卒中などで体の片側にまひが残る方、足の振り出しが困難な方など、基本的には、歩行に障害のある方をアシストするためのもの。対して、aLQ（アルク）は、ACSIVE（アクシブ）をさらに軽量化し、健康な方にも、より健康を目指す方にも、手軽に使えるように開発したものです。毎日のウォーキング、レジャーや旅行など、歩くことを楽しみたい方や、生活範囲を広げたい方の歩行をアシストするためのものです。装着感も、ACSIVE（アクシブ）は膝下にしっかりと、aLQ（アルク）は膝上に軽やかに留めるという違いを出しています。

杉原：ユーザーの方からはどんな反響がありますか？

佐野：ご高齢の方がaLQ（アルク）を使うと、「10年くらい前に戻った気がする」とおっしゃるケースもあります。その頃の歩き方を明確に覚えているわけではありませんが、「機械に作られた動きではなく、自然な感じで歩きやすくなった」という声を多くいただきます。

杉原：階段の昇り降りも、アシストできるのですか？

佐野：バネの力が継続してかかるようになっているので、下支えで脚をシュッと上げてくれます。手すりを引き上げないと上がらなかった脚が、わりとトントン上がるようになったという方もいますね。カーボンのフレームを、太ももから膝下まで沿わせてあるので、階段を下る時に起きる膝のふらつきは抑えられます。ただ、あくまで歩く力をアシストするためのものなので、膝や足首にかかる負担を直接的に軽減することはできないのですが、「膝の痛みが減った」と言われる方も中にはいらっしゃいます。

手軽なaLQ（アルク）に、予想外の反響！？

佐野：ACSIVE（アクシブ）の場合は、歩行に障害のある方が同伴者と来られるケースがほとんどです。普段の歩き方や病状など、時間をかけてお聞きした上で、試着を行っていきます。良ければ、購入されるという流れなのですが、aLQ（アルク）の方が価格的にも手頃ということもあって、購入される方の感覚が、ACSIVE（アクシブ）とはまた少し違うんですね。ふと立ち寄られた店で試着された方がそのまま付けて帰られたり、二台目を買うために再度問い合わされた方もいます。旦那さんなのか、親御さんなのか、どなたのためのものなのか分からないのですが、二台目を購入するケースは初めてだったので驚きました。

杉原：（スマートフォンを触りながら）対談中にすみません。今、僕aLQ（アルク）を買っちゃいました（笑）。先日、退院したばかりの叔父に贈りました。

佐野：ありがとうございます（笑）。

杉原：aLQ（アルク）をつけたまま、走れますか？

佐野：走っても、違和感はありませんが、走りをアシストするためには、また別の創意工夫が必要になってくるかと思います。少し関連することを言いますと、リオパラリンピックの100×4mリレーで銅メダルを獲得した陸上競技のある障がい者アスリートの方が、ACSIVE（アクシブ）を使ってくださっていました。走る前に、足さばきのイメージトレーニングとして使われていたようです。

ACSIVE（アクシブ）もaLQ（アルク）も、人が使うものなので、個々の体に起きてくる変化もその数だけあるでしょうし、私たちが当初、予想もしなかったような使い方も考えられるでしょう。こうした使い方も含めてデザインだと思うので、ユーザーの方々からいただく貴重な生の意見を精査して、今後の開発に活かしていきたいと思います。

後編へつづく

前編はこちら

佐野明人（さの・あきひと）
国立大学法人 名古屋工業大学
大学院工学研究科 電気・機械工学専攻　教授
1963年岐阜県生まれ。1987年岐阜大学大学院工学研究科修士課程修了。1992年博士(工学)（名古屋大学）。2002年スタンフォード大学客員研究員。受動歩行・走行、歩行支援、触覚・触感などの研究に従事。2009年「世界で最も長く歩いた受動歩行ロボット」でギネス世界記録認定。2014年9月、世界初の無動力歩行支援機『ACSIVE（アクシブ）』を実用化。2017年6月、ACSIVE（アクシブ）をベースに、健康づくりのために、誰もが手軽に使える無動力歩行アシストをコンセプトに開発した『aLQ（アルク）』を発表。2010・2011年度日本ロボット学会理事、2015・2016年度計測自動制御学会理事。日本機械学会フェロー、日本ロボット学会フェロー。

株式会社 今仙技術研究所（ACSIVE）
www.imasengiken.co.jp

株式会社 今仙電機製作所（aLQ）
www.imasen.co.jp/alq.html