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洗濯物折り畳みロボット「ランドロイド」開発のセブン・ドリーマーズ、資金を追加調達し海外展開を加速させる理由とは【ゲスト寄稿】

本稿は、Disrupting Japan に投稿された内容を、Disrupting Japan と著者である Tim Romero 氏の許可を得て転載するものです。 Tim Romero 氏は、東京を拠点とする起業家・ポッドキャスター・執筆者です。これまでに4つの企業を設立し、20年以上前に来日以降、他の企業の日本市場参入をリードしました。 彼はポッドキャスト「Disrupting Japan」を…

本稿は、Disrupting Japan に投稿された内容を、Disrupting Japan と著者である Tim Romero 氏の許可を得て転載するものです。

Tim Romero 氏は、東京を拠点とする起業家・ポッドキャスター・執筆者です。これまでに4つの企業を設立し、20年以上前に来日以降、他の企業の日本市場参入をリードしました。

彼はポッドキャスト「Disrupting Japan」を主宰し、日本のスタートアップ・コミュニティに投資家・起業家・メンターとして深く関与しています。


人工知能にとっての難題にはよく驚かされる。人工知能は、碁、チェス、クイズでは、最も技量に長けた人間よりも上手であり、クルマの運転や音楽の作曲においても、多くの人より上手だ。しかし、人工知能にとって、洗濯物を畳むのは信じられないほど難しいものになるようだ。

阪根信一氏と、セブン・ドリーマーズの彼のチームは12年間にわたり、この特別な問題に取り組んできた。そして今、世界初の商用洗濯物折り畳みロボットを発売しようとしている。彼らにとって世界市場に出るのは初めてで、生産にあたりパナソニックと提携した。

阪根氏と私は、日本における人工知能やイノベーションについて多く語り合い、彼がイノベーションを起こすまでの類いまれな経歴についても取り上げることができた。セブン・ドリーマーズは典型的なスタートアップではなく、多くの日本企業が学ぶことができるイノベーションに向けた青写真を示してくれる。

Tim:

ランドロイドって、何ですか?

阪根氏:

洗濯物折り畳みロボットです。最下部の引き出しに洗濯済みの衣服を入れると、ランドロイドがそれを折り畳み、衣服の種別や、家族の誰の服かに分けて整理します。

Tim:

簡単な話に聞こえますが、人工知能にとって衣服を折り畳むのは難しくないんではないでしょうか?

阪根氏:

いえ、大変難しいんです。事実、我々はこのプロジェクトに12年間以上を費やしています。プロジェクトは2005年にスタートし、Tシャツやタオルを折り畳めるようになるまでだけで3年を費やしました。しかし、我々はTシャツやタオルを、ある特別なやり方でマシンに入れてやる必要があり、それが当時の実用的なソリューションでした。実際のところは、折り畳みが難しいわでけはないのです。開発に何年もの時間を費やしたのは、ロボットがランダムにカゴに入れられた衣服を取り上げ、確かめ、認識し、折り畳むというところでした。

Tim:

すでに競合がいるようですね。タオルや T シャツの折り畳みロボットを作った Berkley のチームや、シャツを折り畳む FoldiMate などです。

阪根氏:

この分野では多くの研究がなされていますが、おっしゃったような企業はまだプロダクトを発表できておらず、また、両社の技術では、ユーザはロボットが折り畳み始める前に、衣服を決められた場所に丁寧に配置する必要があります。これは、現実的なアプローチだとは思いません。そんなことすると、ユーザは折り畳みに要するよりも多くの時間を、衣服を配置するのに使うことになります。

Tim:

では、ランドロイドは何でも折り畳めるのですか? パンツでも、シャツでも、靴下でも、何でも?

阪根氏:

ランドロイドには3つだけ折り畳めないものがあります。裏返しになった衣服の折り畳み、シャツのボタン留めやボタン外し、靴下の折り畳みはできません。

Tim:

靴下は折り畳めないんですか?

阪根氏:

いや、折り畳むことはできるのですが、両足の靴下を一対にできないのです。両足の靴下をマッチングするのは、人工知能にとって極めて難しいのです。サイズや柄が少し違っただけで、人工知能は混乱してしまいます。しかし、この機能は今年末までには準備できるようにする計画です。

Tim:

人工知能はマシン本体に備わっているのですか? それとも、クラウド上に置かれているのですか?

阪根氏:

両方ですが、複雑なコンピューティングと人工知能エンジンの大半は、クラウド上に置いています。その方が価格が安くて済むし、そして最も重要なことですが、我々のすべてのお客様にパフォーマンスをアップグレードしやすい。例えば、靴下を折り畳みできる機能アップグレードも準備ができ次第、すべてのお客様が利用できるようになります。

Tim:

靴下の左右合わせ以外に、他に改善点はどういったところでしょうか?

阪根氏:

スピードですね。現在は1アイテムにつき、5〜12分かかっています。ランドロイドは衣服を投入して自動で動作させられるので実用面では問題にはなりませんが、もう少し速く処理ができるように取り組んでいるところです。

Tim:

セブン・ドリーマーズは典型的なスタートアップではありませんね。多くの点で、中堅の同族ビジネスのようだからです。

阪根氏:

最近はスタートアップのように運営していますが、私は2000年にアメリカで PhD を取得後、父の事業を手伝うために日本に戻りました。数件の新しい事業形態を作り、2003年に CEO に就任しました。私は2010年までに資金調達し、IPO したかったのです。しかし、会長である私の父は、外部から投資を受け入れることを好みませんでした。彼は経営権を維持したかったのです。自分で会社を作り IPO した祖父のことが、父をそう思わせたのでしょう。祖父は財政的に成功していましたが、(IPO により)結果的に経営権を失いました。父は、そのような目に合わないようにしたかったのです。

Tim:

ということは、あなたは三代目の起業家ということになりますね。

阪根氏:

そういうことになりますね。いずれにせよ、父と私は、イノベーティブな部門を新会社としてスピンオフさせ、私が CEO に就任し、ビジネスの拡大に向けて資金調達することを決めました。これまでに9,500万ドルを調達しています(編注:2016年11月の60億円調達に続き、2017年6月にアメリカの KKR、香港の復星国際、鈴与、滋賀銀行、大和企業投資などから25億円を調達した)。当初の調達ラウンドはランドロイド以外の製品のためのものでしたが、最近の調達はランドロイドを改善し、積極的に海外展開するためのものです。

Tim:

どうしてそんなに早く海外展開するのですか?

阪根氏:

現在、我々には大きなアドバンテージがあります。世界中で唯一の実用可能な市販製品であり、今や市場はグローバルです。他社も我々に追いかけ、最終的にはプロダクトを市場に出すでしょう。我々は常にその最前列を走っていたいのです。そして、最も認知されたブランドになりたいのです。日本だけを考える日本企業が多すぎるわけですが、もし、セブン・ドリーマーズのような小さな会社が国際展開できれば、誰しもがそれをできるということになります。


私がランドロイドを見たとき、ご存じスタンリー・キューブリックの2001年宇宙の旅を思い出さずにはいられなかった。

ランドロイドは、そのオープニングシーンから大きな黒の一枚岩のような形をしており、最も目につくのは HAL を思わせる大きくて丸いライトだ。でも、2001年宇宙の旅がランドロイドのデザインに影響を与えたとは思っていない。HAL は後に、殺人を犯す心身症にかかったからだ。それに、阪根氏やセブン・ドリーマーズのチームは、(HAL のように)自分たちを他者と比べようとはしない。人工知能にとって簡単なタスクや難しいタスクについて考えれば考えるほど、未来は HAL ではなくランドロイドのようなものになるのだろうと確信するようになった。

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今年開催されたラスベガスの CES や CEATECH JAPAN といったコンシューマーエレクトロニクスの見本市で話題をさらった国産プロダクトがある。 ランドロイドだ。 画像解析、人工知能、ロボティクスの「調和」が編み出したのは「全自動衣類折りたたみ機」というイノベーションで、国内の技術集団「seven dreamers laboratories(以下、セブンドリーマーズ)」が開発元になっている…

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セブンドリーマーズ代表取締役の阪根信一氏

今年開催されたラスベガスの CES や CEATECH JAPAN といったコンシューマーエレクトロニクスの見本市で話題をさらった国産プロダクトがある。

ランドロイドだ。

画像解析、人工知能、ロボティクスの「調和」が編み出したのは「全自動衣類折りたたみ機」というイノベーションで、国内の技術集団「seven dreamers laboratories(以下、セブンドリーマーズ)」が開発元になっている。プロダクトの詳細については各所で出ているので割愛するが、その名の通り「洗濯物をたたんでくれるロボット、それ以上の説明はない。

同社は先ごろ、大和ハウス工業とパナソニックの2社との提携を発表し、3社で設立した合弁会社セブン・ドリーマーズ・ランドロイドを通じて初号機となる「ランドロイドワン」を2017年3月から予約販売開始する計画を披露している。

この開発元となったセブンドリーマーズが11月14日、パナソニックと大和ハウス工業の2社と、 SBIインベストメントが運用するファンド等をを引受先とする第三者割当増資を実施したと発表した。調達した資金は60億円で、株式比率や払込日などの詳細は公開されていない。

2005年に構想が始まり、2013年には思い描いた「たたみ」を実現したランドロイド。本誌ではセブンドリーマーズ代表取締役、阪根信一氏にこの誕生までの道のりについて話を聞いたのでこちらに掲載させていただく。(太字は聞き手の筆者、回答は全て阪根氏)

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セブンドリーマーズが手がける「この世になかったもの」たち

この世にないものを生み出したきっかけは「妻の一言」

今日はストレートに「何がどうなったらロボットが洗濯物をたためるようになったのか」をお聞きしようと考えてお伺いしました。何がどうなったらたためたんですか?(笑

まあ、直球でお返しすると「人工知能で衣類を認識できるようになったから」というのがシンプルな回答ですかね。

なるほど。では順を追ってお聞きしますね。最初の発想はどういった経緯からだったんですか

その話の前に少しセブンドリーマーズが大切にしてるクライテリアについてお話しさせてください。私たちには「世の中になくて生活を変えるもの、そして生活を豊かにするもの」という3つのクライテリアがありまして、この中で技術的にハードルが高いものに挑戦するというのが方針なんです。

確かに。ハードル高いもの作られました

発想した当時、これからこのクライテリアを満たすことをやろうと色々マーケットを考えていたんです。それで周りを見渡すと男性を満たすものは多いけど、これからの時代、女性や老人、子供といったキーワードが重要になってくる。

やはり答えは家の中にあるだろうと普段はあまり仕事の話は妻にしないのですが、ふと、まあそういうことを話してみたんですね。何があったらいいんだろう、と。そしたらほぼ即答で「洗濯物たためる機械にきまってるじゃない」って返ってきたんです。

おお、奥さんがきっかけだったんですね

思ってた以上にハードル高かったです(笑。でも、僕がやってできることならば、今のメカトロニクスや当時はまだAIなんていう前で、ニューラルネットワークとか呼んでましたが、これを駆使すればできるかもしれないって思ったんです。

これがその日なんですね

はい。2005年頃のことです。ただ、それから数年経って「まだできてないの?」って言われた時はキツかったです(笑。

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ランドロイドが実現した「衣類認識」技術。構想から10年かかった。

開発にかかった10年、リーマンショックの衝撃

そこから開発が始まった。10年近くかかったんですよね

はい。妻に言われてはっと気がついて、次の日に軽く特許などを調べたらやった形跡はあるけど継続している雰囲気はない。それでチームを集めてさらに詳細に調べてもやはり同じ結果でした。家電メーカーも手がけた形跡はあるけどやはりプロジェクト化しているものはなさそう。

これはいけると

当時、とある家電メーカーのホームページに30年後の未来の家電っていうコーナーがあって、そこに載っていたぐらいですからね。

2035年だ

グローバルに特許などを調べてもやってる人がいないのでもうよし、やろうと。当時は5年後には形になってると思ってましたね。ただこれは見積もりが甘すぎました。さらにリーマンショックが2009年に発生して人員も削減する状況もありました。

そもそも開発の資金が必要ですよね。よくある話では最初に出資金を集めてスタートみたいなケースですけど、ランドロイドはどうやったんですか?

当時、ヘルスケア領域で立ち上げていた事業が当たって収益を生んでくれていたのです。これがつい最近まで結構な利益を作ってくれていたのでランドロイドなどの事業の立ち上げに役立ってくれました。

なるほど。リーマンショック前後の人員削減をするまでにどのあたりまで開発は進んでいたのですか?

Tシャツをたたむところまでですね。ただ、これはその衣類が「Tシャツ」だとわかっている前提なんです。でもそうですよね、それって意味ないって。最初から洗濯乾燥機との一体型を考えていたわけで、くちゃくちゃになった洗濯物をロボットが理解できなければダメだったんです。ここで壁にぶち当たってお手上げ状態でした。

リーマンショックに技術的な壁が重なって止めようと思わなかったんですか?

普通の経営判断だったら止めるでしょうね。でもできるって思っていたんです。あと、4年続けて今更止められないっていうのもありました。社内でも相当議論されていた案件でしたから。結果的にその後、2年で事業がV字回復したので再度、人員を増強して進めることになるのですが。

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くちゃくちゃの洗濯物を一番下のボックスに入れると畳んでくれる。将来バージョンでは洗濯乾燥機と一体型になる予定。

技術チームが乗り越えた「お手上げ」状態の障壁

技術者の方々が匙を投げそうになった「くちゃくちゃの洗濯物を認識する」過程ですが、ではどうやってその壁をクリアしたんですか?

洗濯物が無茶苦茶になってる状態でも襟のところを見ればわかるじゃないですか。俺でもわかるんだからロボットでもわかるんじゃないかって。で、機械学習を続けるんですけど無理。

それで開発陣から「まとまった状態ではなく、1枚1枚切り離せば出来るかもしれません」と提案を受けたんですね。ただ、人間にできることがなぜできないんだって釈然としない部分もありましたけど、まあこれはしょうがないなと。

一枚ずつ切り離す方法でできたんですか?

それでやり方を変えたんですがやっぱり認識してくれない。柔軟物なのでパターンが多すぎるんですよ。全く答えに近づかない。

絶対無理そうですね(笑。どうやって壁を乗り越えたんですか

最終的にたたんだ状態があるじゃないですか。次に広げる。ここは認識するわけです。で次、次と状態を変えていった。こっからが本当の挑戦でしたね。 (筆者注:ここからの詳細については機密事項に入るので内容は伏せられています)

たたんだ状態から元のくちゃくちゃの状態まで一歩ずつ5年。ブレイクスルーってどれぐらいの回数ありましたか?

うーん、2年に1回ぐらいですね。よっしょキタコレ!ってやってすぐに次の壁がやってきて「うーん」ってなる(笑。

キツいですねー。でもできた。たためた!やった!っていうポイントってどこかにあったと思うんですがそれはいつ頃やってきたんですか?

実際にはバラバラにできてくるので、これ、と決めにくいんですが、広げてこれがTシャツだと認識してそこからたためた、という日を記念日とするなら2013年の暮れぐらいですかね。あれは嬉しかった。当時はそれこそ資金調達しないともう厳しい状況で、そのプレゼンテーションを投資家向けに実施した日はしびれました。うまく動くかどうかドキドキで。

ーーこうして2014年5月に外部投資家に初お披露目となったランドロイドは資金を獲得し、その後、パナソニックや大和ハウス工業、SBIインベストメントなどのパートナーを獲得していくこととなる。

ギリギリの判断、最後に必要なものは

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最後に。阪根さんは多分、普通の経営者であれば止めるような状況でも判断をすることで「ロボットが洗濯物をたためる世界」を作りました。判断に重要なものはなんだと考えますか?

私はやはり理系なので数値はきちんと取るようにしています。けれど、世の中にないものを作ろうとすると、数字で判断できないことが多いです。

大学の時、ある教授に教えてもらったことがあるんです。例えば今日は10月のある日ですよね。ここまでは先人の研究者たちが解明してくれた明るい道です。でもこれから僕らが踏み出そうとしているのはここから先の暗い道になるわけです。

全く見えない道を歩むのにどの方向に行くべきか、その教授に「シン、どう判断する?」って聞かれたんですね。それで、うーん経験じゃないんですかねって答えたら、それは明るい道での話だと。

なるほど。

答えは「勘だよ」って言うんです。

突き詰めた最後は人間パワーですか

もちろんこれは単なる勘だけじゃないですよ。明るい道を調べ尽くして、人間の英知を知り尽くす。これを積み重ねた上で新しいものというのは生み出されるんだと。例えば当時、私が空飛ぶ靴を作りたいと思ったとしてもやっぱり直感的に「まだできない」って思えるんです。それが重要なのだと。

非常に興味深いお話、ありがとうございました。正式リリースや将来バージョンも楽しみにしています