通常、ベンチャー企業は、ワンテーマに絞って事業を行うことが一般的だ。しかし、エクサウィザーズは、｢AIを用いた社会課題解決を通じて、幸せな社会を実現する｣という大きなミッションを掲げ、医療、介護、金融、働き方、ロボットなど、さまざまな領域で最先端のAIを用いたプロダクト・ソリューションを提供している。執行役員を務めAIプラットフォーム事業部長でもある大植択真氏に、製造、物流、小売といったサプライチェーンの領域において直面している社会課題と、その解決のためのAIソリューションについて伺った。
現場で働く人をサポートし、人間の力を最大化するAI
――まずはエクサウィザーズがどのような会社なのか教えてください。
大植 弊社は｢AIを利活用して社会課題を解決する｣というミッションを掲げているAIベンチャー企業です。機械学習・深層学習を核とするサービス開発をしていた京都大学発の｢エクサインテリジェンス｣と、介護分野でのAI活用に力を入れていた静岡大学発の｢デジタルセンセーション｣というベンチャー2社が2017年10月に合併して誕生しました。
事業は大きく2つに分かれており、ひとつは企業のAI導入やデジタルトランスフォーメーション（DX）推進を実現する｢AIプラットフォーム事業｣です。2019年は100案件超もの案件を様々な産業・領域で手がけました。もうひとつは、｢AIプロダクト事業｣。AIプラットフォーム事業を行うなかで発見したニーズ・課題に対して、サービスとして汎用化し、AI搭載型のプロダクトとして提供しています。
大植：AIプラットフォーム事業では、医療、金融、製造など、さまざまな分野で製品やサービスの開発を進めていますが、力を入れている領域のひとつに介護領域でのAI活用があります。やはり超高齢化社会を迎えた日本では、介護分野における課題解決のニーズは大きく、マーケットとしても非常に魅力的であると捉えています。
――具体的にどんなAI搭載型製品を開発しているのでしょうか。
大植：｢ケアコチ｣という介護士向けのリモートコーチングアプリを昨年にリリースしました。スマホ型デバイスで介護の様子を動画撮影し共有することで、新人介護士の教育やコミュニケーションの円滑化などに活用できます。ベテラン介護士とオンラインで動画を共有すれば、指導をあおぎながら介護をすることが可能です。動画には矢印や文字を書き込めるほか、保存した動画に音声で簡単にコメントをつけることもできます。撮影された動画をAIが解析してシーンを特定し、後で検索しやすくする機能も搭載予定です。 また、歩行の様子を動画で撮影すれば、AIが解析して歩行速度やバランスを定量的に評価する歩容解析機能も今後ケアコチ上で使えるようになります。
大植： そういったサービスやAIによって現場のコミュニケーションコストを下げることで、ベテラン介護士が介護に使える時間を増やすことができます。また、新人介護士は教育が受けやすくなることで成長のスピードを高められます。人手不足という社会課題を前提としたサービスですね。
介護業界のみならず、日本の大半の産業分野は人手不足に陥っています。それをAIの力で解決したい。｢人の代替としてのAI｣ではなく、現場で働く人をサポートし、人間の力を最大化してくれるAIソリューションを目指しています。
ロボットに｢感性｣を与えるAI
――製造、物流、小売の現場でも人手不足が深刻化していますが、サプライチェーンの現場で活躍している製品はありますか。
大植：製造分野では目下、マルチモーダルAIを実現する”COREVERY”を搭載したロボットの開発を進めています。｢マルチモーダル｣とは｢複数の感覚｣という意味で、マルチモーダルAIロボットは人間の五感を想起させるようなセンサーとAIを搭載したロボットです。
大植：これまでの産業用のロボットはあらかじめ決められた動作を繰り返し行うような使い方がほとんどでした。たとえば液体の入った容器をつかんで、液体の量や粘性を判断し、適切に量り取るといった複雑な作業は難しいのが現状です。しかしマルチモーダルAIロボットは、液体の入った器を持って揺らすことで、視覚や触覚センサーを用いて液体の揺れを知覚し、液体の量や粘性を判断して、人間のように適量を注ぐことを可能にしています。
また、これまで産業用ロボットを稼働させるには、専任者が動作をプログラミングする作業が必要でしたが、COREVERYでは都度のプログラミングが不要になります。COREVERYは人間の動きをカメラを通してトレースして動作を覚えるので、コップに水を注いでみせれば、その動きを真似してコップに水を注ぐという具合です。
マルチモーダルロボットがサプライチェーンの現場で使えるようになれば、ピッキングやライン仕事など、これまで人間が担当してきた多くの単純作業を代替できるようになると思います。人間は、人間にしかできない仕事に集中する。結果的に現場の作業効率は飛躍的にアップするはずです。
――ソフトウェアだけではなく、ロボットなどハードウェアの開発も行っているんですね。
大植：はい、実際にロボットなどのハードはパートナー企業と協業しながら取り組んでおりますが、ベンチャーでここまで広く事業を展開するのは珍しいですよね。領域を絞り込み、資金や人材を集中して技術開発するのが一般的ですから。しかし、弊社の研究開発はあくまでもそれぞれの産業における現場の課題が起点になっています。課題解決に繋がるプロダクトになっているのであれば、形態にはこだわらない文化があると思います。
大植：現場に課題やペインがあるということは、そこにマーケットがあるということで、技術開発の成果をきちんとビジネス化しやすいというメリットがあります。社会課題を解決していくことで会社が成長していけば、より複雑で大きな社会問題と向き合えるようになる。このような成長を続け、より大きな課題にチャレンジしていける好循環を生み出したいと思っています。
物流の｢無理｣と｢無駄｣をなくすためのAI利活用
――では次に、物流分野ではどのような課題を解決していきたいと思っていらっしゃいますか。
大植：物流領域では、メディアでも頻繁に報道されているとおり、ECサイトの利用者増加によって小口配送が急増し、宅配ドライバーの不足や長時間労働が深刻化しています。しかしその一方で、｢東京～大阪間を走る輸送トラックの積載量は、平均して最大積載量の約4割程度しかない｣という報告もあります。また、荷主や物流施設の都合により、配送拠点で数時間の待機（荷待ち）を強いられるドライバーも少なくありません。更に、宅配便の7件に1件は不在というデータがあります。これらの非効率・無駄をなくすためのAI活用も方向性としては面白いのではないでしょうか。たとえば、インフラ系の会社と協業することで、電気の使用量から在宅の可能性の高い時間を割り出すことが可能かもしれません。実現は簡単ではありませんが、挑戦する価値がある領域であると思っています。
人間への信頼の高さが、無人化や省人化が進みづらい原因
――小売業界で注目しているトピックはなんですか。
大植： 小売業界は社内でも“Retail Tech”として今期力を入れていきたい領域の一つになっており、AIによる接客サポート・供給する商品の最適化等のテーマがあり得ると思っています。サプライチェーンに関連しているところでは、売れ行きの需要予測があり、高い精度で、また商品単位の細かい粒度で需要が予測できるようになれば、どこに何を、どのくらい供給すればいいのか、先手を打て、サプライチェーン全体が最適化されるようになります。
小売の需要予測も前述の物流における需要予測も、基本的には同じコンセプトのAIアルゴリズムで実現できますから、研究・開発においてシナジーが効いてきます。複数の業界をまたいでも、共通する部分は上手くモデルを再利用することで効率よくビジネス展開できるのです。
――海外ではすでにAIなどの社会実装が進み、無人店舗も普及しつつありますが、なぜ海外よりも人手不足が深刻な日本ではこうした技術が広まらないのでしょうか。
大植: あくまで一仮説ではありますが、日本の場合、小売りの現場スタッフのオペレーション能力・接客品質が高いことがデジタル化が進みづらい原因の一つだと思います。アメリカや中国では、デジタルやAIが正確で現場でも信頼できるという考え方を持っており、結果的に無人化・省人化に積極的な傾向があるのではないでしょうか。
大植：しかし、いわゆる｢おもてなしの精神｣が根づいている日本では、小売スタッフの接客スキルは海外よりも平均して高いため、現場重視の運営が続く。むしろ日本特有の｢強み｣ともいえるかもしれません。そのため、省人化は人手不足による苦肉の策で、できればしたくないというのが多くの経営者の本音ではないでしょうか。
海外ではよりよい店舗運営を行うためには、無人化が有力なソリューションであると考えている人が多い。それに対して日本は｢人間のほうがよりよい店舗運営ができる｣との考えが根強い。人間への信頼の高さが、無人化や省人化がなかなか進みづらい原因だと思います。一方海外と同様に日本でもAIカメラをはじめとした新たなデータソースの普及、また解析のアルゴリズムといったテクノロジーの素地は進化しております。そういった背景・文脈を理解しながら、GAFA・中国ニューリテールが進出する中で、アフターデジタルの世界における｢日本企業らしい｣体験価値を店舗およびデジタル世界で展開するために行うべきテクノロジーの活用を考えていく必要があるのではないかと思っています。
――今後、この状況を打破していくにはどうすればよいでしょうか。
大植：今後、労働人口がハイペースで減少していく日本では、間違いなくあらゆる企業がデータ・デジタル・AIに頼らざるを得なくなります。しかし、日本企業の多くはAIを導入するシフトチェンジ、すなわちDXを進めるために十分な予算や人員を投入していないように感じます。
大半の企業が自社の基幹システムの保守運用を外注し、多くの予算をあてています。その結果、いつまでたっても社内にデジタルテクノロジーのノウハウが蓄積されずに改善が進みません。結局、高コストでレガシーシステムを使い続けることになり、最新のAIも導入できずにいる。DXを実現するには、既存領域は内製化してベンダーロックインを外していきながら、新規領域に大胆に予算と人員を投下すべきだと思います。
AIというと、｢冷たいもの｣｢人間の雇用を奪うもの｣という負のイメージを抱く方もいますが、AIは人に寄り添い、人と共存するものです。人間の行動や意志決定を、よりよい方向へと導く力があります。そんなAIの技術開発・事業化を、これからも続けていきたいと思います。
