「ゆたかな世界を、実裝する」ために

秋葉：ABEJAの業務內容について簡単にご紹介いただけますか。

岡田：2012年9月にABEJAを創業させていただいて以來、約7年になります。「ゆたかな世界を、実裝する」がコーポレート?フィロソフィーになっています。テクノロジーが進化して、進化したからこそできる世界観を「ゆたかな世界」と呼んでおり、その実現のために、テクノロジーを使って「実裝する」という思いです。
この世界観の中で、私たちはテクノプレナーシップ（Technopreneurship）（「ゆたかな世界を、実裝する」ための行動精神。TechnologyととEntrepreneurship、Liberal artsの3要素からなる行動精神としてABEJAでは定義）の精神を大事にしています。サイエンスやエンジニアリングという科學技術の中で高みを目指していますが、これが単體だと何も価値はありません。「ゆたかな世界」はそれぞれの人にとって固有なものであり、多くの方々がそれぞれに感じるゆたかな世界があります。そこに向かって、多様な人たちとさまざまなテクノロジーを使いながら、実裝していくプロセスを、実証実験を繰り返しながら回していくことが一番重要だと思っています。そうした人材を育成輩出することが、最終的な私たちの企業の重要なミッションです。
具體的な世界観、例えば物流に関していえば、未來の物流センターのイメージを皆さんそれぞれがお持ちだと思います。現在私たちは、実際にテクノロジーを使って実裝しようとしているフェーズです。未來のイメージに近づくためにギャップを埋めていくことが、現在やるべきことです。
具體的な事業內容としては、私たちのコア技術に「ABEJA Platform」を提供しています。AIを作る製造機械、工作機械を想像してください。多くの會社では、AIというエンジンを売り出すことが主な事業でで、完成されたエンジンをいろいろな顧客に汎用的に売っています。私たちのビジネスはこれとは異なります。なぜなら、AIモデルは、汎用的になればなるほど、競爭力がなくなるからです。そのため、最終的に、企業が工作機械を使って獨自の新しいエンジンを作ることが一番重要なのです。そこで私たちは、ABEJA PlatformというAIを作る工作機械の仕組みを提供しています。工作機械の上に、それを使いやすくする制御システムのようなものを「MLaaS（Machine Learning as a Service）」として提供し、その上に更に各産業別の特定課題に適したパッケージ化されたSaaS（Software as a Service）アプリケーションがあるイメージです。

秋葉：ABEJAのテクノロジーには、畫像認識の技術が多く使われている印象ですが、以前から畫像認識を得意としてきたのですか。

岡田：さまざまなデータを処理しています。畫像認識のほか、自然言語の解析、時系列データの解析もよくやらせていただいています。今の人工知能、特にディープラーニングが最初に突出した成果を出したのは、畫像の領域でした。その後時系列データ分析、まさに今、自然言語もできてきているような狀況なので、汎用性がかなり高くなってきています。

岡田：でも、その狀況というのは、経営の観點から見れば厳しいわけです。伝承することも難しいので、入社2年目、3年目の方々でも同じようなプロセスを経られるかたちにできないかと、AIの導入を検討していただきました。
何を行ったかというと、過去、このようなときにはこの部品を持っていけば一発で修理が完了したということをAIに學習させました。そしてそのとおりに実際に使っていただいたところ、平均出動回數が2回以下にまで下がり、コストは數分の1に削減されました。
さらに、カスタマーサポートの観點からしても、満足度が圧倒的に上がります。特に業務系の設備であれば、壊れた瞬間に営業ができなくなってしまうこともありますから。実際に、お客様の満足度も爆発的に上がってきています。まさに一挙両得です。
こうした仕組みが実現するにつれて、AIが爆発的に使われ始めています。私たちが提案しているのは、このような圧倒的な効果を生み出すAIの使い方です。AIの話になると、どうしてもコスト削減に話が偏りがちです。しかし、AIを使って1％しか利益が上がらない、2％しかコストが削減されないという話をしても、あまりインパクトはありません。この企業のように、AIを活用することによって顧客満足度が非常に伸びたり、コストが爆発的に下がるところにフォーカスをして、そこでしっかりと検証を重ねていかないと、価値がでないと思います。ここが一番の課題感ですね。

秋葉：熟練、習熟、経験、知恵、知識といったエキスパートの人の話と、點數という數の世界の話、この組合せは人間の発想ではできません。熟練の人たちは今の狀態が當たり前だと思っているので、変えようとしないと思うんです。複數回行くことも仕方がないと考えているわけですから、それを2回以下にしようとは思わないですよね。この話ですごいと思うのは、當たり前だと思っている人にはなかなか通用しないところを、見事にAIで結果を出していることです。

秋葉：ダイワロジテックの中にも、アッカインターナショナルやフレームワークスのように物流に関わる會社だけでなく、モノプラスや南國ソフトのようにテクノロジーを売りにしている會社もあります。今までは物流と関連した方と一緒にやることが多かったのですが、今回は新しい領域です。スタートのモデルをどこで作るか、PoC（Proof of Concept）も含めてどこでやるかという話と、それを他の業種?業態に展開していくかという話は、平行してできることです。そうした感覚、スピード感も含めて、私にとってはABEJAが最適なパートナーの1社です。
ものづくりの日本だからなのかわかりませんが、目的が明確になっていて、それに対しての投資、費用対効果という考え方はしやすいですし、それができる人はたくさんいます。しかし、ここにこれだけの金を使ったとしても、こういう展開の仕方ができるからそれでいいと思える人は非常に少ないです。仮に私がそう思ったとしても、一緒にやってくれる人も同じように思わないと、スピード感やその先の絵を描くのは難しい。岡田さんたちはそこをよく理解してくれていますし、逆に教えていただくこともあります。

岡田：物流業界自體が厳しい局面に立っており、秋葉さんの、それを何とかして変えたいという思いに強く共感しました。逆に、私たちはHowの専門家に近い立場にいます。どうやって変えていくのかというHowは、まさに人工知能を使って変えていくところ。そこを具體的にしていくのが私たちの得意分野です。その中で「ぜひ」と意気投合したのでしょうね。

秋葉：具體的に物流のどこが面白いと思いましたか。

岡田：物流の全部が面白いですね。具體的に挙げると、物流の良いベンチマークとしてアマゾンがいます。アマゾンがここまで先進的にやっている中、現狀のロジスティクスの會社とは差をつけられていると思います。間違いなくノウハウはロジスティクスの會社のほうがあるはずなのに、なぜ差をつけられているのか。結局何が違うかというと、人工知能をはじめとしたテクノロジーの理解度です。実際にテクノロジーをロジスティクスに適用したとき、こうなるだろうと描く力が必要です。描く力は、テクノロジーと物流の話、雙方が融合した領域のことがわかる會社でないと描けません。秋葉さんはまさにこの2つを理解した狀態で、物流業界のあるべき姿を描いているので、私たちのテクノロジーの強みを合わせることで、アマゾン以上の仕組みができると強く思いました。まずはそこが一番です。
MaaSの検討會にロジスティクスが入っているのもそうですが、結局全部が自動運転になっていく中、全ての物流プロセスが自動化していくことは、誰もが想像することではないでしょうか。しかし、まだ実現できている會社はなかったので、そうした分野にチャレンジすることはすごく面白いと思いました。

秋葉：現在のロジスティクスの中にも、実にさまざまなデータがあります。それらのデータをどのように活用するのかが、將來生き殘っていけるかどうかの分岐點です。
ここにデータはすでにあるわけです。人工知能を使ってどうするか。岡田さん早くやろうよという気持ちです。物流を助けてもらいたいのです。