まで、多くの分野で世界トップクラスのシェアを誇る株式会社フジクラ。同社は現在「2030年ビジョン」を掲げ、既存事業の枠を超えた新しい価値の創出に取り組んでいる。話を聞きました(NCDCで同プロジェクトを担当した十川・茨木との対談)。先端テクノロジーお客さまのニーズ自社の経営資源と、スタートアップの保有する革新的なサービス・プロダクトを掛け合わせて、社会課題を共に解決へ導く”つなぐ”ソリューションをつくりたい。BOX」の企画から、検証用の機器選定、AIの学習モデル作成、デモアプリのUI作成まで幅広く担い、短期間で実演可能なプロトタイプを作成。STEP:夜間映像への対応プロトタイプのハードウェアを試作。今回、NCDCが担当したのは、車内カメラの動画をAIで解析してシートベルトの着用を検知するソフトウェア(安全運転支援BOX)の開発ですが、いわゆる受託開発ではなくアクセラレータプログラムでNCDCがご提案したことからはじまったのですよね。アクセラレーター」というオープンイノベーションの取り組みを2017年に始めました。このプログラムでは40社程にご応募いただき、いくつかの選考を経て採用させていただいたのが5社だったのですが、NCDCさんはその5社のひとつでしたね。アクセラレーター」をはじめたのは、ちょうどその頃にフジクラの2030年ビジョンが発表されたという背景があります。これは簡単にいうと、従来の「お堅いハードウェアのサプライヤー」から、それだけではなく「サービスを通じて社会課題を直接解決できるような会社になろう」というビジョンです。フジクラとしてはまったく新しい分野へのチャレンジなので、外部の力を借りよう、いわゆるオープンイノベーションを使ってやっていこうと考えて取り組みをはじめました。そのため、実は当社にとってはかなり手探りで進めていったプロジェクトなのです。フジクラの2030年ビジョンの1分野である「Vehicle」の課題認識に共感して、とてもよく主旨にあった提案をしてもらえたことが大きかったです。IoT)なども知って、そういったアセットの面でも我々が求めているものがある企業だと感じました。いう意味では、提案してもらった内容はもちろんですが、総合的に評価して一緒に何かやっていける企業だと判断したということになりますね。我々はやはりハードウェアメーカーなので、「これからはIoTだ」などと言いながらも、当時はIoTを使ったサービスを自社でどうにかするというような動きもまだありませんでした。そのため、NCDCさんならそうした新しい試みを一緒につくりあげていってもらえるのではという期待がありました。NCDCは、フジクラさんの2030年ビジョンの中でもVehicle(車両)というテーマの「快適で安全な移動・輸送が可能となる社会の実現」に関連して何か新たな価値を生み出せないかと考えて提案を行いました。Vehicleという分野では、当時、高齢者の運転ミスによる事故などで安全運転への注目が高まっていました。長い目で見ると完全自動運転やコネクティッドカーの話になるかもしれませんが、その分野は実現までに時間がかかるので、まずは既存の車に後付けできて、数年で市場に投下できるものを考えて提案したのです。サービスをどう軌道に乗せていくかという面でも、まず法人向けに売り、徐々に自社でサービスを提供できるように発展させていくというようなロードマップをご説明しましたね。フジクラの側はハードウェアしか扱ったことがない人間が担当しているので、とにかくNCDCさんから聞くことは全てが新鮮な感じでした。聞いたそばから手元でググって確認してくみたいな感じでしたね(笑)。実は、「スタートアップ企業と大企業ではまったくスピード感が違うから、ついていくのが大変だぞ」という話を他社の人から聞いていたのですが、NCDCさんはこちらのペースに合わせて進めてくれたのかなと感じています。1つのステップに3ヶ月程度かけるとしても、その期間中で方針検討や機材探しにもある程度の時間を使うので、開発自体はそのうちの数週間程度とかなり短期で行いましたね。フジクラさんにあまり負荷がかからないようにしつつ、開発や検証は素早く行うことは意識しました。大きな投資をするのはなく、できるところからスモールスタートして、少しずつ幅を広げていこうという進め方をとりました。STEPで夜間映像への対応という3つの段階に分けて進めたプロジェクトでした。限られた学習データを用いて「車内カメラの映像からAIでシートベルトを検知する」というコンセプトの実現可否を検証。コンセプト実証の段階として、まず500点ほどのサンプル画像を集めて自分たちでアノテーション※をつけていき、機械学習で人物とシートベルトを検知できるかどうかを確認。教師データの数が少ないため検出精度は低かったが、限られた条件下では検出可能であることがわかった。Googleが開発したオープンソースの機械学習ライブラリTensorFlow(テンサーフロー)を用いることにしたが、TensorFlow上で動かすモデルによって検知精度が変わるため、論文を調べたり、実際に試してみたりしながら、このサービスにもっとも適したモデルを探して開発を進めた。※アノテーション[annotation]:そのデータに対して関連する情報(メタデータ)を注釈として付与すること。機械学習では、アノテーションをつけた「教師データ」を用いてAIにパターンを認識させる。試作したプロトタイプのハードウェアなどを用いて教師データを増やし、検知精度を向上させる。実際に車内に付けたカメラの映像からシートベルトを検知するために、車内に設置するカメラのプロトタイプを作成。その他の方法も使って教師データの数を増やした。機械学習は一般的にはサーバサイドで判定する仕組みが多いが、ネットワークに繋がっていなくても機能するようにエッジコンピュータ側で判定する仕組みを開発。小型端末ではCPUのパワー不足も懸念されるため、その点を考慮し、小さいリソースでも動くように設計を行った。赤外線カメラを用いて夜間(暗い車内)でもシートベルトを検知できるようにする。車内の映像を広角で撮影できる安価な赤外線カメラを用いて夜間の車内映像で教師データを作成し、AIに追加学習させた。展示会等でのデモ用に簡単なUIのデザインを作成した。STEPではここまでできたけど、まだまだ課題があるので次のステップで取り組みましょう」という感じで、お互いに自然と次の工程に進められましたね。最初の頃は「機械学習にTensorFlowというものを使います」と聞いたり、「検知の精度が上がらない原因は過学習というものだ」と説明してもらったりするたびに、私たちは「なんだそれは?」と思いながら、必死についていった感じでした。結果論ですが、ただ自分たちで勉強するよりも、こうした実践を通じたやり取りの中で一緒に考えながら教えてもらうことで、ソフトウェア開発の知識が早くフジクラの中にも吸収できた、今後の糧になったというメリットもあったと思います。プロトタイプのハードウェアを試作。デモとはいえ、ある程度の精度で検知できないとお客様に関心を持ってもらえないので。STEPのあたりからプロジェクトに参加しましたが、個人的にはこの部署に異動してきて最初に参加したのがこのプロジェクトという背景がありました。当時はまだ自分の頭も完全にハードウェアのことしかなかったので、ソフトウェアをつくるというプロジェクトは本当に新鮮でしたね。教師データを増やさなければいけないということが課題で、お互いにアイディアを持ち寄ってどう進めるべきか考えていたのですが、車内の画像を撮るにはそのためのハードウェアがいるだろうということで、フジクラの方ではハードウェアづくりに取り組みました。その試作ハードウェアを社用車に取り付けさせてもらって、実際に社員が車に乗ったときの写真を集めていったのです。それだけでは足りずに、最終的にはモデルをつかった撮影会も実施しましたね。教師データを集めるという点だけでもいろいろと工夫をされたのですね。やったことのないことが多いので、何をやるにも手探りでした。試作したハードウェアは、撮ったデータをクラウドに上げるために通信モジュールを入れて、車内を広角で撮れるカメラをつけたら、かなり大きくなってしまいました。実は、最終的には中身はだいぶ小さくできたので、こんなに大きいケースにしなくても良かったんですけどね(笑)。今思えば、ハードウェアの試作もまとめてNCDCさんにお任せしてしまう方がいいものができたかもしれません。Pi(ラズベリーパイ)なので、そこに広角で撮れるカメラをくっつけたものくらいならNCDCでもつくれますね。外側のケースをつくるとしたらNCDCも結局外部に依頼することになるので、そのあたりは知見のあるフジクラさんにやっていただけてよかったと思います。いえば、このハードウェアはNCDCの方でも代表の早津の車につけてデータを集めましたね。試作カメラなどを用いて大量の写真を集めた後も、教師データを量産することに特化した企業や、比較的人件費の安い国にデータを展開して大量のアノテーション付けを行うサービスを提供している企業を探してきて、検知精度の向上に取り組んでいきました。ハードウェア以外の面でも、フジクラさんがパートナー探しなど行っていたのですね。新しく見つけてきたスタートアップ企業ばかりですね。つなぐみらいイノベーション推進室)の存在意義だと言えるので、展示会に足を運んで求めていることができる企業を探すなどして、いろいろ開拓しましたね。アノテーションに関しては、結果的に外部に委託した分のタグづけの精度がいまいちで検知の精度が上がらなかったために、NCDCさんにデータをチェックしてもらい、一部日本でやり直しましたね。全部で約1万点の教師データがある中、とりあえず1,000点くらいをチェックしてタグをつけ直してみたところ検知の精度が上がったので、どこが問題なのかをお伝えして、残りの9,000点はもともとタグづけを担当した会社に戻してやり直してもらいました。アノテーションを修正したところ検知の精度が上がり、この段階で人に見せられるものはある程度仕上がりました。STEPとしてそこに取り組むことにしました。最初から、まずは日中の車内映像で検証を行い、次の段階で夜間の車内映像に取り組むと決めていたのですね。この頃には、私たちの方もいきなりハードウェアをつくろうという発想ではなくなってきていたので、市販のカメラでできることがあればそこから着手しようと考えました。赤外線カメラ探しに関してはほぼNCDCさんにお任せでお願いしましたね。試作用なので簡単なカメラでいいのですが、探してみると「広角で撮れる赤外線カメラ」という条件を満たすものはなかなかなかったですね。国内で探して見つけられなかったときに、唐澤さんから中国で売っているものを教えていただいて海外に目を向けるようになり、最終的にはアメリカのAmazonで条件を満たすカメラを見つけて購入しました。夜間の画像についてはたしかNCDCさんに全部アノテーションをつけてもらったのですよね。最初に300点くらいやってみてあまり精度が上がらなかったので、最終的には1,000点ほどアノテーションをつけました。STEPの開発も完了となりました。海外の自動車メーカーにも持っていくので、欧米をはじめ海外でも受け入れられやすく、わかりやすいものということだけお伝えしてつくってもらったのですが、期待どおりのいいものを用意してもらえたので何もいうことはないですね。これも社内外で好評です。最後に、このプロジェクトのこれからの展望や、今後NCDCに期待することについて教えてください。AIによるシートベルト着用の検知は「車内センシング」というキーワードで取り組んでいることの一環なので、他にもいろいろとある車内センシングのサービスとセットにして売っていきたいと考えています。NCDCさんにつくってもらったデモはすでに海外の展示会に出したことがあり、お客様の好評は得ています。デモ用としても、お客様の反応を見ながら少しずつ機能をアップしていく可能性もあるので、何かあったらまたNCDCさんに相談しようと思っています。自動車メーカーの意見も取り入れながら、さまざまな可能性を探っていくのですね。このビジネスモデルは最初の段階では自動車メーカーに売るということを考えていますが、さらにその先を考えると、シートベルトの検知だけでなく機能を拡充して、販路も広げていきたいと考えています。フジクラ1社ではその点のアイディアや知見が不足していると思うので、今後もNCDCさんに協力してもらえるとうれしいですね。フジクラ内の人材の「考え方」という点に目を向けると、我々をはじめつなぐみらいイノベーション推進室のメンバーたちは少しずつ、がちがちのハードウェアメーカー的なものから、スピードを大事にしてどんどん新しいことにチャレンジするスタートアップのような考え方にシフトできたかなと思っています。これは、このプロジェクトの成果のひとつですね。「スタートアップ企業との協業を通じた新たな事業の創出に挑戦する」というアクセラレータプログラムの目的から考えても、最終的にはやはり目新しいだけではなく、事業として成立するかたちにしていく必要があります。新規事業の開発支援なども行っているNCDCさんにその点でもご協力いただけると助かります。実際のところ、フジクラがものづくりではなくサービスを提供するようなビジネスモデルに取り組むことを考えると、多くの問題があります。今フジクラが自社でサブスクリプションモデルのサービスを立ちあげようとしても、そのためのクラウドを運用できる部署や人材が不足しているとか、そもそもサブスクリプションモデルに対応できる経理機能を持っていないというようなことも問題点としてすぐに思いつきます。いった会社の仕組みから変えていかないといけない部分もあるので簡単な話ではないのですが、だからこそ、我々の部門が先頭に立って新しい取り組みにチャレンジし、2030年ビジョンを実現するためにどんな課題があるのかを見つけていく役割も担っていきたいと思っています。「ユーザの気持ち」を起点にして新規サービスを創造。UXデザインを活用したサービス開発・システム開発に挑む。お問い合わせフォームよりお気軽にご連絡ください。